中国汽车自主品牌实现“阶层晋升”的最佳突破口——智能化
在“软件定义汽车”时代，若没有足够强大的算法能力，传统车企便无法充分利用性能强大的硬件（芯片、激光雷达等）。在现有竞争形势下，对那些在智能化业务上起步晚、全自研已经来不及的传统车企来说，跟高度开放、愿意帮他们提升软件能力的芯片公司合作，是一条值得考虑的晋级之道。
“再过几年，没有搭配高级自动驾驶功能的车可能就卖不出去了！”元旦前夕，在长城汽车的智能驾驶战略发布会上，主持人抛出了这么一句话。
猛一看，这个观点涉嫌“贩卖焦虑”，但结合特斯拉、蔚来、小鹏、理想、大众、丰田、长城等明星车企们在2020年Q3以来的种种表现看，这话绝非“危言耸听”。
在12月26日的第二届中国智能汽车品牌高峰论坛暨第二届“地平线杯”中国年度智能汽车评选颁奖典礼上，汽车评价研究院院长、中国汽车品牌集群主席、评选总策划李庆文也提到：
“现在消费者买车的时候，考虑的是宝马的操控感、奔驰的豪华感、丰田的节能性；而在未来，年轻消费者对这些点的关注度不会太高，他们更关注的是你的车智能化水平怎么样，如会不会自动泊车、AEB和ACC功能怎么样。”
得益于互联网产业的“遗产”，尤其是中国的工程师红利和中国消费者对前沿科技的敏感性，中国车企在智能化上的进展要明显领先于那些总销量要远远领先于他们的德系车企和日系车企；甚至，在智能座舱方面，中国车企的进展也要超过美系车企。
在“软件定义汽车”的时代，一个车型的品牌溢价将在很大程度上取决于其智能化程度。因为，中国公司所擅长的智能化，也被视为中国自主品牌实现“阶层晋升”的最佳突破口。
率先布局的蔚来、小鹏及理想等造车新势力已经凭“智能化”占据了用户心智；传统车企中，长城成立了咖啡智能，并掀起了一场组织文化的变革；但还有许多公司正遭遇人才、组织文化等多个方面的挑战，那么，在这场“星火燎原”的大变革来临前，这些公司的生存策略是什么？
在国际上，奔驰已决定在乘用车的自动驾驶业务上全面拥抱英伟达，宝马也决定在自动驾驶业务上全面拥抱Mobileye；在中国，长安和上汽已分别跟华为和阿里成立合资公司，接下来，将有很多车企跟地平线这种“用算法能力为客户赋能”的芯片厂商深度合作。
一．智能化，除技术指标外，还得考虑用户体验
“现在的电动汽车一上来就说百公里加速4秒、3秒、甚至2秒，这样的指标真用得上吗？用不上。那为什么大家还要追求这些东西呢？因为在一个相对陈旧的评价体系里面，尽管你很聪明，但没有人知道，所以，你还得去‘秀肌肉’。“
这是蔚来汽车总裁秦力洪在第二届中国智能汽车品牌高峰论坛暨第二届“地平线杯”中国年度智能汽车评选颁奖典礼上的一番吐槽。
汽车评价研究院院长李庆文甚至更进一步：“未来，讲你的电动车百公里加速是3.9秒还是5秒没有多少价值。汽车品牌之间真正的差异不在电动化水平，而在智能化水平。”
那么，如何衡量一款汽车的智能化水平呢？自动驾驶是智能化的最关键环节，因此，通常，人们倾向于用美国SAE标准下的自动驾驶分级标准（从L1到L5）来给智能汽车“评级”。车企们也习惯性地采用这一标准了。
但站在消费者的角度看，上述标准过于“直男”——仅仅是根据自动驾驶系统“替代人的程度”将智能汽车划为“三六九等”，却忽略了消费者的真实体验。
结果便是，尽管很多新车上都装配了L2级自动驾驶系统，但消费者在用过几次之后就将其关闭了，甚至有的压根儿就没有激活。用吉林大学汽车研究院院长、智能汽车“地平线杯”年度车型评审委员会主席管欣教授的话来说就是“并不是不会用，而是用的时候不是很放心。”
地平线市场拓展与战略规划副总裁李星宇也说：“ADAS的加持已极大地提升了车辆的整体安全性，但我们在测评过程中也能够感受到，很多功能并没有满足消费者对‘安心、省心、贴心’的期待。”
针对这些问题，在智能汽车“地平线杯”年度车型评选活动中，管欣教授等评审组成员提出，评价标准应从“研发视角”转向“用户视角”，尤其是，要注重用户的主观感受。“从用户的角度考察的时候，驾驶过程是不是让人放心、开得是否舒适就很重要了。“
管欣教授举例说：“如人机共驾时系统跟人的交接是否顺畅；如是不是机器控制方向、人控制速度，或者是机器控制期望速度、人控制方向？此外，导航系统能否与车的智能化、自动化控制系统集成到一起，操作界面能否很好地掌握人的意图并实时响应也很重要。”
蔚来汽车总裁秦力洪举例说：“我们有一个很可爱的机器人nomi人机交互界面，过去我们想到的是，车载语音系统提供的是智能座舱、人控制车辆的一个指令输入的接口，后来我们的nomi又定义了它是人和车之间进行情感交互的一个情感界面。”
《2020年中国智能汽车品牌白皮书》总结道：“智能汽车强调的是更高的科技感、更好的驾乘体验，更好的人机互动，通过提供定制化的产品来满足不同消费者个性化的需求。这种运行逻辑将改变人与车的关系，使汽车真正成为人的伙伴。”
早在2019年初，智能汽车评价研究院便邀请来自汽车动力学、智能汽车、网联汽车、交通安全、运输安全、信息技术、人工智能等各领域的专家们按照上述标准开展了智能汽车评选工作。
在试驾过每款参评车辆后，专家们再结合各车型的销量、对创新及市场的引领作用等综合评价其竞争力，最终“在争吵中达成共识”。
除技术原因外，每个车型的获奖理由都纳入了“用户视角”，比如：
长城WEY VV7获得“年度自适应巡航奖”的原因包括“行驶过程中车身平稳、驾驶人员有舒适感和信任感强，功能菜单简洁，信息提示内容丰富，用户上手快，易于操作”。
小鹏P7获得“年度智能泊车奖”的原因包括“车内乘员舒适感强，同时在泊车过程中提供的指示信息完备，驾驶员接受性高”。
理想ONE获得“年度智能座舱奖”的原因包括“大幅度整合了物理仪表按键，采用双系统增强可控性，分区域实现了仪表显示信息传递、配置操作和娱乐体验的人机交互”。
领克05获“年度智能领航奖”的理由包括其实现了车辆纵侧向运动的协调控制，汽车运动过程流畅，基本杜绝了车身前仰后翻、剧烈点头、侧倾明显等现象，驾乘舒适感强，产品覆盖全面，特别是弯道工况、车道检测跟踪准确可靠，驾驶信任感强”。
长安UNI-T获得“年度智能SUV奖”的理由包括“提供的辅助驾驶信息丰富、准确，用户体验舒适感强”。
用秦力洪的话来说，就是：“一方面，如果不去追求技术领先，用户体验可能就没有后劲；另一方面，抛开用户体验仅谈技术的先进性是苍白的 。将技术领先性和成熟易用性结合起来，才能使智能汽车真正赢得广大消费者的青睐。”
二．中国品牌对智能化的积极性远超国际品牌
根据《2020年中国智能汽车品牌白皮书》，截至2019年年底，全球范围内共有37家车企的38款车型符合上述“智能汽车”的定义；但到了2020年底，符合这一定义的共有40家车企的103款车型。
从车型发布时间看，入围的103款车型中，在2020年之前上市的有20款，在2020年上市的有83款，呈现出明显的爆发式增长态势。
据白皮书，参与的40个品牌中，有20个是合资汽车企业的品牌，有18个是国内厂商的品牌（含6个造车新势力品牌），另有进口车品牌1个，外资独资汽车企业品牌1个。
在103款车型中，中国品牌车型数量为48款，占47%；日本品牌车型数量为19款，占18%；德国品牌车型数量为15款，所占比例为15%，美国品牌车型数量为12款，所占比例为12%；瑞典品牌车型数量为4款，所占比例为4%；韩国品牌车型数量为3款，所占比例为3%，英国品牌和法国品牌数量各为1款，各占比例的1%。
相比于外资企业投放的智能汽车，中国品牌的智能汽车在用户体验方面的表现更加出色，这一点在人机交互领域表现得尤为明显。
比如，中国品牌的智能汽车驾乘人员意图的识别准确性更高，因而，通过使用语音交互，驾乘人员可以很方便地与操作系统进行交流，输出指令，例如开关车窗，控制空调温度高度、风量大小等。
前阵子，一个做自动驾驶卡车的朋友说：“如今，再在路上看见一辆保时捷、宝马擦肩而过的时候，我不会像以前那样回头了；但如果看见蔚来、小鹏和理想的车，我会忍不住拍照发朋友圈。”这些中国品牌在智能化上的表现是一个很重要的原因。
今后消费者选择汽车，第一个关心的指标不再是动力，而是这辆车的算力是多少，因为软件定义汽车最重要的物质基础来自底层的算力。
若按照基于产品售价和定位的传统品牌划分标准看，在入围第二届中国智能汽车“地平线杯”年度车型评选的40个品牌中，普通品牌数量为31个，豪华车品牌数量为9个。
如果按价格区分，则10万-20万元车型数量最多，共32款，所占比例为31%；20万-30万元车型数量为28款，所占比例为27%；30万-40万元车型数量为23款，所占比例为22%；40万-50万元车型数量为13款，所占比例为13%；50-60万元车型数量为4款，所占比例为4%；60万元以上车型数量为3款，所占比例为3%。
上述数据说明，虽然智能汽车是新生事物，但非豪华车厂商更积极参与竞争。这与燃油车时代新配置通常是豪华车最先采用的特征完全不同。
考虑到中国自主品牌的汽车大多定价在30万元以内，因此，非豪华车厂商们在智能化战争中的进取心，恰好可以助力中国自主品牌实现“品牌向上”的目标。
而无论从供给侧还是需求侧看，客观环境都非常有利于中国汽车通过智能化实现“阶层晋升”。
第一，得益于发达的互联网产业所形成的积累，在中国，互联网背景的造车新势力的数量远多于日本和德国两个汽车产业最发达的国家，甚至也多于美国。这些造车新势力会从移动互联网中汲取能量，了解用户偏好，再与汽车平台结合，为汽车赋能。
第二，同样得益于于互联网产业时期的积累，中国市场上的自动驾驶人才、车联网人才（软件人才）的规模也远远多于日本和德国。
第三，与日本和德国市场相比，中国市场上不仅有华为、地平线这样的自动驾驶芯片厂商，还有华为、禾赛、大疆、速腾聚创这样的激光雷达厂商。
第四，中国市场的4G通信成本低于其他市场，5G技术及覆盖率均领先于其他市场，使智能汽车的通信比其他市场上容易得多。
第五，与日德市场相比，中国市场上的消费者享受过移动互联网带来的便利性，因此，他们对智能汽车的便利性有更高的要求。
根据普华永道在2020年8月份发布的一份报告，中国受访者们对车上的所有互联服务功能都表现出了比其他国家的受访者更高的兴趣。
一方面，任何一个使用无人驾驶的激励因素体现在中国消费者身上都更加明显；另一方面，任何一个使用无人驾驶的抑制因素体现在中国消费者身上都更加不明显。
正如李庆文在演讲中所说：“全世界没有像中国的消费者这样对于智能化这么追捧、这么敢于使用，真的是全世界没有了。”
第六，随着智能汽车的普及，它运营过程中产生的海量数据将会成为训练人工智能最好的“养料”，从而带动智能交通、智慧城市的发展。这反过来，又将进一步扩大智能汽车的应用场景，使智能汽车品牌成为主流。
因此，智能汽车品牌极有可能是中国汽车产业提升品牌的一个绝佳机会。
三．传统车企们在软件算法能力上已落后了一大截
蔚来等没有历史包袱的造车新势力们，从出生那一刻起就带着“智能化”的标签，但对广大传统车企们来说，实现智能化的挑战则要大得多。而其中最难的点，则不在于中国公司相比于日德公司拥有比较优势的“交互”“体验”方面，而是在自动驾驶的工程技术方面。
上个月，笔者曾在汽车工业协会组织的一次行业会议上发现，许多传统车企的自动驾驶业务负责人，竟然还在讨论一些“很初级”的问题。会后，一位自动驾驶供应链上的人士在谈起这一现象时评论道：“要变天了，但他们还不知道发生了什么。”
而在“软件定义汽车”时代，若没有足够强的软件能力，传统车企便无缘率先使用（预埋）性能强大的硬件。
如英伟达的Drive PX 2、Xavier与Orin三款自动驾驶芯片/计算平台的首个量产客户，分别是特斯拉、小鹏和理想；为什么没有传统车企，难度传统车企对这些先进的芯片不感兴趣吗？
非也，非也。英伟达只卖芯片，不提供算法；客户能使用英伟达芯片的前提是，自己能搞定感知算法。但就目前来说，除已在量产车上搭载Xavier的丰田（雷克萨斯LS）将在2022年搭载高通Snapdragon Ride的长城（WEY）体现出要搞定自研感知算法的决心外，多数传统车企目前还缺乏这方面信心。
在激光雷达供应商的选择上，传统车企们将面临同样的尴尬。
随着小鹏牵手大疆，决定在量产车上搭载激光雷达，很多传统车企的焦虑指数又上升了一个台阶，现在，他们也希望通过上激光雷达来“缩小差距”。但装激光雷达，同样需要你有很强的算法能力。
激光雷达厂商A的市场负责人告诉《建约车评》：现在，我们也在像VC选投资标的一样挑选客户。而最重要的标准就是：你是真正有能力上激光雷达，还是仅仅在是为了做PR？如果你还没能力搞定算法，就说你对激光雷达的需求量有多少，我们会评估这个需求量的水分有多大。
如果车企没有能力搞定激光雷达算法，就需要厂商提供算法迁移工具支持。对后者来说，这意味着很高的时间成本，也是他们极力避免的。“如果对方说不需要我提供算法工具支持，我就断定这是个优质客户。”
激光雷达公司B的负责人也说：“最开始的时候，不是所有车企我都愿意跟他们合作的。我评判这个客户是不是优质客户，有几个标准：你的算法能力、你使用的计算平台算力是否强大、你对怎么用激光雷达想明白没？如果你自己没想明白，你还指望我来教育你，我哪来那个时间啊？”
还有非常关键的一点是：如果不能自研算法，就很难实现从分布式EE架构转向集中式EE架构的升级；而如果不能采用集中式EE架构，也难以实现算法进化，进而无法实现真正的“智能”。
此外，与特斯拉、蔚来、小鹏、理想等公司相比，传统车企在智能化道路上面临的另一大挑战是：车型数量太多。前者指需要搞定两三款车的智能化就行了，而后者往往需要搞定十几款甚至是数十款车的智能化。
中国传统车企们各车型的售价区间很大，从10万元以内到30万元以上不等。定价高的车有智能化的需求，而定价低的车同样有这个需求；但这些车型的目标用户能为芯片、激光雷达等硬件支付的成本却不一样。并且，车型数量多，也会极大增加软件适配的工作量。
四．通过招人来补软件短板，也没那么容易
尽管面临着各种现实困难，但没有谁甘心坐以待毙。当前，充满危机感的传统车企们正急着通过软件人才来补齐算法短板。然而，这并不是一件很容易的事。
首先，传统车企的薪酬体系及激励机制吸引不到高水平的软件人才，是一个很关键的原因。据猎头提供的数据，同样的岗位，造车新势力支付的薪水要比传统车企高10%-40%。
其实，高水平的人才也没那么多。作为一门新兴产业，智能网联对人才的综合能力要求极高，通常，只有具备跨学科背景的技术人才才能满足要求。然而，真正满足这些条件的存量人才极少。
汽车之家在去年9月份的一篇文章援引一位熟悉ID.3软件研发流程的业内人士的说法：“最初，大众招聘的主要是纯软件研发背景的人才，而这些人对系统架构、硬件等没有深刻理解。尤其是，很多软件模块是由供应商提供的，而大众内部缺少能在系统层面将所有模块贯穿与集成的软件设计大师。“
而目前，增量人才的培养机制尚不成熟——汽车专业毕业的人不懂IT，IT专业毕业的人不懂汽车。在此背景下，车企对智能网联人才的需求，往往就体现为对增量人才的“争夺战”。
尽管中国市场上的智能网联人才多于日德市场，但由于中国市场上车企/造车新势力/自动驾驶/车联网公司的数量实在太多，并且，大众、博世等外国公司也要在中国建立自动驾驶研发中心，因此，自动驾驶人才实际上处于供不应求的状态。
长安汽车智能化研究院总经理何举刚说：“长安智能网联团队现在有1300人，明年要达到2000人，我们已陷入‘幸福的烦恼’，因为幸福是公司对人员没有限制，但是痛苦就是人不大好招。”
有一些自动驾驶人才对传统车企能否转向成功缺乏信任，因此，对他们伸出的橄榄枝心存警惕。
某车企委托猎头为其软件团队挖人时，被挖的工程师问：“你们之前不是有一个软件团队吗，为什么没有成功，现在还需要再成立一个呢？”对方答不上来，然后，就没有然后了。
就算能挖到足够的软件人才，能否把这些人的价值充分发挥出来，甚至能否把人留下来，对传统车企也是一个很大的挑战。
首先，在短期内不能创造利润的程序员们难着数倍于传统车辆工程师的薪水，后者难免心理失衡。尤其是，在前者的平均年龄27-28岁、以熬夜为主、甚至“穿拖鞋上班”，而后者的平均年龄可能在40岁上下的情况下，后者的心理会更不平衡，这样，双方的合作很难顺畅。
在大公司里，创新业务部门需要拿出许多精力跟传统业务部门的人斗争，似乎是一个难以摆脱的困境。
其次，哪怕大家都是正人君子，可以克服利益冲突，思维方式的冲突也无法避免。
最典型的是，传统车企背景的同事讲究“一次性把事情做好”，因为如果前期规划没做好，日后推倒重来的成本是非常高的；但从互联网过来的同学更讲究快速迭代，“管行不行，先把这个东西推出来，再不断优化。”这两拨人在一起做车研发，很容易出现“鸡同鸭讲”的情况。
此外，基于硬件业务的组织文化，让软件人才很难适应。软件人才更喜欢灵活的工作环境，不愿被约束得太死，但硬件基因的车企短期内还无法满足软件人才的需求。
据路透社在2020年7月份报道，针对大众ID.3的软件危机，前奥迪研发负责人兼董事会成员Peter Mertens甚至愤怒地指出，“大众汽车集团试图在一个新部门里，集中1万个IT资源来解决ID.3的软件问题，但实际上100个（甚至50个）优秀的软件工程师就可以了。”
在他看来，要管理软件，你需要软件工程师和软件化的组织架构。如果你期望用硬件组织中的硬件经理来管理软件部门，这是不会成功的。
中国传统车企中，长城在2020年4月设立了一级部门“企业数字化中心”，并在7月份设立了传统车企阵营中第一个产品经理中心、第一个用户评价中心以及经营管理委员会，以便“让听得到炮火的人做决策”。与这些变革对应的，则是组织结构的扁平化。
9月份，长城发文提出，参照互联网公司的做法，高管起化名并推行内部称呼“去总化”。相比于职级分明的职场氛围，“去总化”展示出长城决心打造一个更加自由平等和谐的组织机制，营造出更通畅的工作沟通环境。
截至目前，长城的自动驾驶团队已有500人，长城是唯一一个明确提出L4级自动驾驶Roadmap的中国传统车企。
但接下来，那些在人才招聘及组织变革方面跟不上形势的传统车企们将怎么办呢？
五．拥抱有软件能力的芯片厂商
长期以来，不具备感知算法能力的车企要么采用Mobileye提供的软硬一体化方案，要么采用的是大陆、法雷奥、博世等Tier 1们提供的软硬一体化方案。但这两者提供的方案都是黑盒子，车企既无法在事故后做原因分析，也无法实现算法OTA。
OEM苦黑盒子久矣。无论是造车新势力还是传统车企，OEM选择自研感知算法的一个很大动力便是摆脱这个黑盒子的限制。而对那些暂时还没有能力仅凭单打独斗就搞定感知算法的车企来说，奔驰跟英伟达的合作是一个值得参考的模式。
奔驰一度打算跟宝马合作研发自动驾驶技术，但在遇到一系列挫折并重新评估了自己的能力体系后，于2020年7月份决定全面拥抱英伟达。此前，英伟达在自动驾驶产业的商业模式是卖芯片，但在跟奔驰的合作中，算法也是由英伟达跟奔驰联合开发的。
英伟达虽然是个硬件公司，但实际上，该公司软件工程师的比例早就高于硬件工程师，其CEO黄仁勋甚至多次强调英伟达是“软件公司”。无论商业模式是什么，做好AI芯片都需要具备软硬一体的能力，英伟达能做出低功耗、高算力的芯片，在很大程度上要归功于其强大的软件能力。
与跟宝马的合作相比，跟奔驰的合作相比显然可以让奔驰少走不少弯路。
这是明智的。此前，国内某主机厂的高管在接受媒体《新智驾》采访时说：“软件全自研会否成为主机厂的唯一出路？大多数主机厂没有特斯拉的基因，很难冒险投那么多钱去做软件，如果主机厂全部照着特斯拉的步伐来走，一定会全完蛋。”
对奔驰而言，跟英伟达合作的另一个好处是，英伟达在商业模式上是开放的，并不强行把算法和软件捆绑在一起，这边为奔驰在日后“羽翼丰满”时采用全自研的算法预留了空间。
在国内，也有很多纯软件的公司可提供AI算法，但是，对于自动驾驶至关重要的核心算法必须要和芯片深度打磨才能达到最优性能，这是因为算法和计算架构必须要协同设计才能最大限度提升算力的实际效能，而芯片公司显然更了解什么样的算法更适合自己的芯片，以及如何进一步调优。
国内的芯片厂商中，在高算力自动驾驶芯片的能力体系上跟英伟达最接近的是华为，华为已跟长安、宁德时代成立合资公司，合资项目的电动车上将搭载华为的芯片+计算平台+算法+传感器等全栈式方案；但在商业模式上最接近英伟达的芯片厂商，其实是地平线。
地平线的创始人兼CEO余凯、联合创始人兼算法副总裁黄畅等都是顶级的算法人才，算法能力，是这家芯片厂商从出生之日起就有的基因；地平线能把16 nm芯片的能效做到优于英伟达的12 nm芯片（征程3，2 TOPS/W；Xavier，1 TOPS/W），也得归功于其算法能力决定了芯片架构做得很好。
跟英伟达一样，地平线在商业模式上很开放，他们既有能力为车企提供软硬一体化方案，又允许客户自己写算法，并为其提供工具链支持；同时，对那些希望自研算法、但一时半会儿还没法完全靠自己搞定的车企，地平线还愿意做他们的“算法顾问”，分享一些技术方面的know-how。
地平线在车企中的第一个合作案例是长安UNI-T。
2018年上半年，长安汽车希望让汽车的驾舱拥有 AI 能力，提升用户体验，但 AI 能解决什么，怎么解决并没有想清楚。
事实上，对于智能座舱这一未来领域，不光是需求方没想好，来讲方案的供应商看法也大不相同，搞纯算法的说“场景你尽管出，算法我全供”，搞互联网的说“车机接入互联网才可以给用户服务”，搞硬件的又说“有了硬件这个基础随便开发”……众说纷纭，各家都拿出了自己擅长东西，但从车型本身出发是否真正需要，又似乎没人在意。
然而，长安在选择供应商时不仅要考虑技术硬实力，而且希望通过长期合作建立起对 AI 应用的共识，从而在供应链环节帮助长安抓住机遇，完成自主可控的体系工作。这是一个想做成却连标准都没有的新领域。
“UNI-T产品经理于柳认为分歧主要是合作双方没有足够的换位思考，“难点往往在于立场不一样，比如在场景需求上车厂觉着 AI 公司做个新算法没难度，AI 公司却往往觉着很麻烦。”
2018 年 9 月，UNI-T 团队接触到了地平线。在加班加点聊完一百多页后的 PPT 后，双方一拍即合。在此前的5月份，双方已经牵手成立了人工智能联合实验室。长安在2020年推出的高端车型UNI-T，不仅在智能座舱中搭载了地平线的征程2芯片，而且，算法也是双方共同开发的。
当然，地平线对车企的赋能没有止步于智能座舱。目前，地平线跟多家车企合作的ADAS项目正有条不紊地推进着，但具体发布时间要由车企来决定。
2020年7月底，地平线与一汽南京签署战略合作协议，征程芯片将应用于红旗量产；8月底，地平线又跟上汽合作成立了人工智能联合实验室。
与Mobileye、英伟达及特斯拉等国外厂商相比，地平线的感知算法对中国特色驾驶场景的适应能力更强。比如，征程2的感知算法已能够识别中国所有县市级的红绿灯和交通标识牌。
据李星宇介绍，到目前为止，地平线差不多有超过20个车型定点，有10万片以上的出货，有50个合作项目正在推进。
地平线已经谈下来或正谈的车企，有不少原本用的是Mobileye的软硬一体化方案。
比如，国内某销量排名前三的自主品牌车企此前曾跟Mobileye签订了战略合作协议，宣布“全面拥抱Mobileye”，但据接近Mobileye的人士近日透露，地平线也拿下了该车企ADAS项目的前装量产订单。
目前，中国市场占Mobileye总营收的近1/3，而随着越来越多厂商开始拥抱地平线这样个“算法顾问”，Mobileye在中国市场上的份额将大概率会不断缩减。
这既是“开放”对“封闭”的胜利，也是“以客户需求为中心”对“以自我为中心”的胜利。
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