从提供视觉感知方案，到具备感知、规控、域控等全栈能力，智驾科技MAXIEYE在2016年成立后的六年里没少折腾。

在这段时间里，这家公司实现技术产品三连跳，基于L0-L1的视觉感知方案主打商用车，斩下几十万订单；用高性价比的智能巡航和高速领航辅助方案主攻乘用车L2市场，已经获得哪吒、合创汽车等车厂定点，预计年内还有一家头部品牌的销冠车型定点。

当前，MAXIEYE正基于大算力芯片以及自研算法，打磨L2以上的高阶方案，比如行泊一体，按计划明年实现量产应用。

MAXIEYE 的六年，由早年几十人团队，成长到今天的几百人规模，裂变出许多新部门，最难的不是“如何落地、如何拿业务”，而是内部拉通了横向的技术协同，MAXIEYE创始人兼CEO周圣砚把这点总结为，“从内到外的打破”。

外部市场的六年，自动驾驶土壤万物生长，芯片和激光雷达等领域风雨巨变，高速场景的辅助驾驶、低速场景的无人化应用、还有坚持L4的Robotaxi，经历了混沌到清晰的落地路径探索。

近日，MAXIEYE宣布完成C1轮战略融资，由产业链关键技术布局代表企业韦豪创芯、沄柏资本、爱芯元智联合投资。募得资金将主要用于智能驾驶高阶技术研发投入及乘用车l2以上规模化量产供应链储备。

当我们见到周圣砚时，一开始以为他要讲的，总绕不过自动驾驶行业终局构想的宏大叙事，即商业模式，或者是一群情怀科学家或学界大牛下海的传奇故事。后来发现，周圣砚只是细致梳理回顾了MAXIEYE的技术和量产历程。

不过，MAXIEYE的发展路径，其实与赛道上的其他选手有着很大不同，可以说是自动驾驶领域一个非典型的存在。

用周圣砚的一句话总结，就是用AI前瞻的思维去做务实事。

1、视觉感知起家，量产搭载几十万商用车

MAXIEYE的成长可以分为三个阶段：

第一阶段，聚焦于单目视觉感知，面向商用车主打L0到L1方案。

第二阶段，形成感知、规控的全栈自研能力，实现在乘用车上L2方案规模化产能。

第三阶段，基于大算力平台，面向乘用车向L3及以上高阶自动驾驶技术进行突破。

这家公司目前正在从第二阶段走向第三阶段。

向前追溯，MAXIEYE最早进入大家的视野，是一套名为IFVS的视觉感知方案。IFVS是一系列前装量产前视感知系统，也是视觉感知起家的MAXIEYE进入汽车产业链的敲门砖。

聚焦于单目视觉感知的能力建设， MAXIEYE基本上以每年一代的速度，先后推出IFVS 200、400、500和600系列。

几代产品所应用的技术也在飞速发展。最初，IFVS 200系列采用传统的基于规则的感知算法，到次年推出400系列时，已经开始全面应用深度学习技术。

400系列主要用于图像检测，所有检测到的目标物会在图像坐标系上产生，得到的是目标在图像上的像素位置，由于基于像素位置还需要知道目标物在相机视角下的位置，所以MAXIEYE又用了很多复杂的后处理算法。

400产品主要支持双预警的功能，包括LDW车道偏离预警和FCW前向碰撞预警。不过，400产品在商用车市场成功量产后，基于这个方法本身的弊端也出现了。

因为图像的像素位置，对于功能开发没有太多意义，感知的核心目的是要知道这个目标距离车辆有多远。

因此，在2019年发布的第三代产品IVFS 500时，MAXIEYE提出了三维测量，即每个目标会提供一个三维的距离属性，把“距离”的维度用深度学习端到端去做了。

IFVS 500可以支持实现LDW车道偏离报警、LKA车道保持辅助、FCW前向碰撞预警、PCW行人碰撞预警、AEB自主紧急制动、IHBC/DLP/ADB智能大灯控制、雨量/光感检测等更多功能。

周圣砚透露，在方案本身高性价比的优势下，加上早期双预警等国家法规的驱动下，截至2021年，IFVS系列产品方案在几十万台商用车上进行了量产搭载。

如果MAXIEYE满足于此，它可能会是一个出色的Tier 2，在商用车市场获得足够大的份额，赚的钱养一个几十人的小公司完全不成问题。但现实是，它想成为一家Tier 1，以及进入盘子更大的乘用车市场。

2、以L2方案切入乘用车市场

2020年左右，MAXIEYE成功从感知方案提供商转型为全栈系统方案提供商，以L2方案切入乘用车市场。在那之前，公司的硬件、软件全部围绕感知出发，所以要实现技术突破，最需要的是进行一场组织架构变革。

许多新技术业务部门陆续成立，比如传感器融合后处理、SLAM、路径规划、控制及系统部门等，不少行业中优秀的系统研发人才陆续加入。

“到今天可以说，我们在横向技术拉通上做得非常好，我们建立了一整套问题的流向机制，比如我们给车厂做开发的时候，车厂对某个技术提出要求，从拿到车厂的需求，到分析出来由哪个部门来牵头做技术攻坚，整个过程只需要24小时。”周圣砚说，这对于如今已经有几百人规模的公司和未来的技术产品迭代来说，至关重要。同时也搭建了横跨商用车和乘用车的平台化技术基础。

去年，在量产的乘用车L2级产品上，MAXIEYE开始基于600平台开发。

600产品已经不止能够获得准确的三维距离。因为要做L2，L2要做到能实现方向盘、油门、刹车等全接管，因此需要去进一步知道前面目标的相对速度是多少，因此MAXIEYE在600的维度上引入视频序列。

MAXIEYE会把一个目标切成五个时间段，连续五帧的目标之后，会用五到十帧的时间序列，基于时间序列推理的深度学习网络直接去测量目标的速度，因此600产品实现了速度和航迹预测维度的更多探索。

值得一提的是，从将要推出L2的时候，MAXIEYE就开始着手准备从上帝视角来解决目标行为的问题了。L2系统产品推出的过程中，MAXIEYE面向下一代高阶自动驾驶的关键技术架构BEV（Bird’s Eye View）雏形随之出现。

基于BEV架构，MAXIEYE的行泊一体高阶自动驾驶方案也就有了基础。

有没有注意到，MAXIEYE基于上帝视角解决目标行为问题的这一思路，与前特斯拉AI高级总监、自动驾驶负责人Andrej Karpathy后来提到的算法模型思路颇为相似。

至此，可以梳理出MAXIEYE技术迭代背后的逻辑：从传统机器学习到深度学习，再到上帝视角；对应地解决了三维距离、四维速度，再到整个技术架构试图基于上帝视角进行再一次全面创新。

技术的进阶又加快了量产，并反过来驱动了技术创新。比如，L0-L1在商用车上的大规模搭载，积累了规模量产经验。乘用车L2项目量产落地，驱动公司形成了全栈研发能力，带来更多的数据场景积累。

周圣砚说，“L2从整个算法和方案的研发上，无论是硬件选型，还是算法的开发，相对来说比较成熟了，因为我们已有量产上车，接下来是不断切入市场，把规模做上去。”

接下来要做的，是进军L3及以上的高阶自动驾驶，也就是从ADAS向ADS逐级升维。

3、高阶自动驾驶方案同样注重性价比

在L2规模化中，MAXIEYE频繁提到的一个点是高性价比。

MAXIEYE准备切入L3及以上高阶自动驾驶之前，行业已经发现了明显变化。我们可以从两家最具代表性的公司说起。

自动驾驶兴起之前，是ADAS的天下。后来，Mobileye从ABCD四大大厂供应商中撕开一个口子，MobileyeEyeQ系列芯片和算法方案被车企大量搭载。那段最风光的日子，直到EyeQ4上车之后开始有所黯淡。

Mobileye EyeQ4的上车进程被英伟达打断了。

这是因为，以特斯拉为代表的公司，开始基于需求呼唤更大算力的芯片平台，英伟达携Xaivier、Orin等上场，而Mobileye自身在大算力芯片上落地缓慢。同时，Mobileye 芯片+算法打包的封闭方案，开始被英伟达的生态合作模式逐渐替代。

到目前为止，除了特斯拉自研的大算力芯片平台FSD，其他车企都在与大算力芯片平台公司进行合作。

这就给所有想要进入高阶自动驾驶领域的车企和供应商提出一个问题：怎么基于大算力芯片进行方案研发？

芯片领域杀出了地平线、黑芝麻、华为MDC等一众公司或产品，接下来就是怎么基于这些平台进行方案落地。

这里出现了两条线，一条以蔚小理、毫末智行等为代表，由车企内部成立自动驾驶团队，基于大算力芯片平台自研感知、规控算法。另一条是其他，由车企和供应商基于大算力芯片，共同进行方案定制化开发。

MAXIEYE作为一家方案供应商，属于第二条线。

芯片平台上，可以看到的公开消息是，它与国产大算力芯片公司地平线达成战略合作，开始基于地平线征程5进行算法开发。

“我们是在上海疫情之前拿到了地平线征程5的开发板，在上海疫情解封后，我们的BEV的算法就已经在地平线的开发板上跑完了，用了两个月的时间，而且还都在家办公。”周圣砚告诉XEV研究所，通过多年基于安霸、TI芯片的经验，MAXIEYE对芯片算子、算力的理解与优化，已经迭代很多轮，拥有非常强的know-how。

据了解，MAXIEYE基于征程5的自动驾驶方案预计将在年底跑通，在明年完成开发并量产上车。

事实上，无论是地平线征程5，还是黑芝麻A1000，以及未来有可能合作的英伟达Orin，对于MAXIEYE来说本质上并无区别。MAXIEYE要做的，是无论算力多大，都要做出一个更高性价比的自动驾驶方案。

何谓高性价比？

用周圣砚的话说就是，能用一个芯片干的事情，不会有两个三个芯片干。他认为，即便到了高阶、中高端市场，车企对自动驾驶方案也是追求性价比的，其性价比在于，能否用一颗J5干到别人用2颗J5或者两个英伟达Orin的性能。

MAXIEYE要做的就是这件事。算力就是成本，能否用更少的算力，实现更好的效果。

比如，如果算力达到100Tops，能否达到市面上200Tops的效果，这是他们真正关心的事情。无论是低算力和高算力，更多要强调算力的使用率。

周圣砚对做成这件事自信满满，信心来源是，MAXIEYE一直做的是感知自研，现在算来在行车方案上也进行了多年打磨，更重要的团队内部已经横向拉通，可以把极致技术挖掘的基因成果落在最终的产品体验上。

整体来看，MAXIEYE在技术层面每一步布局都快市场一步，这源于骨子里透着的不断自我突破的创新基因。从感知到规控的链条布局，依次升维逐步落地，MAXIEYE如今也来到了高阶自动驾驶量产的关口。

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