在自動駕駛集體內卷激光雷達方案的喧囂中,一個隱秘的技術賽道正在悄然重構產業(yè)格局——2025年,算法替代硬件的邏輯,正撕開千億級市場缺口。
近日,北京殺出一只未來獨角獸,鑒智機器人完成數千萬美元 B-1 輪融資。這個未來獨角,正用怎樣的獨門秘籍,在自動駕駛紅海殺出血路?
鑒智機器人是一家自動駕駛技術研發(fā)的企業(yè),專注于“視覺3D理解”驅動的輔助駕駛解決方案,核心場景是:高速NOA、城區(qū)L2+等不同細分場景的需求。
它就像是給汽車裝上了“眼睛與大腦”,解決了傳統(tǒng)自動駕駛中部分痛點,比如感知精度不足、成本高昂、難以應對復雜場景等問題,讓汽車更精準地感知周圍環(huán)境,做出合理決策。
公司的聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO單羿博士,曾任AMD全球副總裁、Xilinx副總裁與AI研發(fā)負責人,帶領團隊推出VitisAI產品線,并主導國內首批AI芯片研發(fā);聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO都大龍博士,曾任地平線算法總監(jiān)及百度深度學習研究院架構師。
鑒智機器人走的技術路線是:以純視覺雙目系統(tǒng)為切入口,通過軟硬件協(xié)同與大規(guī)模數據驅動,既保留高精度3D感知,又降低硬件成本與功耗。
目前,其PhiGo 輔助駕駛系統(tǒng),已獲得多個頭部主機廠或 Tier-1 的量產訂單,在手訂單超百萬臺。智駕產品成本已降至 4000 元以內,獲得多個頭部車企主力車型定點。
鑒智機器人的所在賽道是:自動駕駛-組合輔助駕駛系統(tǒng)。行業(yè)經歷了從萌芽(2014–2016年)、興起(2017–2020年)到爆發(fā)(2021年至今)的演進。
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萌芽期以單一功能的ACC、AEB為主,痛點在于系統(tǒng)間孤立;興起期,攝像頭、毫米波、超聲波等多傳感器融合成為趨勢,但成本居高不下。
進入爆發(fā)期后,隨著資本和數據資源的集中,L2+及高階輔助駕駛走向落地,客戶對成本與性能的雙重訴求更為迫切。
近年來, AI、大數據、5G 等新興技術成熟后,智能駕駛感知系統(tǒng)領域逐漸崛起。
在這一背景下,鑒智機器人以視覺傳感器 + 強AI范式的技術路線,切中紅海市場中的“成本紅線”與“性能天花板”。
按產品裝車量計,2024年全球ADAS設備出貨334百萬套,預計2030年將翻倍至655百萬套,展現出持續(xù)高增長態(tài)勢。
當前,市場痛點集中在高階功能的安全與可靠、成熟與成本平衡,以及從L2向L3的平滑過渡;主流解決方案包括雷達+激光雷達融合、激光雷達+視覺融合,以及純視覺三大陣營,鑒智機器人即屬于“純視覺3D理解”這一細分流派。
鑒智機器人則在純視覺路線中保持差異化,并在降本與本土化方面具備先發(fā)優(yōu)勢。
與競品相比,鑒智機器人差異化之一在于技術路線:以視覺傳感器為核心,通過AI算法實現高精度感知,無需依賴大量昂貴的激光雷達等傳感器,有效降低成本。
在業(yè)務定位上,它不僅提供感知硬件與軟件產品,更專注于打造端到端的自動駕駛解決方案,從感知到決策形成完整閉環(huán)。
未來,隨著AI算法演進、傳感器微型化與算力迭代,輔助駕駛將步入L3、L4級別。新技術趨勢包括:多模態(tài)傳感器融合AI、V2X與高清地圖閉環(huán)、以及車路協(xié)同的MaaS生態(tài)。
你就吹出個L8級來你也照樣解決不掉擁堵困局的。從L2到L3過渡時,純視覺可靠性受質疑,
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