圖片來源 @視覺中國
文｜賽博汽車
比亞迪智能駕駛技術能力，好像在一夜之間有了指數級提升。
盡管創始人王傳福曾公開表示：無人駕駛都是扯淡。但他也承認，高階輔助駕駛是有實用性的。而比亞迪正在這個新賽道 " 超速追趕 "。
近期以來，比亞迪方面更是在各大場合 " 瘋狂 " 釋放自己智能化業務進展，似乎想要一夜間摘掉 " 不智能 " 的标簽，電動、智能都要邁入第一梯隊。
其中，功能層面，從過去飽受吐槽且采購自博世的 L2 級 Dipilot 駕駛輔助系統，一下子就幹到了自研的高速 DNP ( 高速領航）高階智能駕駛輔助，相關功能即将在今年第三季度上車。
硬件層面，比亞迪自研的域控制器，算力 508TOPS，不出意外的話應該是業内主流的雙 OrinX 組合，也将在今年上車，目标搭載車型仰望 U8。
技術路徑上，業内前沿的 BEV 感知大模型比亞迪也将于今年内部署，并且将會在下一步規劃部署占用網絡。
Δ 韓冰透露比亞迪智能駕駛業務最新進展
看起來，特斯拉、小鵬等用了兩三年才取得的成果，比亞迪要在短時間内大快步跟上。但這是一個違反正常技術認知的現象，智能駕駛的研發，從來都不是一個可以通過堆人、堆料在短時間内取得成果的事，強如比亞迪也不能例外。
事實上，我們梳理比亞迪過去在自動駕駛領域的布局後發現，其在相關領域的積累，也是經曆了認知建立、合作研發，再到形成全域自研戰略的過程。
而高速 DNP 上車，某種程度上可以看作是比亞迪智能駕駛萬裏長征的第一步，通過多方合作後初步建立自研能力的成果，雖然無法趕上主流玩家，也算勉強回應了 " 比亞迪不智能 " 流傳已久的固有印象。
但比亞迪全域自研的後續故事，不止有鮮花，還有滿地荊棘。
布局始末，一場持續 8 年的長跑
随着比亞迪電子集成部總監韓冰代替王歡，接手比亞迪智能駕駛業務負責人的崗位，其也正式成爲比亞迪智能駕駛軟硬件研發團隊實際上的帶頭人。
在此之後的短時間内，韓冰頻頻在各種公開場合亮相，比亞迪智能駕駛方面的最新動态和研發成果，也借韓冰之口爲外界所明晰。簡單梳理一下，大概有幾件大事值得關注：
1.比亞迪高速 DNP（高速領航輔助駕駛）将要在今年第三季度上車，首搭車型爲比亞迪漢，這套方案将基于地平線 J5 芯片打造，傳感器是 11V5R 的去激光雷達組合，域控由東軟睿馳提供，軟件算法爲自研。另外，這套方案還有覺非科技提供的高精度定位服務，大概率是一套需要依賴高精地圖的方案；
2.技術層面，比亞迪内部研發了多相機融合的 BEV 感知模型，已經可以做到純數據驅動，數據積累層面，目前已經積累了 150PB 以上的數據， 并且每天還會新增 1PB 數據，數據标注的自動化率達到 95%；
3.硬件層面，比亞迪自研大算力域控方案很快就會搭載上車，目标車輛爲仰望 U8。據悉，這套域控的算力爲 508TOPS，不出意外将會是雙 OrinX 的組合。
4.未來，比亞迪将進行感知、預測、決策規劃全流程的數據驅動大模型（目前除感知外均是基于規則驅動），部署占用網絡。
……
很難想象，比亞迪好像在一夜之間就扯掉了 " 不智能 " 的帽子，一下站上了智能駕駛技術前沿的潮頭浪尖。
但真實情況顯然也并非如此。
事實上，我們回溯曆史，比亞迪雖然在智能駕駛方面存在感比較低，但相關的布局從來就沒停過。追溯起點，最早始于與百度在自動駕駛方面的合作。
2015 年 10 月，比亞迪在百度自動駕駛事業部成立之前，就已經和百度方面就無人駕駛技術達成了合作協議，百度自動駕駛事業部成立後，王傳福還擔任了其自動駕駛顧問。2016 年 10 月，比亞迪開始向百度交付改裝的無人駕駛測試車輛。
3 年後，比亞迪和百度再度披露，百度将爲比亞迪提供 L3 級别自動駕駛方案，并且雙方将會再 3 年内實現自動駕駛車輛的量産。
可以說，百度自動駕駛業務布局之初，比亞迪就是其堅定的合作者和陪跑者。
但在這之後，雙方基于高階自動駕駛的合作再沒有實質性的消息傳出，最近的一次是去年 2 月，有消息傳出百度将向比亞迪提供提供行泊一體的 ANP 智駕産品與人機共駕地圖，不過事後也沒有明确的進展。
更多的聲音是，比亞迪開始調轉方向，在更爲低階的智能駕駛上進行布局，投資 + 業務合作兩手抓。
2021 年上半年，比亞迪兩度投資 AI 芯片制造商地平線，同期還投資了激光雷達供應商速騰聚創。
業務合作上，2021 年底，比亞迪與自動駕駛軟件方案供應商 Momenta 成立合資公司迪派智行，比亞迪股權占比 60%，雙方将在高階智能駕駛方面尋求合作。有意思的是，韓冰在最近公開活動中的頭銜，不僅是比亞迪智能駕駛負責人，還是迪派智行 CTO。
不久之後，比亞迪又與英偉達和地平線傳來在 AI 芯片方面的消息，對應的應該就是即将上車的高速 DNP 和比亞迪自研的大算力域控平台。
對外積極布局，對内瘋狂招人。從 2022 年開始，比亞迪的校招開始大量出現自動駕駛規控、視覺算法等與智駕相關的崗位需求，并且學曆要求還不低，以博士或博士後爲主，這種現象到今年比亞迪秋招依然沒有變化，大有 " 天下英雄，入我彀中 " 的氣勢。
所以，比亞迪執行副總裁李柯在内部投資者溝通會議上表示，目前比亞迪已經在自動駕駛上招到四、五千人規模的軟件團隊，或許并非虛言。
如果隻是采購别家方案，自己做工程化上車，是不需要這麽龐大的軟件團隊的，但如果做自研，就另當别論了。
智駕三步走，路徑逐漸清晰
從上述零零總總的獨立事件中可以看到，比亞迪雖然在智能駕駛方面比較低調，但路徑已經較爲清晰。
簡單來看，大緻可以分爲建立認知、合作借鑒再到确立全棧自研三個階段。
所謂建立認知，其實就是從自動駕駛到智能駕駛的糾偏。從比亞迪陪跑百度自動駕駛來看，至少一開始，比亞迪對自動駕駛的認知絕不是王傳福口中 " 皇帝的新衣 "。
但直到 2021 年下半年，整個行業對自動駕駛的态度發生根本性的改變，躍進式的高階自動駕駛路線基本被否定，包括百度、小馬智行等 Robotaxi 公司的落地前景都受到質疑，而以特斯拉小鵬等車企和 Momenta 這類漸進式路線被扶正。
所以到了 2021 年之後，比亞迪開始進入到第二個階段，合作借鑒建立自研的基礎能力。
至少從布局來看，在同期甚至更早一點，比亞迪對高階自動駕駛的前景是符合市場大流的，也正是在這個時候，比亞迪開始密集布局智能駕駛。聯手 Momenta、地平線等等，在業内尋求優秀的合作者，借鑒學習。
事實上，從合作走向自研，這是傳統車企布局智能駕駛的通用路徑，比亞迪在 2022 年做的許多事中，對外尋找合作夥伴，對内擴大團隊，完成從合作借鑒到學習自研的準備，并且拿出一個初步成果：高速 DNP。
在這個過程中，比亞迪也在進行一個隐線：建立智能駕駛的底層基礎能力，這其中，有兩個成果值得關注。
其一，是 e3.0 電子電氣架構，這個架構的不同之處在于，采用了域集中式的設計，這也意味着，智能駕駛有了獨立的域控，方案上車後對車輛機械層面的控制會更加直接和精準；其二，就是底層的操作系統 BYD OS，爲底層硬件和上層應用實現解耦。
無論是那一項，其實都是爲實現更高級别智能駕駛上車提前做準備。
以上兩個環節，可以簡單的看作比亞迪智能駕駛布局的過去和現在，那未來呢？按照比亞迪的調性，全棧自研将是最終歸宿。
正如上文所講，比亞迪即将基于征程 5 芯片量産 BEV 方案，更加前沿的占用網絡也在積極部署，同時韓冰也曾表示，會建立強大的基礎設施，構建自己的決策規劃數據的模型産線，快速叠代軟件。換言之，比亞迪未來很可能要自建智算中心，構建自身數據閉環的能力。
另外，有消息顯示，韓冰帶領的電子集成部，正在籌備建立 AI 芯片的團隊。
所以，比亞迪的構想中，智能駕駛能力的自研版圖，将是覆蓋上層軟件算法，下層操作系統中間件以及計算硬件的全鏈條能力。
全棧自研這碗飯，沒那麽容易吃
誠然，比亞迪在資金、人才方面的積累不用多說，其早期在電動化層面積累下來的成果和口碑，也一定程度上可以助力其智駕全棧自研能力的建立。
比如，比亞迪車型銷售能力已經毋庸置疑。就算是當下比亞迪車型車載的傳感器不足以爲其後期高階智能駕駛提供數據，但憑借早期積累的口碑，如果不出意外，後續推出更高階智能駕駛車型後，上路存量也會很快增長。
另外，在芯片方面，比亞迪此前在半導體行業積累的經驗和技術也可以得到複用，相比從零開始，算是有了基礎。
但是，即便是有基礎，全棧自研這碗飯，對于比亞迪來講也沒那麽容易吃，這其中最大的變數，就是時間。
一方面，智能駕駛軟件能力的全棧自研，至少要具備的一個條件是：數據從獲取到處理，再到算法優化完整閉環的能力。
參考特斯拉，其基于 BEV 感知的整個數據閉環能力的建立，最早至少要追溯到 2020 年特斯拉 AI DAY，直至今日已經過去三年的時間。
即便是特斯拉趟出了路，後續的跟随者們，比如小鵬，也是直到其扶搖智算中心落成，Xnet 感知框架落地應用才算是有了雛形，花費兩年多的時間。
另一方面，硬件層面，目前業内的共識是，AI 芯片從設計到流片再到上車叠代，一切順利的情況下，整個周期也得兩年時間才能覆蓋。
最後，包括特斯拉在内，智能駕駛行業的技術路徑，基本上是沿襲 " 算法不夠拐杖來湊 " 的趨勢，早期特斯拉的毫米波雷達，後期中國玩家的高精地圖和激光雷達莫不是如此。
直至現在，因爲 BEV 算法逐漸成熟并且進入落地階段，整個行業才有了抛棄 " 拐杖 "，達到低成本方案的基礎。而從比亞迪目前的高速方案 DNP 來看，依然處在拐杖階段，大抵可以類比小鵬 2020 年左右的時期。
等比亞迪迎頭趕上，行業會變成什麽樣？智駕能力會不會上升到用戶購車的決定性需求或次決定性需求……
總之，不确定性很多，即便是比亞迪，想要在下半場的智能化中搏出身位，也不得不面對遍地荊棘。
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