2022年，在智能驾驶产业快速发展进程中，智能汽车“行泊一体”火爆出圈。工信部数据显示，2022年L2级搭载高级辅助驾驶系统（ADAS）的乘用车新车渗透率已达34.5%。在智能驾驶市场快速崛起的当下，L2+智能驾驶技术日益普及，消费者对更高阶智能驾驶功能的需求也随之增长。全球有近30家智能驾驶供应商推出了行泊一体产品方案，兼容市场现有主流域控制器计算平台的行泊一体化技术解决方案引得数十家主机厂争相布局且部分落地量产。

进入2023年，“降本增效”成为整个汽车行业的主旋律，如何真正满足主机厂的迫切需求，如何以低成本高性能实现高阶智能驾驶功能的落地成为了当务之急。每家从事行泊一体的厂商必须面对的现实是，不仅要让项目落地，还要经历量产爬坡的检验。

对于主机厂来说，以往，行车、泊车功能属于不同部门的业务，需要对接不同的供应商分别开发。这种分离的开发模式难以实现传感器硬件的复用，开发成本也比较高，特别是对于中低端车型，要实现自动变道、上下匝道、记忆泊车、代客泊车等高阶智能驾驶功能难度比较大。

所谓行泊一体是将行车和泊车两个功能融会贯通，即将智能驾驶与自动泊车功能集成在一个域控制器上，实现智驾系统的集成整合和计算资源的高度共享，而SoC将作为算力基石发挥着重要的作用。

事实上，此前的双SoC方案也可以实现行泊一体，但成本较高，而以单SoC芯片配置将两个SoC的功能合二为一，即可解决上述问题，因此已成为更受业内青睐的选择。这样的方案具备硬件成本低、软件配置灵活、功能迭代开发效率高的特点。

当前，智能驾驶还面临一些痛点问题。首先，技术成熟度与安全性是智能驾驶技术面临的最大问题，一些边缘场景（corner case）很难解决，比如前方突然有人横穿马路、临时道路施工等。这些问题需要用人工智能（AI）技术将感知数据融合与处理、决策结合起来，从而增加智能驾驶的可靠性和安全性。

而且，智能驾驶是一个复杂而庞大的系统工程，涉及很多子系统，每个子系统的任何短板都会产生安全性问题。行泊一体方案恰恰可以在感知融合、数据利用率和成本方面为系统带来很大改观，不仅可以省去重叠的硬件，节省成本，还能实现更高的性能。

归纳起来，行之有效的行泊一体方案需要具备以下一些优势：

在硬件层面，行泊一体化方案可节省泊车域控制器的物料成本，共享多传感器感知能力；软件层面，通过采用通用的障碍物检测模型、视觉定位模块和规划控制模块，可降低软件复杂度，提升计算资源利用效率。

在功能方面，行泊一体全栈量产解决方案将加速打通和落地高速-城市-泊车全驾驶场景应用。行泊一体方案共用传感器，有助于性能提升。一旦泊车功能升级到AVP或HPA，还可以利用行车系统的传感器进行感知补充，增强系统的安全性，如AVP亟待解决的紧急避障问题，仅依靠环视摄像头和超声波雷达感知还不够，需要使用行车摄像头、毫米波雷达，甚至激光雷达提前识别一些远距离或微小物体。同样，行车中的某些场景也可以利用低速泊车传感器数据辅助支持。

在提升性能的同时降低成本也是主机厂关注的焦点。行泊一体方案可以将先进功能下沉到中低端车型，使市场放量。对主机厂而言，行泊一体方案基于整车电子电气架构从分布式向集中式的转化，只需要一套硬件设备（行车和泊车传感器与域控制器共用）即可实现行车与泊车功能，成本降低显而易见。

在产品开发迭代方面，行泊一体将两套系统合二为一，软件配置更加灵活，开发效率明显提高，大大降低研发成本，同时缩短开发周期。而原来分离的行车和泊车方案大多沿用传统分布式架构，受存储、硬件接口及算力限制，基本上不支持OTA功能。行泊一体域控制器大都配备百兆甚至千兆以太网接口，且有更多算力支持高级算法模型的部署，因此能够更好地支持OTA升级，功能迭代更加方便。

总之，在汽车电子电气架构由分布式向域控发展的阶段，将智能驾驶与自动泊车功能集成在一个域控制器上，实现智驾系统的集成和计算资源的高度共享，在提高用户智驾体验的同时，也有助于主机厂降本增效，大幅提高产品开发效率。

伴随智能驾驶量产进入深水区，行泊一体技术的应用已成为智能驾驶的理想量产形态。行业研究表明，由于硬件成本的降低和软件方案的丰富，行泊一体技术正逐渐从高端车型扩大到中端和经济车型。

目前，行泊一体上车的车型主要有小鹏P7/P5、理想L9、坦克500、智己L7、荣威RX5、宝骏e300/Plus、吉利星越L、燃油车江淮思皓QX NOP版等。可以看出，接下来几年，行泊一体将是L2到L2++级别量产车搭载的重点方案。

特别是一些中低端车型，主机厂十分看重供应商的成本管控，行泊一体技术的出现，可以在很大程度上满足主机厂降本增效的需求。因此，行泊一体方案上车的车型越来越多，正在成为市场的主流。不过，当前各种行泊一体方案的竞争比较激烈，方案也是良莠不齐。Tier1们只有快速了解主机厂需求，提供能够实现差异化竞争优势的行泊一体方案，才能让自己的产品为主机厂所接受。

作为贴近主机厂，致力于帮助其打造产品优势的Tier1，香港335图库图纸大全（简称“几何伙伴G-PAL”）自2018年末成立以来，专注于研发自动驾驶L2-L4阶段基于机器感知和深度学习的软硬件集成系统和总体解决方案，并快速响应市场需求，拿出了满足客户需要的更优体验、更具性价比的行泊一体方案——G-PAL 1.0行泊一体智能驾驶解决方案。

2023年7月，这一方案在世界人工智能大会上首次亮相，基于在技术上取得的诸多前瞻性突破，公司成功入围了SAIL奖Top10，摘得“SAIL之星”，同时，该方案也入选了浦东人工智能十大创新技术。2023年9月，这一方案在SAE 2023汽车智能与网联技术国际学术会议上荣获“中国智能网联汽车创新技术”奖，再次引发业内广泛关注。

该方案是一款全天候、高可靠、低成本、满足车规级标准设计的轻量级行泊一体产品，在业界首次采用了4D毫米波成像前雷达，并将前视摄像头升级为8MP模组，实现雷视双模态异构信息的深度融合，为智能驾驶提供高鲁棒性和稳定性的行泊一体解决方案。

其实，几何伙伴的雷视融合是4D毫米波成像雷达与视觉的融合，这与传统的雷视融合有很大的区别。传统毫米波雷达因缺少高低维度信息，导致其不具备静态障碍物的识别能力，在诸如AEB等高安全、高可靠ADAS功能中，感知系统尤其是视觉感知实现难度大。相对而言，几何伙伴的雷视融合，充分发挥了4D毫米波成像雷达的优势，能够实现对于静态障碍物的精准识别，再与视觉进行深度融合，有效增强各种工况下的安全冗余，从而打造更优的全天时、全天候、低成本、易量产的感知系统。

基于以上配置，该方案能实现L2.5+级智能驾驶，行车方面提供ACC、AEB、FCW、LKA、ELKA、LDW、FCTA/B、BSD、LCA、RCTA/B、DOW、TJA、ICA、HWA等辅助驾驶功能；泊车方面提供AVM、 APA、RPA、TBA等辅助泊车功能，为L2.5+级智能驾驶实现更广阔ODD运行范围和驾乘体验提供了可靠路径。

来看几个场景，一是静止车辆识别与“鬼探头”识别：能够准确识别本车道前的故障/静止车辆，更精准识别行人/非机动车“鬼探头”，提前为AEB留出更多的决策制动空间，提升AEB性能，提高行车安全性。

▲静止车辆识别与“鬼探头”识别

▲高低维度障碍物识别

▲基于4D毫米波成像雷达点云实现室内外场景下的SLAM

除了基于4D毫米波成像雷达与视觉的融合优势外，几何伙伴还具备独特的数据驱动优势。在本方案中，公司构建了高效智能化数据闭环系统，打通了数据采集、数据上传、数据清洗、数据挖掘、数据标注、模型训练、模型验证、模型部署的闭环链路，具体特色包括：

（1）自动化标注：采用多帧时序处理大模型框架及基于资源感知和需求驱动的模型分布式训练方法，可快速对采集数据进行3D场景目标的精准自动化标注。

（2）全天时全天候数据积累：涵盖高速高架、城区道路、晴雨天等多种工况和天候下的数据；

（3）雷视融合数据库构建：4D毫米波成像雷达点云图像+视觉图像标注数据库的构建，弥补了当前行业内缺乏此类专业级数据库的不足，具备了数据开源并服务于全行业的条件。

▲几何伙伴数据处理闭环流程

降本、增效是主机厂一直以来不懈的追求。高性能、低成本将有助于主机厂实现降本，同时为用户的智驾体验增效。而行泊一体更是普及智能驾驶应用，使ADAS向未来更高阶自动驾驶进阶的关键。几何伙伴产品总监周明宇认为：“2023年，在整个汽车行业降本增效驱动下，以单SoC芯片配置为主的轻量级行泊一体方案正成为智能驾驶赛道众多玩家更加青睐的选择。”几何伙伴行泊一体方案将面临更广阔的市场前景。

“虽有智慧，不如乘势；虽有镃基，不如待时”。几何伙伴把握趋势，抓住机遇，成功探索出一条多模态异构信息融合、全天候全天时、低成本易量产的技术路线，已得到了上汽、一汽、江淮、蔚来、小米、集度等众多主机厂以及博世等汽车零部件巨头的肯定与支持，并已开始规模量产交付。

随着公司车规级智能制造基地的正式落成，几何伙伴已具备年产量百万级规模的产品交付能力，今年下半年大规模、快节奏的量产交付已经开启。

未来，在用户需求与汽车智能化的驱动下，伴随行泊一体智能驾驶解决方案商业化的日臻成熟，几何伙伴将顺势而为，利用自身技术优势不断迭代产品，围绕行业需求提供更具性价比与更优用户体验的智能驾驶解决方案。