圖片來源@視覺中國

文 | 車百智庫，作者 | 周霜降，編輯 | 阿峰

智慧駕駛領域，一場圍繞“行泊一體”的新戰爭正在醞釀。

2021年，多家晶片公司推出面向行泊一體功能設計的SoC晶片，將戰火燒旺。幾個月後，多家Tier 1紛紛跟進發布行泊一體解決方案，劍指2023年量產上車。主機廠更是急不可耐，相關人士直言：“恨不得明天量產。”2022年，行泊一體正式進入大規模量產的前夜，行泊一體方案也成為2022年自動駕駛圈最火的關鍵詞。

近日，小馬智行與禾多科技又紛紛宣佈與智慧駕駛計算方案提供商地平線合作，基於地平線征程®系列晶片推出行泊一體方案，加速邁向量產落地階段。

所謂行泊一體，本質上就是將所有感測器資料接入到單個SOC晶片為主的域控制器上，智慧駕駛能力的實現用一套軟體演算法打通。這樣一來，無論是行車還是泊車，系統就可以呼叫同一套演算法和所有的硬體資源，包括晶片和感測器進行處理，而不是像分離式的系統，泊車行車專項專用。

行與泊，是一場從細分賽道對汽車架構簡化迭代的主動衝擊。尤其是2022年1月後，特斯拉被華爾街譽為汽車晶片短缺災難中“最大的贏家”，因為10多年來他們一直堅持，只要能多一個功能整合到更少的晶片上，就會少一層被牽制的痛苦。

如今，隨著最近自動駕駛政策不斷催化，很多中低端的電動車也開始加快配置行泊一體的方案，車型從原來的30萬以上，開始加速下沉到15萬以下。也就意味著，行泊一體或將在一兩年內取代原來的“ADAS輔助駕駛”，成為市場的主流。

圍繞此現象，在本文中我們試圖回答以下幾個問題：

1、行泊一體的本質是什麼？

2、行泊一體方案的發展現狀如何？

3、行業的下個技術突破點又將是什麼？

01 成本控制

“行泊一體”，作為輔助駕駛能力的變體，其源頭還是特斯拉。為什麼這麼說？先從一組資料來聊聊智慧駕駛行業的一些現狀。

2020年-2022年6月，中國市場高級別輔助駕駛搭載率一直以來都在快速爬升，特別是2022年1-6月，高級別輔助駕駛的前裝搭載率達到26。64%；2022年1-10月乘用車L2級輔助駕駛滲透率達33。9%；2022年 1 - 7 月，L2 級智慧輔助駕駛標配搭載上險 283。89 萬輛，同比增長接近 70%，同時車型的價格區間平均在 15 - 20 萬之間。

由此可見，市場對L2/2。5 級別的輔助駕駛需求迫切。但我們都知道在自動駕駛在發展初期，行業內出現了漸進式和躍進式兩種路線。有企業會把場景極力壓縮，然後在這個場景裡把自動駕駛捲到L3或L4級別。但這種場景適用性非常小，對於終端使用者來講幾乎沒價值。

而特斯拉自動駕駛功能最開始的覆蓋場景是單車道，然後延伸到所有車道的NOA，再往後延伸到城市場景。從安全性分級來說，這些功能仍然只是L2級，但場景覆蓋面很廣，大部分場景都可以交給車輛自己駕駛，使用者體驗好。

清華大學文一教授曾在《偉大的中國工業革命》一書中，提出一個觀點：“市場是個昂貴的公共品”。書中以洋務運動為例，中國不僅派出大量人才去海外學習，也豪擲五千萬兩白銀投資軍工，但生產的鋼鐵、槍炮沒人買單，如此一來，沒有利潤，導致無法實現自我迴圈。

總結來說，只有市場的真實需求，才能帶動創新加速。

回到自動駕駛領域也一樣，很多企業也逐漸意識到他們目前最需要的並不是取代司機的L4，而是幫人開車的L2和L3，誰能夠提供一套低成本、效能強、高開放性的系統，誰將有機會吃下更多的市場份額。

於是，業內不再盲目追求更高的自動駕駛等級，轉而思考怎麼讓自動駕駛在路上跑起來。並且當他們意識到泊車是一個能更快普及的場景後，越來越多的主機廠開始加大對自動泊車、記憶泊車、自主泊車功能的關注。

無論從技術路徑，還是商業路徑判斷，行泊一體方案無疑是一種最佳化的解題思路。

此前，行車和泊車是兩套單獨的系統，成本過高。而不同於行泊分離，行泊一體只需要一套硬體裝置便可實現行車與泊車功能，既充分利用算力，又降低硬體複雜度，提升主機廠開發效率，從而使自動駕駛功能實現成本大幅降低，儘可能覆蓋 10-20 萬價位的主力消費車型。

圖自：汽車之家

除了降本，行泊一體還提升了開發效率。行泊一體採用通用化的底層基礎軟體與標準中介軟體，適用於不同平臺，比起分散式開發，相當於縮短一倍底層軟體、中介軟體的開發週期。行泊一體還能使感測器複用，提升駕駛體驗。例如AVP（自主代客泊車）可用行車系統的前向攝像頭識別遠距離物體，補充泊車系統環視攝像頭短距離的感知缺陷。

不僅如此，行泊一體能夠更好地支援功能的OTA升級。行泊一體採用域控式架構取代了分散式架構，軟體、硬體可以完全打通，整個一體化系統的執行和管理都更加穩定、高效，資料閉環更具優勢，一次OTA升級可以同時完成行車、泊車的功能更新。

01 成本控制

從時間上看，行泊一體其實並不是一個很新的概念，量產車型也在兩年前就有。2020年，小鵬P7就依託德賽西威的IPU03域控制器，實現了行泊一體。近年來大量自動駕駛解決方案都在進行相關的研究。

時間回到2016年，智慧駕駛領域熱鬧非凡。沃爾沃、賓士、福特等傳統車廠陸續開啟了自動駕駛專案，而Google 自動駕駛汽車也在2016年成為 Alphabet 旗下獨立子公司，並且改名為 Waymo。業內預測，2020年將成為自動駕駛車輛的商業化元年。從當時的視角看，自動駕駛的前景也的確一片大好。

但自2018年開始，自動駕駛行業進入泡沫破裂期，資本熱情慢慢褪去，投資人也開始迴歸理性，不再去盲目追求數字虛高的賽道，只關注當下量產的智慧駕駛值多少錢“一斤”。

於是2021年，行泊一體賽道逐漸熱了起來。這一年，德賽西威、福瑞泰克、極目智慧、易航智慧、智駕科技等十餘家本土供應商宣佈推出行泊一體解決方案，並陸續拿到前裝量產定點。

2022年4月底，搭載易航智慧NOA行泊一體方案的首款量產車已正式上市。該方案相較已經上市的NOA方案成本降低50%以上，能夠實現自動超車、自動路網切換、記憶泊車等功能，並可透過靈活的硬體配置方案將NOA覆蓋到15萬元以內車型。

緊接著，輕舟智航公佈了成本低至1萬元的車規級自動駕駛方案，並且完成了前裝量產。在中國電動汽車百人會論壇（2022）上，寒武紀行歌執行總裁王平也透露，將正式釋出兩款自動駕駛晶片。其中，SD5223面向L2＋級自動駕駛市場，最大算力超過16TOPS，單顆SoC（系統級晶片）可實現行泊一體功能，支援自動駕駛系統向10萬元左右的入門級車型覆蓋。此外，知行科技、禾多科技等多家企業的NOA行泊一體解決方案也將實現量產落地。

圖自：億歐網

車企側，行泊一體方案上車也正在加速。

去年，搭載毫末智行HPilot 2。0輔助駕駛系統的坦克500正式上市，這也是升級後的毫末HPilot 2。0行泊一體系統的首款車型。10月31日，尤拉旗下“超流線純電轎跑”閃電貓上市，同樣搭載了毫末智行HPilot 2。0解決方案，這套名為ORA-PILOT 3。0 智慧駕駛輔助套裝的選裝包價格為2萬元。

此外，作為國內車市的排頭兵，比亞迪也將在今年開始量產上車行泊一體方案。長安汽車的智慧汽車超級數字化平臺SDA架構，也將構建“中央+區域”環網電子電氣架構，部署行泊一體及艙泊一體方案。

至少兩年以前，智慧駕駛域控是高階車型的專屬，這些號稱比ADAS更高階的行泊一體智慧駕駛方案的加速落地，或許意味著我國汽車市場距離真正實現人手一輛智慧汽車的時代不遠了。

02 加速上車、下沉

儘管行泊一體市場很火爆，但據高工智慧汽車獲悉，目前市場上大部分的行泊一體產品仍然基於1。0架構來進行設計和整合，簡單來說就是將行車子系統（行車SoC）和泊車子系統（泊車SoC）併到一個盒子裡面，行車和泊車兩套系統本質上仍然是相互獨立的系統。但真正的行泊一體方案應該是共用一個SoC以及感測器硬體。

因此行泊一體方案的實現過程並不是一蹴而就的，基於現有的軟硬體水平，行泊一體方案分為兩種：輕量級行泊一體域控方案與大算力行泊一體域控方案。兩者在設計上最大的區別在於是否預埋更多的算力為將來提供升級的空間。在算力上，輕量級方案的算力普遍在幾TOPS到幾十TOPS之間，大算力方案則可達到200TOPS以上。

兩者孰優孰劣？智駕科技CTO郭恩慶認為：“大算力方案的優點是將來OTA能帶來更多功能，但成本較高，而具備基礎功能的輕量級方案現階段可以做到大規模量產，卻幾乎不可能再疊加額外的功能，更不會有產生代差的功能升級。”

而無論是輕量級方案還是大算力方案，都面臨一系列的挑戰與難點。

其一，在於算力。在功能整合融合後，各個攝像頭之間需要一定的補充和協調，在演算法上會注重融合以及針對不同場景的調整，實現功能的擴充，識別準確率、可靠性等指標的進一步提升。

其二，便是功耗的降低。如何在高效能的同時，還保持著較低的功耗是目前行泊一體方案面臨的難題。

最後，自動駕駛軟體在不同場景下采用的策略及演算法是有很大程度不同的，而行泊一體方案需要不同場景來共用一套演算法模型，則對軟體的排程及演算法模型的泛化性提出了較高的要求，軟體的排程和演算法模型要能夠同時滿足行車和泊車場景的需求。如何設計一整套合理的軟體架構及排程體系是實現行泊一體方案的又一難題。

對此，百度智駕業務部相關負責人認為，全棧研發的能力是破局的關鍵。例如，在功能開發方面，目前晶片算力普遍不足，所以需要軟硬一體最佳化異構計算，保證體驗；透過自研硬體，能在軟體方面對算力做更好最佳化，最大化發揮軟體的價值；供應商在與車廠合作的過程中需要做硬體適配。而自研硬體則無需與多家不同硬體域控制器做適配，技術穩定性強，縮短開發週期，降低工作量，同時在執行層面降低風險。

從長期來看，無法紮根底層資料邏輯、難以根據市場需求強化產品競爭力的智慧駕駛方案商，未來定會在洗牌期被淘汰。

02 加速上車、下沉

自動駕駛行業的未來終局是什麼？自動駕駛公司的商業化之路應該怎麼走？目前沒有人能講清。

但當下L4級自動駕駛的量產落地時間未知，是否具備輔助駕駛功能勢必成為下一階段智慧駕駛車企的必爭之地，因此把L2級輔助駕駛蛋糕做大，順應NOA行泊一體的發展路徑，不斷完善汽車智慧駕駛生態，或許是漸進式智慧駕駛方案商的最好選擇。

03 挑戰與難點

［1］《行泊一體解決方案為啥“火”了？》，中國汽車報，馬鑫 張雅慧

［2］《2022，NOA行泊一體“元年”》，億歐汽車，張宇喆

［3］《眾口不一的行泊一體，終於被說清楚了》，汽車之心，田鑫