“從座艙域控到組合輔助駕駛，德賽西威靠軟硬一體化穩步推進智能化布局。”

作者丨林子川

編輯丨林覺民

提起中國新能源汽車市場，理想、小鵬、蔚來是繞不過的三大明星車企。2020年前后，三家公司先后推出理想ONE、小鵬P7、蔚來ES6，憑借智能化定位迅速打開市場，成為造車新勢力的代表作。

但鮮有人注意到，這三款成名車型背后，都站著同一個供應商——德賽西威。

2019年，理想ONE是國內首款實現四屏交互的量產車型，其座艙大屏和系統集成來源德賽西威；小鵬P7是國內首批搭載英偉達Xavier芯片的量產車型，而在當時，只有德賽西威拿到了該芯片的合作授權，幾乎以一己之力推動了高算力域控在中國市場的首次量產落地；蔚來ES6上市當年，帶動品牌銷量同比增長近五成，其座艙系統和中控大屏，同樣出自德賽西威。

然而，近二十年前，德賽西威的主業務幾乎只制造車載音響、儀表盤，與其它供應商沒有多大區別。

過去十年的汽車行業變革，德賽西威成功抓住了兩輪市場紅利：2017年，特斯拉引領的新能源汽車座艙大屏化，德賽西威提前布局，常年穩居座艙大屏市場份額榜首；2020年后，新能源汽車輔助駕駛功能滲透率增高，其憑借域控制器、雷達、攝像頭等產品，成為國內主流車企首選供應商。

德賽西威CEO徐建近期表示，如今每3輛汽車，就有1輛配置了德賽西威的產品技術解決方案。

但在“軟硬件融合”驅動的時代，僅靠硬件遠遠不夠。智能駕駛的核心正在從“感知能力”向“算法能力”演進。

在第21屆上海車展上，德賽西威提出“一套架構+三大業務+三個承諾”的基本解。

具體而言，“一套架構”是覆蓋車路云一體化架構；“三大業務”代表智能座艙、輔助駕駛、智能網聯產品；“三個承諾”，即承諾持續投入“全域”技術儲備，多模式“全鏈”覆蓋，打造“全時”智慧出行體驗。

其中，德賽西威還首次公布了自研多年的輔助駕駛算法成果。

在智能化時代，德賽西威顯然已準備好充足彈藥，應對更大的挑戰。

01

重構智慧出行邊界

過去十年，德賽西威通過座艙域控、智駕域控、傳感器及中間件等硬件切入汽車智能化，在軟硬件協同層面構建了完整技術體系。但在更復雜的城市場景下，單車智能正在遇到“感知盲區、計算成本高、泛化能力弱”等難題。

主要原因在于，絕大多數的智能駕駛系統基于規則運行，依賴工程師根據不同的道路場景，編寫對應的應對規則。然而，人類難以窮盡所有道路，且長時間后，工程師也可能忘記早期編寫規則的作用。

特斯拉率先找到問題的解法。2023年5月，特斯拉CEO馬斯克宣布，特斯拉將采用端到端大模型的智能駕駛系統。

這是一種減少信息傳遞失誤率、讓大模型自主學習駕駛的方式，智能駕駛系統可應對更復雜的道路，并降低開發成本。

雷峰網了解到，德賽西威2021年開始通過走訪調研大量用戶，了解AI技術、各類模型的實現方式，并重新審視用戶體驗。他們發現，用戶的需求高度個性化，且即使在駕駛過程中出現需求，也往往不會立刻表達。

在德賽西威CEO徐建看來，智慧出行的下半場，主角不再是“車”本身，而是人、車、場之間的聯動。從一個人打開車門、駛入高架、穿過十字路口、到達停車場，每一個細節，車和環境都可以更懂人，配合得更流暢。

近期，德賽西威發布了“全棧融合EE4.0”架構，將云端、路端、車端產品結合，通過在路側部署感知設備、邊緣計算節點等產品，讓車輛獲得更廣闊的視野，從而讓車輛更智能化。

該架構分為面向L2級輔助駕駛的中配方案，以及面向L3級自動駕駛的高配方案。前者聚焦性價比，后者具備更強性能、更復雜感知能力，滿足高端車型對駕駛體驗要求。

這也意味著，德賽西威正從主機廠供應商，向智慧出行系統的參與者轉型。

此外，德賽西威還發布了第五代AI智能座艙、藍鯨OS 8.0、全棧輔助駕駛解決方案。

其中，德賽西威表示，全棧輔助駕駛解決方案方面經過上海街頭驗證測試，已實現高速領航、城市記憶領航等功能。

盡管中國在智能電動車和智慧交通基礎設施方面全球領先，但德賽西威并未將目光局限于本土市場。

在其新的戰略布局中，“屬地化 + 共建式”的全球智慧出行生態成為關鍵詞。不同國家在法規、安全、文化與交通資源上的差異，并非障礙，而是價值創造的新空間。

據悉，德賽西威已啟動在歐美、東南亞等地的屬地合作項目，嘗試將成熟的系統能力模塊化輸出，再由本地團隊進行定制化適配，共同打造因地制宜的出行解決方案。

02

組合輔助駕駛技術自研之路

德賽西威是國內市場最早關注智能駕駛的供應商之一。2017年，德賽西威獲得英偉達芯片中國市場授權，其后五年，主機廠要開發最高性能的輔助駕駛系統，都有德賽西威參與其中。

事實上，2011 年，德賽西威就內部孵化了ADAS項目，五年后成立智能駕駛事業部，將組合輔助駕駛業務納入公司發展主線。

但在早期階段，由于研發時間偏晚、智能駕駛生態已被Mobileye等玩家高度占據，德賽西威轉而聚焦高算力的L2+輔助駕駛路線。

2017年，德賽西威還在新加坡引入L4級研發團隊，成為首批拿到當地M1級無人車道路測試牌照的企業之一。當時，新加坡總理李顯龍還親自試乘測試車。那幾年，公司持續參與相關基礎研究，但并未大規模投入。

李樂樂表示，由于算法每年變化大，幾乎每兩年就得重新研發一次，技術路徑的不確定性太高，貿然下注反而拖累主業發展。

真正的轉折點出現在 2023 年底。隨著 BEV+Transformer、端到端大模型等技術路徑逐漸清晰，公司決定啟動第二輪戰略投入，在上海組建智能駕駛算法團隊，推進算法自研。據介紹，德賽西威上海算法團隊規模已超200人，整個智能駕駛事業部工程師規模千人。

如今，組合輔助駕駛已經是德賽西威的第二大業務，其財報顯示，2022-2024年組合輔助駕駛業務收入同比分別增長83.07%、74.4%、63.06%。其中，2024年該業務營收73.14億元，新增訂單年化銷售額接近100億元——按照計劃交付節奏計算，該事業部新項目每年或將為德賽西威帶來近100億元的收入。

而供應商作為汽車鏈條中的一環，自然會承擔來自主機廠的虧損壓力，被迫降低利潤換取訂單。李樂樂表示，德賽西威通過將英偉達芯片率先在國內市場落地，積累了較高的行業認可度。通過規模優勢和持續的設計優化分攤了其項目成本壓力。

據悉，德賽西威的輔助駕駛解決方案以License授權+開發費為主，支持軟件單賣、傳感器/域控打包銷售，已獲得國內外多家車企合作。

李樂樂為智能駕駛事業部定下的目標是，通過大規模泛化測試，提升輔助駕駛系統應對極端場景的處理能力。

這不是一個容易達成的目標，德賽西威不僅要設法與不斷降低利潤的供應商競爭，還要滿足更高要求的主機廠客戶。

據悉，德賽西威為了滿足客戶需求，已建設了三期智算中心，正投入7.2億元建設第四期智算中心，以開發智能化產品，研發算法模型、車路協同、人機交互等技術。德賽西威一份公告顯示，智算中心不僅降低了對外部資源的依賴，還顯著提升了數據處理能力和模型迭代效率。

如此大手筆的智駕研發投入目前少見，在第二次重金投入之后，德賽西威的組合輔助駕駛技術或將加速發展。

03

在智駕競賽保持節奏

在算法自研上，德賽西威過去并未對外發聲。如今，市場玩家競相投入端到端大模型、追求城鄉道路均可輔助駕駛，而德賽西威發布的高速NOA功能，三年前市場就已實現量產落地。

看上去，德賽西威并無必要自研算法，追趕行業進度。

德賽西威執行副總裁、智能駕駛事業部總經理李樂樂看來，算法是德賽西威完成全棧輔助駕駛方案的環節，更重要的是，德賽西威選擇算法自研，是看準技術發展趨勢才”二次投入“的結果。

高度競爭的市場環境下，德賽西威研發輔助駕駛算法的優勢是什么？李樂樂的回答是——可控。

近幾年，李樂樂越發明顯地感受到，主機廠客戶對“系統可控性”的要求正變得越來越具體和強烈。他們不再滿足于傳統的“交鑰匙”模式，而是希望對系統結構有更多掌控，包括架構邏輯、模型細節、容錯機制和更新路徑。

換言之，主機廠希望不僅用得上，更要用得安心。

李樂樂說，德賽西威愿意響應這種變化。“我們當然也能交黑盒，但如果客戶希望了解關鍵模塊，我們可以開放算法邏輯、模型結構，甚至部分源代碼。”對主機廠而言，這種“半自研”模式比盲目的“全棧自研”更易接受，也更經濟。

這背后，其實映射出德賽西威的整體策略：在一個越來越追求底層掌控與系統協作的市場中，做一個既能交付，又能共創的柔性供應商。

與外界常掛在嘴邊的“地大華魔”不同，德賽西威并不是憑借某一個突破性的算法模型占據行業注意力。它的技術路徑更像是一個穩定滾動的飛輪：軟硬件一起做，項目一個個上，團隊隨著項目磨出來，而不是依賴明星項目、明星產品帶動爆發。

公開資料顯示，德賽西威研發投入年復合增長率達到34%，在全球部署了12個研發中心，匯聚了超過4200人的技術團隊。這讓它既不像新勢力那樣壓重注在單一項目，也不像一些算法公司那樣輕資產、重模型，而是圍繞一個老牌Tier 1的身份，不斷擴展軟硬一體的完整技術體系。

這恰恰是它在智能駕駛領域的第一個優勢：它是少數能把硬件做深、軟件做全的供應商之一。

地平線、Momenta等公司軟件算法具備優勢，但沒有深厚的硬件研發與制造能力，通常需要與其它公司共同推動硬件落地；傳統零部件廠商雖然在硬件上成熟，但難以構建具備適配能力的算法棧。而德賽西威能根據主機廠不同項目需求，提供“算法+域控”組合方案，也能拆分輸出單模塊、單功能。

此外，是對車企節奏的理解。德賽西威不是只賣技術，而是理解整個開發流程的節奏點。和理想、小鵬、廣汽、東風等車企的合作經歷，讓它非常清楚，一個智駕項目的難點不在模型，而在怎么用最短的時間、最低的成本把這個系統穩定地落地。哪些功能該標準化，哪些節點可以靈活定制，德賽西威摸得很清楚。

比如，在架構設計上，它沒有立即跟進研發端到端大模型，而是選擇構建一套覆蓋高速NOA、城市NOA、泊車、擁堵跟車等多場景的通用平臺。這些功能不是最前沿，但落地率最高，也更貼近主機廠眼下的實用主義需求。

德賽西威在內部建設了一套標準化交付體系，快速完成項目：硬件設計方面，其周期壓縮到6-10個月；算法層面則打造跨平臺算子遷移能力，盡量減少對芯片廠的依賴。

德賽西威還引入了Daily Build機制，讓軟件和算法版本可以每天自動編譯與部署，甚至在幾年前就內部推廣生成式AI工具，用于自動生成代碼與文檔，從而進一步提升交付效率。

相比追風口、卷模型的算法公司，德賽西威的優勢不是最前沿的論文和開源模型，而是腳踏實地的交付體系與技術整合能力。這也是德賽西威在一輪又一輪“自研熱”之后，依然能維持盈利的關鍵所在。

汽車智能化正在進入下半場，軟硬件解耦、系統共創、平臺兼容成為越來越多主機廠的共識。而那個能在性能、成本、效率之間找到平衡的供應商，或許最終才是這場持久戰的真正贏家。

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