比亞迪智駕技術全域自研背后，不止有鮮花掌聲，還有荊棘滿地。

作者|萬博

比亞迪智能駕駛技術能力，好像在一夜之間有了指數(shù)級提升。

(資料圖)

盡管創(chuàng)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(yè)務進展，似乎想要一夜間摘掉“不智能”的標簽，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(tǒng)，一下子就干到了自研的高速DNP(高速領航）高階智能駕駛輔助，相關功能即將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(yè)內(nèi)主流的雙OrinX組合，也將在今年上車，目標搭載車型仰望U8。

技術路徑上，業(yè)內(nèi)前沿的BEV感知大模型比亞迪也將于今年內(nèi)部署，并且將會在下一步規(guī)劃部署占用網(wǎng)絡。

Δ韓冰透露比亞迪智能駕駛業(yè)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，比亞迪要在短時間內(nèi)大快步跟上。但這是一個違反正常技術認知的現(xiàn)象，智能駕駛的研發(fā)，從來都不是一個可以通過堆人、堆料在短時間內(nèi)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后發(fā)現(xiàn)，其在相關領域的積累，也是經(jīng)歷了認知建立、合作研發(fā)，再到形成全域自研戰(zhàn)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?cè)f里長征的第一步，通過多方合作后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后續(xù)故事，不止有鮮花，還有滿地荊棘。

01

布局始末，一場持續(xù)8年的長跑

隨著比亞迪電子集成部總監(jiān)韓冰代替王歡，接手比亞迪智能駕駛業(yè)務負責人的崗位，其也正式成為比亞迪智能駕駛軟硬件研發(fā)團隊實際上的帶頭人。

在此之后的短時間內(nèi)，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態(tài)和研發(fā)成果，也借韓冰之口為外界所明晰。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）將要在今年第三季度上車，首搭車型為比亞迪漢，這套方案將基于地平線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，軟件算法為自研。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，比亞迪內(nèi)部研發(fā)了多相機融合的BEV感知模型，已經(jīng)可以做到純數(shù)據(jù)驅(qū)動，數(shù)據(jù)積累層面，目前已經(jīng)積累了150PB以上的數(shù)據(jù)， 并且每天還會新增1PB數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)標注的自動化率達到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，目標車輛為仰望U8。據(jù)悉，這套域控的算力為508TOPS，不出意外將會是雙OrinX的組合。

4.未來，比亞迪將進行感知、預測、決策規(guī)劃全流程的數(shù)據(jù)驅(qū)動大模型（目前除感知外均是基于規(guī)則驅(qū)動），部署占用網(wǎng)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，我們回溯歷史，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(yè)部成立之前，就已經(jīng)和百度方面就無人駕駛技術達成了合作協(xié)議，百度自動駕駛事業(yè)部成立后，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年后，比亞迪和百度再度披露，百度將為比亞迪提供L3級別自動駕駛方案，并且雙方將會再3年內(nèi)實現(xiàn)自動駕駛車輛的量產(chǎn)。

可以說，百度自動駕駛業(yè)務布局之初，比亞迪就是其堅定的合作者和陪跑者。

但在這之后，雙方基于高階自動駕駛的合作再沒有實質(zhì)性的消息傳出，最近的一次是去年2月，有消息傳出百度將向比亞迪提供提供行泊一體的ANP智駕產(chǎn)品與人機共駕地圖，不過事后也沒有明確的進展。

更多的聲音是，比亞迪開始調(diào)轉(zhuǎn)方向，在更為低階的智能駕駛上進行布局，投資+業(yè)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(chuàng)。

業(yè)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(quán)占比60%，雙方將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。

不久之后，比亞迪又與英偉達和地平線傳來在AI芯片方面的消息，對應的應該就是即將上車的高速DNP和比亞迪自研的大算力域控平臺。

對外積極布局，對內(nèi)瘋狂招人。從2022年開始，比亞迪的校招開始大量出現(xiàn)自動駕駛規(guī)控、視覺算法等與智駕相關的崗位需求，并且學歷要求還不低，以博士或博士后為主，這種現(xiàn)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(zhí)行副總裁李柯在內(nèi)部投資者溝通會議上表示，目前比亞迪已經(jīng)在自動駕駛上招到四、五千人規(guī)模的軟件團隊，或許并非虛言。

如果只是采購別家方案，自己做工程化上車，是不需要這么龐大的軟件團隊的，但如果做自研，就另當別論了。

02

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(diào)，但路徑已經(jīng)較為清晰。

簡單來看，大致可以分為建立認知、合作借鑒再到確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?？谥小盎实鄣男乱隆?。

但直到2021年下半年，整個行業(yè)對自動駕駛的態(tài)度發(fā)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(zhì)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年之后，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(lián)手Momenta、地平線等等，在業(yè)內(nèi)尋求優(yōu)秀的合作者，借鑒學習。

事實上，從合作走向自研，這是傳統(tǒng)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，對外尋找合作伙伴，對內(nèi)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隱線：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(gòu)，這個架構(gòu)的不同之處在于，采用了域集中式的設計，這也意味著，智能駕駛有了獨立的域控，方案上車后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(tǒng)BYD OS，為底層硬件和上層應用實現(xiàn)解耦。

無論是那一項，其實都是為實現(xiàn)更高級別智能駕駛上車提前做準備。

以上兩個環(huán)節(jié)，可以簡單的看作比亞迪智能駕駛布局的過去和現(xiàn)在，那未來呢？按照比亞迪的調(diào)性，全棧自研將是最終歸宿。

正如上文所講，比亞迪即將基于征程5芯片量產(chǎn)BEV方案，更加前沿的占用網(wǎng)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(gòu)建自己的決策規(guī)劃數(shù)據(jù)的模型產(chǎn)線，快速迭代軟件。換言之，比亞迪未來很可能要自建智算中心，構(gòu)建自身數(shù)據(jù)閉環(huán)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(gòu)想中，智能駕駛能力的自研版圖，將是覆蓋上層軟件算法，下層操作系統(tǒng)中間件以及計算硬件的全鏈條能力。

03

全棧自研這碗飯，沒那么容易吃

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(jīng)毋庸置疑。就算是當下比亞迪車型車載的傳感器不足以為其后期高階智能駕駛提供數(shù)據(jù)，但憑借早期積累的口碑，如果不出意外，后續(xù)推出更高階智能駕駛車型后，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(yè)積累的經(jīng)驗和技術也可以得到復用，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么容易吃，這其中最大的變數(shù)，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(shù)據(jù)從獲取到處理，再到算法優(yōu)化完整閉環(huán)的能力。

參考特斯拉，其基于BEV感知的整個數(shù)據(jù)閉環(huán)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(jīng)過去三年的時間。

即便是特斯拉趟出了路，后續(xù)的跟隨者們，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(yè)內(nèi)的共識是，AI芯片從設計到流片再到上車迭代，一切順利的情況下，整個周期也得兩年時間才能覆蓋。

最后，包括特斯拉在內(nèi)，智能駕駛行業(yè)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，后期中國玩家的高精地圖和激光雷達莫不是如此。

直至現(xiàn)在，因為BEV算法逐漸成熟并且進入落地階段，整個行業(yè)才有了拋棄“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(yè)會變成什么樣？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，不確定性很多，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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