资本寒冬当中，短短一年多完成5轮融资；不到2个月推出基于征程5的L2+感知方案，不到5个月推出基于征程5的智驾系统；成立不到3个月拿下OEM定点，2年时间累计智驾产品交付已逾50万台。

　　在快鱼吃慢鱼的智能驾驶赛道，鉴智机器人犹如开挂一般，两年时间，走出了很多公司五年走完的路，并以基于强AI的无人驾驶范式和差异化的双目立体视觉产品，成为智驾市场上极具标识和竞争力的新晋明星公司。

　　但“爽文”一般的创业历程背后，其实并没什么独门秘籍，只因正确的商业策略、领先的技术建设，以及志同道合的伙伴和团队。

　　2021年8月，一群怀揣着通用机器人梦想的人，共同成立了鉴智机器人公司，选择以智能驾驶为起点，首先切入这个未来10年通用机器人商业需求最强、市场空间最大的领域。

　　然而，此时国内的智驾行业正处在从蓝海到红海的转折点。一些早在四、五年前就成立的自动驾驶公司，慢慢的开始以供应商的角色，切入高阶智能驾驶前装量产市场，占领了先机。这在某种程度上预示着，对于刚刚成立的鉴智来说，别人能做的，要做得更好；别人做不了的，也要能做；其他公司3年做完的，必须几个月就搞定。

　　高阶智能驾驶需要处理复杂多变的道路环境，不仅需要强大的传感器和芯片算力支撑，还需要高效迭代算法模型，以最大化利用硬件性能，实现智驾系统能力的持续升级，由此在性能和成本之间做到最优平衡。

　　然而就在鉴智成立的几乎同一时间，地平线，为智驾行业带来了首款国产百TOPS的高性能、大算力车规级智能驾驶芯片。同时，地平线一直是软硬协同的坚定践行者，构建了以“芯片+工具链”为核心的高效开放技术平台和完整成熟的开发环境。相当于从硬件参考设计、工具链、基础中间件到丰富的参考算法，给开发者提供一站式的开发支持。

　　于是，一场不期而遇的相互奔赴就此拉开帷幕。鉴智在成立2月内就和地平线建立了紧密的合作伙伴关系，并获得了从研发到商业落地的全方位支持。等同于一起步，就在地平线打好的“地基”上，快速“上道”。

　　2022年4月，鉴智成为最早拿到征程5的公司之一，借助地平线的工具链，团队迅速启动模型的量化部署工作。

　　量化部署，是模型迁移到新平台后有必要进行的第一道工序。其目标，就是在保障原始模型预测效果前提下，用更低的计算精度表示算法模型计算行为，这样做才能够减少算法运行过程中的内存和计算资源需求，最终实现在嵌入式设备上的高效运行。

　　鉴智机器人副总裁、软件技术负责人李博是这项工作的负责人之一。早在2007年读研时，他便接触了通用并行计算，如今已成为行业内的资深技术专家。同时，他也有幸见证了征程系列从0到1的整一个完整的过程。整个开发环境，无论是友好性、易用性，都有了质的飞跃，已能做到开箱即用。“不管是新人还是老员工，拿到之后，都能很快摸索上手。”

　　针对鉴智自研的动态障碍物检测多任务模型，团队的预期是量化后，在保持模型功能正确性的基础上，性能达到10~20 FPS，精度达到与原始模型相当的水准。

　　功能的正确性验证常常要手动导出量化模型和原始模型的数据，再分别作对比，很复杂。而借助工具链的Verifier工具，可以在模型转换后，直接验证两种模型的结果一致性，整一个完整的过程做到了高度自动化。

　　FPS是模型性能的关键指标，更高的FPS意味着更快速的感知、更低的延时，相较理论算力，更能反映智驾系统的安全性和行驶效率，是衡量芯片真实计算性能的重要标准。此前，团队使用了与征程5算力相当的计算平台，实际的FPS未达到10~20预期，而在征程5上最终达成了超预期的30FPS。团队还利用地平线提供的金字塔等模块，让一些原本依赖CPU的处理流程，能够最终靠征程5的异构计算系统实现硬件加速。

　　保持量化精度则颇具挑战。起初，有些障碍物检测的精度很出色，有些还存在差距。“多任务模型的训练本身就有一定难度，因为各任务之间的数据分布和任务特性之间都会有相互影响。其中一个任务的数据加多了，另一个任务的结果可能就会掉精度。”

　　为了解决精度问题，鉴智和地平线双方团队进行了多轮密集讨论。此时，征程5的工具链也在快速迭代，很快提供了QAT（训练中量化）方案。“QAT提供量化训练能力的同时，也提供了丰富的调试工具和调优建议，面对精度损失问题，能够迅速地通过逐Layer比较直接定位到问题所在，结合地平线调优建议可以很高效地处理问题。”

　　“这些工具如同桥梁和助手一样，可以帮助我们更快地定位软件系统中的性能瓶颈，并进行针对性的调整。”李博说，“地平线用好这个层面上，下了很大的功夫。我们也可以快速把过去的工作移植过来，很大程度上来自双方的紧密配合和工具链的成熟度。”

　　这种支持的深度，让鉴智的开发团队感触颇深。作为方案提供商，鉴智会接触多种平台，但一些其他平台的企业，有时候团队发一封邮件三四个月都得不到反馈，这和地平线形成了鲜明对比。

　　高效密集的开发协作，让鉴智团队只用不到2个月的时间，就发布了基于征程5的L2+无人驾驶感知系统方案。同年8月初，鉴智进一步推出基于单征程5的L2++无人驾驶量产方案，成为首批基于征程5实现自动驾驶系统解决方案的公司。

　　4个月做出的方案，成效如何，到了检验的时候。2022年8月，在一场媒体活动期间，地平线集聚了一众朋友圈，共话智能驾驶的创新范式。鉴智机器人去参加了，还邀请媒体上车体验。

　　在车流如织的高速上，鉴智车辆顺滑的交通路口辅助、拨杆自动变道、自动超车换道等表现，依然获得了媒体的点赞。9月份，地平线创始人兼CEO余凯也亲自体验了鉴智的方案，对方案效果颇为赞赏。

　　鉴智团队没有就此停下脚步，随后几个月里，又投身于推进BEV感知的部署实践，挖掘征程5的能力上限。

　　BEV是智能驾驶感知技术的新范式。早在2021年，鉴智就提出了自研的BEVDet范式，推理速度可达同类算法的4到15倍。但BEV需要很大算力的支撑，为了充分的利用征程5的BPU性能，这支团队从地平线工具链大量的基础参考算法中“优中优选”。经过一番尝试，参考了地平线自研的VargNet模型结构可以进行优化，明显提升了网络性能、减少了访存时间，实现了计算量压缩，在保证运行效率和任务表现的前提下，完成了自有算法的快速迁移与二次开发。

　　最终，BEVDet在征程5上实现了高时效性的BEV感知，模型运行效率达到50+FPS，成为确保量产性能的有力保证。

　　搞定BEV感知后，鉴智研发团队还对预测和规划也开展了深度优化，以实现极致的NOA体验。

　　然而，预测、规划任务想要利用BPU的算力极具挑战。经过多番的思想碰撞，双方确立了“开源节流”的整体优化思路，尽可能利用到所有算力，比如将意图分类这种适合做AI化的操作用learning-based方法替代rule-based方法以将其部署至BPU。最后，鉴智交出了预测性能优化5倍+，规划性能优化5倍+的答卷。

　　团队还把征程5中的其他异构资源也充分的利用起来，将一些原本跑在CPU上的算法移植到了DSP上。虽然DSP编程比CPU难度更大，且需要一定积累，但在地平线团队的支持下，依然实现了异构计算，逐步提升了算力利用率。

　　对此，鉴智的研发人员还回忆到，“早在地平线第一代芯片发布会上，地平线联合发起人兼CTO黄畅博士就讲过，通过软硬结合优化可以不断地挖掘芯片潜力，这其实也是地平线芯片上，能够高效支撑各种先进的高等级智能驾驶算法的核心。”

　　今年6月底到7月之间，鉴智先后推出了地平线生态内首个基于单颗征程5的全自研标准感知产品PhiVision，以及首个基于征程5+TC397的高速NOA系统方案PhiGo Pro，该方案无需外挂CPU，将高速NOA的整体成本降至3000元以内，具备极强的性价比优势。

　　鉴智机器人发布地平线生态内首个基于单颗征程5的全自研标准感知产品PhiVision（左起：地平线首席生态官徐健，鉴智机器人联合发起人兼CTO都大龙，天准科技副总裁刘军传，鉴智机器人副总裁兼感知产品线负责人梁柱锦 ）

　　鉴智机器人邀请行业领袖共话标准感知包的价值：（武文光 美行科技执行总裁 / 美行（上海）总裁；刘军传 天准科技副总裁；张宏志 地平线副总裁兼智能汽车事业部业务拓展负责人；都大龙 鉴智机器人联合发起人&CTO；梁柱锦 鉴智机器人副总裁&感知产品线负责人

　　“我们能拿出这些方案，也印证了征程5是有很多潜力可以挖掘的，通过软件、硬件、算法协同优化，把高速NOA跑出相当的好的效果。”鉴智机器人CTO都大龙博士提到，“优化是永无止境的，重点是相互讨论、碰撞，把复杂的问题简单化，借助大家的力量一起解决掉。”

　　多年的从业历程让鉴智的核心团队深知，一套芯片平台能否成为主流，硬件是基础，软件工具链和生态是长出参天大树的关键。

　　强大的硬件架构能够吸引开发者。当然也不能单纯追求峰值算力，还要提高有效算力，切实满足具体应用的算力需求。

　　好用的软件工具链能够留住开发者。简单易用能够更好的降低学习门槛，而良好的可拓展性，更能快速适应一直在变化的开发需求，充分调动开发者的积极性。

　　健康的生态体系可以与开发者互惠互助。真正走进企业、校园，在为开发者、合作伙伴解答疑难问题的同时，也能听取他们的意见和反馈，不断反哺软硬件的迭代和优化。

　　在鉴智核心团队的眼中，地平线作为中国AI芯片的新一代领军者，潜心和开发者与合作伙伴一点一滴地共建和打磨，短短几年时间，无论是硬件架构的成熟度，还是工具链的友好度，亦或是生态体系的繁荣度，都已达到了行业顶尖的水平。

　　这种合作共创的经历，无论是对于产品迭代和生态建设，还是做方案拿定点，都是不可或缺的重要过程。在国内的智驾圈子中，每个人都想跑得比别人快。鉴智作为供应商，更要比主机厂跑得更快、想得更远。虽然自己会因此经受巨大的压力和考验，但只要有合作伙伴和团队的支持，就能打好每一场战役。

　　鉴智的速度，正是与地平线相互支持、相互信任的结果，如同两个道相同、心相通、力相聚的伙伴。地平线坚持贯彻的开放协作的生态合作模式，可以说也为中国智驾产业的发展，创造了更具凝聚力的土壤环境。

　　现如今，鉴智机器人已经与海外车企客户建立了研发合作，“In China For Global”的战略踏出了坚实步伐。鉴智机器人与地平线作为中国硬科技崛起的代表企业，将进一步加深合作，在国际市场上收获更多成果。

　　“一个人的路可以走得很快，但一群人的路可以走得更远。伙伴和团队的力量是在市场上走得更久，在行业激烈竞争的浪潮下，屹立不倒、迈向成功的重要财富。”（图文：由鉴智机器提供）

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