向高端市场转身。
｜赵健
今年7月31日，IDC发布最新预测称，2024年全球GenAI智能手机的出货量将同比增长363.6%，达到2.342亿部，占2024年整个智能手机市场的19%。到2028年，IDC预测GenAI智能手机出货量将达到9.12亿部，2024-2028年的复合年增长率（CAGR）为78.4%。
就像几年前由5G所引领的换机潮类似，把大模型装进手机，将引领AI手机时代新的换机潮。作为手机的“大脑”，手机芯片在这一轮技术换代升级的过程中将扮演核心角色。
MediaTek董事、总经理暨营运长陈冠州表示：“第四代旗舰芯片天玑9400不仅拥有卓越的性能，其高能效设计更是一脉相承。我们相信，通过持续的技术突破和产品创新，MediaTek将实现市场份额的稳步增长。”
早年间的联发科技曾被市场打上“中低端手机芯片”的标签。但自 从几年前的5G时代到如今的 时代，联发科技正抓住技术变革的机遇，完成一场从顺应潮流到引领潮流的华丽转身。
1.螺蛳壳里做道场
手机芯片是手机的大脑，为手机的流畅运行提供必要的算力支撑。算力就是继马力、电力之后AI时代的基础生产力。
一提到算力首先让人联想到的就是英伟达的GPU。英伟达GPU属于云端芯片，在数据中心运作，为大模型提供云端算力。而在更分散、更广阔的终端设备的端侧算力市场，则是终端芯片的天下。
云端算力几乎没有物理限制，如果不考虑成本则可以追求“暴力美学”，当然代价则是高昂的电力成本与能源消耗。也正是因为这一点，超大型数据中心正在饱受诟病。
但端侧算力却非常不一样，即使不考虑成本，“暴力美学”的方法论也会失效。
不同于云端算力芯片几乎没有物理空间的限制，在手机狭小且有限的物理空间内，如何提高算力的极限，本身就是一个极其复杂的工艺。其次，芯片功耗与算力性能呈正比，算力越高，功耗越大。如果提高性能的代价是带来终端设备的发热问题，这是消费者绝不能忍受的。
因此，端侧芯片本身就是“螺蛳壳里做道场”。针对AI手机时代这一愈发凸显的性能矛盾，联发科技是如何解决的？
联发科技去年发布的天玑9300是第一代采用全大核架构的面向AI时代的手机芯片。今年发布的第二代全大核架构的天玑9400，其单核性能相较上一代提升35%，多核性能提升28%。天玑9400采用台积电第二代3nm制程，相较上一代同性能功耗降低40%，助力终端实现更长的电池续航时间。
天玑9400全大核架构，图片来自联发科技
在面向AI负载的NPU上，天玑9400集成MediaTek第八代AI处理器NPU 890，拥有远胜以往的生成式AI性能。NPU 890率先支持端侧LoRA训练和端侧高画质视频生成，并面向开发者提供AI智能体化能力。天玑9400的AI性能和能效得到显著提升，相较于上一代，大语言模型（LLM）的提示词处理性能提升80%，功耗节省35%，为万千AI创新应用打造面向未来的智能计算底座。
手机：从更聪明到更懂你
联发科技天玑9400是一款专门面向AI手机的芯片。那么，到底什么才是好的AI手机？
AI手机可以简单理解为把大模型装进手机，在算力相对有限的端侧设备也能流畅运行大模型。这个过程本身并不复杂，2023年市场上就不止一款AI手机上市，联发科技去年发布的天玑9300也得到了市场的一致好评。
但仅仅把大模型装上手机还远远不够。从手机功能的角度来说，2023年的初代AI手机主要做一些写诗作画、百科全书问答类的基础功能，实际上并没有产生更好的用户体验。
在去年的非智能体化AI系统中，AI的功能较为有限，通常只能调用单个应用程序（APK）。用户需要手动操作，才能完成复杂的任务。例如，当你需要在手机上完成一系列操作时，可能需要分别打开多个应用程序，并在每个应用程序中手动输入和操作。
而智能体化的AI能够自主调用多个应用程序（APK），并且可以在不同的应用程序之间无缝切换和协同工作。用户只需发出一个简单的指令，智能体化AI就能自动完成一系列复杂的任务，而无需用户手动干预。例如，你可以通过语音指令让智能体化AI帮你预订机票、安排日程、发送邮件、订外卖等，所有这些操作都可以在后台自动完成。
为了在手机端流畅运行智能体化AI，联发科技专门研发了“天玑AI智能体化引擎（Dimensity Agentic AI Engine）”。同时MediaTek正在积极与开发者合作，为AI智能体、第三方应用程序和大模型之间提供统一的标准接口，实现AI跨应用串联，从而高效地运行边缘AI计算和云服务。同时，该技术还可缩短AI产品的开发周期，有利于加速构建应用更丰富、体验更出色的天玑AI生态。
目前，联发科技已经与肯德基、携程等APP应用实现了智能体化AI的打通。荣耀、OPPO、vivo、小米、传音等智能手机厂商也加入了天玑AI智能体化引擎的先锋计划。
天玑AI智能体化引擎先锋计划，图片来自联发科技
天玑AI智能体化引擎是一套软件框架。为了让这套软件框架更流畅地运行、更好地发挥价值，联发科技也对天玑9400相应的硬件模块——第八代AI处理器NPU 890，做了性能上的优化与升级。
在图像生成能力上，天玑9400在去年文生图的功能上更进一步，其Stable Diffusion的能力提升2倍，支持图生动图能力，并在业界首发小红书端侧SDXL高清风格图像生成能力，其端侧的生成速度比云端还要快2倍；在视频生成能力上，天玑9400率先支持时域张量（Temporal Tensor）硬件加速技术，在业内率先支持端侧高画质DiT（Diffusion Transformer），这是OpenAI Sora采用的视频生成技术。
在模型能力上，天玑9400率先支持端侧混合专家模型（MoE），并将模型存储文本长度从16K提升至32K，实现端侧长文本能力；在多模态能力上，联发科技与面壁智能合作，在端侧实现比肩GPT-4o的云端推理能力。
对于个人用户来说，在性能之外，端侧推理相比云端推理具有更好的隐私安全保护能力。天玑9400率先支持端侧LoRA训练——一种灵活调整的微调方法，应用于端侧个人数字分身等场景，让用户掌握自己的隐私。同时，联发科技还与虹软合作，在端侧做个性化模型训练，实现个性化的AI修图。
通过天玑AI智能体化引擎与更强大的NPU，AI手机将会释放更大的潜力，有望实现从智能手机演变为陪伴型的智能助手。或许，电影《Her》中的场景真的离我们不远了。
3.从顺应趋势到引领趋势
联发科技有近三十年的发展历史，一直围绕芯片开展业务。从最早的DVD，到功能手机、智能手机，再到今天的AI手机，可以说联发科技上演了一幕从顺应趋势到成为趋势的商业戏码。
2019年5G时代来临，联发科技抓住技术换代升级的机遇，在这一年推出新的手机芯片品牌天玑系列，发布首款5G芯片天玑1000，打响了进军高端手机芯片市场的第一枪。
此后，天玑系列几经迭代，先后发布天玑1100/1200、天玑9000/9200/9300，直到近期发布的天玑9400，天玑系列旗舰芯片一步一个脚印，在高端手机市场站稳脚跟。
天玑9300首次采用全大核CPU架构，支持大规模AI模型的本地部署和云端协同，推动了生成式AI在移动设备上的应用。
除了芯片本身的性能，联发科技也在积极部署芯片生态。2024年5月，联发科技在深圳举办了天玑开发者大会，发布天玑AI先锋计划，与阿里云、百川智能、传音、OPPO、荣耀、vivo、小米等合作伙伴共同启动，整合资源为开发者提供开发资源、技术支持和商业机会。此外，联发科技与Counterpoint及多家生态伙伴联合发布《生成式AI手机产业白皮书》，定义生成式AI手机的功能与产品形态。
在软件生态上，联发科技还发布天玑AI开发套件包括GenAI最佳实践、GenAI Model Hub、GenAI优化技术和Neuron Studio四大模块，赋能终端生成式AI应用开发全流程。
天玑开发者大会，图片来自联发科技
2024年10月9日，联发科技推出新一代旗舰芯片天玑9400，继承并优化了全大核架构。天玑9400在端侧AI、移动游戏及专业影像等方面实现体验跃升，成为终端厂商AI手机时代的标配，进一步推动生成式AI技术在智能手机上的普及和应用。
如果说2019年的第一代天玑芯片是顺应5G手机的换机潮，那么联发科技最新的天玑9300/9400，则是在AI手机时代引领潮流，不仅在基本的性能参数上表现卓越，也赢得了市场的肯定。
在天玑9400的发布会现场还出现了一则有趣的小插曲。vivo X200系列作为首发搭载天玑9400的终端，其发言人喊出了“天玑调校看蓝厂”的宣言。而在随后发言的各品牌发言人也同样喊出类似的口号。手机品牌争先恐后地证明天玑芯片的表现，已经足以说明天玑芯片在市场上的影响力。
联发科技通过天玑9300开启全大核计算时代，构筑了强大的算力基建；在天玑开发者大会上，联发科技与生态伙伴共同探索端侧技术路线，构筑了全面的生态基建；最终通过天玑9400加速端侧AI应用落地，完善了应用基建，成为终端厂商在AI手机时代的标配。联发科技在芯片、模型及应用等层面的持续创新和生态建设，推动了生成式AI技术在移动设备上的快速发展。
从顺应潮流到引领潮流，联发科技的高端芯片之路还在继续。
（封面图来自「甲子光年」拍摄）
为什么自动驾驶遇瓶颈，但自动代客泊车却很热？｜甲子光年
撰文 | 火柴Q
| 甲小姐
设计 | 一凡
视频中，一位女士开着奥迪A8L在写字楼附近下车，她轻轻按了手机中的一个键，车就在无人驾驶的情况下自动来到地库并进入了车位。
等女士离开写字楼时，只需在上车点用手机一键召唤，车又自己从车库开了回来。
开门、上车、走人，干净利落，省去了费时耗力的停车、取车环节。
这就是“自动代客泊车”（Auto Valet Parking）场景(在奥迪当时的展示中使用的是piloted parking“遥控泊车”概念)。
在功能上，它是泊车辅助系统、ADAS（高级自动驾驶辅助系统）等的升级；在技术上，则属于低速L4级自动驾驶。
但5年来，并不新颖的AVP概念仍未照进现实。 近两年的自动驾驶热潮更多表现在另一个细分赛道：城市道路乘用车L4级自动驾驶。
这是最符合一般人印象中的自动驾驶——无需司机操作，车能自动载客穿梭于大街小巷，完成超车、倒车、避让行人等所有人类司机应该完成的任务。
其对应的终极商业模式是 Robo-Taxi（机器人出租车） ，它属于 TaaS（Transportation as a Service，运输即服务） 模式的一种。 成立于2009年的Waymo（隶属于Google母公司Alphabet）是这一领域的先驱。
从2016年开始，这一细分赛道越加火热：通用于当年收购了自动驾驶公司Cruise，目前估值已达146亿美元；、、、文远知行等瞄准高速L4/L5级自动驾驶的创业公司相继成立；网络的Apollo自动驾驶平台，Uber、滴滴的自动驾驶计划陆续上马。
但这种“快速发展”目前看来主要表现在融资和估值上。 经过前两年的热潮，城市道路乘用车L4级自动驾驶在2018年进入瓶颈一年。
2018年11月，Waymo公司CEO John Krafcik在公开场合坦言自动驾驶技术的普及还需要几十年 。 几天后，苹果联合创始人Steve Wozniak也表示： 自动驾驶 汽车 不可能在不久的将来实现 。
困住这些世界级聪明头脑的无非两个词：量产和商用化。
然而，AVP却很有可能率先打破城市空间中，乘用车高级别自动驾驶的量产和商业化僵局。
现在，市场离AVP的量产落地终于只有临门一脚了。
有可能踢出这“临门一脚”的是一家从ADAS辅助驾驶系统切入自动驾驶领域的上海公司——纵目 科技 。
2018年12月26日，纵目 科技 宣布收到中国一汽的项目定点信，将在中国一汽红旗品牌2020年的量产车型上，部署低速L4级自动驾驶AVP产品。 纵目成为中国首个拿下整车厂AVP量产项目的公司。
让纵目拿下车厂订单的是他们在去年11月针对停车场低速场景推出的AVP1.0版的升级版。 而纵目对这一领域的 探索 起步于更早之前的2016年9月。
当时，在国内自动驾驶领域，相比黑 科技 感更强的无人车方向，AVP并不是焦点。
到2017年7月，戴姆勒和博世在斯图加特梅赛德斯奔驰博物馆共同宣布了“自动代客泊车”（Auto Valet Parking）概念（二者在这一领域的合作始于2015年），业内才对这一场景有了较为统一的说法。
而2018年，AVP的竞争已是如火如荼。
纵观以上进展，大部分是概念、Demo、技术方案、战略合作的发布。
这说明两个问题：
一、各玩家都看到了AVP的前景。
纵目 科技 创始人兼CEO唐锐也告诉「甲子光年」：“我认为AVP是中国市场上（自动驾驶领域）最具有战略价值的高地。”
梅赛德斯-奔驰乘用车中国研发中心负责人安尔翰（Prof. Dr. Hans Georg Engel）也曾在去年表示：AVP是通往自动驾驶之路的重要里程碑。
二、真正在这一领域有长期积累的玩家并不多。
上述进展中，有些项目的研发是在去年才启动的，许多进展仅停留在合作发布阶段，还未到测试，更未到量产阶段。
在这个背景下， 纵目在12月拿到的一汽红旗轿车AVP量产订单就具有了重要的市场开拓性意义 ——纵目的AVP系统很可能率先登录主流乘用车。
站在众玩家扎堆进军AVP的时刻，纵目 科技 创始人兼CEO唐锐向「甲子光年」回顾了他的思考历程：为何在2017年上半年就看准了AVP？
可以先从商业逻辑来看这个问题。
在考虑 自动驾驶各落地场景的机会大小和商业化速度时，主要看4个维度： 封闭场景/开放场景、固定路线/自由路线、低速/高速、车里有乘客/无乘客。
除了技术差异外，以上四维度中，封闭场景/开放场景还涉及路权问题；有乘客/无乘客则涉及立法难度。
而自动驾驶的商业模式则主要有两种：
一是上文提到的 TaaS ，在这个模式中，自动驾驶是运营服务得以成立的核心技术。
二是 汽车 产业的传统商业模式，即 在 汽车 里加入自动驾驶功能，再卖给消费者，唐锐将其总结为VaaP （Vehicle as a Product）。 在这个模式中，提供自动驾驶系统的公司充当整车厂的供应商。
VaaP是现在，TaaS是未来。
以这个框架来看，最复杂且商业价值最大的情况是“开放道路、自由路线、高速、车里有人”，它可以直接应用在城市出行上—— 、、文远知行等公司，以及全球自动驾驶头把交椅Waymo都是在向这个“桂冠场景”挑战 。 其对应的商业模式Robo-Taxi将彻底改变人类出行方式，进而改变生活方式、交往形态，催生一系列新业态。
这也是这类公司吸引了大量风投的原因，大机会不容错过。 但这一场景的商业化时间目前看起来还很遥远。
最容易落地的情况则是“封闭道路、固定路线、低速、车里无人” ，比如矿区中的矿车和园区里的无人物流车；但这一场景的商业价值有限，向其他场景的迁移性也有限。
而AVP则处在中间——“开放道路（但停车场、尤其是地库等类型的停车场里行人不多）、自由路线、低速、车里无人”。
这刚好是一个折中的、有较大延展性的场景 ，它具备以下特点：
一、法律法规障碍小——落地快、量大
相比其他城市中开放、半开放场景，低速且车中无人的AVP的立法难度和伦理风险显然更小。
这个场景中不存在“保乘客还是保行人”的伦理难题；由于速度低和地库较少有行人出入，其事故风险也更小。
唐锐告诉「甲子光年」，他认为AVP能更快落地的根本原因就是：“法律法规更简单，车厂上量产订单的意愿会更强。”
这直接带来的商业后果就是AVP能更快落地，且量大。
二、同时面向VaaP和TaaS市场——能造血、空间大
在VaaP市场 ，大众、戴姆勒、宝马、沃尔沃等公司都已将嵌入AVP系统的量产车型提上日程。 纵目此次拿到的一汽AVP量产订单也属于VaaP模式。
VaaP让做AVP的厂家能在 相对短期内获得营收，具备一定自我造血能力 。
而同时， AVP又具有切入运营服务，即TaaS市场的潜力 。
当下，AVP产品形态就可以直接切入 汽车 分时租赁运营服务 。
这个模式其实就是共享单车的 汽车 版。 但相对自行车， 汽车 的取放更复杂。 分时租赁运营商需要在调度车辆上花大量运营成本，且停车、取车不便也影响了分时租赁的市场接受度。
所以 分时租赁运营商有采用AVP系统的强烈需求 。
在分时租赁模式中，AVP厂商有机会参与运营，提供增值服务，如为保险业提供数据洞察、在乘客的AVP控制入口（如手机APP）上添加精准营销、目的地打折信息、广告等业务。
这是一个比供应商角色更轻、边际效益更大、 更有利润空间的商业模式 。
三、AVP未来有切入“桂冠场景”的潜力
如前所述，投入自动驾驶的资本和人才浩浩汤汤，最让大家的兴奋的还是“桂冠场景”——城市道路高速自动驾驶场景。
而AVP具有切入这一场景的潜质。
这是因为AVP对技术的要求其实很高。
这个场景满足开放道路、自由路线的特点，这意味着需要完全的L4级自动驾驶技术才能保证AVP的大规模商业落地。
AVP与自动驾驶桂冠场景的差异主要在于：
而 以上两大差异，正是目前限制高速L4级自动驾驶落地的瓶颈 。
前者使得方案里不得不使用探测距离更远、但价格昂贵的激光雷达，成本居高不下。
后者则有待技术突破。 正如Waymo CEO John Krafcik所说，自动驾驶普及还需要几十年，主要是因为技术还没有突破在任何天气、任何条件下都能驾驶的最高等级L5。 只要这个能力不解锁，就无法真正保障自动驾驶的安全性。
换言之，有实力做出可靠AVP方案的公司，在技术上，和瞄准高速L4级自动驾驶的公司并无泾渭分明的鸿沟。
用唐锐的话说，技术上能有的都有。 而那些该有还未有的技术，大家都还在等待。
其次， 与园区物流车、高速公路卡车等细分赛道相比，AVP直接应用在乘用车上 ，与乘用车高速自动驾驶场景更具有商业和合作上的顺承性。
先成为整车厂的低速L4级AVP供应商，再共同研发高速L4级自动驾驶，可能会成为一条稳扎稳打的桂冠场景进击路。
“我认为这是一个战略高地，如果这个占领住了，再去打高速，这个很Solid（有坚实的基础）。 ”唐锐说，“在中国，低速L4级自动驾驶可能先落地”。
纵目能在2016年底较早捕捉到AVP的机会还得益于这家公司的基因。
纵目刚好代表自动驾驶领域的 一大派别“车+AI”，另一大派则是“AI+车” 。
所谓 “车+AI”就是以 汽车 行业为基点切入自动驾驶 。 通用、大众、丰田等车厂的尝试，博世、采埃孚、大陆、现代摩比斯等Tier 1（一级供应商）的尝试都属于这一派，其特点是产品导向。
成立于2013年的纵目也是一家“车派”的自动驾驶公司，团队有深厚的 汽车 背景：
纵目创始人唐锐曾有14年 汽车 半导体的研发管理经验；团队中还包含了原奇瑞 汽车 工程研究院总工程师陈卓超等多位国际一流Tier1的高管和技术专家；在2016年开始组建技术团队后，也引进了曾在Zoran与CSR公司担任高级研发经理的王凡等AI人才。 纵目对车厂的量产流程，如何控制产品成本有清晰、清醒的认识。
而“AI+车”则是以AI技术为基点，从自动驾驶的算法切入，逐步谋求商业落地。 许多有互联网 科技 背景的公司都属于“AI+车”一派。
其在海外的代表是Waymo、Cruise、Uber自动驾驶、Auto X等公司，在国内的代表则有网络Apollo和、、文远知行等（最后提及的这三家公司都有网络背景）。
但 到了2018年的萧瑟环境中，市场更关心的是谁能好好活在当下 。
从“生存力”上来说，车+AI一派有一定的优势。
纵目的发展历程也正是如此。
2013年到2017年是纵目的第一个阶段，完成了从初创公司到Tier 1的跨越。
此阶段纵目主推的产品是L0到L2级的ADAS系统，能实现司机在最后3-5米的辅助泊车及辅助驾驶功能。
到2017年5月，已经在厦门、上海建立了自己的生产线，并拿到IATF认证（一种生产过程质量体系认证）的纵目从主要提供算法和方案的二级供应商，升级成了直接面向车厂、同时提供软硬件产品和服务的Tier 1，合作车企包括吉利、威马、上汽大通、北汽银翔、江铃新能源、车和家等。
与此同时，完成A轮融资后，纵目在 2016年春节后开始组建自动驾驶团队 。 与“AI+车”派的最大区别是，纵目从第一天做自动驾驶，想的就是怎么才能真正量产。
唐锐对如何实现自动驾驶量产有3个思考。
首先， 量产一定要在品质上达到“车规级” 。
汽车 是出行工具，但从另一个角度看，也是“杀人机器”， 汽车 之所以成为工业明珠，就是因为任何用在 汽车 上的零部件和系统一定要经过各种高低温、跌落、震荡、老化等极端情况的考验，尽可能保证安全性和稳定性。
这是一个快不起来的过程。 法雷奥中国区CTO顾剑民曾表示：“从方案到最后的量产，一款真正的车规级的开发一般需要花费五年或七年。 ”作为Tier 1，纵目开始做自动驾驶时，车规级产品出货已达50万套，有较丰富的研发和量产经验。
第二，在质量过硬的同时， 一定要严格控制成本，才能上量 。
这也是纵目着力进军低速L4场景的原因，因为低速场景不需要太长的制动距离，不用使用动辄数万元的激光雷达等昂贵部件，对于计算平台的处理能力也不会有过高要求。
纵目以视觉的感知方案为基础，搭配低成本毫米波雷达，使用价格较低的高通骁龙820A平台，把AVP的成本控制得很低。 “我们可以把整套系统，控制器加所有传感器做到几千元以内。 ” 纵目副总裁陈超卓告诉「甲子光年」。
第三， 量产还要满足市场需求 。
停车难、取车难，以及城市道路上的拥堵是中国出行领域的特殊痛点。 所以唐锐判断，美国的高速场景可能有一定优势，但在中国，大概率是低速L4自动驾驶先落地。
在这样的思考下，纵目在2016年9月开始开发AVP产品，在2017年11月底率先推出了自己的AVP1.0系统。
回顾纵目如何能获得市场先机，唐锐说：“这是一个思维方式的问题， 当时很多人都想做很炫酷的高速自动驾驶公司，没有严肃地去想，中国市场到底需要什么自动驾驶。 ”
在具体开启AVP的商业打法时， 纵目也保持了“车+AI”的稳健 。
稳首先表现在资本借力上。 由于ADAS产品线已相对成熟，和许多大举融资的自动驾驶公司不同，纵目的做法是用ADAS的造血能力来覆盖研发自动驾驶的部分成本，因而对外部资本的依赖没那么大。
在拓展商业模式上，纵目首先仍是做好供应商的角色，从2018年初开始推动与整车厂的AVP量产订单， 走完了技术交流、SOR （Specification Of Requirements，车厂对供应商的产品规格要求） 、招标、定标、工厂审核的复杂流程 ，最终在年底拿到了一汽的定点信。
这个过程中，纵目花了3年多时间建立的一级供应商角色的优势开始显现，具体表现为与车厂采购部门的良好商业关系，与车厂研究院的多年的技术合作和与SQE（供应商质量工程师）在生产和质量把控上的默契。
同时，自动驾驶技术也让纵目有了跳出“一级供应商”实现产业链位置再升级的机会，即切入分时租赁运营服务。
“我有一个观点，L4级的自动驾驶一定是运营相关的。 ”唐锐说，“ 分时租赁是我们看到的一个大机会，它不仅能让传统的ADAS升级，还能带来新的商业模式。 ”
目前，纵目已经和多家整车厂旗下的分时租赁平台展开了初步接触，共同 探索 AVP在分时租赁模式下的落地方式。
梳理5年的 历史 ，并不高调的纵目有一条从辅助驾驶到自动驾驶的清晰升级路径：
“从整个公司来讲，战略很清楚——我们怎么从低速、AVP这个切口，树立纵目在自动驾驶的领导地位。 这个我们没变过。 ”唐锐告诉「甲子光年」。
在AVP即将量产的前夕，这个市场仍有一些不确定之处。
最大的争议点是技术方案的收敛方向：
目前，在AVP具体怎么做上，存在一个光谱分布，光谱一端是“改车派”、一端是“改车库派”。
纵目是改车派，追求 “车的智能” ，即在不改造地库的情况下，实现AVP。
唐锐认为改车方案有三个好处：
一是能更好地控制成本——改造地库的成本比较高，而且限制了AVP使用的地域范围；
二是纵目本身与车厂有较强的合作关系，而大车厂可以通过量产出货迅速催熟AVP这一商用特性，改造车库则要牵涉与地产商、物业的合作，市场碎片化和区域属性太强，增加了商业落地难度；
三是改造地库的方案对车的智能要求不够高，而通过“改车”来实现AVP，则更接近未来的高速L4自动驾驶场景，符合纵目的长远发展战略。
“如果停车场有通信和车-场协同更好，但如果不改造，车也有足够的智能，就像人能在陌生停车场找到停车位一样。 ”唐锐说。
地平线也属于改车派，在去年11月28日，地平线首次公开测试了其AVP项目，不过地平线目前的方案用的是Velodyne 16线激光雷达（官方售价为3999美元），成本有待进一步降低。
全球最大一级供应商博世则是“改车库派”的代表 ，可以通过对车库的改造，让不同车型实现“自动停车”，车辆本身只需要电子制动、自动换挡、电子助力转向及远程互联等基础功能，不需要任何环境感知功能。
这个方案的优点是对车辆要求低，但目前的成本较高。
在去年博世和戴姆勒于中国联合展示的方案中，他们使用了柱式安装的工业级单线激光雷达。 基于系统冗余的考虑，实际应用中，可能平均每3个车位就要布局25个激光雷达，在成本上尚不现实。
禾多 科技 去年底推出的 Holoparking则处在中间位置 。
用禾多 科技 创始人倪凯的话总结是 “场端、高精地图端、车端”组成的“三端合一”方案 。
这一方案的难点是需要做系统性研发：“我需要把这三端都做研发，面相对铺得比较开，需要很多的技术模块共同来完成。 ”倪凯曾在接受采访时说。
不管是“改车派”还是“改地库派”， 在推进AVP商业落地的过程中，都面临一个共同问题，就是需要整合各方资源，制定一套新的产业链利益分配方式 。 这是因为AVP作为L4自动驾驶的一个应用，脱离了单一硬件模块或者软件功能的概念；AVP技术提供方也不再是单纯的整车厂Tier 1供应商，而是越来越深地卷入了AVP“产品+后服务”的全生命周期。
目前来看，AVP这一场景牵涉的商业角色有6类：AVP自动驾驶技术提供方、整车厂、分时租赁运营方、高精地图图商（自动驾驶技术的实现需要配套的地库高精地图）、充电技术供应商和商业地产/物业公司。
各方有待厘清的问题主要在于两方面。
一是商业模式 ，这涉及最终谁来买单，上游如何分润。
买单方是相对明确的 ——不管是VaaP模式还是TaaS模式，最后的付费者都有C端的司机/乘客；而TaaS模式下，还可以有部分“羊毛出在猪身上”的收入，比如与出行服务结合的营销、广告、保险等业务。
各参与方需要考虑的是最终端的消费者愿意为AVP系统花多少钱？是愿意按次花钱，还是一次付完？
上游的分润模式则有更大的不确定性。 对纵目这样的技术供应商来说，他们可能想终止以往卖产品、卖license的单次收费模式，改为按调用次数收费，并试图切入以AVP为基础的增值服务；图商、物业也需要在新模式中找到合理的分润方式。
二是权责如何分配： 万一车辆在自主泊车过程中出现事故，谁是责任方？保险公司应如何赔付？
“一定是服务的商业模式，”唐锐坚定地看好AVP和分时租赁结合的运营服务，但他也坦言： “具体的利益分配、责任分配现在看还不清楚。”
但这种“模糊”的状态，往往也意味着机会。
对纵目这类 汽车 行业的后起之秀而言，它们有机会通过新一轮变革获得最有利的市场位置。
“整个市场是比较碎片化的，谁都没有完全的话语权， 正是因为这个事比较复杂，所以需要一个核心的技术供应商来挑头。 ”唐锐这样看待现在的局势和纵目可能的位置。
目前，纵目已和部分车厂、图商、商业地产物业等相关角色讨论新的商业规则。
接下来，纵目的远期目标是在实现AVP的基础上，升级到高速L4级自动驾驶。
这家步步为营的公司，制定了一个三步走方案。
第一步是继续和整车厂密切合作，跑通AVP技术量产落地的从0到1。
2018年，纵目已接到了大量国内车企的预研项目，在一汽红旗车型的量产AVP订单后，纵目或将公布更多好消息，包括进入合资车企的供应链。
唐锐自己的判断是， 跑通从0到1的关键是2020年，当装载AVP的车辆到达一年10万台以上后，AVP才算经受了市场检验。
同时， 纵目也已开始布局第二步，用AVP技术提升分时租赁服务商的调度效率 。
“我个人判断，做分时租赁的企业比较适合从1到N复制。 ”唐锐告诉「甲子光年」，这类运营厂商更看重市场推广和铺量，在产品被充分验证前，很难满足他们的商业拓展需求。
所以，纵目的计划是在稍晚的时间——大概2019年下半年开始和分时租赁公司谈具体的落地项目。
在此之前，纵目会在小范围内通过大量测试，跑通AVP与分时租赁结合的各个技术点，再去和大平台做联合运营。
第三步，则是 在未来开始真正进入高速L4级自动驾驶领域 。
在这个过程中，纵目仍会借助自己的Tier 1身份，以ADAS和AVP产品线获得收益，自我造血。
同时，在技术条件更成熟、传感器成本降低、法律法规环境也更完善时，进军高速L4级自动驾驶的“桂冠场景”。
唐锐对“时机”的判断是，真正L4级产品的竞争会发生在未来5到10年间，这是一个足够大的机会，也需要付出足够的耐心。
“真正让自动驾驶exciting（令人兴奋）的东西，一定是service（运营）。 ”唐锐说。
在新的自动驾驶和运营结合的时代里，纵目不会停留在一个传统Tier 1的角色，而是考虑更多可能性——比如通过核心部件切入，深入参与出行方式变革带来的一系列增值服务。
“我们希望是第一个在中国证明L4能真正商业化落地的公司。 ”唐锐是一个不愿过多展露锋芒的人，但这一次，他不吝说纵目就是要当第一。
第一究竟花落谁家，和自动驾驶的发展一样，“欲速则不达”，心急看不了结果。
但率先拿到一汽AVP量产订单，为纵目的豪言增添了底气，这家公司己赢得了一个有利位置。 未来两年，它将对阶段性的胜利发起冲刺。
