商汤核心亮点在哪？

全栈的产品能力，大装置的强大支撑。

1、全栈的产品体系，使得业务能持续扩展

目前，商汤 SenseAuto 绝影智能汽车平台已经形成了覆盖全栈的业务体系，主要包 括以下产品： （1）SenseAuto Cabin 商汤绝影智能车舱解决方案 SenseAuto Cabin 商汤绝影智能车舱解决方案致力于打造便捷、安全、个性化的全 场景智能车舱服务。 “驾驶员感知系统”能够根据驾驶员身份同步完成座椅、后视镜等调节，还能感知 驾驶员行车状态，对疲劳、分心及危险行为进行预警，并根据驾驶员注视区域及视线方 向提供安全的无接触式交互。“座舱感知系统”则可以根据乘客需要，提供基于年龄、性 别等属性的多种定制化服务，特别是其创新的儿童感知功能，可在司机和乘客离车后发 现有儿童被独自遗留在车内时，及时发出提示，全方位守护家人安全。

“智能进入系统” 可为车主带来无感开车门的畅快体验，让传统车钥匙不见踪影，解决物理钥匙交接困难 的痛点。“座舱 APP”行业首发座舱内基于 AR 特效的智能相机，用户在自驾游，家庭 出行等场景下可借助智能相机自拍，满足车内娱乐的需求；同时也首发了健康伴侣产品， 实现了基于摄像头的心跳呼吸等健康指标的检测，为家人的安全出行保驾护航。 通过商汤积累深厚的人脸识别、视线追踪、头部姿态、动作识别、物体识别技术， 借助完善的产业链，提供全方面、多层次的智能车舱 AI 整体产品方案。为汽车智能化、 数字化提供技术支撑，并为终端用户带来高安全、智交互、个性化的极致体验。行业客 户 40+，定点车型 60+，定点车辆数量近 2500 万。

SenseAuto Cabin 商汤绝影智能车舱解决方案拥有以下优势： 丰富的量产经验：量产落地经验极其丰富，目前行业客户 40+，定点车型 60+，定 点车辆数量近2500万。根据公司官网，截止2022年第三方市场机构统计商汤绝影在座 舱 AI 软件市占率第一。一站式解决方案：打包提供包括 DMS/OMS/刷脸开门/AR 美颜拍照/虚拟助手等功 能智能座舱视觉解决方案，为客户项目体验的优化提供丰富的感知能力。 持续创新：依托商汤多垂直领域视觉平台的布局，不断为智能座舱提供创新源动 力。每年持续为客户 OTA 能力添砖加瓦。

长尾问题解决：基于众多量产项目不断打磨，商汤解决了大量的长尾问题。类似 小眼睛误报、烟/手机类似物误报，各种光照/角度条件下的鲁棒性增强。 高标准的汽车行业质量管理体系： 已通过 ASPICEL2、 ISO26262ASILB 、 ISO9001 等体系认证。 主流硬件优化：针对 ARM64(NEON)、DSP、NPU、CVFLOW、CDSP 等主流加 速架构深度优化，更低占用硬件计算资源。如高通、MTK、安霸、NVIDIA、NXP 及 TI 的主流车载 SOC。针对主流和低画质(低成本)摄像头进行深度适配，包括使用安森美、 OV、SONY 的 sensor。 面向量产的测试：拥有海量测试集提高结果准确率和置信度，数据类型包括图片 和视频，测试集总容量达 197TB，测试样本数总量达 5300 万+。实车路测里程 23 万+ 公里，数据采集车型包括国内外乘用车(轿车，SUV)等 16 种车型。

（2）SenseAuto ADAS 商汤绝影量产智能驾驶.SenseAuto ADAS 商汤绝影量产智能驾驶包括 Pilot 领航驾驶产品以及 Parking 智 能泊车产品。面对终端消费者日益增长的智能化功能需求，绝影面向车企提供了行泊一 体化的全栈技术解决方案，兼容市场现有主流域控制器计算平台。

SenseAuto ADAS 主要包括两类子系列产品： ① SenseAuto ADAS Pilot 商汤绝影领航驾驶. ADAS Pilot 领航驾驶产品是商汤科技基于自研算法框架打造的一套面向量产的驾 驶辅助系统，以涵盖市面各类车规级摄像头、毫米波雷达以及激光雷达传感器的感知及 融合技术为亮点，特色地结合了模型推理与逻辑规则的预测、决策、规划方案，实现了 高速与城市场景下的领航驾驶辅助功能。同时具备对各类主流芯片及异构式计算平台的 适配性与可移植性，为客户提供完备化、定制化、开放式的全栈软件解决方案。

② SenseAuto ADAS Parking 商汤绝影智能泊车。ADAS Parking 智能泊车产品采用超声波传感器，环视及前视摄像头多传感器方案。 在完善的系统架构设计下，结合深厚的融合感知能力，建图定位能力，规划控制算法， 针对停车难，找车难，停车烦等用户痛点，实现全场景自动泊车辅助功能，远距离智能 召唤，大型停车场记忆泊车等可量产功能。在解决痛点的同时提供出色的人机交互体验。

（3）SenseAuto RoboX 商汤绝影自动驾驶功能车。SenseAuto RoboX 商汤绝影自动驾驶功能车主要面向公共运输、特定场景作业等 领域，提供 L4 级自动驾驶车辆，车辆具备感知、预测、定位、决策、规划、控制、高 精度地图等核心能力，可自主实现环境识别分析、意图决策规划、行为控制执行等功能。 车辆可灵活适应雨、雪、雾等复杂环境，具备全天候工作能力，具有建设成本低、落地 交付快、算法持续迭代等优势。主要应用于城市道路、景区、园区等场景下的示范展览 与常态化运营，全面赋能智慧出行、智慧运输、特种作业等领域转型升级。其子系列产 品包括 SenseAuto Robobus 商汤绝影自动驾驶接驳小巴、SenseAuto Robobus-AR 商汤绝影自动驾驶 AR 小巴、SenseAuto RoboSweeper 商汤绝影自动驾驶清扫车。

（4）SenseAuto V2X 商汤绝影车路协同。SenseAuto V2X 商汤绝影车路协同产品体系，包含车（SenseAuto RoboX 商汤绝 影自动驾驶功能车、车城网系统）、路（边缘计算单元）、云（智算平台、云控平台）三 大产品线，覆盖车路协同全栈关键技术体系，拥有从数据获取、数据清理、算法开发、 模型训练、部署应用的车路协同数据闭环应用能力，以及涵盖路网综合监测、重点车辆 监管、全息数字路口、V2X 场景管理等全维度业务应用能力，从而打造了“聪明的车+ 智慧的路+协同的云”整体解决方案，可面向先导区、示范区、智慧高速、智慧园区、 双智城市等领域提供需求适配、场景定制的解决方案。

在车端，除了丰富的 SenseAuto RoboX 系列自动驾驶车辆矩阵，SenseAuto V2X-I 车城网平台亦通过轻量化的算力设备，搭建车城网移动感知源 IoT 平台，打造移动的城 市之眼；在路侧，V2X-E 智能路侧产品可实现上帝视角的全局感知，为单车补盲；在云 端，V2X-M 智算平台可对数据进行汇聚和计算，并通过 V2X-C 云控平台进行车辆云端 控制，使单车获得全局下的最优决策。从车侧的价值创造，到路侧的智能感知，再到云 端的智能认知决策，SenseAuto V2X 商汤绝影车路协同平台进一步完善了商汤绝影智能 汽车平台的布局，也为车路协同的落地和推广搭建了有效的支撑平台。

当前，国家正在大力推动车路协同从示范区“进城”，逐步实现规模化推广和商业 化部署，从而推进智慧城市基础设施与智能网联汽车“双智协同”发展。秉承“智慧城 市与智能汽车将互为基础设施”的发展理念，SenseAuto V2X 商汤绝影车路协同平台不 仅可赋能单车智慧决策，还可有效挖掘车载感知数据的价值并赋能智慧城市管理，为双 智城市的建设与发展提供平台级解决方案，最终构建安全、成本可控、低碳的便捷出行 服务和城市运营能力。

2、大装置+平台化，公司竞争优势十足

近年来人工智能已经迈入到一个新的阶段，即现在正在进入一个超大模型的时代， 从去年 1 月份 OpenAI 发布了一个超大的模型 DALL-E 和 CLIP，参数量已经达到了 130 亿的规模。最近各个科技公司都在发布自己的超大模型，商汤也在 2021 年 11 月份发布 了书生通用视觉技术体系，包括数据、模型训练，代码框架以及各个基准评测等内容。

目前学界主要通过无监督学习的方法来完成超大模型训练。因为这些数据是不需要 标注的，只需要拿到原始数据做一些无监督的任务，就可以去对超大模型进行低成本的 训练。商汤通过同样的方式，并且加入了各种业务端提供的业务侧数据，两种数据混合 在一起训练超大的基模型，这些基模型在训练完成之后，能够比较轻松地泛化到下游的 任务中。只要通过少量的数据反馈，就能在下游的任务中达到比较好的精度。因为这个 模型本身参数量是非常大的，比较容易突破现有技术在业务上的一些精度瓶颈。

现在回看自动驾驶业内的主流玩家，像特斯拉和 Waymo，根据商汤绝影官微援引 智能车情报局，它们公开的资料显示，都直接或间接的融入了一些超大模型的技术，比 如特斯拉 DataEngine 数据闭环、Waymo 的 NAS 模型工厂中主动学习的数据闭环等。 但是，商汤通过 SenseCore AI 大装置，可以推动通用型技术的研发，能够全面解决长 尾应用的需求问题，通过大幅降低人工智能生产要素的成本，实现高效率、低成本和规 模化的 AI 创新与赋能。

我们认为，超大模型的训练 pipeline，需要非常大的算力支撑，而这恰恰是商汤的 优势所在。2022 年 1 月 24 日，商汤人工智能计算中心 AIDC 正式启动运营。AIDC 是 SenseCore 商汤 AI 大装置的重要算力基座，其设计峰值算力超过 3740 Petaflops，是 亚洲最大的人工智能计算中心之一。大算力是智能驾驶中数据闭环的源动力。商汤人工 智能计算中心 AIDC 配合商汤自研的资源管理和调度框架，能够实现资源支持按需调用、 动态伸缩，从而在模型训练中，支持不同优先级训练任务的资源调度和资源抢占。

但在商汤 AI 大装置中，AIDC 不到 1/9。SenseCore 商汤 AI 大装置是商汤打造的 高效率、低成本、规模化的新型人工智能基础设施。SenseCore 商汤 AI 大装置由计算 基础设施、深度学习平台、模型层三个架构组成，分别对应算力层、平台层、算法层。 SenseCore 商汤 AI 大装置能够大幅降低人工智能生产要素的成本，提高人工智能的生 产效率，实现人工智能以自动化、自适应的方式进行生产和落地，全面实现企业服务智 能化、城市管理智能化和个人生活智能化，推动人工智能进入工业化发展阶段。

区别于“AI 模型”小作坊式的打造，AI 大装置更像流水线工厂，可以实现不同场景的 算法模型的底层抽象，以模块化平台套件打造通用型服务平台。特别是针对 AI 落地中更 长尾的客户和场景，能够在组合不同算法套件的基础上完成新场景的定制，以低边际成 本实现对新场景的规模化覆盖。并且商汤基于 AI 平台基础设施的系统协同性，可以以半 自动化、自适应的方式，就能实现批量的算法模型生产和迭代升级。 SenseAuto Empower 绝影赋能引擎就是以商汤大装置为原生驱动，结合商汤在智 能汽车领域的深厚底蕴，倾力打造的基础赋能平台，打通云端数据业务中台及多模仿真 中台，实现数据闭环的可持续商业模式。

在大装置的加持下，SenseAuto Empower，以“一纵一横”构建智能汽车行业的创 新底座。横向，SenseAuto Empower 绝影赋能引擎提供开放感知平台，内嵌商汤领先 的通用视觉感知能力；纵向，它可提供全栈开发能力，开放的算法工具箱、数据管理、 回灌和仿真评测系统等工具链，更将助力打造“研发-测试-优化”高效闭环。

SenseAuto Empower 绝影赋能引擎拥有商汤大装置的澎湃算力支撑及全系工具链 加持，能够轻松应对百万级量产项目的数据处理需求。同时，通过商汤自驱的数据闭环 工程，已经为自动驾驶算法积累了 10 万+场景及亿级数据。通过 SenseAuto Empower 绝影赋能引擎，商汤已经完成了智驾及智舱两个完整的解决方案库。智驾方面，可以应 对来自车企 L0-L4 自动驾驶不同层级的需求。智舱方面，可以覆盖从安全性到娱乐性， 从 DMS 到智能相册等多元玩法。利用绝影赋能引擎的转化力，将极大加速新方案的生 成和落地。更为核心的是，SenseAuto Empower 绝影赋能引擎将持续进化。在基础设 施层面，商汤不仅拥有自建的临港 AIDC，并且未来将在全国部署区域智算中心；在软 件配套层面，每三个月商汤的基础工具链就会进行一轮全面升级。

目前，SenseAuto Empower 已经拥有了 SenseAuto Empower Engine Closed-Loop Analytics 商汤绝影赋能引擎数据闭环这一子产品。 绝影数据赋能引擎数据闭环通过影子模型在量产车辆上对不同场景的长尾数据进 行精准有效地挖掘采集，并通过网络将这些高价值的数据高效地回传到 SenseCore 商汤 AI 大装置中进行标签化、场景化管理。同时，依托于 SenseCore 的超大模型和超级算 力对这些数据进行场景抽象和自动标注，形成自动驾驶领域中的数据资产，如感知数据 集和仿真场景库。

利用这些数据和商汤 SenseCore 的超级算力可以高效地对感知算法进 行数据增强迭代训练，再通过仿真平台进行场景构建，对决策算法进行可重复无风险的仿真测试以优化决策算法。优化后的算法通过 OTA 的方式迭代部署到车端，进行新一轮 的运行和数据挖掘。以长尾数据挖掘为起点和终点的数据闭环模式，驱动算法的持续优 化，赋能自动驾驶行业。

未来 SenseAuto Empower 绝影赋能引擎将作为智能汽车的基础生态，在自我进化 的大循环中，不断孕育出智能汽车解决方案的新成果。 总结来看，对于商汤来讲，一方面商汤的超算中心有大量的算力支撑，能够更有效 做数据挖掘。另一方面是有超大模型，能够非常快速生成高精度的伪标签，以及赋能业 务端的模型。这样在超大模型跟超算中心的加持下，可以更好地解决这些数据闭环里特 定场景的问题。截至 2021 年中，商汤已建成世界上最大的计算器视觉模型，该模型拥 有超过 300 亿个参数。

我们认为，这能够帮助公司实现快速模型迭代，这也是应对自动 驾驶长尾场景的重要利器。而 SenseAuto Empower 绝影赋能引擎恰恰是大装置为智 能驾驶业务发展提供的重要支持，绝影赋能引擎在大装置的支持下持续进化，能力愈发 强大，而这强大的能力能够进一步发展公司的智驾业务，积累模型，积累的模型又能进 一步提升公司的训练效率，加快引擎进化，从而实现正向循环，这是其他竞争对手难以 达到的。

3、商汤VS特斯拉

我们认为，虽然商汤并非车企，但不用亲自造车的特点，反而能够使得绝影将更多 的精力与资源投入到“智能驾驶”本身，从而往往拥有比车企更为强大的技术实力和发 展动力。我们以特斯拉为例，将其与商汤进行对比。 （1）算力与储存的对比：AIDC VS Dojo。商汤方面，2022 年 1 月 24 日，商汤科技 AIDC 正式投入运营，AIDC 是一座开放、 大规模、低碳的先进计算基础设施，是 SenseCore 商汤 AI 大装置的重要算力基座，其 设计的峰值算力高达 3.74 exaFLOPs，会成为亚洲最大的人工智能计算中心之一。此外 AIDC 还拥有高达 160PB 的存储容量。在 AIDC 运营以后，商汤还在持续提高 AIDC 的 算力调度效率、优化芯片及服务器性能，在不增加能耗指标的前提下，上海临港 AIDC 可实现更大规模的算力输出，峰值算力预计将突破 5 exaFLOPS，比原本的设计峰值算力扩大 33%。

特斯拉方面，根据 IT 之家，特斯拉的神经网络训练计算机名叫“Dojo”，其开发原 型已经发布，仅从数据来看，这台超级计算机排名世界第五。这台计算机群采用了 5760 个算力为 321TFLOPs 的英伟达 A100 显卡，组成了 720 个节点，总算力突破了 1.8 exaFLOPs，共使用了 10PB 的存储空间。特斯拉表示，计划 2023 年 之前在美国加州的 PaloAlto 建造第一台 Dojo ExaPod——利用 D1 芯片打造的超级计算 机集群。Dojo 超级计算机的单个训练模块由 25 个特斯拉自主研发的神经网络训练芯片 ——D1 芯片组成。每个 Dojo ExaPod 集成了 120 个训练模块，内置 3000 个 D1 芯片， 拥有超过 100 万个训练节点，算力达到 1.1exaFLOPs。

我们认为，无论在算力规模还是存储容量方面，商汤目前对特斯拉都拥有了较大的 领先优势，在这一背景下，商汤在智能驾驶的模型训练方面就拥有了速度方面的优势， 同时商汤强大的算力支持也能够训练出更大、更复杂的模型，这是特斯拉在短期内难以 达到的。

（2）自动驾驶能力的对比：SenseAuto ADAS VS Tesla FSD。商汤在自动驾驶领域已经推出了 SenseAuto ADAS 商汤绝影量产智能驾驶这一产 品，商汤绝影量产智能驾驶包括 Pilot 领航驾驶产品以及 Parking 智能泊车产品。其中， Pilot 领航驾驶产品目前已经拥有了主动安全类功能（包含自动紧急制动、车道保持辅助、 盲区监测预警等）、驾驶辅助类功能（包含车道居中保持、交通拥堵辅助、驾驶员指令变 道等）、领航驾驶类功能。在 硬件层面，行泊一体化方案可直接节省泊车域控制器物料成本，共享多传感器感知能力； 在软件层面，则通过采用通用的障碍物检测模型、视觉定位模块和规划控制模块，降低 软件整体复杂度，提升计算资源利用效率。行泊一体全栈量产解决方案，不仅可显著加 速研发迭代效率，更将加速高速-城市-泊车全驾驶场景的打通和落地应用。

特斯拉的自动驾驶产品叫做 FSD（Full Self-Driving Computer），FSD 能够使得驾 驶员获得更高级的驾驶员辅助功能，能够在驾驶员的监督下提供更主动的指导和辅助驾 驶，可以协助汽车根据车道内其他车辆和行人的情况进行转向、加速和制动。FSD 可以 协助完成驾驶中最繁重的部分，并与紧急制动、碰撞警告和盲点监控等功能协同运作。 目前，FSD Beta 可在一定程度上实现完全自动驾驶：从一个停车场导航到另一个停车 场、根据情况停下来等待红绿灯、应对十字路口或道路上的其他交通参与者。

从目前来看，我们认为特斯拉 FSD 拥有明显的先发优势，目前整体来看更加领先， 但是，商汤已建成世界上最大的计算器视觉模型，该模型拥有超过 300 亿个参数，这种 超大模型能够非常快速生成高精度的伪标签，以及赋能业务端的模型，在超大模型跟超 算中心的加持下，可以更好地解决数据闭环里特定场景的问题，同时商汤还拥有中国本 土算法开发迭代的优势，未来有望成为成为本土特斯拉 FSD 的国产替代。

（3）未来空间的对比：与业内车企合作 VS 自产自销。商汤只提供与智能驾驶相关的各类产品，自身并不生产整车，但是在这一背景下， 商汤反而能够跟全市场的各类车企进行合作，从而大大扩展了自身的业务范围，根据公 司官微，商汤绝影已拥有累计超过 30 家汽车行业客户，超过 50 家智能汽车产业的生态 合作伙伴。未来五年，将会有超过 60 种车型、2700 多万辆车搭载商汤绝影智能汽车平 台的各项原创产品。 特斯拉则采用自产自销的路径，根据乘用车市场信息联席会的数据，在中国市场， 特斯拉的狭义乘用车在 2022 年 1-11 月批发销量为 65.5 万辆。我们可以简单做一个假 设，假设特斯拉 2022 年全年销量为 75 万辆，即使未来保持每年 50%的增长，特斯拉 的未来 5 年的总销量也仅为 570 万辆左右，与 2700 万辆的数目相比有着较大的差距。

对比特斯拉来看，无论是在数据储存容量上，大模型的网络参数量上，还是算力规 模方面，商汤都对特斯拉形成了较大的领先优势。我们认为，更大的网络参数量代表商 汤能够针对更为复杂的场景进行训练，更大的算力则代表公司实际模型的生产速度会更 快，从而使得业务能更快实现规模效应。即使目前特斯拉的自动驾驶能力可能更加领先， 但是商汤通过中国本土算法开发迭代的优势，有望在未来对特斯拉 FSD 实现国产替代。 而且从实际落地来看，虽然商汤自身并不生产整车，但是未来五年，2700 多万辆车搭 载商汤绝影智能汽车平台的各项原创产品，同样也有望形成规模效应。