福瑞泰克发布ODIN数智底座：创始人张林指出自动驾驶行业四大挑战

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21世纪经济报道记者 何芳，实习生汪青 报道

2022年11月10日，智能驾驶科技企业福瑞泰克正式发布ODIN智能驾驶数智底座。福瑞泰克ODIN智能驾驶数智底座由四块核心技术引擎驱动，涵盖了自研域控硬件、自研传感器、自动驾驶算法、数据闭环系统，在纵横双向整合上扩展能力。

在战略规划上，福瑞泰克目标是在2021-2022年成为国产智能驾驶领先企业，2023-2024年在中国市场实现全面领先，到2025年成为全球智能驾驶领军企业。

同日，宣布其桐乡智能制造基地正式投产，同期SMART CAMERA智能摄像头模组线正式投产下线。

这标志着福瑞泰克在ODIN数智底座产品战略的推进下，携手客户及合作伙伴，通过全体系能力，包括研发、生产制造以及强大的供应链保障，共同实现ODIN系列产品的大规模量产落地，开启下一代高阶智驾产品的制造之旅。

自动驾驶需求指数级增长

到2025年，L2及以上智能驾驶前装继续保持高增速，作为“智能驾驶之眼”的车载摄像头市场发展进入快车道。高工智能汽车研究院监测数据显示，以整车搭载摄像头为统计口径，今年1-8月中国市场（不含进出口）乘用车新车标配交付摄像头合计为3329.86万颗，同比增长23.35%,单车搭载摄像头颗数为2.67颗（上年同期为2.05颗）。

根据高工智能汽车研究院预计，接下来两三年仍是摄像头上车的市场红利期,到2025年中国市场单车搭载摄像头将提升至7-8颗。与此同时，高阶智能驾驶汽车对车载摄像头的功能需求也越多。根据不同自动驾驶功能及安装位置,目前车载摄像头种类可分为前视、后视、侧视、环视和内视等五类摄像头。随着L2级自动驾驶渗透率的不断提升,各类摄像头的市场需求都在持续攀升。

从整个中国乘用车市场来看，自动驾驶产业需求呈现指数级增长，自动驾驶上半场刚开始，具有较大的增长空间和发展潜力。

相比于前几年，自动驾驶在这两年有了实质性的进步与发展，无论是从算法进化、数据丰富度等软件层面，还是从芯片、雷达等硬件层面，再加上近年来相关政策的出台，使得自动驾驶产业持续升温，对于自动驾驶从理想到落地再到商业化的路径渐渐清晰化。

但目前自动驾驶风口虽大，在业内看来，还存在一系列的不确定性。

自动驾驶行业四大挑战

福瑞泰克通过多年量产探索，创始人张林指出自动驾驶行业存在四大挑战。

其一，在域控制器方面，一味追求大算力不是实现高阶自动驾驶的唯一路径，保障安全性是一大挑战。“实现高阶自动驾驶的应对方法在于要更关注场景与客户体验的强相关的功能和性能，用较小的算力，实现同样的自动驾驶功能和表现。”张林表示。

据介绍，福瑞泰克域控制器搭载的软件平台，芯片和底层软件的设计，不但符合AUTOSAR标准、功能安全和预期功能安全的要求，而且为适应自动驾驶技术不断迭代演进的需求，支持非标自定义中间件的开发和集成。这些优势使得福瑞泰克ODIN数智底座系列域控制器可以更加灵活地适配多种芯片的平台化方案，以更小的算力，实现更丰富的自动驾驶功能。

其二，在传感器方面，激光雷达成本居高不下，并且鲁棒性差，受雨雪沙尘等因素影响可靠性、耐久性需要时间的验证。同时，视觉感知和毫米雷达波的感知能力未被充分挖掘。

为应对激光雷达传感器高成本、低鲁棒性的客观技术的挑战，张林介绍，福瑞泰克自主研发4D成像雷达具有精度高和鲁棒性好的优势，能有良好的潜力部分甚至完全代替激光雷达。自研的Camera和Radar传感器相对于处理后的数据，能够获取前端的原始数据。与此同时，使用AI-ISP技术能够更大化挖掘视觉潜能。

其三，在自动驾驶算法方面，Lidar算法系统性差。Lidar传感器可靠性挑战仍未解决，容易损坏，并且Lidar算法暂时无法应对遮挡、恶劣天气等情况，常会面临失效，当前主流的Lidar融合算法，解耦性差，一旦Lidar失效，整个融合算法失效。

针对Lidar算法的挑战，张林指出，BEV和Transformer技术的应用成为趋势，福瑞泰克率先将BEV和Transformer技术用于Camera和Radar的融合感知，挖掘毫米波雷达的潜能；同时，率先研发动态可插拔的Lidar感知算法，积极应对Lidar传感器高成本、低鲁棒性的客观技术挑战。

其四，数据闭环方面，在获取并使用真实的量产路测数据和在数据闭环整套链路中安全合规地开展数据处理工作上存在挑战。

“福瑞泰克具有良好的量产基础，以自身累积的规模化量产数据作为支撑，能够获得真实的量产路测数据，同时，福瑞泰克联合国家超算中心，希望联合推动数据安全产业标准，未来以更开放的姿态，将积极与OEM合作，共同探索数据安全和隐私保护的解决方案，共建自动驾驶数据闭环体系。”张林指出。

福瑞泰克是致力于智能驾驶解决方案的科技企业，福瑞泰克数智底座致力于助力车企智能化转型，一方面帮助车企统筹规划实现技术、业务的深度融合，另一方面构建出稳定与敏捷兼备的技术平台，则能够担负起技术迭代变化和保障业务平稳运行的需求，为车企智驾业务面向用户的数智化应用提供蓬勃的动力。

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