巨浪思享汇-金年会金字招牌信誉至上

巨浪思享汇
星闻动态 2022.10.17
分享者 / 潘凯(上海怿星电子科技有限公司董事长、ceo)
编 辑 /  轩辕小浪花

2022年9月24日和25日,轩辕之学巨浪3期第三模块课程走进广汽研修中心,研习“新形势下科技创新战略,在正式授课结束后,25日下午“巨浪思享汇”开始。

“巨浪思享汇”为轩辕之学学员之间的固定互动节目,是轩辕之学课程的重要组成部分。它由轩辕之学同学自发组织,班委协助排期进行,主要内容为分享学员自身企业以及个人对于行业的看法等等,分享过程中在座同学可向分享人发起提问,该环节旨在加深同学们之间的了解与沟通。


以下为当天,来自轩辕之学巨浪3期学员、上海怿星电子科技有限公司董事长、ceo潘凯在当天的分享实录(有删减):


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刚才万新伟同学的介绍是一个思想的碰撞,我这边则想系统性地,比较务实地给大家介绍一下我现在在做什么。



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怿星成立于2014年,虽然已有八年时间,但真正去思考创业、怎么把公司做好这件事情还是从2019年开始的。在这之前,我们主要依靠自有资金发展,业务模式也比较简单,主要是与vector、rightware、keysight等金年会金字招牌信誉至上的合作伙伴共同开拓中国市场,面向行业提供系统集成和技术服务。


2019年是国内汽车行业的寒冬,当时我们看到了汽车智能化和软件定义汽车已是大势所趋,行业在发生巨变的过程中,向智能网联方向投入的研发力度越来越大。虽然原来依靠自有资金发展时,我们每年都坚持投入新技术的研发,但是投入力度非常小,当时我们意识到如果还是以小步快跑的模式,是很难形成核心竞争力,很难超越竞争对手,也难以抓住未来的大机会的。在这个背景下,我们决定通过融资来加速业务转型,加大对未来的投资。


我们从2019年开始思考到了2020年开始布局,在2021年完成了第一轮的融资。


现在在做新一轮融资时,困扰我的最大问题是公司未来发展的战略和定位。经历了不少投资人的灵魂之问,我和团队经过不断地思考后,终于明确了我们现在的定位——智能汽车软件金年会金字招牌信誉至上的解决方案提供商,这意味着什么呢?


我们不做整车,也不做芯片,不做硬件的tier1,我们全力聚焦在软件的赛道上。


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软件覆盖的范围非常广,我们只做两件事情:一是提供非功能性的软件产品和服务。比如中间件层面、操作系统层面,以及智能座舱显示和交互软件这一类的我们做。


第二件事情是,面向所有的车厂、tier1厂商、芯片厂商和操作系统厂商的软件、硬件研发过程,提供研发工具、测试验证系统和金年会金字招牌信誉至上的解决方案。

这两个业务方向我们在底层的软硬件技术、在人才和组织方面是互相贯通的,现在我们的定位是这样的。  


简单介绍一下怿星公司的情况。我们有五位联合创始人,我和其中两位是汽车电子背景,另外两位是通信、互联网和软件背景的。这与我们看到的“汽车电子 ict”融合的行业趋势是一致的——传统的厂商,希望能够去学习互联网和新势力,而互联网厂商要掌握汽车电子的技术特点、尤其是工程化的能力和经验——在团队建设、技术融合和业务布局方面与行业趋势保持一致,这是我们的一个特点。


我们的团队也是兼容并包的,我们一直坚持“合伙创业,共同成长“的理念,在八年的创业过程中长期并肩作战、互相激励。

到目前为止,怿星已经建立了300多人的团队,其中240多都是研发和技术人员,占比超过80%。我们现在服务的客户数量也超过了300家。


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我们认为智能汽车将来会跟手机一样拥有集中式的中央大脑,集中式中央大脑的硬件、底层操作系统可能被头部的厂商垄断,而上面的自动驾驶、智能座舱等智能化的软件,是车厂能够去形成差异化的非常核心的竞争力。


围绕大脑这块我们会帮助车厂去做定制化的软件开发,目前重点布局和突破的是智能座舱hmi技术,结合我们在计算机图形引擎、3d实时渲染和人机交互方面的长期技术积累,帮助车厂打造差异化的功能和用户体验。


除了大脑之外,车上还有躯干,比如网络通信系统、数据传输系统、传感器和执行器等,像以太网、tsn、lvds等通信系统是在智能化时代对技术和产品应用非常必要和重要的基础设施;还有传感器和执行器等四肢,比如大灯、摄像头、激光雷达等等,也在进行智能化升级。


围绕大脑之外的这些躯干和四肢,我们提供相关的软件中间件和配套的开发工具,这是我们的底层技术的逻辑。


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智能汽车的研发已经从传统的v模型发展为“v agile(敏捷)”的模式。怿星围绕“v a”流程,打造了四个核心能力栈:第一是在前期设计阶段的系统设计和开发能力,包括eea、hmi、soa等。第二是在智能化软硬件实现阶段的基础软件能力,包括以太网实时通信中间件、实时操作系统等。第三是在软件迭代过程中的软件敏捷开发能力,可遵循aspice和功能安全标准,帮助客户快速地开发智能座舱软件。第四是自动化测试验证能力,可提供模块级、部件级的、系统级的自动化的测试系统与服务。  



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在过去,我们主要的思路是以客户为中心,围绕客户的个性化需求提供定制化的系统和技术服务。面向未来,我们会往“产品 服务”双轮驱动的模式发展。


我们从市场和客户需求中不断地抽象我们的标准产品:目前我们有两类产品,一类是自动化测试系统,我们会研发上游的核心板卡和核心软件——尤其是市场上有需求但上游厂商推出新产品较慢时——我们通过这种方式打造我们的差异化、提升产品竞争力。


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另外一类是底层中间件以及基础软件的开发,我们长期聚焦在soc芯片、以太网和tsn技术、实时linux和hypervisor等底层技术上,未来国产芯片会大有可为,又由于国内缺少软件生态,因此我们会面向国产芯片重点布局。


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我们比较注重产业合作,我们认为,一方面加入行业的联盟,能够快速地介入新技术标准的开发或者是介入标准的导入。另一方面,我们强调强强联合。


我们跟班长(孙荣卫)的公司在上轩辕之学之前就已经建立了战略合作。因为他们公司(艾拉比)在是行业领先的ota金年会金字招牌信誉至上的解决方案提供商,而怿星在测试领域非常强,我们在车端,孙总在云端,我们联合建立云管端一体的仿真和测试验证的系统,这对行业的贡献是非常大的,也是非常有差异性的金年会金字招牌信誉至上的解决方案。


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在客户这边,大家常说传统势力、新势力、新实力,面向未来终局怎么样,这是非常难判断的,苹果什么时候下场造车,什么时候一统天下,我们也非常难讲。


但我们看到的一个趋势是,无论是传统势力还是新势力,都会存在一些头部厂商,他们更有可能去生存下来,能够跑在前面。所以我们选择客户的时候注重行业头部客户的选择,比如前几年我们重点在上汽零束、一汽红旗进行布局,逐步我们拓展到广汽、长城、吉利这些自主品牌还有蔚小理、零跑这样的新势力,以及包括像华为、德赛西威头部的tier1。


我们跟他们在合作过程中建立合作的黏性,同时由于他们是头部的客户,他们的需求一定程度上能够代表未来或者现在市场的需求。  

 

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现在围绕车的电子系统、软件的研发,我们提供了几类产品和服务,看上去是比较杂的,但我们的核心逻辑是帮助车厂、tier1在智能化的转型、升级方面提供产品和技术服务。我们是比较注重在智能化方面的产品布局,例如与新架构相关的,与智能座舱和自动驾驶相关的,而像三电、底盘、电动化这块我们没有涉及,传统的动力系统这块我们也没有涉及。

   

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在软件这块,我们也是重点布局了两类,一类是可能将来会被垄断的中央计算平台,尤其是智能座舱这块,我们在计算机图形学、3d显示这块有长期的积累,还有技术的研究,这块是车厂最能打造差异性的软件,所以我们牢牢地抓住车厂在智能座舱软硬分离的情况下,我们做车厂和tier1之间的桥梁。


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给大家举个例子,像上汽通用第四代的座舱系统采用的方式是博世只做硬件,加底层的操作系统,泛亚技术中心会去主导软件的需求,怿星帮他们做显示端的软件,比如仪表或者360或者是座舱里面的,应该说这是一个三方合作开发的智能座舱系统,这其实是代表了一类具备一定软件能力,但是又没有那么多的软件人才、软件团队的泛亚模式。


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另一类在智能驾驶这块,我们也是不涉足算法的开发,但是会涉足到智能驾驶底层的比如基于dds或者some/ip中间件的这一层,以及智能驾驶和智能座舱融合的部分。


智能驾驶的数据要能够通过座舱的屏幕很好地呈现出来,给到用户安全、愉悦和强科技感的体验。把自动驾驶数据(比如道路信息、车道线、目标车辆、周边环境、高精地图信息等)和屏幕有机的融合,通过实时建模、3d渲染、多模交互、增强现实等技术和软件实现行泊一体或者舱驾一体,这是我们重点布局的。


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应用软件对车厂来讲就喜欢给你开发费用,白盒、黑盒倒还好,他们只以开发费的模式来定价,这在投资人那边有非常大的挑战,他们认为我们是一个一个项目的接,认为我们的业务发展会限制于人,相反在中间件这个层面是可以按照使用量来收费的。


在底层中间件层面,我们现在首先推出的是一系列轻量化、跨平台的协议栈,能够快速满足非常丰富多样的市场需求。现在车厂都在推出基于域控制器架构的新车型,并基于soa进行软件架构的设计和部署。但是在传感器这一层,它的算力往往是非常小的,比如激光雷达控制器的内存往往不超过20兆,在这种情况下如果部署autosar软件,它是运行不起来的。


而怿星研发的协议栈正好是一个非常精简的内核,可以非常好的去适配激光雷达这类传感器的应用,也填补了现在autosar的一个空白。我们未来会可能做从协议栈扩展到中间件,再到跟芯片和底层操作系统相关的系统软件。 


整体来讲,怿星使命是让智能汽车研发更高效——无论是帮助我们的客户去研发他的软件或者硬件,还是装配我们的软件。希望将来有更多的智能汽车能够用怿星的产品和服务,我们的愿景是让每一台智能汽车都有我们的贡献。




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 巨浪思享汇(图15)


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