由于傳統高精地圖具有成本高、更新慢等不利因素，擺脫對高精地圖依賴的“重感知+輕地圖”逐漸成為實現城市NOA的共識。在智駕科技創始人兼CEO周圣硯看來，一些自動駕駛供應商用傳統的CNN（傳統圖像特征識別方法）包裝出“無圖方案”來忽悠車企。
“能否做到無圖的關鍵，是感知系統能否及時且準確地感測到道路拓撲關系。”周圣硯稱。
對此，智駕科技的解決方案是BEV平臺架構-青云Hyperspace。相較于傳統自動駕駛中2D圖像的感知方式，BEV實現了將獲取到的信息生成俯視視角的3D鳥瞰圖，算法可以更加直觀地判斷不同目標在時間和空間的相對關系。據了解，青云BEV架構的感知系統，精度上可以達到橫向5公分，縱向1/1000的精度。
此外，當下共性的產業困局在于，車廠高中低配智駕產品方案缺乏技術平臺的連貫性。例如L2有L2的供應商，多數缺乏升維能力。高階有高階的供應商，多數又在AEB（Autonomous Emergency Braking，自動緊急剎車系統）等基礎性功能的工程化開發上存在短板。擁有最顯著端上數據優勢的車廠，在城市NOA等高階場景面臨成本和體驗上的多重痛點。
對此，智駕科技面向行業開放了BEV感知標準件，在6個月內可完成不同場景的跨平臺開發需求。此外，針對車廠對芯片和平臺的差異化需求，智駕科技提供了嵌入式開發和功能層定制化，從而幫助車廠降低開發成本、提高開發效率。
但高階智駕并沒有在市場上激起很大水花。數據顯示，截至2023年上半年，高階智駕中國區市場滲透率僅為約5%，其中城市NOA滲透率和使用率占比更低。這背后，主要與過高的戰略定位和差強人意的體驗、性價比有關。
基于上述原因，在智能駕駛玩家頗為重視的城市NOA賽道，智駕科技選擇利用當下搭載量最大、最具性價比的L2方案，以80%的規模化量產方案為基礎，來構建20%高配方案所需要的核心場景數據。
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