近日，高盛2023科技互联网峰会（TechNet Conference Asia Pacific）在中国香港举行。来自全球投资人以及科技互联网数字巨头企业出席此次峰会。觉非科技CEO李东旻受邀出席并参与“自动驾驶的未来之路（Riding into the Future of Autonomous）”的圆桌论坛，就中国自动驾驶产业趋势与技术发展情况进行了分享。

汽车域控架构的发展使得“软件定义汽车”成为可能。市场对软件应用及技术迭代的需求变得极为迫切，随着国内主机厂对自动驾驶技术的投入力度不断增大，对于以软件Tier1定义自身的觉非科技来说将带来新的市场红利，而这恰恰也是觉非科技自创立以来的业务落脚点。

“觉非科技更加关注软件定义汽车背后的核心驱动力，以及为何当前的产业需要软件定义汽车。”李东旻在论坛中提到。觉非科技在短短四年里，从一家初创公司迅速成长为具备主机厂量产上车经验与核心竞争壁垒的软件供应商企业，并且荣获来自政府与产业生态的认可，在创始之初便瞄准了自动驾驶产业的终局形态，专攻软件赛道，将自身定位为自动驾驶的软件Tier1。

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“算法与数据，构成了觉非作为软件Tier1的边界与竞争壁垒。与主机厂及生态伙伴携手，通过这两大核心能力构建自动驾驶的数据闭环，以此对标特斯拉的影子模式。”李东旻提到。

软件层面上，觉非的核心技术路径是融合计算能力，将自车位置与姿态相关的空间数据、重地图或轻地图的静态数据以及感知类传感器数据进行实时融合与实时运算，并应用于自动驾驶的感知系统、定位系统、路径规划系统或记忆建图系统。

觉非同时在算法层面也形成了工程化壁垒。芯片+解决方案集成的方式是拓展技术与市场的方式之一。觉非将多传感器融合模块的算法移植和适配到芯片上，通过芯片算力为软件提供支持，并应用于主机厂智能驾驶域控。目前已实现了对多个主机厂多款车型的定点交付，并计划在今年继续扩大合作范围。

觉非科技基于BEV的数据闭环融合智驾解决方案

数据训练优化算法，算法的迭代获得更多数据的循环反馈，如此联动产生的“飞轮效应”反哺着自动驾驶的感知与决策系统，使觉非有更优异的技术能力，为主机厂提供高规格、高时效、低成本的智能驾驶解决方案。

此次圆桌论坛中，李东旻对“重感知、轻地图”、“BEV + Transformer”等产业前沿技术路径也进行了阐释与分析。随着乘用车智能驾驶技术的发展，产业对于“重感知、轻地图”的技术路径达成了空前的共识，自动驾驶技术的落地出现了两个明显的分化：其一是针对L4场景，目前已经明显体现出是“场景+L4”，而非行业初期大家所认知的“L4+场景”。

“L4技术对场景的作用是锦上添花与降本增效，决定L4是否落地的，是场景的拥有方。L4技术本身无法、也不能占领或者拓展更多场景与客户。”李东旻表示。

与此形成鲜明对比的是乘用车L2+市场。不少观点曾经认为：乘用车L2+市场是“车+AI”，而非“AI+车”。而“重感知、轻地图”、“BEV + Transformer”这样的前沿技术首先出现在乘用车L2+市场，而非L4市场。

“其根本原因是，在乘用车L2+领域才是真正的AI+车。”李东旻提到。智能驾驶的AI技术对乘用车是主导作用，两者的结合会产生化学反应，会诞生新物种，乘用车也会因为有了智能驾驶AI技术的赋能，变得更具市场竞争力。

在谈及对未来展望时，李东旻表示，觉非科技将通过主机厂量产经验及算法与数据壁垒，持续发力自动驾驶软件赛道，通过大规模的汽车数据积累与系统化的感知决策算法，驱动智能驾驶大模型大规模“上车”，助力中国自动驾驶的量产落地。