堆料成風盛行，智駕科技MAXIEYE探討自動駕駛3.0如何破局？
自動駕駛的堆料、內卷不可持續，高階智駕時代已來，與之相適配的是打造高于用戶預期的產品體驗，消除"偽需求"，聚焦用戶剛需，打造產品價格和用戶體驗合理匹配的智駕產品鏈，只有這樣，才能跳脫智能駕駛黎明前的混沌，提升用戶對智能駕駛產品的認可度，加速產業規模化、高階化進程。
近日，針對這一問題，智駕科技MAXIEYE COO & VP楊騰飛先生在吉利汽車主辦的“2023智能汽車技術論壇”上發表主題演講，拆解L2到L2++智能駕駛產業痛點，與行業同仁分享了用戶體驗與產品價值應合理匹配的產品理念和MAXIEYE對L2到L2++細分市場的重新定義。
一、堆料成風盛行已久，自動駕駛3.0如何破局?
2016年前后，自動駕駛1.0時代開啟，自動駕駛產業發展態勢如火如荼，行業處于升維降維路線之爭階段;自動駕駛2.0階段，量產、理性成為行業關鍵詞，但高階產品定義仍處于模糊地帶，硬件堆料現象時有發生。
行業很快發現，僅靠堆料并不能夠使自動駕駛系統性能達到理想水平，其原因在于算法性能沒有跟上。不僅如此，越來越復雜的堆料方案，也給行業帶來了更復雜的技術融合難題和更高昂的產品成本。
在自動駕駛3.0時代，高階智能駕駛產品上量呼之欲出，算法研發、產品定義、方案設計等諸多層面亟待同步升級，將性能和成本合理匹配的產品推向市場。
二、重新定義智能駕駛三階進化論
L2+相比L2，到底優化在哪?現階段仍眾說紛紜。
相較L2產品，如果L2+產品沒有帶給用戶足夠明顯的體驗優化，用戶為多出來的"+"付出明顯更高的成本是不合理的。
基于此，MAXIEYE將L2+定義為，在實現安全功能和舒適功能的基礎上，增加高速NOA、記憶行泊車、GOD(general object detection)、城區路口通行輔助增強等智慧功能，平臺升級覆蓋從算法、產品形態到全維體驗的各個領域。
針對不同檔位的解決方案，產品功能定義需要直指痛點和剛需。
第一階段，L2規模化。
L2方案需要實現最廣大車輛配置的科技平權使命，這就要求在產品定義層面著重關注產品的安全指標和成本，例如CNCAP/ENCAP得分、AEB誤制動率，以及方案的極簡性。
第二階段，L2+進階。
針對L2+方案，客戶需要功能明顯增強、具備代差屬性的產品方案，高速NOA功能和記憶行泊車功能逐步加入，并在此基礎上打造性價比。
這也對產品設計提出來要求，例如行泊一體產品從多SOC方案向單SOC的高度集成方案演進，以及重感知、輕地圖的輕量化NOA解決方案。
同時，L2+方案需要能夠更好解決高速復雜場景，GOD(通用障礙物檢測)成為重要考量要素之一。
第三階段，L2++全維智能。
針對L2++方案，客戶對于成本的考量權重有所降低，但對于功能增強、城市復雜場景的應對處理、安全冗余、備份系統的要求更高。
三、高速NOA慢不得，城市NOA快不得
在L2到L2++細分市場的功能定義中，MAXIEYE把城市NOA單獨作為更高階的L2++方案，一方面是因為相較高速NOA，城市NOA的技術復雜程度高很多;另一方面在于，在漸進式發展路線中，高速NOA方案比城市NOA方案更早成熟，用戶對高速NOA的接受度也更高。
據統計，中國的公路中只有3%是高速公路，但用戶開啟智能駕駛功能的路段中，八成聚焦于高速場景，高速與城市道路智駕開啟率的二八法則，意味著聚焦高速ODD的實用性價值，而目前行業內缺乏具備性價比的高速NOA解決方案。
高速NOA方案對于用戶而言更為實用且性價比更高，加之其技術、產品已較為成熟，推動高速NOA的規模化落地已刻不容緩。
在現階段，城市NOA的成本較高且用戶接受度相對較低，仍需持續打磨產品，用更加顯著的產品優勢賦能客戶。
四、MAXIPILOT?智能駕駛平臺，與客戶全維陪伴、共同成長
MAXIEYE依托感知到規控全棧技術部署，支持AI驅動的自動駕駛持續進化。
MAXIPILOT?智能駕駛平臺化解決方案，覆蓋L2、L2+、L2++高性能、全場景、跨平臺功能和場景應用，支持數據智能體系和MET-TOOL仿真開發工具技術底座，實現產品全生命周期賦能，具備技術漸進式、方案可延續等特征。
MAXIEYE在行業中率先實現L2系統規模化量產上車，并依托數據閉環，積累了豐富的場景數據，實現產品對內自迭代、對外促升級的數據驅動雙閉環。
L2+方案支持實現高性價比的重感知、輕地圖NOA-HW解決方案，并融合行泊一體、記憶行泊車等功能升級。
但腳步從未停止。
面向高速/城市NOA、行泊一體等下一代高階解決方案，近幾年我們見證了"聲量"大于"銷量"的階段性現實，卻也不可忽視領先技術布局的重要性。這背后亟待行業共同解決的痛點，是回歸商業本質，直擊產品所帶來的用戶價值，清晰梳理價格與體驗的合理配置。
