伴随着消费升级和新能源竞争进入智能化下半场，用户对汽车产品智能化的需求不断上升智能驾驶作为汽车智能化的核心领域，正逐渐走向更高层次的应用
据亿欧智库统计，从2022年开始，长城，吉利等自主品牌主机厂逐渐开始推出高级辅助驾驶方案，作为新车型的核心卖点。
在这个过程中，很多智能驾驶供应商希望通过功能性的量产应用，摆脱缺乏量产经验和工程落地能力的标签。
落地，易用的量产解决方案逐渐成为国内智能驾驶企业的一致追求。
智能驾驶的四大挑战
在智能驾驶功能的进化迭代过程中，供应商需要通过量产来验证技术进步和商业化能力。
目前，智能驾驶仍然受到技术，供应链，政策等困难和挑战的限制，比如日益明显的大计算能力需求，数据的合理合规使用等，这需要全行业共同努力来解决
在11月10日的福瑞泰克品牌日上，福瑞泰克创始人张林指出，智能驾驶行业存在四大挑战和趋势。
在域控制器方面，他认为一味追求大计算能力并不是实现高水平智能驾驶的唯一途径，保证安全是一个很大的挑战要实现高阶智能驾驶，我们需要更加关注与场景和客户体验强相关的功能和性能，用相对较小的计算能力实现相同的智能驾驶功能和性能张林说
在传感器方面，张林认为，与其他传感器相比，激光雷达成本高，鲁棒性差，易受雨雪沙尘等因素影响它的可靠性和耐用性需要时间来验证同时，视觉感知和毫米波感知能力也没有得到充分挖掘
就智能驾驶算法而言，Lidar算法系统性差激光雷达传感器的可靠性挑战仍然没有解决，并且很容易被损坏况且激光雷达算法暂时无法应对遮挡，恶劣天气等情况，所以经常面临失败目前主流的激光雷达融合算法解耦性差一旦激光雷达失效，整个融合算法就会失效
张林认为，BEV和变压器技术的应用将成为一种趋势。
此外，在数据闭环方面，获取和使用真实的量产路测数据，以及在数据闭环的完整链路中以安全合规的方式进行数据处理都存在挑战。
目前智能驾驶行业很多概念如L2+，L2.5，L2.9都是源自L2智能驾驶的标准，这主要是因为消费者需求和智能驾驶技术法规发展不同步这也需要开发者和消费者之间不断的磨合，通过系统迭代，通过数据收集和反馈，不断提高智能驾驶的安全性
智能驾驶功能的量产应用已经成为车企差异化，智能化发展的核心，也是供应商实现数据闭环，以数据驱动技术迭代的有效路径。
在产业合作过程中，智能驾驶供应商逐步探索数据安全解决方案，构建标准化数据闭环体系。
例如，富瑞特装联合国家超算中心，增加数据处理能力，构建产品级解决方案，并在与OEM厂商的合作过程中，共同探索数据安全和隐私保护的解决方案。
数据积累，场景验证，算法迭代，软硬件适应性是智能驾驶供应商技术能力验证的重点发展领域在此基础上构建的产品稳定性，产品性价比，服务质量，车辆适应性将直接影响商业化
在智能驾驶产业的发展过程中，量产应用是不可避免的关键环节厂商也会更倾向于选择有量产经验的供应商
率先量产的智能驾驶公司会越来越快。
智能驾驶供应商的新模式
智能驾驶是针对特定场景的解决方案和产品，对工程服务和场景匹配的本地化要求很高因此，智能驾驶功能的量产为更接近中国市场的本土供应商带来了弯道超车的机会
伴随着智能电动汽车的发展，汽车产业链从传统的链式结构向更加灵活的网络结构转变在这样的生态系统中，智能驾驶供应商通过技术整合和合作方案多样化，实现自身价值最大化，实现协同发展
日前，福瑞泰克在品牌日发布ODIN智能驾驶数字化基地，涵盖自研域控硬件，自研传感器，智能驾驶算法，数据闭环系统四大核心领域。
奥丁智能驾驶数字化智能基地，利用富瑞特科软硬协同，软硬一体的技术平台，构建全栈，全周期可持续平台，助力车企智能化转型。
富瑞特科在每一个技术引擎中都部署了相应的产品或解决方案，通过积木式模块化服务，不断与客户和合作伙伴融合，支持智能驾驶技术的迭代和优化。
欧洲智库表示，目前的智能驾驶全栈解决方案提供商主要是通过构建标准化的解决方案，平台技术，整合软硬件协同能力等方式向量产演进。
富瑞特装首席技术官沈俊强也表示:下一代软硬协同技术是车企智能化转型和量产高水平智能驾驶的重中之重。
在战略规划上，富瑞特装目标是2021—2022年成为国内领先的智能驾驶企业，2023—2024年实现中国市场全面领先，2025年成为全球智能驾驶领导者。
从Freitech的规划中，可以窥见智能驾驶供应商在中国的野心。
当然，面对智能驾驶的核心技术，主机厂在与供应商合作的过程中，往往会对集成打包的智能驾驶解决方案有很多顾虑。
现在，拥有全栈能力的智能驾驶供应商，如富瑞特科，也会对其解决方案进行整合或拆分，以满足OEM客户的不同需求。
在智能驾驶逐渐走向更高水平的过程中，拥有先进技术和场景落地能力以及灵活合作解决方案的供应商将更受欢迎。
其中，作为高级智能驾驶最重要的功能之一，泊车停车一体化逐渐成为中国本土供应商变道超车的标签之一。
泊位集成进入量产爆发期。
2021年，综合停车泊位轨道逐渐火热福瑞泰克，德赛四维，武动科技，魔视智能，MAXIEYE等十余家中国供应商推出停车靠泊一体化解决方案，陆续拿到预装定点和量产定点
据亿欧汽车统计，至少有12家智能驾驶公司发布了支持NOA和停车的智能驾驶方案，今明两年陆续落地。
2022年，在整车E/E架构升级，域控产品优化，大计算力芯片迭代的背景下，停车停车一体化大规模量产迎来元年。
福瑞泰克基于ODIN base的NOA高级智能驾驶导航系统产品域控制器在今年下半年实现了首次量产。
其ODIN系列产品ADC20，传感器深度复用，计算资源共享，通过6V5R+HDmap的配置，可以提供高速NOA，HPA内存泊车，阴影模式等功能。
由于停车是低速场景，对域控的处理能力和驾驶安全要求相对较低，市场意识到停车是一个可以更快普及和落地的智能驾驶场景。
越来越多的主机厂和供应商开始重视自动泊车，记忆泊车和自主泊车。
对于主机厂而言，停车与泊车一体化可以更高效地实现智能驾驶系统的登车，也顺应了整车智能化集成研发的趋势。
登上集成域控制器可以帮助主机厂实现软硬件的解耦，大大提高开发效率停车传感器的共享还可以降低主机厂硬件方案的成本，提高效率
同时，消费者对更高阶智能驾驶功能的体验需求也刺激了停车与导航一体化的发展。
停车一体化的到来，进一步拉近了全场景智能驾驶与C端消费者的距离伴随着中国智能驾驶相关法律法规的出台，汽车行业标准工具的完善，智能驾驶技术的发展，中国智能电动汽车市场将继续高速发展
L2+和L2+的高级辅助驾驶功能正在加速上车智能驾驶相关企业正在不断推进智能驾驶的量产进程，以更快的步伐迎接更高层次智能驾驶的到来
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智能驾驶作为智能电动驾驶时代最关键的领域之一，给社会带来了巨大的价值和想象空间，吸引了众多顶尖人才加入其中。
但也有人因为壁垒多，开发周期长，对高水平的智能驾驶不抱太高期望。
吸取惨痛的经验教训，智能驾驶企业逐渐摆脱浮夸，瞄准真实的用户需求，研发具有可用性和量产潜力的智能驾驶解决方案，一步步推动高水平的自动驾驶走向现实。
中国智能驾驶供应商正在为智能新能源汽车的下半场做出贡献。
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