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$四维图新(SZ002405)$ 4月29日晚间,四维图新(002405)披露了2023年年报及2024年一季报。财报显示,公司2023年营业收入为31.22亿元,同比下降6.72%;2024年一季度,营业收入为7.07亿元,经营性现金流量净额为8591.63万元,由负转正。

具体来看,公司智驾软硬一体产品及解决方案2023年交付量较上年大幅提升,智驾业务收入超过3.76亿元,同比增长约187.28%。

需要指出的是,目前,L2级别辅助驾驶仍为主力,L2+级别辅助驾驶将上量爆发,占销售总量半壁江山的10-20万元车型,已成为智能化普及的主力。与此同时,行业面临价格战与技术战的双重挑战,产业合作和商业模式正在经历深刻变革。

其中,车企增量不增利,非头部车企平均毛利不足10%,未来销量规模大且毛利较高的车企或具备较强的竞争势能;产品迭代加速,高阶智驾快速渗透,座舱应用层出不穷,车企与供应商要建立更紧密的协同合作关系,以应对全栈自研、全面外包在技术迭代周期、成本、可控性等方面的挑战;第三,车企必须把握底层系统开发、应用层创新和软硬件融合等技术控制点,实现核心技术的全栈可控。

基于此,四维图新在2024北京车展上发布了瞄准10万~20万元车型市场的NI in Car汽车智能化一体解决方案(以下简称NI in Car)。

据介绍,NI in Car是四维图新继智驾L2行车产品、L2+行泊一体软硬一体智驾产品后,又推出的一款双域合一产品,拥有舱泊一体和舱行泊一体两个平台。具有芯片自主可控,低算力解锁舱行泊一体化高体验,打通智驾与智舱壁垒、焕新车载导航,打破数据通路、助力车企打造具有自我迭代能力的智驾数据闭环系统在内的多项优势。

“基于四维图新多年的积累,我们整合了数据、算力、智舱和智驾等方面的资源,成功打造出了座舱与智能驾驶双域融合的、高性价比一体化应用解决方案。”四维图新CMO、高级副总裁、董秘孟庆昕在接受

记者采访时表示,这个方案对于四维图新而言,是公司向新型Tier1转型过程中推出的高性价比产品。“以前,我们的产品线是按照智行、智舱、智驾来划分的,但现在我们已经形成了一套系统完备的解决方案。”

面对当前高精地图价格昂贵、更新速度不够等问题,多家车企提出了“无图”方案。

对此,孟庆昕直言:“实际上,大多数宣称‘无图’的企业都在使用高精度地图。”

在她看来,车企对高精地图的担忧主要集中在两点:一是此前高精地图需要采集车整体去扫描数据并传回进行分析处理,制作成本高;二是大量数据需要处理,地图制作的效率不佳。

不过,孟庆昕表示,随着自动化率的提升,高精地图的制作成本和制作效率问题都得到了较好的解决。

“至于那些声称‘无图’的车企和公司,他们面临的问题主要有两个:一是数据合规问题,没有地图资质的企业不能生成和地图相关的数据;二是增加传感器成本,这反而会使他们的方案成本更高。”

在复杂的城市场景和更高级别的自动驾驶需求下,高精度地图仍然是必不可少的。“随着L3政策的逐步落地,我们认为高精度地图不仅是一个功能键,更是一个安全键。因为L3级别的自动驾驶不能拿乘客的生命来试错。”

孟庆昕表示,未来,随着智能驾驶技术的发展,对于地图的应用可能会有多条路径,无图、轻图和重地图都有可能并存。“另外,随着轻量化地图的推出,过去车企所担心的成本高和鲜度低等问题将得到解决。接下来,我们将重点考虑整体方案的性价比和可靠性等问题。”

全部讨论

05-04 12:09

高阶自动驾驶(通常指SAE定义的L3及以上级别)确实倾向于使用高精地图(High Definition Maps,HD Maps)来增强其系统的能力和安全性。高精地图提供了远超传统导航地图的详细信息,包括道路几何结构、路缘石位置、车道标记、交通标志、路面坡度、交通信号位置等静态信息,以及可能的动态信息更新,如临时施工区、道路封闭等。
这些详细信息对于自动驾驶车辆尤其重要,原因包括但不限于:
1. **提升定位精度**:GPS信号可能受到干扰或不够精确,高精地图配合车载传感器可以实现厘米级定位,这对于自动驾驶的路径规划和决策至关重要。
2. **提前规划路径**:车辆可以预知前方路况,如弯道、坡度变化,从而提前规划速度和路线,提高行驶安全性和舒适性。
3. **辅助感知**:在复杂环境或恶劣天气条件下,如雨雪、夜晚或雾天,摄像头和雷达的性能可能受限,高精地图可以提供额外的数据支持,帮助车辆更好地理解周围环境。
4. **安全冗余**:作为传感器数据的补充,当传感器因某种原因失效或信息不足时,高精地图可以提供必要的数据备份,增加系统的鲁棒性。
然而,也有观点认为过度依赖高精地图可能会带来问题,比如地图更新的及时性、维护成本、以及在未覆盖区域的适应性等。因此,一些企业如华为的余承东提出,自动驾驶系统不应完全依赖高精地图,强调即使没有高精地图也要能实现良好的自动驾驶功能,这意味着需要依靠车辆自身的感知和决策能力。
综上所述,虽然高精地图对高阶自动驾驶非常有益,能够显著提升系统性能,但业界也在探索减少这种依赖,通过提升车辆自主感知和决策能力,实现更加灵活和广泛适用的自动驾驶解决方案。