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昔日陽春白雪的L4玩家已經面朝黃土，干起了L2+量產的活兒。這個趨勢在2022年底-2023年初有了更實質性的典型案例：
1月11日，小馬智行正式官宣乘用車智能駕駛業務產品線業務，主要涉及智駕軟件品牌“小馬識途”、域控制器“方載”以及數據閉環工具鏈“蒼穹”，并已成立獨立事業部（Personally Owned Vehicles，簡稱POV）運營該業務。
實際上，小馬智行對前裝量產領域的投入可以追溯到兩年前。得益于公司成立六年來的算法和數據經驗積累，目前該業務板塊三條產品線均取得定點，并已開始量產交付。
由此，乘用車智能駕駛業務（POV）成為繼自動駕駛出行服務（Robotaxi）和自動駕駛貨運服務（Robotruck）之后的，小馬智行的三大技術前臺業務板塊之一。
如前所言，小馬智行自2020年開始布局前裝智駕軟件，經過不斷打磨，已正式推出“小馬識途”解決方案。該方案基于小馬智行多年來在自動駕駛算法領域所積累的多項技術突破。
BEV（Bird’s Eye View）感知算法
小馬智行自研BEV（Bird’s Eye View）感知算法，大模型識別各類型障礙物、車道線及可通行區域等信息，最大限度降低算力需求，同時在無高精地圖的情況下，僅用導航地圖也可實現高速與城市NOA功能——這是小馬真正“識途”的關鍵能力之一。
在高速場景中，小馬智行可極致地利用傳感器，用魚眼相機參與行車BEV感知模型，減少對傳感器數量的依賴，即使用低至6個攝像頭（4個魚眼相機及前后向各1個長距相機）與1個前向毫米波雷達，打造出行泊一體方案，實現高速NOA、記憶泊車、主動安全等功能，并可適配多種芯片。
博弈交互式規劃算法
小馬智行基于對復雜場景處理的多年積累，首創博弈交互式規劃算法，考慮自車與社會車輛的博弈，使L4車輛已在北京、廣州的繁忙城區實現全無人自動駕駛的規模運營。這套算法可幫助高速NOA方案在傳感器數量大幅精簡的情況下，實現在繁忙的城市高架路與匝道上靈活穿梭；城市NOA體驗則接近L4 Robotaxi。
“全場景ACC”、“全場景LCC”和“全場景NOA”
在傳統的開發模式中，若干功能往往被獨立開發、再被整合。小馬智行顛覆式地首創“全場景ACC”、“全場景LCC”和“全場景NOA”，無論有無高精地圖，無論在城區、高速行車還是泊車，不同功能中職責相同部分均使用同一套博弈交互式規劃算法，體驗一致。
比如ACC功能中用到的縱向規控、社會車輛切入預測算法與LCC、NOA相同，均可順滑處理加塞車輛，實現“零踏板”駕駛；LCC的橫向規控算法與NOA相同，均可避讓隔壁大車、繞行施工與違停車輛；LCC的撥桿變道與NOA的自主變道使用同一套變道算法，具備在密集車流間出色的變道能力；泊車場景與城區行車場景均使用同一套窄路會車算法提升通行效率，也均可安全舒適地避讓橫穿行人。
目前，小馬識途基于不同傳感器和算力配置，推出三款系統級方案：PonyClassic，PonyPro以及PonyUltra，提供差異化的參考硬件配置，也可根據客戶需求量身定制整體方案。
PonyClassic：全套智駕硬件成本數千元，超高性價比，傳感器數量極致精簡，壓榨硬件性能，實現高速NOA、記憶泊車與主動安全功能。芯片：算力50-100TOPS，支持地平線征程5、英偉達Orin或類似算力芯片平臺。
PonyPro：加裝一顆激光雷達，實現城市NOA與自主代客泊車功能。芯片：算力約200TOPS，支持單顆英偉達OrinX、兩顆地平線征程5或類似算力芯片平臺。
PonyUltra：極致智能體驗的頂配方案，城市NOA可實現媲美小馬智行的L4 Robotaxi體驗。芯片：算力約500TOPS，支持兩顆英偉達OrinX、地平線征程6或類似算力芯片平臺。
除了駕乘體驗一流的解決方案，小馬智行也提供優質、高性價比的智能駕駛硬件模塊。目前，小馬智行自研的域控制器“方載”已開始量產交付，定點客戶包括車企。
此外，小馬智行還積極探索“方載”在低速無人駕駛領域的應用，滿足客戶對計算平臺車規化的需求，解決核心硬件成本高的痛點，賦能無人配送、環衛、港口和礦區等應用場景。
眼下，小馬智行已推出行業內首批采用DRIVE Orin芯片不同配置的域控制器，包含單OrinX芯片與雙OrinX芯片，經過一年多在中國多地的道路測試，方載系列產品的硬件性能已磨合到最優狀態。
除了OrinX，小馬智行正積極布局適配其他芯片及域控平臺，與多家產業鏈企業深入合作，賦能未來自動駕駛車輛的大規模部署。
經過多年的落地探索，小馬智行已積累了近2000萬公里的公開道路自動駕駛數據，并且經歷過多輪高性能計算平臺迭代及軟硬件系統優化。也正是如此，小馬智行將自己對自動駕駛控制器設計及軟件適配訴求的認知傾注于域控制器的研發中。
目前，小馬智行域控制器已經通過汽車功能安全ASIL-D開發流程認證與國際質量體系認證，全方位滿足車規級域控的標準。
依托內部開發過程中打磨出的成熟的工具鏈體系，小馬智行也推出了數據閉環工具鏈產品“蒼穹”，幫助客戶充分挖掘數據價值，快速提升智駕系統能力。
蒼穹數據閉環工具鏈由兩大核心模塊協同組成，分別是車云協同大數據平臺與云端大規模仿真平臺，配合靈活接入的數據標注工具與模型訓練工具，實現對兩類客戶核心需求的全覆蓋——研發測試階段的全量數據閉環以及量產階段基于影子模式的數據閉環。
小馬智行已支持蒼穹工具鏈以模塊化、可插拔的方式為用戶提供軟件產品及服務，并已服務多家車企。具體來說：
車云協同大數據平臺
蒼穹產品中的車云協同大數據平臺能夠高效地解決當前智駕系統研發普遍面臨的數據爆炸問題。通過車端及云端的協同機制，該平臺可精準挖掘高價值數據，提供數據分析套件，實現一站式的數據利用功能，并基于深度優化的數據管理系統，幫助客戶在有限成本下高效地完成數據采集、存儲和挖掘。
云端大規模仿真平臺
蒼穹產品中的云端大規模仿真平臺是智駕系統快速迭代的引擎，支持快捷精準的多維度指標評測，覆蓋安全性、合規性、舒適度及通行效率等多方面。該平臺基于行為完美一致的仿真引擎和Smart Agent技術，最大程度保障了仿真結果的可信度；配合云端大規模任務調度的能力，蒼穹的仿真測試可做到日行千萬公里，低成本地實現對軟件變更的效果評測，保障系統能力持續提升。
蒼穹工具鏈是小馬智行六年間積累的一整套以數據驅動的自動駕駛系統研發模式與方法論的產品化表現，更是小馬智行取得諸多技術里程碑的“背后功臣”，該產品的先進和優越性將助力更多智能駕駛研發團隊，賦能汽車產業智能化大潮猛進。
POV業務作為小馬智行的前臺業務板塊之一，將成為小馬智行“虛擬司機”能力的又一重要延申。
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