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「我们在去年 12 月就有流水了。」开易科技 CEO 刘鹏告诉雷锋网。这家 ADAS 公司成立于去年 6 月，不到一年的时间里，开易在前装和后装都有不俗的成绩：
在后装智能后视镜市场，其 ADAS 方案覆盖率接近 80%；
在前装市场，已经与两家国内 Tier1（一级供应商）达成合作意向，预计将搭载在 2018 年量产车型上。
也许这会让大多数人感到好奇：为什么一家初创公司，短时间内在后装市场能够有这么高的覆盖率？
刘鹏向雷锋网解释：一方面，市场上没有更好的针对后装 ADAS 的解决方案；另一方面，大部分创业公司将目光放在了前装 ADAS 市场，或是这些公司在开发算法的同时，也在做硬件产品。「这两种路径的周期都比较长。」
在刘鹏看来，后装 ADAS 是团队基于现有情况所做的「顺应潮流的事情」，解决创业公司初期的生存问题。而前装则是一个稳定市场，但与车厂配合的周期长（一般 18 个月以上），收入会「来得慢。」
开易快速打入市场的做法是向后装供应的是一套 ADAS 算法（ADAS SDK）。不同硬件只需调整相应参数即可，可以适配包括智能后视镜、行车记录仪、车机等后装硬件产品。
但这并不是它快速杀入市场并获得营收的主要原因。相比于市场上其他后装 ADAS 方案，刘鹏介绍，他们开发的方案特点在于：
CPU 和内存占用低，全部消耗在 8% 左右（市场平均水平在 16%-40% 之间）。CPU 和内存占用的压缩是算法优化的重要方向之一，刘鹏说，团队通过迭代测试、模型压缩和硬件加速实现了 CPU 和内存占用的优化。
准确率方面，后装准确率可以达到 95% 以上，高于后装 ADAS 的平均水平。如果硬件平台支持，他们还计划引入深度学习来提高准确率。
自适应标定系统：算法能根据不同的摄像头视角进行自适应标定，无论专业 ADAS 摄像头或者行车记录仪广角镜头，都能保证准确识别率。
ADAS 前装与后装的区别在于应用场景和用户诉求不同。
比如，前者在出厂前有严格标准，经过严格标定，对镜头的规格要求非常苛刻，主机厂诉求只在安全；而后者面向消费者，自由度比较高：用户对 ADAS 的诉求不仅限于安全，有趣和实用的诉求也很高。
小米生态链公司板牙科技前不久推出的智能后视镜产品，搭载的便是开易提供的 ADAS 方案。刘鹏说，当时小米和板牙在 ADAS 选型上经过好几轮筛选，最终开易从多家 ADAS 方案公司中胜出，成为板牙的 ADAS 方案提供商。
前装与后装的另一个差异，后装产品镜头为了实现行车记录功能，必须是广角，FOV 一般在 120 度以上，而前装镜头 FOV 一般是 52 度左右。
这意味着相同分辨率的图像，前装的可检测距离要远于后装。刘鹏介绍，从团队测试情况看，开易的后装产品最远检测距离在 60 米，前装平台可以达到 80 米。
上述的区别，决定了后装产品在算法层面上需要解决的问题比前装更多。前装需要的是打通与主机厂的流程。而后装在算法上，必须解决自动标定问题，并且在策略设计上更贴近用户体验。刘鹏举了一个例子，比如「前车起步提醒」，前装 ADAS 一般不包含这一功能且没有相关法规。
在后装市场，受限于技术水准和用户体验，开易更多的是做一些锦上添花的尝试。而在前装，目前开易有两家 Tier1 合作方，为国内主机厂供应商。刘鹏告诉雷锋网，今年 7 月团队将在车上做第一轮测试，而搭载在汽车上的前装 ADAS 预计最快 2018 年量产。
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