資本寒冬當中，短短一年多完成5輪融資；不到2個月推出基於征程5的L2+感知方案，不到5個月推出基於征程5的智駕系統；成立不到3個月拿下OEM定點，2年時間累計智駕産品交付已逾50萬台。

　　在快魚吃慢魚的智慧駕駛賽道，鑒智機器人猶如開挂一般，兩年時間，走出了很多公司五年走完的路，並以基於強AI的自動駕駛範式和差異化的雙目立體視覺産品，成為智駕市場上極具標識和競爭力的新晉明星公司。

　　但“爽文”一般的創業歷程背後，其實並沒有什麼獨門秘籍，只因正確的商業策略、領先的技術建設，以及志同道合的夥伴和團隊。

　　理念相通 快速“上道”

　　2021年8月，一群懷揣著通用機器人夢想的人，共同成立了鑒智機器人公司，選擇以智慧駕駛為起點，首先切入這個未來10年通用機器人商業需求最強、市場空間最大的領域。

　　然而，此時國內的智駕行業正處在從藍海到紅海的轉捩點。一些早在四、五年前就成立的自動駕駛公司，已經開始以供應商的角色，切入高階智慧駕駛前裝量産市場，佔領了先機。這意味著，對於剛剛成立的鑒智來説，別人能做的，要做得更好；別人做不了的，也要能做；其他公司3年做完的，必須幾個月就搞定。

　　高階智慧駕駛需要處理複雜多變的道路環境，不僅需要強大的感測器和晶片算力支撐，還需要高效迭代演算法模型，以最大化利用硬體性能，實現智駕系統能力的持續升級，由此在性能和成本之間做到最優平衡。

　　因此，軟硬協同，是破局的關鍵，也是實現高效量産部署的最佳路徑。

　　然而就在鑒智成立的幾乎同一時間，地平線發佈了征程5，為智駕行業帶來了首款國産百TOPS的高性能、大算力車規級智慧駕駛晶片。同時，地平線一直是軟硬協同的堅定踐行者，構建了以“晶片+工具鏈”為核心的高效開放技術平臺以及完整成熟的開發環境。相當於從硬體參考設計、工具鏈、基礎中間件到豐富的參考演算法，給開發者提供一站式的開發支持。

　　於是，一場不期而遇的相互奔赴就此拉開序幕。鑒智在成立2月內就和地平線建立了緊密的合作關係，並獲得了從研發到商業落地的全方位支持。等同於一起步，就在地平線打好的“地基”上，快速“上道”。

　　高效協作 2個月出方案

　　2022年4月，鑒智成為最早拿到征程5的公司之一，借助地平線的工具鏈，團隊迅速啟動模型的量化部署工作。

　　量化部署，是模型遷移到新平臺後需要進行的第一道工序。其目標，就是在保障原始模型預測效果前提下，用更低的計算精度表示演算法模型計算行為，這樣可以減少演算法運行過程中的記憶體和計算資源需求，最終實現在嵌入式設備上的高效運行。

　　鑒智機器人副總裁、軟體技術負責人李博是這項工作的負責人之一。早在2007年讀研時，他便接觸了通用並行計算，如今已成為行業內的資深技術專家。同時，他也有幸見證了征程系列從0到1的整個過程。整個開發環境，無論是友好性、易用性，都有了質的飛躍，已經可以做到開箱即用。“不管是新人還是老員工，拿到之後，都能很快摸索上手。”

　　針對鑒智自研的動態障礙物檢測多任務模型，團隊的預期是量化後，在保持模型功能正確性的基礎上，性能達到10~20 FPS，精度達到與原始模型相當的水準。

　　功能的正確性驗證通常需要手動導出量化模型和原始模型的數據，再分別進行對比，非常繁瑣。而借助工具鏈的Verifier工具，可以在模型轉換後，直接驗證兩種模型的結果一致性，整個過程做到了高度自動化。

　　FPS是模型性能的關鍵指標，更高的FPS意味著更快速的感知、更低的延時，相較理論算力，更能反映智駕系統的安全性和行駛效率，是衡量晶片真實計算性能的重要標準。此前，團隊使用了與征程5算力相當的計算平臺，實際的FPS沒有達到10~20預期，而在征程5上最終達成了超預期的30FPS。團隊還利用地平線提供的金字塔等模組，讓一些原本依賴CPU的處理流程，可以通過征程5的異構計算系統實現硬體加速。

　　保持量化精度則頗具挑戰。起初，有些障礙物檢測的精度非常出色，有些還存在差距。“多任務模型的訓練本身就有一定難度，因為各任務之間的數據分佈和任務特性之間都會有相互影響。其中一個任務的數據加多了，另一個任務的結果可能就會掉精度。”

　　為了解決精度問題，鑒智和地平線雙方團隊進行了多輪密集討論。此時，征程5的工具鏈也在快速迭代，很快提供了QAT（訓練中量化）方案。“QAT提供量化訓練能力的同時，也提供了豐富的調試工具和調優建議，面對精度損失問題，可以快速地通過逐Layer比較直接定位到問題所在，結合地平線調優建議可以很高效地解決問題。”

　　“這些工具如同橋梁和助手一樣，能夠幫助我們更快地定位軟體系統中的性能瓶頸，並進行針對性的調整。”李博説，“地平線在支持我們能夠把征程5用好這個層面上，下了很大的功夫。我們能夠快速把過去的工作移植過來，很大程度上來自雙方的緊密配合和工具鏈的成熟度。”

　　這種支持的深度，讓鑒智的開發團隊感觸頗深。作為方案提供商，鑒智會接觸多種平臺，但一些其他平臺的企業，有時候團隊發一封郵件三四個月都得不到反饋，這和地平線形成了鮮明對比。

　　高效密集的開發協作，讓鑒智團隊只用不到2個月的時間，就發佈了基於征程5的L2+自動駕駛感知系統方案。同年8月初，鑒智進一步推出基於單征程5的L2++自動駕駛量産方案，成為首批基於征程5實現自動駕駛系統解決方案的公司。

　　無止境優化 連創多項第一

　　4個月做出的方案，成效如何，到了檢驗的時候。2022年8月，在一場媒體活動期間，地平線集聚了一眾朋友圈，共話智慧駕駛的創新範式。鑒智機器人參與其中，還邀請媒體上車體驗。

　　在車流如織的高速上，鑒智車輛順滑的交通路口輔助、撥桿自動變道、自動超車換道等表現，依然獲得了媒體的點讚。9月份，地平線創始人兼CEO余凱也親自體驗了鑒智的方案，對方案效果頗為讚賞。

　　鑒智團隊沒有就此停下腳步，隨後幾個月裏，又投身於推進BEV感知的部署實踐，挖掘征程5的能力上限。

　　BEV是智慧駕駛感知技術的新範式。早在2021年，鑒智就提出了自研的BEVDet範式，推理速度可達同類演算法的4到15倍。但BEV需要很大算力的支撐，為了充分利用征程5的BPU性能，這支團隊從地平線工具鏈大量的基礎參考演算法中“優中優選”。經過一番嘗試，參考了地平線自研的VargNet模型結構進行優化，顯著提升了網絡性能、減少了訪存時間，實現了計算量壓縮，在保證運行效率和任務表現的前提下，完成了自有演算法的快速遷移與二次開發。

　　最終，BEVDet在征程5上實現了高時效性的BEV感知，模型運行效率達到50+FPS，成為確保量産性能的有力保證。

　　搞定BEV感知後，鑒智研發團隊還對預測和規劃也開展了深度優化，以實現極致的NOA體驗。

　　然而，預測、規劃任務想要利用BPU的算力極具挑戰。經過多番的思想碰撞，雙方確立了“開源節流”的整體優化思路，盡可能利用到所有算力，比如將意圖分類這種適合做AI化的操作用learning-based方法替代rule-based方法以將其部署至BPU。最後，鑒智交出了預測性能優化5倍+，規劃性能優化5倍+的答卷。

　　團隊還把征程5中的其他異構資源也充分利用起來，將一些原本跑在CPU上的演算法移植到了DSP上。雖然DSP編程比CPU難度更大，且需要一定積累，但在地平線團隊的支持下，依然實現了異構計算，進一步提升了算力利用率。

　　對此，鑒智的研發人員還回憶到，“早在地平線第一代晶片發佈會上，地平線聯合創始人兼CTO黃暢博士就講過，通過軟硬結合優化可以不斷地挖掘晶片潛力，這其實也是地平線晶片上，能夠高效支撐各种先進的高等級智慧駕駛演算法的核心。”

　　這些軟硬協同優化和工程實踐，幫助鑒智又創下了多個“第一”。

　　今年6月底到7月之間，鑒智先後推出了地平線生態內首個基於單顆征程5的全自研標準感知産品PhiVision，以及首個基於征程5+TC397的高速NOA系統方案PhiGo Pro，該方案無需外挂CPU，將高速NOA的整體成本降至3000元以內，具備極強的性價比優勢。

　　鑒智機器人發佈地平線生態內首個基於單顆征程5的全自研標準感知産品PhiVision（左起：地平線首席生態官徐健，鑒智機器人聯合創始人兼CTO都大龍，天準科技副總裁劉軍傳，鑒智機器人副總裁兼感知産品線負責人梁柱錦 ）

　　鑒智機器人邀請行業領袖共話標準感知包的價值：（武文光  美行科技執行總裁 / 美行（上海）總裁；劉軍傳  天準科技副總裁；張宏志  地平線副總裁兼智慧汽車事業部業務拓展負責人；都大龍  鑒智機器人聯合創始人&CTO；梁柱錦  鑒智機器人副總裁&感知産品線負責人

　　憑藉全新的方案，鑒智已經獲得了多家頭部OEM定點。

　　“我們能拿出這些方案，也印證了征程5是有很多潛力可以挖掘的，通過軟體、硬體、演算法協同優化，把高速NOA跑出非常不錯的效果。”鑒智機器人CTO都大龍博士提到，“優化是永無止境的，關鍵在於相互討論、碰撞，把複雜的問題簡單化，借助大家的力量一起解決掉。”

　　一群人走路 可以長出參天大樹

　　多年的從業歷程讓鑒智的核心團隊深知，一套晶片平臺能否成為主流，硬體是基礎，軟體工具鏈和生態是長出參天大樹的關鍵。

　　強大的硬體架構能夠吸引開發者。當然也不能單純追求峰值算力，還要提高有效算力，切實滿足具體應用的算力需求。

　　好用的軟體工具鏈能夠留住開發者。簡單易用可以降低學習門檻，而良好的可拓展性，更能快速適應不斷變化的開發需求，充分調動開發者的積極性。

　　健康的生態體系可以與開發者互惠互助。真正走進企業、校園，在為開發者、合作夥伴解答疑難問題的同時，也能聽取他們的意見和反饋，不斷反哺軟硬體的迭代和優化。

　　在鑒智核心團隊的眼中，地平線作為中國AI晶片的新一代領軍者，潛心和開發者與合作夥伴一點一滴地共建和打磨，短短幾年時間，無論是硬體架構的成熟度，還是工具鏈的友好度，亦或是生態體系的繁榮度，都已經達到了行業頂尖的水準。

　　這種合作共創的經歷，無論是對於産品迭代和生態建設，還是做方案拿定點，都是不可或缺的重要過程。在國內的智駕圈子中，每個人都想跑得比別人快。鑒智作為供應商，更要比主機廠跑得更快、想得更遠。雖然自己會因此經受巨大的壓力和考驗，但只要有合作夥伴和團隊的支持，就能打好每一場戰役。

　　鑒智的速度，正是與地平線相互支持、相互信任的結果，如同兩個道相同、心相通、力相聚的夥伴。地平線堅持貫徹的開放協作的生態合作模式，可以説也為中國智駕産業的發展，創造了更具凝聚力的土壤環境。

　　現如今，鑒智機器人已經與海外車企客戶建立了研發合作，“In China For Global”的戰略踏出了堅實步伐。鑒智機器人與地平線作為中國硬科技崛起的代表企業，將進一步加深合作，在國際市場上收穫更多成果。

　　“一個人的路可以走得很快，但一群人的路可以走得更遠。夥伴和團隊的力量是在市場上走得更久，在行業激烈競爭的浪潮下，屹立不倒、邁向成功的重要財富。”（圖文：由鑒智機器提供）