卡位乘用车域控赛道，智能汽车业务落地开花
基于机器视觉领域技术和产品的长久积累，公司从 2018 年开始将机器视觉技术应用到 无人物流车，实现无人车辆自主导航。无人物流车是一种应用在室外和室内场景中的无人 驾驶车辆，为企业客户和终端消费者提供无人化的货物运输、电商订单配送等服务，实现 机器视觉技术在物流领域的商业化落地。
公司与菜鸟物流深度合作，多传感器融合感知技术的应用极大地助力自动驾驶算法准 确、可靠。无人物流车需要通过多种类型传感器进行视觉感知，公司产品在硬件平台上通 过多传感器融合标定算法将所有传感器的局部坐标系映射到无人车的全局坐标系中，实现 多传感器数据的精确融合，进而为自动驾驶算法提供准确、可靠的同步实时数据输入。
公司 2018 年首次开展该项业务便形成小批量销售，与菜鸟物流合作打造的室外自主导 航、自动运输的无人物流车，已经在无人物流和无人配送场景中落地。经过近五年的发展， 公司持续探索，深入挖掘更多室内外应用场景，不断升级产品和服务，实现无人物流车的 多场景规模化落地，打造一流的无人物流车品牌。
公司基于无人物流车深入探索智能网联领域，逐渐发展出了智能驾驶域控制器、车路 协同方案、AI 边缘计算平台等产品线，应用于各种 L3 及以上高级别自动驾驶商用车场景。 其中，智能驾驶域控制器基于边缘计算芯片研发，应用于国内众多头部自动驾驶公司 的无人物流车、无人出租车、无人巴士、无人工程车等车辆的前装和后装；车路协同方案 基于边缘计算 MEC 研发，提供多传感器融合感知的全息路口解决方案，应用于多个国家级 智能网联示范区；另外在边缘计算领域，公司在 2021 年成为英伟达 Jetson 产品线解决方案金牌合作伙伴之后，基于英伟达的嵌入式 GPU 打造 AI 边缘计算平台，深度应用于智能网 联领域的各种场景。
边缘计算空间广阔，公司携手英伟达布局边缘计算场景。万物互联时代背景下，边缘 计算与云计算一起都是数据计算的重要技术。边缘计算 MEC（Multi-access/Mobile Edge Computing，多接入移动边缘计算）指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、 应用核心能力为一体的开放平台，就近提供端侧计算的服务。
相较于云计算，边缘计算服 务响应速度更快，可以大幅提升数据处理效率，满足计算的实时性业务需求，减轻云端计 算压力。 据中国电子信息产业发展研究院数据，近五年边缘计算应用的市场规模年均增速超过 了 50%，边缘计算与云计算、人工智能、物联网、5G 等技术协同，成为国家新基建的核心 所在。据 Gartner 预测，2022 年边缘计算将成为所有数字业务的必要需求，到 2025 年产生 在数据中心和云之外并在边缘侧进行处理的数据比例将从 2018 年的 10%大幅提升至 75%。
面对巨大的市场潜力，国内外芯片巨头都针对边缘计算进行前瞻布局。在底层算力芯 片平台英伟达的支持下，天准科技切入了边缘计算的落地场景，基于本身强大的机器视觉 技术积累，在智能网联领域多方位布局。该“边缘计算+机器视觉”的模式，最大化缩短 “视觉现场”与“决策中心”的物理距离，将算力下沉到更接近数据产生的现场，提升服 务的响应速度与安全可靠性，并且极大地节省了网络带宽、降低了运营部署成本。
公司与英伟达的紧密合作已经使得公司在智能网联领域开展出自动驾驶域控制器、车 路协同产品及方案、AI 边缘计算控制器这三条产品线。天准瞄定软硬一体的发展模式，硬 件平台包括了基于 Jetson 产品线的 GEAC91VP、GEAC91S、GEACX1、GEACX2 等优秀的 AI 边缘计算控制器，以及自动驾驶域控领域的 TADC-DR2 域控制器；软件则是在这些边缘 计算控制器、域控制器等硬件平台的基础之上，针对特定场景提供定制化功能，比如自动 驾驶领域的智能汽车数据采集系统、平行驾驶系统，车路协同领域的 V2X 多传感器融合感 知系统、V2X 智能相机等。
公司的软硬件产品可用在自动驾驶、低速/高速无人车、视频分析等多领域，在具备机 器视觉算法的同时，也关注数据从产生、获取到处理的全流程环节，这也正是公司软硬一 体的业务优势所在，结合可以针对客户需求提供一站式解决方案。比如针对车路协同的全 息路口推出基于激光雷达与视觉传播融合进行边缘感知的 V2X 多传感器融合感知系统，将 路口不同方位的传感器数据融合起来，进而刻画路口实际情况。
公司合作伙伴从英伟达到地平线，域控制器从非车规到车规发展。公司此前在智能网 联域控制器业务的产品供应商包括 NVIDIA，基于 NVIDIA 强大的 Jetson 平台，开发多种类 型边缘计算硬件，多用于商用车的智能驾驶。
2022 年 6 月 29 日，公司与地平线正式达成深度合作，作为地平线征程 5 芯片的官方授 权硬件 IDH 合作伙伴，基于车规级 AI 芯片，开展面向前装量产的多芯片大算力域控制器的 研发工作。目前基于地平线双征程 5 芯片的 TADC-D52 汽车域控制器是业内首款集成度高、 灵活性好、开放性强的大算力国产化域控制器量产标准参考方案，已正式点亮并开始对外 销售。
TADC-D52 域控制器专为自动驾驶车辆设计，有纯国产、高性能、多场景三大特征：
1）纯国产：搭载 2 颗地平线征程 J5 芯片，主板嵌入高性能车规级 MCU-芯驰 E3640 和 芯驰 X9 系列座舱芯片；
2）高性能：核心算力达到 256 TOPS AI 算力+ 100KDMIPS CPU 算力，满足 L2+及 L3 以上场景的自动驾驶需求，可执行车辆规控和系统状态管理等关键任务；
3）多场景：支持自动驾驶车辆常用传感器，包括GMSL摄像头、激光雷达、毫米波雷 达、超声波雷达等，具备多传感器（11Vision+5Radar+3Lidar+12USS）融合感知、规划、 预测、决策等计算能力，整机完全满足车规要求。支持高速、高架、城区 NOP 和 NOA 以 及自主泊车等高等级自动驾驶应用场景的域控平台需求。
公司当前 TADC 系列自动驾驶域控制器共两款，分别为前述基于英伟达 Jetson Orin 的 TADC-DR2 域控制器和基于地平线 J5 的 TADC-D52 域控制器。前者到后者完全实现了非车 规到车规的跨越，公司对此顺利进入到乘用车的前装量产市场。其中，虽然基于英伟达Jetson Orin 的 TADC-DR2 算力更强，但不满足车规要求，主要服务于 L3+~L4 高等级自动 驾驶客户的 POC（proof of concept）项目。
从芯片合作伙伴来看，英伟达 Orin X 和地平线征程 5 都是智能驾驶芯片领域的顶流选 手，在性能、供应规模指标等方面，两者略有区别。英伟达更注重大算力，在算力领先维 度颇有执念，从上一代 Xavier 到 Orin，单片算力已经从 30 TOPS 翻倍提升至 254 TOPS，并 且英伟达在 2021 年 GTC 大会上公布了单颗算力达到 1000 TOPS 的下一代自动驾驶 SoC Atlan 芯片，预计 2025 年装车；而地平线则追求算力、成本、功耗之间的相对均衡。
天准在乘用车域控领域选择了地平线征程 5 车规级芯片，我们认为有算力性能、开放 程度、芯片迭代这几方面因素的综合考量：
1）算力性能层面，一方面，地平线是全球唯二实现百 TOPS芯片前装量产公司（英伟 达和地平线）。据中国电子报数据， L2 级汽车自动驾驶芯片算力需 10 TOPS，L3 则需 100 TOPS 以上算力，预计 L3+级算力将达到 1000 TOPS。当前自动驾驶等级正在 L2+/L3 的进 程中，征程 5 的大算力完全符合车企自动驾驶的数据运算需求。 另一方面，地平线拥有强大的软件算法能力来提升芯片性能。一般情况下，算力大代 表性能强；但是最终决定智能驾驶体验的还包括了软件算法能力，譬如特斯拉自研的 FSD 芯片算力为 144 TOPS（低于英伟达 Orin），但是凭借先进的软件算法支撑，智能驾驶水平 依旧走在最前列。 地平线早在 2016 年就提出“AI 计算新摩尔定律”，即真实的 AI 效能公式，包含了硬 件、软件、算法这三方面架构。其中芯片的硬件架构决定了理论峰值算力；软件架构是通 过编译器将算法进行编译、拆解、重组、部署和运行调度，决定了软件的有效利用率；最 后的算法架构则是通过算法优化，来提升 AI 算法效率。 因此综合来看，架构的提升和算法的优化都可以提升芯片的真实 AI 效能。虽然地平线 征程 5 芯片算力不及英伟达，但是凭借新一代 BPU 贝叶斯深度学习加速引擎，充分发挥软 硬协同优化的技术优势，在真实 AI 计算性能上不输 Orin；并且征程 5 成本相对更低，在性 价比方面具备优势。
2）开发环境方面，地平线相较英伟达更加开放。地平线构建了以 “芯片+工具链”为 核心的高效开放技术平台，始终定位 Tier2，坚持把灵魂留给车企和 Tier1。天准目标定位 Tier1，选择地平线芯片进行域控制器开发拥有更高的灵活性和自由度，域控产品具备了更 强的话语权。 地平线创始人余凯认为车企与芯片公司的合作模式分为了四种，第一种是 Mobileye 的 全栈黑盒模式，芯片公司直接交付一个完整的软硬件系统；第二种是英伟达模式，车企基 于 GPU 架构芯片和操作系统 CUDA，开发自动驾驶软硬件系统；第三种是地平线提出的 Together OS 模式，芯片厂商提供 BPU 和 SoC，底层软件通过开源 OS 的模式与整车一起进 行系统开发；第四种则是 BPU 授权模式，车企可以参与从芯片到操作系统、再到整个自动 驾驶软硬件系统的开发。 地平线没有选择黑盒模式，而是选择了足够开放的模式，目前主流合作模式是 Together OS；另外还向部分有能力的车企开放 BPU 的 IP 授权，包括整个 BPU 软件支持包 以及芯片的参考设计，车企可以利用地平线架构和工具链，设计研发自己的芯片。
3）技术迭代层面，地平线芯片、计算架构迭代速度非常快，公司有望借助该合作与 地平线保持长久的合作，在自动驾驶芯片升级浪潮中率先开拓市场。地平线在 2019-2021 每年分别推出征程 2、征程 3 和征程 5，当前已经在研发征程 6 芯片，据地平线智能驾驶产 品线负责人张宏志介绍征程 6 算力将超过 1000 TOPS；另外在计算架构方面，已经从高斯 到伯努利，迭代到贝叶斯，未来征程 6 将采用更先进的纳什架构。
域控制器市场空间广阔，自动驾驶域单车价值量高，是当前的竞争焦点。博世、大陆 等传统 Tier1 将汽车 E/E 架构按照功能划分为动力域、底盘域、座舱域、自动驾驶域、车身 域五大区域。自动驾驶域控制器涉及大量 AI 运算，其对芯片性能、操作系统级算法要求高， 相应价值量也高，是目前多数厂商的竞争焦点。
智能网联领域建设正加快步伐，2025 年国内自动驾驶域控制器出货量将超 450 万套。 2022年 9月 5日，上海印发了《上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案》，目标到 2025 年，具备 L2 和 L3 汽车占新车生产比例超过 70%，具备 L4 及以上汽车在限定区域和特定场 景实现商业化应用。 据佐思汽研统计，2021 年中国乘用车自动驾驶域控制器年出货量已达到 53.9 万套，渗 透率为 2.7%，预计 2022 年渗透率将超过 5%，到 2025 年中国乘用车自动驾驶域控制器年出 货量将达到 452.3 万套，渗透率达 18.7%。核心驱动力为 L2+级别自动驾驶汽车大规模量产 落地，目前已有超过 18 家供应商推出了超过 20 款 L2+行泊一体域控制器。
在域控制器飞速发展的大环境之下，国产化自主可控显得尤为重要。一方面，中国汽 车产业发展一直受到核心零部件被国外垄断并封锁的制约。油车时代，是发动机、变速箱 等技术被美日发达国家垄断；步入新能源时代，中国动力电池在“十五”期间便起步研究 当前位于世界前列，但是芯片领域依旧落后，尤其是车机芯片，当前顶流芯片主要是高通 8155，虽然华为麒麟 990A 能与之抗衡，但供应量少、生产受制约。
另一方面，国际形势空前紧张。美国的高端技术对中国有诸多限制而且未来只会继续 增加，涉及半导体、软件、芯片等众多产业链，8 月 26 日美国禁止英伟达向中国（包括香 港）出口高端 GPU 芯片 A100 和 H100，这就意味着我国必须将核心技术命脉牢牢掌握在自 己手中；另外，政策导向、媒体宣传，均支持国内汽车芯片产业链协同发展。那么智能驾 驶芯片与域控制器的国产化需求将持续扩大。 智能驾驶芯片领域，地平线打破垄断，让自动驾驶域控制器自主可控成为可能。
此前 智能驾驶芯片市场大都“横行”着 Mobileye、英伟达等芯片；当中美摩擦进一步加剧，中 国的芯片厂商突破重围，让车企和 Tier1 有了更多选择。当前天准凭借着地平线征程 5，已 经实现国产域控制器从 0 到 1 的突破，并正在部署从 1 到 N 的开放共赢。公司也在积极开 拓 TADC-D52 市场，将凭借领先的技术优势在市场占据一席之地。
