如果说自动驾驶的上半场大家都在拼技术、拼融资，那么到了下半场，量产则是衡量一家自动驾驶企业能力的根本。
2018年成立于西子湖畔杭州的宏景智驾，用三年时间就做到了量产项目落地，在2021年中国品牌L2+ADAS市场占有率达27.2%，位居全国第一。
目前，宏景智驾已经与理想、上汽、长城、比亚迪、合众、江淮、奇瑞等合作多款智能驾驶车型，2022-2023年量产订单超79万辆。
一系列成绩背后，宏景智驾不仅拥有全系列、车规级、模块化、可升级的硬件产品，覆盖了从L1、L2、L2+到L3/L4的域控制器，还有全栈自研软件算法的匹配，加之完整的系统集成能力，“软件+硬件+系统”构成了宏景智驾独特的竞争力。
近日，宏景智驾联合创始人兼软件算法VP董健在媒体沟通会上对外分享了软件算法栈的最新动态，我们也得以一窥宏景智驾的自动驾驶软实力。
四代产品，明年量产城市导航辅助驾驶
像很多自动驾驶初创企业一样，宏景智驾最初也是从L4起步，后来将L4的能力“降维”到L2-L4各阶段。
宏景智驾的智驾产品涵盖HyperPilot Base、HyperPilot 2.0、HyperPilot 2.5、HyperPilot 3.0多个版本，可逐渐实现高速公路智慧领航（NOP-H）、记忆泊车（HPP）以及城市智慧领航（NOP-C）等高阶行车和泊车功能。
HyperPilot Base（HP 1.0）是宏景智驾的第一代量产产品，基于地平线J2、J3芯片开发，该产品已经在2021年10月份实现量产。
HyperPilot 2.0去年在广州车展首发，基于地平线J2芯片和德州仪器TDA2芯片打造，具备高速智能领航功能（NOP-H），支持高度点到点自动导航，支持自动上下匝道、全自动变道、自动跟车、自动车道保持、打车避让、加塞避让、插空变道和十字路口跟车通行等功能，预计今年年底交付量产。
HyperPilot 2.5基于3颗地平线J3芯片开发，在功能上相较于2.0版本在高速领航辅助驾驶方面实现了增强，该产品已经在7月份量产交付，后续还会有国内两家头部车企的5款车型量产。
HyperPilot 2.5不仅面向乘用车，还面向商用车（重卡）。据介绍，装备NOP-H功能的重卡车队可提供点到点的自动驾驶物流服务，自动驾驶比率可以达到96.3%，节油率可达3-5%，目前已服务安能、顺丰、中储等物流企业。
HyperPilot3.0将于明年量产，该产品可实现城市导航辅助驾驶功能，支持的算力在200+TOPS，宏景智驾正在与主机厂和芯片供应商探讨具体的方案。
董健表示，宏景智驾选择芯片合作方，一是从软件算法层面和功能层面，包括各方面的芯片配置是否能满足要求，另外商务上的合作因素也是很重要的点。
全栈自研软件算法，未来三年投入10亿
宏景智驾可提供L2-L4全栈自动驾驶软件算法能力的系统级解决方案，包括硬件、软件、中间件、应用层软件算法（2D/3D感知融合、建图定位、预测决策、规划控制等），功能覆盖行车、泊车、乘用车、商用车。
针对乘用车和商用车自动驾驶软件复用率的问题，董健向车云菌表示，二者前端的感知大部分是一样的，从决策开始到规划控制会有一些区别。卡车会更细，因为它要做一些速度规划和节能预测，所以会在速度层面做得更细致一些。
宏景智驾的HyperOS 中间件具备通用性、易用性、复用性、安全性、稳定性五大特性，可在满足信息安全与功能安全要求的前提下，高效适配应用层软件与工具链产品，并进一步降低开发成本，提升开发效率。
HyperDevTools 开发工具链可以通过一整套自动与半自动组件实现从数据采集、切片、存储、后处理到生命周期管理的完整数据闭环，并且支持直观的数据显示、简洁的人机交互界面、可视化的底层通信诊断与数据分析，极大提高研发人员的工作效率。
此外，HyperDevTools 完整的场景库分类与标签体系，能够支持前后端软件的大规模回归分析与真值标注、测评、算法训练，可以帮助持续提升场景库的丰富程度，推动产品不断进化。
“宏景智驾坚持走渐进式路线，量产是智驾产品质量落地最硬核的评价指标，也是确保高阶产品稳固落地的基础和数据支撑。”董健表示，自动驾驶越是往高阶走，数据平台的作用就越核心。
宏景智驾所有量产及研发项目均采用数据埋点回传，通过测试车和量产车分别回传全量数据及埋点触发数据。基于量产车的海量数据，宏景智驾持续迭代优化算法模型，训练出了完善的数据平台 HyperDataInfra。
越来越多的量产项目支撑宏景智驾不断丰富的各种场景的数据，经过数据平台的加工与处理，海量的信息才能够更高效精准地服务于产品研发升级和算法迭代，最终形成「量产-数据-算法」的三角飞轮加速模式。
截至目前，宏景智驾拥有上海、合肥两个软件研发中心，软件算法团队规模超过 200 人，取得了多项发明专利和软件著作。董健透露，未来三年，宏景智驾将在软件上累计投入10亿元，软件算法团队从200人扩招到300人。
