成立两年跃升Tier 1供应商，纵目科技立足泊车场景进军自动驾驶

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凭借中国特色的L4场景或能弯道超车

纵目科技创始人&CEO唐锐将出席

2018爱分析·中国人工智能高峰论坛

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指导 | 张扬 调研 | 张扬 唐靖茹 费凯琳撰写 | 唐靖茹

自动驾驶的商业化落地一直备受关注，本土智能驾驶系统供应商纵目科技已有明确时间表，2020年L4级自主泊车产品量产。从软件供应商到成为Tier 1，纵目稳扎稳打，将整合自身积淀的生产管理能力和自动驾驶研发成果，带来贴合中国国情的优秀产品，解中国车主停车之困。

如何推进乘用车自动驾驶落地，一直是业内热议的话题。

高速场景对安全性要求高，初期市场接受度有限；城市道路复杂多变，对技术能力形成巨大考验。除去中间行驶路段，行程两端的停车场场景车速较低，环境变化相对可控，是乘用车L4级自动驾驶落地不可多得的好场景。

国内领先的智能驾驶系统供应商纵目科技从360环视系统起家，从前装到后装，从软件到全套解决方案，纵目始终围绕着安全驾驶和智慧出行进行科技创新。

2017年11月，纵目科技发布低速L4自动驾驶——自主泊车产品，实现从环视ADAS向自动驾驶的升级转型，以多年的技术沉淀和市场积累为基础加速前进。

01

软件算法供应商跃升Tier1

奠定坚实基础

纵目科技的创始人唐锐将公司发展分为两个阶段。

第一个阶段：纵目一直以Tier2的身份提供环视软件。从2013年到2015年，公司团队非常小，业务稳步发展。到2015年底，搭载纵目前装环视ADAS的第一款车实现量产。

第二个阶段：从2016年起，纵目进入发展快车道，成功转型为Tier1，并借助资本的力量，加大团队研发投入，在北京建立了自动驾驶研发中心，通过与主机厂密切交流，构建完善的产品和服务体系。

与主机厂直接合作，不仅使纵目的环视ADAS产品迅速扩张，更为其在自动驾驶赛道上加速落地打下基础。

首先是更强的场景理解能力。通过主机厂渠道，纵目获得了深入了解用户需求的机会。前期ADAS产品已投入市场，用户反馈和运营数据能够多维度支撑自主泊车产品的市场定位和研发方向，在产品打磨升级的过程中邀请用户参与，不断完善产品功能。

其次成熟的生产管理能力。成为Tier1供应商，不仅标志着自身技术水平成熟，更重要的是具备了符合行业标准的全套软硬件研发能力、供应链管理能力和流程体系。与主机厂合作一款前装车型，在量产前至少需要两到三年的时间深度对接，这对初创公司形成巨大的考验，而纵目已先行一步。

最后是完善的客户服务能力。随着技术和产品成熟，未来的竞争将包含更多商务拓展、客户服务等多维度差异化竞争。基于长期服务主机厂的经验，纵目熟知客户的供应商标准和商务流程，对维护现有客户和进一步拓展新客户，都有相应优势。

02

从国情出发解泊车之困

进军自动驾驶

无论是从稳定性要求还是用户接受程度的角度考虑，低速场景自动驾驶都会率先落地。虽然低速场景也有众多可尝试的方向，但纵目有自己的考虑，选择泊车为切入点。

从国情出发，目前泊车场景的痛点十分突出，且显著高于国外。停车位资源稀缺，停车场设计更加紧凑，不仅找车位难，也考验司机的驾驶技术。人们在停车找车上浪费了大量时间，而不规范的停车还容易带来各种安全隐患。

如果能实现全自动化停车，不仅可以省去司机操作的时间，更可以重新排布停车位，收窄车间距和过道，甚至增加夹层，从而提高停车场的总容量。

泊车场景需要精准地探测距离和执行细微的转向操作，从技术实现的难度上来说并不比高速场景简单，但室内泊车场景不受天气影响，在现有条件下落地视觉方案自主泊车具有环境优势。

唐锐表示，落地自主泊车会与停车场进行合作，包括寻找有空位的停车场以及确定具体的停车位置，结合停车场提供的信息会更加高效，但大量的感知和决策工作依然会放在车端，待泊车场景初步成熟后，再逐步扩大地理围栏，涵盖更多城市路段和高速场景，最终实现自动驾驶升级。

03

产品升级转变服务方式

多样化商业模式有待挖掘

产品升级也给商业模式升级带来了机会。

现有汽车产业链中，供应商仍然是按一次性软件授权或者硬件销售的方式向主机厂供货，但未来自动驾驶将接入更多云端数据，软件升级也将更加频繁，地图、保险、远程监控等各类服务都有契合点，与商圈、社区的交互也更加密切，服务属性将增强，有望转变成为按服务周期收费的方式。

除了向主机厂提供解决方案，纵目还积极与分时租赁运营商合作，提供智能化取还车方案。

考虑车辆管理效率，目前众多分时租赁运营商选择了固定点取还的方式，离取车点较远的用户需要采取其他交通方式前往取车，在大型停车场中还需要花费较多时间寻找，一定程度上牺牲了用户体验。

如果应用自动驾驶技术，车能够自动开到指定出口，甚至低速自动行驶一定区间的路段，在约定时间内到达用户所在位置，用户使用完毕后车辆也能自动寻找附近的停车位进行停放。

“人找车”的方式将转换为“车找人”和“车找位”，既易于管理，又方便用户。

由于自主泊车前期也需要合作大量停车场，与分时租赁的需求不谋而合，纵目既可以提供技术，也可以直接提供整套管理服务。

据唐锐介绍，纵目的自主泊车项目将于2020年下半年进入量产阶段，人工智能对出行方式的改变才刚刚拉开序幕。

爱分析从规模、获客、LTV、技术和产品等方面评价纵目科技。

规模：年装机量4到5万，规模较大，作为Tier1 供应商产品化能力得到验证，后续拓展有优势；

获客：客户数十家，量产合作多家主机厂，获客能力较强；

LTV：单套ADAS千元级别，客户黏性较强，未来产品升级以及增加服务费，有望提高LTV；

技术：以视觉算法技术为核心，AVP自主泊车正在研发，需要较强的感知和决策能力，有明确落地时间表；

产品：环视产品功能齐备，前装产品定制化开发时间1到2年，具备长期服务能力。

近期，爱分析专访纵目科技创始人兼CEO唐锐，就智能驾驶行业趋势与纵目科技业务发展进行了深入交流，部分精彩内容与读者分享。

04

从自主泊车开始逐渐渗透

合作停车场提升用户体验

爱分析：自主泊车（AVP）产品将会实现怎样的功能？

唐锐：在一个封闭园区里面，这个产品能够让车招之即来，挥之即去。

当然要实现这个事情，首先有不同的技术方案，也有不同的适用区域。比如博世一直在提他们要去改造停车场，这是一种技术方案。一个一个停车场去做相对来讲，其实比较辛苦，而且我觉得跟今天的大趋势是违背的，现在智能应该越来越多的在车上面。

停车场当然也会提供一些设施，比如说停车场本身应该感知的东西，来之前有多少停车位，或者说车上的传感器看不到墙后面有个停车位，这种可以去做。但是我认为如果把车变得很down，把停车场变得很聪明，这个趋势是不太对的。

在这个过程当中，不同的技术路线一定会导致适配的区域或者适配的场景有一些区别。我们希望看到就是在最有痛点的一些场景，首先把车的智能做到足够好，然后同时能够在更多云端数据服务打通的基础上，不断提高地理围栏的覆盖范围，能够逐步把L4级别的产品形态扩展出去。这是我们现在看到的，而且我们希望真正cover到很广范围的用户群体，以及地理范围。

爱分析：AVP将如何推进覆盖范围扩大？

唐锐：我们要思考，AVP可能2020年量产，这个是真正意义上的量产，不是几台或者几十台，或者说一两百台在某一个城市里面或者某一个园区里面去做demo的，而是比如在全中国主要的一线二线城市，比较大的一些停车场都能够cover到。然后有了这样一批用户群体，有了这样一批车辆在路上，它们可以收集更多的信息，可以把更多的停车场cover到，停车场地图就送到云端制作出来，然后就会推送到下一批车辆。

比如城市里面，在头半年我们可能支持了200个停车场，这200个停车场可以做AVP功能使用，但是用户自己开车到第201个或者第300个停车场去的时候，他就会把停车场里面的一些数据上传回来，在某一个时间点上，我们就可以把这个停车场也囊括起来，因为它的数据完备了。

所以我们希望通过这样的反馈，推动整个AVP的适用场景和地理围栏，同时在这个过程当中，自动驾驶的技术会打造得越来越好，速度也会从低速到中速到高速，随着一些传感器技术的成熟，也会接进来更多传感器。所以我们认为这一条路在中国可能是自动驾驶能够真正超越欧美，走得更快的一条路。

爱分析：所以AVP的实现完全不需要场端传感器？

唐锐：我们希望看到的情况是，我们会跟智能停车场的一些合作方有很好的配合关系、战略关系。但是这个关系本身在于，我们会跟停车场更多地在infrastructure上打通一些必要的东西，能够把用户体验从100分变成120分，但不会像一些其他的技术方案，离了停车场就不work。

比如说我人到了一个停车场里面，如果没有停车场给我指示，其实我也可以在里面兜圈子，找一个地方停下来。但是如果看到走廊尽头，比如现在很多地方都有一个绿灯，我就知道那地方有个空位，我就直接过去停下来，这个我人眼也能看得到的。

墙后面有没有绿灯，可能人眼就看不到了，视觉和雷达也看不到了，但是如果能够跟智慧停车场产生交互，就可以更好地去规划路径，类似这样的情况。

甚至将来可能还有很多新的商业模式，一些车辆的新业务，一些导流。比如你可以在吃饭的时候让车去给自己充电，这些毫无疑问是要跟停车场发生关系的。但是最基本的，我们的逻辑是，这个过程应该是属于让用户体验更好的一层，而不是没有它们就不能够work的一层。

05

技术基础做保证

量产计划稳步推进

爱分析：主机厂方面对产品有什么要求？

唐锐：今天来讲，我们跟一些主机厂探讨量产项目的时候，其实他们目前还没有到一定要去跟停车场直接把第一期功能全部做进去的阶段，但是我们相信随着产品化的过程，一些需求会越来越明显。

今天主机厂的要求其实比较简单，能够在停车场里面去做自主泊车就行了，就像人一样，最基本的功能就是只要能够搜索，找个地方停下来就行。

爱分析：将来合作停车场的多少是否会成为主机厂的考察维度？

唐锐：会是一个维度，但其实这相对来讲是一个比较容易的问题，可以认为是一个工程化的问题。根本的问题还是AVP本身其实有非常强的技术门槛，因为这里面有不同的技术路径，你怎么保证你的技术路径是更优越的，你能够做得足够可靠，足够便宜，这其实是非常有挑战的一件事情，也是一个非常巨大的机会。

爱分析：如果要在2020年实现量产，今明两年的技术要达到怎样的水平？

唐锐：这个市场一定程度上是被我们教育出来的。视觉其实还有很多挑战，我们在过去的半年当中，最大的一些挑战就在于怎么用视觉，包括在一些很复杂的跨层，还有外面一些园区，一些视觉特征非常少的地方，怎么去给这些场景做更好的定位、保持。

其实如果车都装上激光雷达，当然就容易很多了，很多企业上来做自动驾驶，就先堆一堆激光雷达，也搞一套阿波罗代码，很快就跑起来了。

但是我们从产品源头上去考虑这个问题的时候，肯定还是在不断突破很多技术障碍。到今天这个时间点，我们已经把一些最主要的技术难题都解决了，包括一些适配的场地，跨层的楼上楼下，然后室外园区的，然后控制精度、视觉感知的精度，在多种传感器情况下，同时还在加一些传感器的冗余和融合，包括毫米波雷达接进来，怎么去保证避障是足够可靠等等这样的情况。

所以在今天的时间点上，我们认为，我们已经充分论证了这件事情本身的技术可行性，所以这也是为什么主机厂考察后表示，这事真的可以定点了，真的可以作为一个量产车型把它给规划进来了。

所以这是一个主机厂里边universal的结论，就是纵目可以实现在2020年量产。后续的话还是有很多工作，因为针对一辆车做开发的话，还有大量工作，车型的适配，然后更多的一些场景验证和carriage，包括硬件设计，要完全按照这些公共安全的要求去设计等等这样一些情况。所以我们认为还有大概两年左右的时间需要去完成这样一些事情。

爱分析：整体解决方案由哪些硬件构成？

唐锐：一个控制器，五个摄像头，12个超声波雷达，然后还有一圈毫米波雷达作为四个角雷达。

06

产品化能力提升至关重要，中国本土厂商仅有三年时间窗口

爱分析：目前还有哪些问题需要解决？

唐锐：肯定是产品算法可靠性，就是一定要保证可靠。这个技术问题是一个巨大的挑战，技术的问题，然后成本的问题，然后剩下的就是整个法律法规、商业模式完善的问题。

L4进入量产之后，出事是必然的，谁也不能保证不出事。waymo会出事，Tesla会出事，都会出事。出事了以后，新的保险是什么样的，现在还没发明出来，所以这也是一个问题。

爱分析：如何从产业整体的角度去改善这些问题？

唐锐：我觉得这是产品化的问题。产品化其实是一个多方面的问题，你的算法要足够优秀，你的系统要足够健壮，然后产业链里面各个环节要去协调。

其实这些事情是不容易的。算法其实现在还在不断进步，一定程度上来讲，我觉得算法不是一个根本的瓶颈问题，其实工程才是最大的问题。比如按照非常严谨的工程安全方法去设计软件硬件，这个周期都会很长，因为这中间工程的overhead还是非常大，怎么保证东西是可靠的？怎么从方法论上去解决？这其实是一个挺有挑战性的问题。

这个过程当中，要导入真正的大规模量产，其实供应链任何一个环节都会有问题。所以这里面也是一个产品化的问题。做成一个真正产品的过程中，那么多零部件，只要有一个零部件有问题，就没有办法进行大规模的交付，我们现在作为一个tier1，能够有深切的体会，做一个产品其实是挺难的。

爱分析：今明两年的计划是什么？

唐锐：我们会在从AVM（全景泊车影像）到APA（自动泊车辅助）到AVP这一条产品线上，坚定不移地跟国内越来越多的主机厂做量产项目。

爱分析：产品大约在什么价位？

唐锐：环视系统大概一两千块钱左右，AVP产品真正进入大规模量产的时候，可能也就是小几千块钱，初期可能会高一些。

爱分析：您预期未来竞争格局会如何变化？

唐锐：我觉得中国应该有非常强的local Tier1能够出来，能够做很多这种核心的汽车零部件，我们希望我们会是其中的一家。中国会有几家我们不确定，另外global的Tier1也一定会在，随着现在外资股比放开，global Tier1 在欧美量产以后再进入本地，我觉得也是很自然的情况，所以留给中国startup的时间窗口可能也就是未来三年左右的时间。

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