上一个5年谈“量产”，下一个5年谈“规模化”和“新技术突围”。
5月6日，maxieye创始人&ceo周圣砚先生在 盖世·自动驾驶与人机共驾云论坛 的主题演讲中，拆解了这样一个话题。
我们用尽量精炼的总结，与大家做一期分享回顾。
如今，我们处在智能驾驶的下一个五年伊始，将迈向高阶自动驾驶并实现智能驾驶迭代途中的次递规模化，寻求更具挑战性的向上突围。
无论是升维亦或降维，规模化l2都是智能驾驶向上突围的重要支点，我们力争将l2作为智能驾驶规模化的流量入口。
1.技术层面
智能驾驶突破l2，迈向l3、l4时代，系统需要能够处理大幅增长的数据量。两个核心要素——算法和算力之间是深度耦合又互相制约的关系，两者在动态中交替迭代。当前l2的规模化应用，为算法和算力的匹配应用提供了验证舞台和迭代基础。
2.数据层面
我国有全球最丰富的交通场景，智能驾驶系统的“进化”需要从真实路况数据出发，需要建立丰富和全面的场景数据库。如果说数据是智能驾驶的珍贵原油，那么当下技术较为成熟的，可以面向千家万户的l2，则是智能驾驶的“广阔油田”。
3.客户&用户层面
任何一项技术创新，要真正产生推动世界文明和历史性变革的影响，必须从少数人可享，到真正惠及广大民众。技术改变出行，客户&用户需要成熟的技术产品和切实的使用感受，l2是智能驾驶走进千家万户的开始。
同时，maxieye从商用车和乘用车的不同需求出发，提出差异化智能驾驶系统性能评价体系：
商用车作为生产资料，更为注重投入产出比，需要产品在安全、性能和成本之间有非常极致的平衡。为驾驶员提升驾驶安全，缓解驾驶疲劳；为物流企业降低运营成本，提升运输效率。
乘用车作为生活资料，直接面向c端用户，其智能驾驶功能在安全的基础上，需要在场景体验流畅度以及智慧化定制方面有更优秀的表现。
作为一家智能驾驶核心技术全栈服务商，maxieye打破了传统产业链格局下感知与规控各自为政的技术壁垒，从全栈的角度理解创新和当前技术边界。
基于全栈技术能力，在充分考虑商乘细分市场的差异化需求前提下，maxieye制定了双擎驱动的业务战略，以跨越商乘的平台化产品为不同用户群体带来定制化的智能驾驶凯时k66会员登录的解决方案。
除此之外，周圣砚先生提到：全局bev将驱动maxieye下一轮的增长点。
在l0-l2级adas产品中，maxieye基于现阶段自研的图像deep learning，实现了从实时感知到感知预测的巨大跨越，由此搭建了4d视觉感知系统，实现行业领先的测距测速。
从驱动l2规模化到引爆l3的进程中，maxieye将通过bev(birds eye views)架构，实现产品性能的进一步飞跃，率先赋能产业的下一轮增长。
全局bev架构的搭建，会帮助maxipilot提升对车身周围整个环境的探测感知能力，进一步解决现存的感知痛点、难点。周圣砚先生在演讲中透露道，搭载maxieye基于bev技术架构的乘用车将于今年实现量产。
