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兩年前，四維圖新還在堅持“智駕方案當然需要地圖”。
兩年后，四維圖新卻不太提地圖了。
在大模型時代，這家以高精地圖起家的企業，聊起了和小鵬、理想一樣的目標：全面入局“AI”。
畢竟，光賣圖已經不行了，得靠AI整體解決方案才能活下去，而且還得是“全棧可控”的。
“全棧”是這次發布會最高頻的詞匯之一。從芯片、算法、到高精定位、再到各種方案，四維圖新幾乎把“我們能自己搞定”寫在了臉上。
不想只當車機里的那條路，而想成為轉動方向盤的手，那就不只是換個馬甲這么簡單了。
機遇向前
可能有部分朋友看到“AI”這個名詞時，已經有點兒“過敏”了，這個詞幾乎成為了轉型或升級的口號，響在這個時間點，似乎都有些晚。
市場的選擇也像大家的第一反應一樣，還是得看看實際產品。
四維圖新的入手點，是先判斷AI的走向：
首先是確認AI在生產中的不可替代性，讓汽車不只是移動工具。
四維圖新CEO程鵬認為，AI不應僅僅是功能點綴，而是驅動汽車從“功能載體”進化為“有情感的移動智能體”的核心力量。
“AI的本質是重構產品邏輯，從‘實現功能’到‘提供情緒價值’，這是智能汽車進化的關鍵方向。”
換一句話來說，如果不以這個終極目標去開發產品，未來還是避免不了被淘汰。
其次，是越來越需要重視的安全底線。
安全是一切產品落地的前提。在新能源汽車發展中，安全（事故）問題限制各種技術往前推進，這幾年，國家也推出了相應的國標。
比如“不起火不爆炸”的動力電電池新國標、強烈打擊了PPT期貨文化的智駕新規以及數據跨境文件。
然后是極致性價比。
現在的“性價比”和以前的所說的并不一樣。在過去，產品能力梯度拉的沒有那么大，更低的成本價往往都是帶來多倍的競爭力。
但現在好用的產品越來越多，上限越來越高，就要求產品是在“好用”的基礎上具備價格優勢，可以說汽車行業開始從“價格競爭”轉變為“價值競爭”。
程鵬表示，現在的行業共識是“既要高性價比、又要滿足國家強標、還要符合車主對智能化體驗的超前需求”。
最后是出海加速。
國產車出海量與日俱增，比如2024年奇瑞汽車的出海量就占據了其全年總銷量的近一半。
但國內的產品技術出海方面還是偏空缺。如果要把國產技術或者搭載國內技術的滿血版車輛送出海，面對的挑戰包括技術法規、供應鏈與生態、數據安全以及地緣政策等等。
找到了缺口，接下來就是對應的措施和產品。
四維圖新的第一類產品，其實還是跟老本行有關：位置服務。
一方面，圖商的老本行給了四維圖新合規處理數據的能力。
另一方面，四維圖新與時俱進，基于導航應用和地圖數據推出了一些有趣的服務。
比如你在做旅游攻略時，好不容易選定了心儀打卡點，是不是又要切換APP搜索附近美食，再切換APP想找一找某些店鋪的實拍美食測評？
四維圖新這套導航，就能在中控屏上直接放大建筑，探索這座城市的景點，下面還會像“小黃車”似的掛著對應的打卡或探店視頻，實現“種草拔草”一條龍。
第二類產品是電子芯片。
四維圖新旗下杰發科技的SoC與MCU累計出貨量已經雙雙突破億顆大關，主要以出海為主。
其中AC8015勝在了高集成度、高性價比，AC8025在性能和信息安全等方面更是在出海上具備優勢。
第三類產品是座艙。
除了具備和國內步調一致的“高性價比軟硬一體”的優勢以外，四維圖新拿準了“全球化”這張牌。
這樣一套座艙域控，同硬件平臺能夠兼容全球168個國家，使用上考慮到了多國語言適配、左右舵HMI適配，更關鍵的是具備完整的海外合規體系，出海靠譜。
第四類產品是輔助駕駛，同樣是針對高性價比和出海。
入門版本是基于地平線征程6B芯片的PhiGo Entry行泊一體方案，千價格控制在千元以內，支持泊車，可以升級到高速領航。
然后是三套領航輔助方案，分別是基于地平線征程6E芯片的PhiGo Pro高速領航方案，支持記憶泊車；
基于高通8260P芯片的PhiGo Pro，以行業最低算力實現城區領航；
總算力超過1000TOPS的PhiGo Max，接入端到端大模型，目標實現到L3的跨越。
第五類產品是高精度定位，特點是覆蓋廣、交付快、可靠可控。
這方面業務針對機器人、無人物流、導航、緊急救援等等，對于四維圖新來說是老本行的深耕，業務鏈也很全，覆蓋80多個國家交通信息，而且3-6個月就能交付。
可以發現，雖然四維圖新已經不再多提地圖，但很多產品都是基于地圖，尤其是地圖行業經驗帶來的對法規的高敏感性，給其出海業務帶來了巨大助力。
意義在哪？
當一家企業號稱入局AI，實際能帶來什么呢？
小鵬的AI，是圖靈芯片帶來的國產大算力；理想的AI，是VLA帶來車輛和駕駛員溝通的奇妙體驗。
在四維圖新這樣的供應商上，是軟件改變產品結構和成本的力量。
比如前文中提到的低算力泊車方案，之所以能夠實現這樣的效果，是四維圖新完成了一個構想：
當行車時，這筆算力可以用來導航，當車輛停車時，這筆算力不用導航，那將它打通和泊車控制的連接，用來泊車呢？
類似的想法還有，原先的大陸集團子公司、現已獨立運營的歐摩威，推出了一套毫米波雷達方案：
當行車時，這套毫米波用來勘測遠距離障礙物；
停車時，通過調整帶寬讓這套毫米波雷達去勘測近距離障礙物，這樣就可以通過調節參數來實現用同一套硬件完成行泊功能，不需要額外增加超聲波雷達。
還有一些很有意思的探索，比如四維圖新的芯片正在運用到智能兩輪車上。
相比起汽車，由于兩輪車在戶外的暴露時間更長，風吹日曬，所以兩輪車對于芯片的質量要求反而更高，芯片適配反而更難。
他們甚至還在參與智能摩托車的研發，給一輛摩托車裝上顯示屏和車道保持等輔助駕駛，另外再探索有沒有誕生智能頭盔的可能性，這樣通過“車機盔”的互聯，摩托車手就可以在頭盔上直接看到類似于AR效果的導航了。
這樣的探索，大家期待嗎？
寫在最后
四維圖新的AI轉型代表了部分汽車供應鏈企業在智能化浪潮中的方向選擇。它的“去圖化”只是整條汽車供應鏈AI化的一個剖面。
過去兩年，不少供應商們幾乎同一時間把PPT里的關鍵詞從“規模”換成“模型”，用軟件定義硬件，用算力平權價格。
誰有數據、誰能把算法塞進最便宜的硬件，才能保持傳統硬件的利潤。
也許就像四維圖新CEO程鵬所說：“從單一產品供應商，到智能化整體解決方案提供者，這條路是必然選擇。”
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