2022年，行泊一體量產沖刺

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2022年，車企在輔助駕駛功能上的競爭正在愈演愈烈，而隨著消費者對高級別輔助駕駛功能需求的不斷升級，高速領航功能、自動泊車等功能已經成為很多智能汽車的標配。在此背景下，行泊一體的概念被提出，越來越多的廠商開始著重發力行泊一體方案，即行車和泊車共用同一個域控制器，實現傳感器深度復用、計算資源共享，在提高用戶智駕體驗的同時，也幫助主機廠降本增效，大大提高了開發效率。

就在今年，“行泊一體”智能駕駛解決方案正式走進量產爆發期。以宏景智駕、知行科技為首的一眾自動駕駛企業都推出了自研的行泊一體全棧解決方案，并瘋狂拿到主機廠訂單。至此，行泊一體的概念也真正迎來了量產的前夜。

行泊一體緣何火熱?

那么行泊一體的概念為何受到各大廠商的青睞，積極搶占布局呢？原因有三點：

首先，行泊一體可以極大地降低輔助駕駛相關的硬件成本。目前多個供應商為行車輔助和泊車輔助功能采用了分離式行車、泊車功能開發的模式，存在著成本過高的弊端；而行泊一體域控制器，僅通過一個域控制器可以同時實現行車輔助和泊車輔助2項功能，大大降低研發成本。

其次，行泊一體采用通用化的底層基礎軟件與標準中間件，適用于不同平臺。比起分布式開發，行泊一體方案相當于縮短一倍底層軟件、中間件的開發周期，因此極受主機廠的青睞。比起完全接受供應商的方案，主機廠更希望能夠更快捷簡單地完成自主研發，較低的上手成本無疑將加快研發進程。

最后，傳感器復用可提升感知能力。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；又比如AVP中重點要解決的緊急避障問題，僅依靠環視攝像頭和超聲波雷達的感知是不夠的，需要使用行車中的攝像頭、毫米波雷達甚至激光雷達來提前識別一些遠距離或微小物體。傳感器的復用可以降低過度冗余而增加成本，也可以物盡其用，利用高級別的傳感器更好實現低階輔助駕駛功能。

大廠布局，競爭激烈

行泊一體的概念如此火熱，市場價值也得到了各大廠商的認可，因此隨著大廠們的逐漸布局，行泊一體領域在今年的競爭也變得異常的激烈。據統計，現階段以宏景智駕、知行科技、禾多科技等為代表的多家自動駕駛企業發布了行泊一體的智能駕駛方案，并且大部分將于今明兩年量產落地。

在2022世界智能網聯汽車大會上，宏景智駕就帶來了近期率先量產的行泊一體解決方案，引發廣泛關注；禾多科技HoloPilot行車自動駕駛系統也實現“行泊一體”式全場景覆蓋；知行科技的行泊一體化解決方案也涵蓋了Urban NOA、Highway NOA以及代客泊車技術，滿足車廠的合作需求�？梢哉f頭部的自動駕駛企業都已經在行泊一體領域的商業化落地上取得階段性成果。

在行泊一體量產爆發的初期，宏景智駕便作為佼佼者之一收獲主機廠青睞，這與宏景智駕的豐富產品矩陣以及雄厚的技術積累是分不開的。

早在2021年11月的廣州車展上，宏景智駕就發布了基于地平線征程2芯片開發的L2+行泊一體高階智能輔助駕駛方案，首次使燃油車實現NGP功能成為可能，這也讓宏景智駕成為行業內首家基于國產芯片打造L2+行泊一體解決方案的服務商。

2022年，宏景智駕更是有了全新進展，發布了3J3的方案，即基于3顆地平線征程3芯片，目前已經量產上車。在全新的行泊一體方案中，宏景智駕使用了5R10V12Uss配置的外置傳感器，兼容2*8M前視視覺、4*2M環視輸入，以有限算力滿足NOP高速領航與視覺融合自動泊車一體化控制需求，可實現20多項行車/泊車功能，還可根據主機廠需求適配不同品牌的雷達和攝像頭，進一步平衡成本與性能。依托于宏景智駕L4的軟件算法棧，結合NOP場景需求，宏景智駕將障礙物軌跡預測以及決策規劃等算法精簡優化，形成了適用于NOP場景的高效精煉的算法模型，極大降低了算力的消耗，有效的平衡了算法邏輯、算力消耗以及功能體驗。這也使得該方案僅用有限的算力就可以實現其他幾十TOPS、甚至幾百TOPS算力才能實現的功能。在大車避讓、大曲率橫坡彎道、上下匝道場景下，這套系統可以靈活處理各種復雜的會車場景，支持更貼近人類駕駛員的調速策略和變道策略，真正實現了“老司機”般絲滑的駕駛體驗。

此外，該行泊一體方案采用了軟硬件高效解耦的策略，實現上層應用軟件的可復用、可配置、可拓展的靈活部署機制。方案中所使用到的域控制器和關聯傳感器都支持OTA升級，結合宏景智駕數據云平臺的海量數據支持，將實現生態可擴展、軟件可迭代、功能可升級、系統可進化四大能力。

在未來，宏景智駕預計發布單J3的方案，將進一步降本增效。單個SOC的行泊一體方案也是目前市場的趨勢，要完成這個挑戰，必須具有高質量域控，這對于目前絕大多數公司都是一個門檻，雖然說行業里有很多純軟件公司，但其欠缺硬件能力，而宏景智駕域控實力行業領先，在2021年國產ADAS供應商中市場占有率高達27%，出貨量全國第一。而且，宏景智駕也具備一流的軟件實力，目前行業中還沒有一家公司可以把行車泊車兩套復雜軟件做在一個單J3平臺上，而宏景智駕通過算法優化和壓縮，使單J3的行泊一體方案成為可能。

行泊一體的未來，機遇挑戰并存

雖然行泊一體方案先天具備著明顯優勢，但與此同時，行泊一體仍然有一系列的挑戰與難點：

首先，最大的挑戰便是芯片與算力。行泊一體解決方案意味著用更復雜的軟件調度和神經網絡，來實現更為緊密的系統協作。以視覺感知為例，在功能集成融合后，各個攝像頭之間需要一定的補充和協調，在算法上會注重融合以及針對不同場景的調整，實現功能擴充、識別準確率、可靠性等指標的進一步提升。而能完成這項功能，需要的是芯片使用及算力上的支持。

其次便是功耗的降低。如何在高性能的基礎之上完成對于功耗的降低，是行泊一體方案是否可以拿到量產訂單的又一決定性因素。要知道，功耗仍是高階版行泊一體十分關注的點，芯片廠商們仍在想辦法降低這一數值，這也是攸關芯片表現的重要指標，并直接關系到成本。

最后，軟件的調度和算法模型要能夠同時滿足行車和泊車場景的需求。一個系統同時支撐行車和泊車功能，軟件的復雜度將大幅增加，尤其是針對行車和泊車功能同時運行或者交互的場景，無疑將是一項巨大的挑戰。只有將復雜的架構作為支撐，并配合著算力、算法、軟件的高度匹配，才能發揮行泊一體的最大功力。

總結

今年年初開始，多家自動駕駛公司已經發布了自研的行泊一體全棧解決方案，并陸續與主機廠達成了合作。據統計，現階段至少有，大部分將于今明兩年量產落地，競爭激烈。能夠拿到主機廠的訂單，才能使自家方案脫穎而出。

總體來看，行泊一體方案的必然趨勢是，充分打通行車和泊車兩個子系統中的計算資源以及復用傳感器，但同時對算力、軟件、算法等要求也會大幅提升。對此，業內人士一致認為，只有等到成本、量產能力等都達到成熟的狀態，行泊一體才會成為大部分車型的標配，這可能還需要一定的時間。但不可否認的是，行泊一體的量產前夜已經即將到來。

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