文｜曹婷婷
编辑｜在洲
时隔半年，再次见到宏景智驾CEO刘飞龙，似乎更乐观了，对今年落地的预期也好过去年不少。
稍显局促的采访间，并不影响他对行业的判断。按计划，宏景智驾在2025年，要达到百万台套以上的销售能力，并实现全栈的高等级自动驾驶产品线布局。
“在上汽、长城、奇瑞、江淮、比亚迪等车企，共计30 个车型实现了量产和定点。”上海车展现场，他透露公司相关产品累计量产出货，超过35万套。
宏景智驾是一家 L4自动驾驶起家的公司，在L4降维L2的背景下，宏景智驾很快转移到L2/L2+的ADAS量产路径。公司用三年时间，实现了第一个量产项目的落地，2021营收超过2亿元。
这次上海车展，宏景智驾发布了三款产品，分别是基于BEV新一代感知技术的高阶智驾系统方案、高性价比的单征程3行泊一体域控制器以及单征程 3 智能摄像头模组两款新产品。
“仰望星空，脚踏实地。”这是发布会出现频率很高的8个字，这主要在于宏景智驾一直在推进L4 自动驾驶技术的研发，同时也在满足车厂对高性价比、量产落地的追求，将高阶自动驾驶技术降维应用到量产产品线上。
车展发布的这3款产品，就是宏景智驾对L2和L4全栈能力的最新布局。
L2+产品可标配20万以内的车型
先来看一下轻量版行泊一体方案：
单征程3行泊一体解决方案，搭载宏景智驾最新研发的行泊一体高度集成的先进域控制器架构，同时配备了5R5V12Uss的外接传感器组合，前视采用了800万像素摄像头，支持高性能辅助驾驶功能。
算力仅有5Tops，是市面上搭载最小算力的方案之一。
单颗 SoC 支持行车、泊车双场景，算法分时复用，经过极致的稀疏化和裁剪，可以在低算力平台上运行。
在行车场景中，使用该域控制器，采用 5R5V 传感器配置，可实现高速导航辅助驾驶系统（高速NOA），在多种 ADAS 主动安全及舒适辅助驾驶类功能方面表现也不错。
在泊车方面，车辆配合上宏景智驾全新一代泊车 2.0 软件算法架构，若是遇到一些高难度极限泊车场景，比如遇到狭小车位，该款域控制器可支持实现自动辅助泊车、遥控泊车等泊车功能。
同时该方案支持全生命周期升级进化，在未来的不断升级中，还可以支持升级至记忆泊车（HPP）。
此外，作为行业唯一双版本 MCU 的单征程 3 域控制器方案，支持英飞凌和芯驰两套方案，也将供应链风险降至最低。
在法规标准方面，该域控制器的目前已全面支持欧洲法规，能够快速适配全球市场平台化车型开发。
高性价比是这套方案的一大亮点，据介绍，可以标配20万以内的车型。
此外，宏景智驾还发布全新基于单颗征程 3 打造的智能摄像头产品，基于该产品，宏景智驾已自研感知算法，解决多项挑战性的法规测试场景包括行人横穿和转弯防护，其中的 AEB 功能达到 C-NCAP 2024 和 E-NCAP 2025 五星水平。
具体到功能上，基于该智能摄像头产品的智能驾驶系统，性能和体验进一步提升，可实现的功能上探至「拨杆自动变道」。
根据宏景智驾的规划，这款产品计划在 2023 年内实现量产装车，目前已经与国内主流造车新势力达成量产合作。
高阶智能化也来了
性价比有了，高阶智能化也要打上去。
此次车展，宏景智驾发布基于行业前沿的BEV视觉技术的高阶智能驾驶系统方案。这套方案基于国际一流大算力 SoC 芯片打造，匹配更先进算法和前瞻技术方案，旨在能打造出更加安全、舒适的高阶智能驾驶。
作为下一代旗舰平台，宏景这次车展发布的方案采用更强算力的单 SoC 域控制器，算力灵活可配置，最高算力可达 500TOPs 以及 250K DMIPs，基于7nm制程让其拥有更优的功耗和散热表现，以及更具竞争力的成本优势。除传统传感器之外，这套方案还支持 部署4D 成像雷达。
在全新硬件计算平台基础上，宏景智驾也为其匹配了更加先进的软件算法，包括高精度主动传感器感知算法、基于BEV Fusion（时序融合）可实现更精准的环境感知以及实时 SLAM 算法结合轻量化地图可替代 RTK 和高精地图。
这套高阶智能驾驶系统方案，可以解决高速场景下的不少难题，包括静止异形物、交通锥、事故/施工区域等场景的应对能力，而且其行车泊车场景功能增加，可运行区域范围扩大，大幅减少了驾驶员干预。
此外，车展期间，宏景智驾还宣布与马瑞利（MARELLI）达成合作，共同推出创新智能化车灯产品。
马瑞利致力于在车灯结构引进智能化，本次合作也可以说是业内首次将车灯系统与智能驾驶系统融合。
在马瑞利全新发布的SmartCorner™智能车灯产品中，宏景智驾为其提供行人感知、确定目标方位等算法，将摄像头或激光雷达与车辆大灯集成为一体式系统，通过传感器感知行人，并通过大灯发出灯语。
比如，系统在探测到行人后，可将特定灯语投射到行人脚下，行人移动时，系统灯语可追踪行人位置，与行人展开互动。
不仅驾驶员能够感知到行人，车辆通过灯语还可告知行人已经被探测到，行人便可根据灯语提示（左转、右转、停车等）与自动驾驶状态下的车辆展开交互，这样也大大降低自动驾驶车辆阻碍交通的概率。
