Minieye 商業化輪廓初成：牽手國內三家主機廠，悄然發力自動駕駛

歷經一年的時候，Minieye 開始逐漸地打開了前裝市場。

儘管和自動駕駛的熱捧相比，ADAS行業顯得冷靜得多，但Minieye 認為ADAS要比自動駕駛要更早落地，更快實現商業化，也因此在過去的一年時間，所聚焦的事情是優化前裝產品的性能，比如：提高對人、PCW、標誌牌的識別率、加強對場景的理解。這對於還是初創公司來說，才是換取客戶信心的關鍵。

為此，Minieye CEO 劉國清向雷鋒網新智駕講述其商業化路徑以及其在前裝、後裝的市場佔比和自動駕駛的布局。

在今年CES 展上，Minieye 首次展出了其前裝產品X1。

據劉國清介紹，X1是一款車規級主動安全產品，擁有前向碰撞預警（FCW）、車道偏離預警（LDW）、前車監控預警（HMW）、城市前車碰撞預警（UFCW）、行人碰撞預警（PCW）以及交通標誌識別（TSR）等功能，保障駕駛員和車輛的安全。此外，X1支持與毫米波雷達融合，功能擴展到自動緊急剎車（AEB）。

也是因為這個產品，使得 Minieye 在前裝乘用車拿下了包括比亞迪、眾泰、奇瑞等主機廠；在商用車領域方面，Minieye也和東風商用車、東風柳汽等主機廠以及VITI、KUS等Tier1 達成合作。劉國清向雷鋒網新智駕透露，和乘用車主機廠的合作年內就能實現SOP，已定點3款車型。商用車已獲得6個車型的定點，目前已經量產供貨。

目前，Minieye 有兩條產品線，一條是純視覺；一條是視覺+IMU+毫米波雷達。其中視覺+IMU+毫米波雷達的試用範圍更為廣闊，比如在暴雨以及大霧等極端天氣下，融合性的方案還能夠良好地運作；其次在探測距離的精度上，融合的方案會比純視覺方案要好；此外，在成本上，融合的方案比純視覺要貴一些。

由過去的純視覺路線擴張為多融合路線，劉國清是這樣對雷鋒網新智駕說：「 之所以設置兩條產品線，更多的是從客戶該用什麼技術這個角度考慮，從需求導向出發。比如傳統感知技術、就用傳統感知技術；該用深度識別，就用深度識別。我們會根據客戶對性能的要求、以及客戶的成本紅線去做一些平衡。」

現階段，Minieye在積極開拓前裝市場的同時，也對後裝市場葆有足夠的重視。因為後裝市場是其現金流的重要來源之一。

據劉國清跟雷鋒網新智駕介紹：「 Minieye的後裝ADAS產品M3，獲得了數萬套訂單。今年會發力豐富產品矩陣，推出了內視產品——駕駛員行為監測系統F1，以及M3的升級版本M4，在原有功能上增加對行人、限速牌的識別，並開通數據平台服務。

後裝客戶除了對產品性價比的要求外，還要求產品的安裝速度快、適配車型廣等等。據劉國清介紹，Minieye自主研發的安裝工具可以讓在二十分鐘內完成安裝，可以適配超過1000種車型，支持非破線式安裝。

據雷鋒網新智駕了解，我國交通部於 2017 年年初發布的《營運客車安全技術條件》中明確要求：2018 年 4 月起，車長超過 9 米的營運客車都需要加裝符合 JT/T 883 要求的 LDW （車道偏離預警系統）和 FCW （前車碰撞預警系統）。

儘管商用車有政策紅利的加持，但劉國清認為商用車的門檻低，但天花板也很低，與此同時，每年9米以上的營運客車增量不到5萬台，因此商用車這個市場並不sexy。與之相比，乘用車是門檻高，天花板也很高，並且乘用車新車增量高達2000萬、3000萬，是一個更有想像力的市場，而劉國清認為乘用車已經從導入期到了成長期。

儘管商用車市場並不性感，但Minieye並未放棄商用車的市場，而是形成另一套的打法。劉國清對新智駕說 : 「 我們認為通過頭部客戶以及Ter1就進入商用車的市場是更為明智的打法。我們有一個客戶叫威帝，它在客車領域的CAN匯流排和儀錶的市場佔用率接近70%，Minieye是威帝的唯一供應商，因此通過威帝，也就形成了渠道優勢。

此外，2018年C-NCAP新增了許多與ADAS相關的功能的測試。如果該車車型無法全部通過，是無法獲得了五顆星的測評。劉國清認為，此項規定對於ADAS前裝市場非常利好。劉國清還認為，2017年以前，車的賣點集中在中控、儀錶甚至是娛樂屏上，但是2017年以後，智能駕駛才是最重要的賣點。

劉國清對新智駕說，儘管自動駕駛領域非常受到資本市場的熱捧，但Minieye看得比較冷靜。在自動駕駛領域上主要會做兩件事情：

• 給自動駕駛提供更好的感知模塊。目前正在研發與包括LiDAR、超聲波、熱成像等更多感測器融合的感知方案，可能在未來1-2年內實現。目前，Minieye在給兩家國外的自動駕駛公司提供感知模塊，一家是nuTonomy，另一個美國麻省理工學院和新加坡國立研究基金共同成立的研究機構 —— SMART。

• 尋找限定環境下的自動駕駛，展開具體的應用。劉國清認為因為限定環境能不能真正成功，核心已經不是技術，而是是否有是商業模式支撐和限定條件或者邊界定義是否清晰，目前Minieye也在尋找這個場景。

目前 Minieye已經找到了適合自己的路徑，著力前裝，在自動駕駛領域找到發力點，商業化輪廓初成。

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