賈浩楠 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
上海車展正在成為汽車智能化的重要風向標。
今年在核心方向上，依然卷的是智能駕駛，而且標志性地展現出了兩大方向：
一大方向『頂天立地』，智能駕駛量產落地能力上限繼續拉高：從自主泊車、高速NOA向城市NOA邁進。
新方向是『鋪天蓋地』，智能車功能展現出規模化效應：早先在高端車型上量產落地、並積累了成熟經驗的行泊一體——ADAS、自主泊車和高速、城市NOA等體現，今年車展前後出現向中端車型、大眾市場普及的趨勢。
從車主用戶角度看，幾年前關於『智能駕駛有沒有必要』的爭論，今年轉變最明顯的方向之一就是『智駕功能到底多少錢合理』，以及最重要的『什麼樣的智能駕駛才是好用的敢用的』。
由『嘗鮮』變成對性價比、產品價值的權衡，更加說明市場需求出現了本質的變化，智能車區別於傳統功能車，這個概念已經深入人心。
自然在技術端、產品端，會誕生新的方案。
這個新方向中，最具標志性的事件，莫過於Momenta和NVIDIA合作傳遞出的新進展。
基於NVIDIA DRIVE Orin的高性價比芯片，Mpilot Pro發佈
Momenta和NVIDIA合作，推出基於NVIDIA DRIVE Orin⾼性價⽐芯⽚的Mpilot Pro中配量產智能駕駛解決⽅案。
最值得關注的，是價格定位和功能性能的匹配。
Mpilot Pro解決⽅案，服務於15-35萬主流中端⻋型，可在免搭載激光雷達和不依賴⾼精地圖的⽅案上，提供性能領先的全場景⾼階智能駕駛功能。
具體可提供ADAS、APA⾃動泊⻋輔助，以及進階的HNP⾼速⾼架領航輔助、UNP城市道路領航輔助、UCP/HCP城市及⾼速全場景巡航輔助、LPNP記憶泊⻋領航輔助，以及PNP泊⻋領航輔助等功能。
在實際使用中，Mpilot Pro帶來的是更接近『老司機』的體驗。
Momenta CEO曹旭東，具體解釋了Mpilot Pro在使用體驗上如何更像人：
比如超車變道時，很多用戶反饋都是『我心裡一想，它馬上就開始超車變道，好像人車合一』。
又比如高速擁堵下的跟車，雖然看似簡單，但做好並不容易。
需要對前車、前前車的車流做預判，隻有預判準確，才不會急停急起。
Mpilot Pro能做到將對其他目標的預判融入整個決策流程，當前車停的時候，在保持安全距離的前提下避免剎停，前車起步的時候又及時提速跟隨，僅通過加速和減速的調節，讓整個行車過程非常舒適、且智能。
Mpilot Pro可實現⾼速⾼架、城區、泊⻋的全場景覆蓋，可應用在占中國汽車消費市場50%左右份額的主流乘用車型上。
意味將有更多用戶、車主體驗到之前高端車型才有的智能駕駛體驗。
技術成熟外加用戶市場需求共同作用的大趨勢已經十分明顯：智能駕駛一個新的轉折點來到。
『標配時刻』，為什麼是現在？
智能駕駛方案上車，可以追溯到很早。
奧迪在2017年推出的A8，帶激光雷達，號稱已經搭載了L3級自動駕駛功能。
售價不菲，超過百萬。
而由深度學習技術引領的這一波AI熱潮，把自動駕駛技術研發的數據規模、成本—效率比等等都帶向了一個新階段。
同時，軟件算法端的技術成熟，對硬件提出了更高的要求，帶動了整個智駕產業鏈向更加合理商業化方向發展。
所以前兩年，類似Momenta的Mpilot高配智駕方案，率先開始應用於高端旗艦車型。
NVIDIA DRIVE Orin芯片，也出現在售價在40萬以上的車型上。
盡管價格不低，但是『智能駕駛』這個詞匯以及全新的體驗，開始向消費者滲透。
這就像是智能手機時代剛剛開啟時，先讓一小部分人體驗到的『iPhone』，帶來全新的產品體驗，但成本較高，可以引領方向卻還無法讓『智能手機』普及。
Momenta CEO曹旭東，用了一組很貼切的比喻：
旗艦產品肯定要帶來旗艦的體驗，而且這個『旗艦體驗』是希望將整個行業體驗的天花板往高拉。
另外一方面，《智能駕駛商業化》既要『頂天立地』，也要『鋪天蓋地』。
基於NVIDIA DRIVE Orin⾼性價⽐芯⽚打造的中配方案，繼承了旗艦產品上已經有的體驗。
在旗艦上已經打造相對成熟，用戶覺得好用、愛用的體驗，會放到『鋪天蓋地』的產品上，使得更多用戶享受到這個產品的價值。
而從作為算力底座支持的NVIDIA，則從需求出發看待智能車行業出現的新變化：
NVIDIA打造的DRIVE Orin，首批發佈的這些車型中，由市場供需關系決定了價格。
而隨著智能駕駛的體驗不斷進步，DRIVE Orin的價值被用戶逐漸認可。
更低價位的車型上用戶也出現了同樣的需求。
在合理的車型價位區間，智能駕駛成為標配、必須的呼聲也越來越高。
NVIDIA樂觀地相信，隨著自動駕駛用戶體驗不斷加強，對用戶重要性加強，會有越來越多更低價位、更大量的車型來選擇NVIDIA DRIVE Orin。
市場需求和技術進步從來都是互為因果相互激勵。
用戶一側變化的同時，技術端和產業鏈也在快速變化。
技術端，以Momenta為例，采取量產自動駕駛《Mpilot》與完全無人駕駛《MSD》相結合的『兩條腿』產品戰略。
L4高階技術賦能L2量產產品，並通過量產車輛產生的海量數據回流，自動化地訓練算法，提升AI司機的能力。
隨著量產裝機量的不斷擴大，『飛輪』就能越轉越快，智能駕駛的體驗也會越來越好。
而這條路線之所以能走通，核心是Momenta已經建成了底層關鍵數據的互相打通，感知、預測、規控模塊高度復用的數據閉環體系。
產業鏈一側，NVIDIA通過最初算Drive系列芯片，首先驗證了通用GPU架構的計算芯片在AI任務，尤其是以視覺數據為主的自動駕駛任務中，有不可替代的地位。
之後推出的NVIDIA Xavier芯片，給汽車行業帶來了一個開放性的，可編程的，大算力平臺，吹響了汽車智能化的浪潮。
通過和自動駕駛公司、主機廠的合作，各方都積累了智駕方案量產交付的工程經驗。
如今配置更加靈活，性能更加強大的DRIVE Orin，自然而然的開啟了大規模落地的量產節奏。
智能駕駛搭載高端車，引領作用發揮了歷史價值，而技術積累、產業鏈成熟，以及用戶需求三個因素共同作用下，智能駕駛不可逆轉地向大眾消費區間普及的方向前進。
Momenta和NVIDIA合作的加深，或許預示著智能駕駛的『標配時刻』已經到來。
如何看待
百年汽車工業變革已經明確的趨勢：上半場是電動化，下半場是智能化。
現在上半場電動化的拐點已經駛過，中國玩家的發揮很出色，獲得了『電動』的話語權。
這個拐點具體可以鎖定在2016年前後。
三電技術積累走到質變節點——新能源車標定續航開始超過300km，而售價控制在了20萬元左右。
使得這個新物種首次具備真正的實用、家用屬性。
隨後的幾年，電池效率持續提升、能量密度不斷提高，於是出現了如今新能源爆發式的增長。
而下半場智能化的拐點——智能駕駛大規模普及的『標配時刻』也正在到來。
類比三電技術，也能找到一個類似的拐點：成本上，整套智能駕駛產品控制在1萬元以內；技術上，則能在這樣的成本基礎上實現自主泊車、高速NOA、乃至城市NOA等高階智駕功能。
反映在整車層面，是帶有『三域融通』智能駕駛功能的智能汽車，售價中位數也能控制在20萬元左右，一如當年。
換句話說，智能駕駛發展到了『物有所值』的階段，用戶開始願意為之買單。
之後的節奏和方向似乎也清晰起來：AI司機更加可靠、絲滑，智能駕駛體驗不斷提升；同時智駕套件的成本逐漸下降。
智能駕駛『頂天立地』，是讓一小部分用戶感知到新浪潮新體驗，同時不斷拉高技術天花板，挖掘行業未來的增長空間。
但更重要或更具意義的，是讓智能駕駛大規模、大范圍、『鋪天蓋地『的普及和標配，讓絕大部分用戶獲得可期的體驗。
所以多年以後再連點成線，或許Momenta和NVIDIA在上海車展透傳的加深合作，會是汽車智能化『標配時刻』的開端。