凤凰网汽车

作者 | 迩言

编辑 | Juice

自动驾驶利好政策密集出台，落地近在眼前了？

可能并没有那么快，虽然在智能驾驶布局更早的先发企业都在疯狂推进城市NOA进程，但真正实现L3还需要些时间。

原因在于，城市NOA也需要大量数据的积累才能最终将完全的无人驾驶带到现实中来，但实地采集数据时效慢、成本高、安全性难以保障、场景覆盖度有限，因此大约90%以上的数据都要靠仿真来实现。

面临着海量场景的Corner case，当下仿真市场会出现数据不全面、失真、同质化、成本高等问题，导致自动驾驶的规控、决策很难完全实现类人，这些没有解决，对于权责划分更明显的L3自然落地受阻。

现阶段，新锐智驾Tier2玩家昇启科技提出了新的解题思路，即打造多智能体交互建模能力，通过海量里程压力测试，确保生成数据不重复性，并收获了传统国企、自动驾驶头部Tier1、新势力企业等多类客户。

那么昇启科技到底是怎样一家公司，为何能够获得这些客户的青睐，又是如何塑造自身竞争优势的呢？

就在最近，车东西奔赴昇启科技北京总部，与其CEO孙琪进行了一次深入的交流，还原出了这家公司的成长脉络和未来发展规划。

一、智驾仿真亟需国产化替代 高阶智驾技术需求扩大

最近一个周五的下午，车东西来到了位于北京中关村的昇启科技的总部见到了孙琪。

他早年曾在法国中央理工大学求学，获得通用工程师和博士学位，并获得了清华大学博士后履历，亲自操刀清华大学科研成果转化项目，并于2022年创立北京昇启科技有限公司。

在创业之初，昇启科技选择了智能驾驶工业软件研发赛道。孙琪向车东西阐述了原因：“我国的汽车工业面临缺芯少魂的问题，芯是芯片，魂指的就是工业软件，这一赛道几乎全部是国外供应商。”

此前，汽车工业软件一度面临着“卡脖子”难题。

智驾仿真市场参与者呈现多元化，包括传统仿真公司、初创仿真公司、互联网科技公司、自动驾驶厂商和高校、科研机构这五类主要玩家。

其中，传统仿真玩家以美国、德国企业为主，初创仿真公司以美国、中国为主，而微软、腾讯、华为、百度统一属于大型科技公司，Waymo、Cruise、AutoX等自动驾驶厂商和一些国外高校、科研机构也布局一些仿真业务。

不同国家参与者都会呈现不同的特性，具体到仿真公司而言，美德传统仿真企业的优势一般体现在传统车辆动力学、交通流仿真方面，侧重于ADAS功能开发。而初创公司的优势更多表现在场景搭建、对高阶智驾的支持能力等方面。

从产业结构上看，自动驾驶仿真大多以美国、德国老牌工业软件公司为主，而这同国内自动驾驶发展需求产生了偏离。

一方面，工业软件高度依赖进口，且成本高昂，行业内对国产化替代的诉求越发凸显。另一方面，随着高阶智驾的深入发展，仿真需求迎来大爆发，但业内产品满足多样化需求的能力有限，自动驾驶仿真市场依然有很大增量空间。

正因如此，智驾市场也迎来更多新锐Tier2玩家入局。

二、布局四个仿真软件平台 已获得多家主机厂青睐

昇启科技于2022年8月份成立，短短不到一年半的时间，昇启科技的落地节奏正在有序推进。

基于客户多样化需求，昇启科技推出了自动驾驶仿真和智能控制开发工具链，目前正在四个软件平台上进行布局。

首先在仿真层面，昇启科技推出了千行自动驾驶仿真平台，提供地图构建、智能交通流、感决控模型、车辆动力学、V2X通信、二次开发接口、性能评估等全栈功能，打造真实、高效的自动驾驶测试虚拟环境，提供端到端模型的研发路径。

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▲千行自动驾驶仿真平台

同时，地图数据也是模拟现实世界的地理信息的关键工具。

因此，昇启科技打造了便捷易用的地图编辑平台——千行RoadEditor，可以直观进行道路绘制，同时具备丰富的路网功能组件，灵活的交通流和信控配置方案，并具有多格式兼容和跨平台的优势，大大简化了地图编辑工作流程，提高了地图编辑效率。该平台预计在今年年底上线。

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▲使用千行RoadEditor生成自动驾驶仿真场景

此外，自动驾驶仿真需要庞大的数据库，涵盖场景库、地图库、车辆库、传感器库、交通参与者行为模型库等，这就需要一个支持场景库编辑的平台，保证可靠性、准确性。而昇启科技的场景库编辑平台，也将于明年一季度发布。

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▲人车混杂场景仿真

最后，预计明年上半年AI训练平台也会对外开放，帮助合作企业以轻代码量的方式迭代算法模型。

三、智能体交互建模解决同质化 轻量化小模型实现端到端

在聊完产品规划和执行节奏后，孙琪也向车东西介绍了商业合作情况和技术优势。

当下，昇启科技作为一家初创企业，已经有多家主机厂、政府、高校抛来了橄榄枝，特别是传统主机厂的合作意向尤为强烈。

昇启科技是如何赢得众多意向客户的青睐？

从源头上看，这家公司的背景十分特别。此前，中国自动驾驶仿真创企相较国外巨头来说，工业软件能力或存在些许差距。但这家初创公司在成立之处就注入了清华底蕴，其核心成员和技术源于清华大学车辆与运载学院，积累了优秀的突破创新能力和工程化经验深刻理解行业需求，具备一流的战略视野和行业洞察力。

与国外大型工业软件公司相比，初创企业在技术成熟度、资金储备方面的确存在差距，但对于客户需求的满足、降本增效的能力依然是合作企业的首要考量。

孙琪表示：“客户选择有两个决定性要素，第一是功能满不满足客户需求，第二降本增效到底能给客户带来多大价值。”

当下，智驾相关政策逐渐完善，但何时实现无人驾驶公开上路仍未可知。

孙琪指出，虽然行业内不断释放积极信号，但高阶智驾准入仍存在巨大法规空白，短期内也不能实现大规模的公开道路测试，绝大多数的测试将会在仿真环境中完成。

面向ADAS开发的仿真软件大多采用人工搭建的场景，存在场景同质化、覆盖度低的问题，很难为高阶智驾提供准确可靠的仿真验证。

对此，昇启科技的千行仿真平台结合类脑学习、对抗学习技术赋能交通微观行为建模，以实车路采和AIGC数据融合驱动Transformer模型训练，突破了传统交通行为模型呆板、固化、单一的局限性，具有高实时、高保真、强交互、多样化的特点，并可根据持续性的交互数据实现差异化驾驶风格的自主进化。

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▲机动车驾驶员驾驶风格参数设计

孙琪用了“压力测试”的概念，即以无限场景中不同智能体的交互行为为支撑，实现大里程测试中的场景不重复，确保仿真场景真实、有效。

他举了一个AlphaGo下围棋的例子，AlphaGo的逻辑背后就是用机器不断的交互迭代，最后打败人类世界冠军，这和昇启科技仿真的底层逻辑十分相似。

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▲同AlphaGo的人机对抗

孙琪表示：“我们通过AI算法赋能，打造出一套足够轻量化并且足够智能的交通参与者行为模型，随机性的部署仿真环境中，作为智驾交互基础支撑驱动训练。”

和AlphaGo下围棋一样，每盘训练棋局都是不重复的，而昇启科技的训练场景也可以保证不重复的压力测试，这就保证了仿真数据的覆盖度和利用率。

值得注意的是，这里的交通参与者行为模型并没有采用传统的模块化规则，而是通过交互数据训练得到的端到端模型，即人工神经元取代几十万条专家规则。目前，这种智驾垂直领域的小模型，不仅大规模地部署在仿真平台，还与多家OEM联合研发实现了封闭道路和公开道路的应用验证。

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▲AI交通流模型的自进化框架

四、人均产值百万 才能实现智驾行业盈亏平衡

在了解完公司主营业务情况后，车东西也了解到该公司的未来规划。

提到公司下阶段的业务扩张，孙琪也表示，昇启科技短期产品研发还是会以乘用车为主，打造坚实技术优势，此后可能会涉及商用车、低速物流车、机器人、无人机等领域。

对于盈利预期，孙琪给出了一个较为具体的答案。他表示，人均产值达到100万才能盈亏平衡，这大概需要3年时间，明年争取做到2000万的订单。

回顾这段创业经历，孙琪不吝分享了他吸取到的经验教训。

在商业合作方面，要把握好目标客户的需求。孙琪总结到，“在中国，跟甲方沟通一定要尊重游戏规则，不要想着去制定规则。不能想当然，要了解怎么才能进入一个大客户的体系。进行项目沟通的时候，一定要站在对方的角度，先挖掘清楚诉求，做好功课再去，面向需求来做产品，而不是先自己拍脑门就做产品。”

团队建设方面，目前昇启科技的人员规模在30人左右，员工90、00后居多，明年预计在40人-50人，始终会坚持研发为主的人员扩张策略。

谈到人员的时候，车东西发现了一个非常有意思的点，在采访进行到下午六点左右的时候，整个办公环境内少有员工，过了七点更是空无一人，而在此期间，只有活动室里传来了员工的欢闹声。

孙琪笑着对车东西表示，他们公司的团队氛围非常好，员工留存率非常高。周五晚上会有员工自发聚团建，在活动室打德州扑克，年底还计划了滑雪团建。平常员工上下班也没有打卡制度，“我们不卡上班时间，但是严格把控研发进度”。

孙琪也提到，团队建设上，公司年轻人很多，关注每一个员工的职业能力发展，允许失败，但要做好复盘和快速调整方向。他打趣到，“创业路上不可避免要交学费，但听听别人话，能少交一点是一点。”

结语：昇启科技已做好加快落地的准备

孙琪指出，做自动驾驶供应商最重要的就是满足合作伙伴的需求。目前自动驾驶仿真产业还是个增量市场，最重要的事把产品做出来、宣传出去，提高知名度和行业影响力。

目前，昇启科技除了已经推出的千行自动驾驶仿真平台外，还根据不同客户的要求，提供了地图编辑、场景库编辑、AI优化等服务平台。

在此基础上，昇启科技还拥有一套在智能体交互建模方面的模型，通过对驾驶员行为进行多维度的建模、以及对环境车辆特定交互事件的灵活定制，动态生成连续、可交互、多场景的智能交通流，为自动驾驶算法模型的研发与测试提供真实的仿真测试环境，打造出技术壁垒。

而这些，也正是昇启科技短期内拥有大量意向客户，并且逐步加快落地进展的核心所在。