今天小編分享的互聯網經驗：1000億紅海賽道，跑出未來獨角獸：融資數千萬美元，歡迎閱讀。
鉛筆道作者 | 愛羽
在自動駕駛集體内卷激光雷達方案的喧嚣中，一個隐秘的技術賽道正在悄然重構產業格局—— 2025 年，" 算法替代硬體 " 的邏輯，正撕開千億級市場缺口。
近日，北京殺出一只未來獨角獸，鑑智機器人完成數千萬美元 B-1 輪融資。這個未來獨角，正用怎樣的獨門秘籍，在自動駕駛紅海殺出血路？
01
鑑智機器人是一家自動駕駛技術研發的企業，專注于 " 視覺 3D 理解 " 驅動的輔助駕駛解決方案，核心場景是：高速 NOA、城區 L2+ 等不同細分場景的需求。
它就像是給汽車裝上了 " 眼睛與大腦 "，解決了傳統自動駕駛中部分痛點，比如感知精度不足、成本高昂、難以應對復雜場景等問題，讓汽車更精準地感知周圍環境，做出合理決策。
公司的聯合創始人、CEO 單羿博士，曾任 AMD 全球副總裁、Xilinx 副總裁與 AI 研發負責人，帶領團隊推出 VitisAI 產品線，并主導國内首批 AI 芯片研發；聯合創始人兼 CTO 都大龍博士，曾任地平線算法總監及百度深度學習研究院架構師。
鑑智機器人走的技術路線是：以純視覺雙目系統為切入口，通過軟硬體協同與大規模數據驅動，既保留高精度 3D 感知，又降低硬體成本與功耗。
目前，其 PhiGo 輔助駕駛系統，已獲得多個頭部主機廠或 Tier-1 的量產訂單，在手訂單超百萬台。智駕產品成本已降至 4000 元以内，獲得多個頭部車企主力車型定點。
02
鑑智機器人的所在賽道是：自動駕駛 - 組合輔助駕駛系統。行業經歷了從萌芽（2014 – 2016 年）、興起（2017 – 2020 年）到爆發（2021 年至今）的演進。
萌芽期以單一功能的 ACC、AEB 為主，痛點在于系統間孤立；興起期，攝像頭、毫米波、超聲波等多傳感器融合成為趨勢，但成本居高不下。
進入爆發期後，随着資本和數據資源的集中，L2+ 及高階輔助駕駛走向落地，客戶對成本與性能的雙重訴求更為迫切。
近年來， AI、大數據、5G 等新興技術成熟後，智能駕駛感知系統領網域逐漸崛起。
在這一背景下，鑑智機器人以視覺傳感器 + 強 AI 範式的技術路線，切中紅海市場中的 " 成本紅線 " 與 " 性能天花板 "。
03
根據 Custom Market Insights 報告，2023 年全球 ADAS 市場規模約 245 億美元，預計至 2033 年将以 18.2% 的年復合增長率增至超過 810 億美元。
按產品裝車量計，2024 年全球 ADAS 設備出貨 334 百萬套，預計 2030 年将翻倍至 655 百萬套，展現出持續高增長态勢。
當前，市場痛點集中在高階功能的安全與可靠、成熟與成本平衡，以及從 L2 向 L3 的平滑過渡；主流解決方案包括雷達＋激光雷達融合、激光雷達＋視覺融合，以及純視覺三大陣營，鑑智機器人即屬于 " 純視覺 3D 理解 " 這一細分流派。
在競争格局上，頭部玩家逐漸分明。
傳統巨頭如博世（Bosch）、大陸（Continental）、Mobileye（Intel）、Aptiv、Magna 等占據高端市場；新興廠商 Momenta、文遠知行（WeRide）、地平線（Horizon Robotics）等則各據一隅。按營收和裝車量排名，Bosch、Continental、Mobileye 一家獨大；Momenta、WeRide 緊随；Horizon 憑借芯片 + 算法優勢快速崛起。
鑑智機器人則在純視覺路線中保持差異化，并在降本與本土化方面具備先發優勢。
與競品相比，鑑智機器人差異化之一在于技術路線：以視覺傳感器為核心，通過 AI 算法實現高精度感知，無需依賴大量昂貴的激光雷達等傳感器，有效降低成本。
在業務定位上，它不僅提供感知硬體與軟體產品，更專注于打造端到端的自動駕駛解決方案，從感知到決策形成完整閉環。
未來，随着 AI 算法演進、傳感器微型化與算力迭代，輔助駕駛将步入 L3、L4 級别。新技術趨勢包括：多模态傳感器融合 AI、V2X 與高清地圖閉環、以及車路協同的 MaaS 生态。
