深度｜“大势所趋”的行泊一体，窗口期还有多久？

作者 / 于雷

早期智能驾驶系统中，行车和泊车域各自需要独立的域控制器，每个域控制器都只能调用所属的传感器，感知和计算资源利用率都受到了严重限制。

不过在2019年，小鹏P7通过德赛西威自动驾驶域控制器IPU03，基于一个英伟达Xavier芯片，实现了行车和泊车功能的集成，正式拉开行泊一体的技术革新序幕。随后，行泊一体成为业界关注的重要方案，车企、智能硬件供应商、软件供应商、L4自动驾驶公司，都在近几年纷纷入局。

「在辅助驾驶逐渐成为标配的时代，行泊一体成为车企弯道超车，抢占智能化高地的新选择。」地平线在接受Auto Byte采访时表示。

据预测，2023年开始，新车的行泊一体前装标配搭载率将进入快速上升通道，预计到2025年将超过40%，未来三年行泊一体市场空间将高达1000万辆。

从「行泊分离」到「行泊一体」

在早期的智能驾驶系统中，行车和泊车是完全独立的两套系统，各自只能调用对应的芯片和传感器。一套启用时，另一套就会闲置，不仅会造成资源的浪费，同时也制约了复杂功能的实现。

比如，部分新势力主打的AVP代客泊车功能，在低速场景的泊车近距离传感器之外，还要用到行车系统的传感器，以便提前预知一些远距离或微小障碍物；行车场景中，泊车系统的环视摄像头和超声波雷达，也可以在cut in等一些情况下提供辅助，提高判断其它车辆切入的准确性。

事实上，不管是从智能驾驶追求的复杂场景，还是从分布式向集中式演进的电子电气架构趋势来看，行泊一体都是大势所趋。但受制于技术复杂度、芯片算力等因素影响，单芯片行泊一体方案的大规模量产落地依然面临着诸多考验。

「真正的行泊一体方案是一个软硬件深度融合的系统，需要将所有传感器的信号接入到一块SoC芯片为主的域控制器上，在软件算法的作用下，实现传感器和计算资源的深度复用与共享。」地平线介绍道。

不过，当前市面上虽然已经有很多行泊一体产品，但大部分都只能把行车和泊车芯片集成到一块PCB板上，传感器和计算资源无法共享。而做到单片方案的行泊一体域控制器，也存在分时复用和深度打通的区别。前者虽然突破了行泊分离系统的局限，但仍无法调用全部传感器，实现高等级的行泊一体功能。

这是由于分时复用的行泊一体域控制器，性能仍然有限，无法处理行车和泊车过程中大量传感器输入的海量数据。行泊在物理上看似一体，但功能上仍是分离的。不过相比多片方案，分时复用也能在一定程度上提升智能驾驶系统的能力。

以采用征程3芯片的福瑞泰克ADC20域控制器为例，其中的环视摄像头可在行车、泊车多重场景下的分时复用：泊车场景下，可提供车位、障碍物感知；行车场景下，可弥补前视摄像头及毫米波雷达的感知盲区，增强对车辆、行人与车道线目标的感知。

「分时复用无需增加硬件成本，亦实现了性能、效率和成本的平衡，为车企提供了高性价比实现行泊一体功能落地的有效路径。于现阶段而言，无论是深度打通还是分时复用，都是实现行泊一体功能落地的路径选择。」相关技术人员表示。

小马智行技术负责人也向Auto Byte给出了类似的观点：「总体来说，行泊一体有利于优化硬件成本和开发成本。但域控制器硬件性能并不是越强越好，还是需要匹配具体功能，性能以及应用场景和算法提供最优的性价比。」

「能否在一个芯片实现取决于客户需求，芯片选型以及系统架构，并非单片就是最优解。多片虽然存在片间数据传输带宽、通信延迟等问题，也可以通过技术手段来优化和解决。」

硬件设计面临的挑战

对于单片式行泊一体域控制器来说，想要替代多片式方案，所需要的不仅仅是更大的算力。行车和泊车功能同时运行或者交互的场景，还对多核异构设计、传感器接口、各类存储器和带宽等提出了更高要求。

一位技术专家对Auto Byte表示：「在SoC芯片的架构和设计方面，需要预留足够的传感器接口，支持足够多的传感器接入。同时，SoC芯片需要提供充足的算力和计算效率，支持丰富传感器的调配感知，并对感知效果进行高效运算，以完成对系统的整体规划与控制。另一方面，对算力资源进行分配和调度的软件算法，亦成为不可或缺的支持条件。」

不过，打通行车与泊车之后，也意味着智驾系统的集成整合、计算资源将实现高效共享，也就是要解决行泊分离方案中算力资源拆分，资源利用率受限等问题。

黑芝麻智能高级产品市场经理Eric还在功能实现上做出了更具体的解读：「前置摄像头是不需要GPU去做图像的渲染拼接的，但泊车的AVM拼接、车模重建等都需要GPU做渲染。所以，用一颗芯片去支持不同功能的时候，就对芯片提出了另外一个要求，也就是里面的核心要多，要有CPU、GPU、NPU，还要有ISP去做图像的处理。」

然而，想要实现多核异构的架构设计，并不是单纯堆砌核心模块。虽然芯片上的很多IP都可以从外面购买，但也无法「拿来就用」。因为核间通信或者一些性能上的匹配，都很考验供应商的硬件设计能力。

Eric还用乐高进行举例，乐高的汽车积木只要拼起来就能跑，单片式行泊一体域控制器却需要自己去设计匹配，才让使其正常运行。以黑芝麻智能A1000系列为例，从2018年立项到2020年6月提供样片，足足花费了两年多的时间，可以看到其中的设计难度。

性能、需求与成本的平衡

实现单芯片的行泊一体之后，最直观的好处是可以大幅降低成本。

最直观的部分是硬件。多片式的行泊一体域控制器，除了要额外增加一个泊车芯片之外，还要给其适配独立的DDR存储器、PMIC电源管理模块等配套部件。而这些都可以在单片式方案中被省下来，总体算下来的成本优势非常明显。

不过，在用单芯片方案替代多芯片方案的过程中，还需要考虑客户的实际需求。如果不需要超大算力支持，却用一个超大算力芯片替代两个低算力芯片，也会在一定程度上缩减成本优势。因此，黑芝麻智能、地平线等公司都在最终的方案里提供不同的芯片选择。

比如，黑芝麻智能16TOPS算力的A1000L芯片，正好可以支持5V5R的行泊一体方案；如果有更高的需求，还可以升级成更大算力的A1000。而且，由于两种方案采用相同的软硬件架构，升级时只需要稍微改动一下外设接口，可以大幅度降低隐性成本。紧急情况下，甚至可以暂时把A1000的物料转用到A1000L上，以解燃眉之急。

除了硬件上的成本之外，行泊一体方案还有利于减轻软件研发上的负担。地平线方面表示：「行泊一体域控制器通过部署分层式的软件架构，实现软硬件解耦。底层基础软件和中间件的开发复杂且耗时，行、泊分离时期，往往需要搭建两套软件架构，而在行泊一体阶段搭建一套即可满足需求。」

小马智行技术负责人也提到，行泊一体在高算法复用率、降低车企的管理成本方面的优势：「可以预见的未来，行泊一体的软件架构是行业大方向。所以，行泊一体的软件架构在很长一段时间内，都不会有推倒重来的风险。除非以后发生了从传统计算机到量子计算机这种本质变化，才需要重构软件。」

他表示，以前车企需要寻找行车和泊车两家供应商，供应商管理、项目管理的压力比较大。而行泊一体方案可以降低车企前期sourcing的成本和后期的管理成本，所以车企更青睐于这种方案。

市场格局正在被重塑

当前，行泊分离向行泊一体方案的演变，已基本成为业界共识，整个市场格局也在随之发生变化。传统Tier 1的黑盒模式被打破，车企参与度和可选择性大幅提升。芯片供应商也在走向台前，不仅可以直面车企展开密切合作，还能帮助Tier 1拿到项目。

「一套行泊一体系统，可被拆分为传感器、控制器、系统集成、应用软件开发等多个组成部分。对于有必要且有能力的部分，车企会选择自研，而其他部分则会通过供应商采购。这也推动着Tier 1展开垂直整合，建设软硬件全栈研发能力，由系统集成商向系统解决方案商转型。」地平线方面表示。

在这之中，对于成本不太敏感的车企，更希望能够参与部分自研，以此作为品牌的核心竞争力和宣传重点。比如，小鹏P7采用的自动驾驶域控制器IPU03，德赛西威只提供了底层硬件，软件算法都由小鹏全栈自研完成；特斯拉、蔚来等车企，如今还在更近一步追求从控制器、传感器、芯片到算法的全面自研。

但对于大部分车企来说，现阶段能够实现自研的仍是少数，小马智行负责人透露：「从近期的反应来看，除了已经自研成功的几家头部企业外，绝大多数车企的自研都不是十分顺利。所以，寻求供应商解决方案的客户数量还是很多。」

不过，如今车企也已经意识到软件定义汽车的发展趋势，以及把其中灵魂掌握在自己手中的重要性。黑芝麻智能高级产品市场经理Eric表示，无论是造车新势力，还是传统车企，大家都意识到作为灵魂的软件，还是要掌握在自己手里。「虽然有的车企可能会走得慢一点，但整体趋势还是会把越来越多的软件整合到自己手里。」

从技术趋势来看，行泊一体域控制器将是未来5-10年的发展方向，但如今留下的窗口期并不算多。

「2025年之前如果芯片能上车，进入车厂的供应链体系，那么就会迎来很多机会；可如果2025年还上不了车，这家芯片厂商的机会就非常小了。」黑芝麻智能CMO杨欣宇曾经判断。

而且在此过程中，整个供应链市场的格局也将受到挑战。传统外资供应商虽然有着更好的基础，但国产供应商却在本土化、定制化等方面有着更好的优势。随着大算力行泊一体方案的规模化上车，未来的局势也将愈发清晰。