智行者创始人张德兆说自己并不担心百度的威胁，因为，在跟整车厂进行深度合作的过程中，他们就可以建立起对竞争壁垒。“在汽车行业，技术、算法只占到系统产品层面三分之一的的因素 ，三分之二以上是汽车行业本身的壁垒，如系统集成的能力、测试的能力;而这些能力，百度这样的巨头不一定就比我们创业公司强。互联网巨头并不是靠实力雄厚就可以干掉别人，BAT那么牛，为什么干不掉海康威视?这就是行业壁垒的力量。“
张德兆的这番话，是不是让那些为整车厂做“乙方”的无人驾驶创业公司都扬眉吐气了?
C.算法+芯片 代表公司：地平线
地平线的方案则更进了一步，它不仅提供算法，而且还自己做芯片。
余凯曾经是百度无人驾驶事业部的创始人，还在百度的时候，他就意识到，无人驾驶的某些核心算法，要跟专用的处理器(芯片)匹配，才能达到最好的效果，碍于当时百度并没有要开发芯片的打算，于是，余凯就离职创业了。自2015年7月创办地平线之时，余凯就坚定地走“软硬件一体化”的道路。
地平线开发的专用芯片BPU(命名为“盘古”)，成本只有几十美金，与英伟达的GPU(几千到上万美金)相比，便宜了N个数量级。更值注意的是，通过算法和芯片的匹配，地平线的计算平台实现了低功耗——英伟达的GPU计算平台功耗是20 W—300 W，谷歌用的英特尔FPGA的功耗为30W—200W,而地平线BPU的功耗目标则是 0.5 W—5 W。
余凯说：“到今天为止，无论是百度(英伟达GPU)还是 谷歌(FPGA) 的无人驾驶汽车，每开两个小时就要停下来散热，因为里面热得受不了。冬天完全不需要开空调暖风。”可见，仅功耗一项，地平线就PK掉了谷歌、百度、英伟达三大巨头。
此外，通过“嵌入式人工智能“方案，实现本地计算，即可以在不联网的情况下做实时的环境感知、人机交互以及决策控制(本地计算)，提高信息处理速度，也是地平线的一大优势。
举个例子，也许更能清晰地说明这种“本地计算”的好处。比如，车辆在行驶过程中遇到像儿童横穿马路这种突发情况，汽车若采用将数据上传到云端计算处理，并最终将决策信息传给车辆的方式，很可能就会耽误时机。而如果车辆行驶在隧道这种信号不好的地方，很可能就会导致危险的发生。而本地计算的最大好处就是摆脱对云端计算的依赖，使车辆不至于在“断网”的情况下就“不知所措” 。
细数全球范围内的无人驾驶公司，Mobieye跟地平线的相似度最高：视觉方案为主，软硬一体化，本地计算。但余凯认为，地平线的方案更适合中国的道路场景。“Mobileye的车尾检测做得很好，但车辆的侧面检测效果就并没有那么理想，这是因为欧美的高速路况大家很少变道。地平线在国内与一些保有自主车辆的公司，今年有50辆车载华东地区和重庆路测，而路测得到的数据，让我们看到了车辆侧面检测、行人检测这些中国特有的问题，并做了针对性的算法优化。“
在国内，跟地平线模式最类似的是成立于2013年的Minieye。自成立之初，创始人刘国请就说要打造“中国的Mobileye”，无论是以视觉算法为主的ADAS，还是自主开发芯片，Minieye处处对标Mobileye。
去年12月份，MINIEYE曾公布了旗下产品与Mobileye的对比评测结果，宣布产品能力达到后者的95%以上。对一些“中国特色”的异型车(渣土车、改装车等)的检测准确率要优于Mobileye。
此外，跟地平线一样，Minieye也不做L4，而是先从ADAS切入，快速迭代技术。
2. 自己造车 代表：驭势
驭势科技在创业之初曾宣布前十年的定位是“技术供应商”，今年上半年在广州白云机场和杭州来福士广场亮相的低速无人摆渡车，也是跟车厂合作的。但到了7月初，驭势“突然”宣布它要在浙江嘉善建厂造车了!
无人驾驶初创公司自己造车，在全球范围内，Zoox是典范，在国内，驭势是第一家。留给外界的疑惑是，特定场景下的低速无人车的市场规模有多大，一个初创公司突然切入这么重的模式，可行吗?
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