【2022年，行泊一体量产冲刺】
此外 ， 该行泊一体方案采用了软硬件高效解耦的策略 ， 实现上层应用软件的可复用、可配置、可拓展的灵活部署机制 。 方案中所使用到的域控制器和关联传感器都支持OTA升级 ， 结合宏景智驾数据云平台的海量数据支持 ， 将实现生态可扩展、软件可迭代、功能可升级、系统可进化四大能力 。
在未来 ， 宏景智驾预计发布单J3的方案 ， 将进一步降本增效 。 单个SOC的行泊一体方案也是目前市场的趋势 ， 要完成这个挑战 ， 必须具有高质量域控 ， 这对于目前绝大多数公司都是一个门槛 ， 虽然说行业里有很多纯软件公司 ， 但其欠缺硬件能力 ， 而宏景智驾域控实力行业领先 ， 在2021年国产ADAS供应商中市场占有率高达27% ， 出货量全国第一 。 而且 ， 宏景智驾也具备一流的软件实力 ， 目前行业中还没有一家公司可以把行车泊车两套复杂软件做在一个单J3平台上 ， 而宏景智驾通过算法优化和压缩 ， 使单J3的行泊一体方案成为可能 。
行泊一体的未来 ， 机遇挑战并存
虽然行泊一体方案先天具备着明显优势 ， 但与此同时 ， 行泊一体仍然有一系列的挑战与难点：
首先 ， 最大的挑战便是芯片与算力 。 行泊一体解决方案意味着用更复杂的软件调度和神经网络 ， 来实现更为紧密的系统协作 。 以视觉感知为例 ， 在功能集成融合后 ， 各个摄像头之间需要一定的补充和协调 ， 在算法上会注重融合以及针对不同场景的调整 ， 实现功能扩充、识别准确率、可靠性等指标的进一步提升 。 而能完成这项功能 ， 需要的是芯片使用及算力上的支持 。
其次便是功耗的降低 。 如何在高性能的基础之上完成对于功耗的降低 ， 是行泊一体方案是否可以拿到量产订单的又一决定性因素 。 要知道 ， 功耗仍是高阶版行泊一体十分关注的点 ， 芯片厂商们仍在想办法降低这一数值 ， 这也是攸关芯片表现的重要指标 ， 并直接关系到成本 。
最后 ， 软件的调度和算法模型要能够同时满足行车和泊车场景的需求 。 一个系统同时支撑行车和泊车功能 ， 软件的复杂度将大幅增加 ， 尤其是针对行车和泊车功能同时运行或者交互的场景 ， 无疑将是一项巨大的挑战 。 只有将复杂的架构作为支撑 ， 并配合着算力、算法、软件的高度匹配 ， 才能发挥行泊一体的最大功力 。
总结
今年年初开始 ， 多家自动驾驶公司已经发布了自研的行泊一体全栈解决方案 ， 并陆续与主机厂达成了合作 。 据统计 ， 现阶段至少有 ， 大部分将于今明两年量产落地 ， 竞争激烈 。 能够拿到主机厂的订单 ， 才能使自家方案脱颖而出 。
总体来看 ， 行泊一体方案的必然趋势是 ， 充分打通行车和泊车两个子系统中的计算资源以及复用传感器 ， 但同时对算力、软件、算法等要求也会大幅提升 。 对此 ， 业内人士一致认为 ， 只有等到成本、量产能力等都达到成熟的状态 ， 行泊一体才会成为大部分车型的标配 ， 这可能还需要一定的时间 。 但不可否认的是 ， 行泊一体的量产前夜已经即将到来 。
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