Mobileye作为ADAS行业的龙头企业，目前占有全球超过60%的视觉感知芯片市场份额。与此同时，Mobileye一手建立的封闭式视觉感知生态也成为了行业主流形式。有条件的开放和相对收敛的感知API需求，曾帮助Mobileye建立标准化的感知接口方案，并快速将产品推向全球，攻城略地。
但是，时过境迁。随着当前视觉ADAS功能的持续升级迭代，行业期待出现更加开放的方案，帮助OEM和Tier1打造差异化且更具适应性的ADAS功能。
驾驶场景的复杂性和地域性呼唤开放的解决方案
曾经有一家国内主机厂尝试基于Mobileye的视觉感知解决方案开发自主泊车方案。项目实施过程中，需要识别停车场入口处的栏杆。但Mobileye的封闭性方案不支持客户对感知算法进行自主更新，导致开发遇阻。
这反映了主机厂面临的困境。一方面，Mobileye的视觉感知解决方案依然是目前最成熟的方案，从产品成熟度、项目风险管控和质量管理角度，都有很多优势，主机厂无法拒绝。整体来讲，属于保守有余，进取不足的态势。但另一方面，这种封闭方案又像一个黑匣子。因为无法进行差异化和定制化开发，导致性能同质化;况且在本土化的驾驶场景下，无法完全满足要求。这就限制了主机厂做出更加进取的产品方案，长期以往会降低产品竞争力。
而中国驾驶场景的特殊性，决定了必须有本土化的感知解决方案，才能满足ADAS/自动驾驶的功能要求。
同时，为了满足ADAS/自动驾驶对感知的高可靠性要求，也需要更加开放的感知解决方案，例如，如果我们能够识别更为丰富的目标，更多的语义分割种类，那么我们就可以获得更为丰富的语义信息，使得各个不同的类别可以做到交叉验证，例如，路肩、人行道对于可行驶区域的判断有明确的辅助验证作用，路侧的固定目标，如交通标识牌、路灯等对于定位有很大的帮助。
假设在下雪天，道路被积雪覆盖，如何判断路肩在哪里呢?电影《非诚勿扰》里描述了一个对白情节：
“嗨，你来过(北海道)，你一定知道公路那两边箭头有什么用?”答：“哦，冬天，北海道的雪很厚，箭头指示人们不要开出路肩。”
假如我们可以识别公路两边的箭头，就可以推理出来可行驶区域的边界。感知技术的发展趋势需要更为开放的解决方案
感知技术的发展，关键趋势可以总结为以下四点：
1、从简单场景到复杂场景
2、从高频目标到一般目标
3、从2D感知到3D感知
4、从面向实况的感知到面向预测的感知
所有这些趋势都使得感知的丰富度和复杂度进一步提升，供应商无法使用一个标准的感知解决方案来满足需要，开放成为必由之路。
软件定义汽车时代，车企需要更为开放的解决方法
智能化是未来品牌差异化的核心要素，主要是通过增加软件功能来实现。软件的后部署将是大势所趋，这意味着，多数软件功能将是在汽车出厂之后交付的，软件迭代OTA将是新常态。这一趋势对于出行服务运营商来说尤其重要，各种不同的场景服务需求都需要基于现有车队的功能，通过不停升级迭代来满足。
在未来，OEM交付的汽车将不是一个功能固化的产品，而是一个持续进化的机器人，在汽车整个生命周期内，硬件平台能够持续支持软件迭代升级。软件开发的效率和差异化的功能，将决定这场智能化竞争的成败。
为了提升软件开发效率，从系统构架的角度看，服务导向的系统构架(SOA)将成为主流，这需要打造一个全新的感知解决方案，满足四个方面的要求：高度开放、一致并且完善的工具链、拥有强大算力储备、极强的可扩展性，以满足不同等级车型平台的要求。
