誰正在重慶複製第二個賽力斯？

白熱化的中國智能汽車戰場，在2024年底迎來了重磅玩家。

同樣的天才奪目：清華“姚班”出身，2011年就投身創業，打造出中國最早的AI明星獨角獸，受到資本和產業界追捧。

同樣也是AI視覺流派：在自動駕駛火熱應用數年前，他就帶領團隊提出端到端的Transformer多目標追蹤方案，應用在安防、交通、基建等等行業。

去年，他領導的團隊憑着算法積累和AI基礎能力，在自動駕駛一系列學術會議、競賽，以及上車量產進度上一鳴驚人。

他就是曠視科技創始人印奇，他現在有一個新的身份和title——重慶力帆汽車的新掌門人、董事長。

11月11日，力帆科技發佈公告，選舉印奇爲公司第六屆董事會董事長，原董事長、來自吉利體系的老人周宗成卸任。

曠視科技的工商註冊信息也於11月發生變更，法人代表從印奇變成了另一位聯合創始人唐文斌。

而更早之前的7月1日，印奇通過LP身份成立江河順遂，7月2日，力帆科技就發佈了股份變動公告：印奇通過其實際控制的江河順遂受讓了力帆科技共計9億股，對價24.3億元，成爲力帆第二大股東。

印奇的身份也從中國第一代AI創業者轉變成了車企掌門人。

他選擇的力帆集團是坐落重慶的老牌車企之一，1992年成立，旗下有睿藍汽車（吉利汽車與力帆科技合資）、力帆摩托、力帆通機等等品牌。

力帆很早就入局新能源，不過在激烈的競爭中沒能把先機轉化成優勢，一度陷入危機。但2021年力帆走完重整程序，重回正軌經營，開始積極尋找“智能化”下半場的契機。

印奇我們更加熟悉。85後，安徽蕪湖人，2010年本科畢業於清華大學姚期智實驗班，後赴香港中文大學學習。2011年，印奇赴美國哥倫比亞大學攻讀計算機博士學位，在曼哈頓學習期間，與唐文斌和楊沐共同創立了曠視。

計算機視覺技術是曠視科技的殺手鐗，幫助當時沒有AI創業先例可循的團隊成功立足並賺到第一桶金，後逐漸發展成基礎設施、算法、架構、硬件能力齊備的“平臺型”AI公司。

今天從計算機視覺技術的發展和落地趨勢看，曠視科技或印奇以某種方式投身汽車智能化，幾乎是一種必然。只不過真正的消息落地，印奇選擇的時機和路徑多少出人意料。

首先是印奇的確如之前本人所講“AI in physical”了，不過不是2024年更容易被資本認可的具身智能，而是“風口”似乎已經過去的智能汽車。

更意外的是方式：不是普通的供應商，也不是“投身”車企懷抱，而是創始人肉身入主車企，全面負責，史上首例。

如何理解，要從曠視自動駕駛業務的歷史發展說起。

印奇本科時長期在微軟亞洲研究院實習，深入參與人臉識別項目。而曠視創業初期，就是靠當時準確率力壓Facebook的人臉識別算法一戰成名。

後來以這套算法爲核心，曠視發展出了包括人臉識別、OCR文字識別、安防、金融等等方案的Face++平臺。

2020年之前，這種基於CNN算法的視覺識別方案是自動駕駛的主流範式，曠視一直在密切關注跟進，但沒有急於推出產品方案。

曠視的一個基本判斷，是這樣的傳統算法不可能解決高階智能駕駛問題。

因爲CNN本身核心是卷積和池化，更有利於關注二維局部數據之間的相互關聯，但對全局數據中每個語義（目標）之間的相關性學習能力不足，而這樣的能力恰恰是複雜交通博弈場景下必須的。

所以2020年前，視覺數據只是作爲輔助，智能駕駛絕大部分功能依賴毫米波雷達。但毫米波雷達本身存又在侷限：精度有限、缺失物體高度信息，以及最致命的，是對靜止物體感知不佳。

既然RV（雷達+視覺）的傳統算法難以解決高階智能駕駛問題，而自己的優勢又集中在計算機視覺算法，因此曠視一直在等待一個技術層面的突破。

直到2020年，特斯拉首次把BEV算法和結合到Transformer架構下，純視覺路線的一扇窗突然被打開。

2021年，曠視正式成立了智能駕駛業務團隊，緊接着2022年曠視研究院就提出了基於Transformer的多視圖3D目標檢測算法PETR。

去年曠視PETRv2模型爲基礎的方案，還在CVPR 2023面向自動駕駛感知決策系統的挑戰賽中，一舉拿下OpenLane拓撲關係挑戰冠軍。

除了PETR系列大模型，曠視還發布過BEVDepth檢測模型（可對3D目標實現高精度的深度估計），LargeKernel3D（首次證明大卷積覈對3D視覺任務的可行性和必要性），BEVStereo（nuScenes純視覺方案3D目標檢測SOTA）等……都是行業領先級的技術成果。

2023年8月，曠視第一次公開了量產方案，根據傳感器配置、算力大小分爲三個。

曠視智駕方案將“入門版智駕”門檻拉的極高，同時把相同技術指標要求的硬件成本，降到前所未有的低。

而且在2023年8月，曠視的方案可以算是行業內首個明確“低算力、高功能”的。

橫向比較來看，曠視標準版方案，據官方介紹僅需主流英偉達Orin 1/5，甚至1/6的算力（大約40-50TOPS），就能實現高速NOP功能。

相對晚入局的曠視方案，與如今高階智能駕駛落地大趨勢“不謀而合”。實現“極致性價比”的核心原因在於算法、算力，以及工具鏈的積累。

原創算法，主要是兩個實現BEV的算法模型，一個是BEVDepth系列，一個是PETR系列。

如果有些芯片對於Transformer的算子支持不太好可以採用BEVDepth；如果對於Transformer的算子支持非常好，那採用PETR。

算力基礎設施，曠視到目前爲止，已經構建了一萬多張卡的計算集羣，快速迭代能力同樣是大模型實力的基礎。

另一方面，爲了降本，曠視還把適配各種定位車型的智能駕駛系統，都採用統一的BEV算法框架，做到算法平臺化、硬件平臺化，這樣一來主機廠各個車型的量產速度將大大加快，質量更好的同時，成本也將大幅降低。

所以曠視、印奇入局智能車，其實是技術上有積累，方案上很成熟。

而在2024年印奇“AI in physical， but智能車”，也可謂天時地利人和。

首先是天時，曠視視覺爲主的技術落地現在有了最好產業鏈的支持，特別是相對於剛剛起步、軟硬件方案尚不明確的具身智能來說。

另外，國內高階智駕滲透率仍然很低。開源證券在研報中給出的數據是今年年底接近5%左右，但滲透速度是在不斷加快的，2025年會有100%的增長率。

這說明儘管智能汽車在VC眼中“風口”不再，但在產業視角下才剛剛起勢，並且蛋糕依然很大。

其次是人和。曠視的技術實力和價值，在汽車智能化浪潮中兌現的潛力前景很大。

最後是地利。重慶在智能車浪潮中的積極佈局推動，本身汽車又有雄厚的汽車產業鏈積累。最重要的是在各種難以複製的歷史條件下，力帆汽車具備了獨一無二的特性。

“入主”一家車企不是做好智駕供應商的必要條件，也不是做好“軟硬結合”的必要條件，那麼還能怎麼理解印奇的選擇？

當然有競爭的因素。曠視的技術實力亟需兌現，尤其是在智駕競速淘汰中，需要高階功能落地的旗艦產品，爲後續競爭打造一個樣板間。

印奇執掌力帆，自然而然旗下的車型或者今後的可能的新車型、新品牌都會將曠視智駕方案作爲第一選擇。

商業競標、團隊對接磨合、平臺軟硬件適配的成本，相比傳統主機廠和供應商的模式大大降低。

更重要的，力帆汽車本身是自動駕駛落地最好的“價值窪地”。

因爲它同時具備這樣幾個條件：

智能汽車這條賽道上，力帆的“早”、曠視的“晚”是這對組合被質疑的理由，並且都合情合理，但背後獨一無二的機遇、難得的多贏局面也容易被忽視。

“曠視+力帆”模式，和重慶另一對已經創造奇蹟的組合“華爲+賽力斯”有太多相似性：

車企解鎖智能入場券，帶頭的還是業內頂尖AI團隊，從谷底一飛沖天，走完很多傳統主機廠幾年都走不通的轉型路。

這個組合中的智能車技術供應方，則用絕對領先的技術體驗，打透一家車企一個車型，然後逐漸形成安卓效應。

所以印奇看似意外的選擇，其實是在最合適的時間點，把握住了其他玩家長期忽視的稀缺機遇，給曠視技術和天才們找到了最好的落地渠道和舞臺，這是以往常規智駕供應商難以實現的。

至於重慶市，依舊是贏麻的狀態，而且遠超汽車產業本身的範圍：

曠視的技術+重慶的場景、產業+吉利的平臺，其實已經串聯起一條完整的Robotaxi、機器人產業鏈。

汽車的新能源時代合肥是最大贏家，智能化時代，重慶已經遙遙領先了。