记者 | 伍洋宇1
成立于2019年的觉非科技，也是L3/L4级别自动驾驶系统量产赛道中的一名玩家。
公司目前的商业化同时涉及商用车和乘用车领域，主要为末端物流配送车、智能重卡、乘用车等产品提供自动驾驶解决方案。
在竞争激烈的乘用车智驾系统市场，车主们对于各种智驾系统的体验老是差不了太多。对于实际使用的用户感知，行业也还没有形成可以一概而论的评判尺度。这样的情形下，技术的成熟度与产品的性价比是主机厂选择供应商更主要的尺度。
对此，其中一个为数不多能够显著划分产品差异的存在是，智驾系统是否要加入“高精舆图”。
“重感知、轻舆图”已经成为一部分公司在先容自家产品时会用到的话术，这条技术路线更夸大通过传感器和过硬的感知算法来实时获取场景信息，并以此减少对高精舆图的依靠。一方面可以降低成本（高精舆图并不是一笔小用度），另一方面可以避免道路变化导致的信息不一致的矛盾情形。
在觉非科技看来，假如是现阶段面向全国各个城市大规模推广智驾系统，高精舆图所代表的“先验数据”是必要的。
觉非科技创始人与技术合伙人刘斌举了一个“老司机压车”的例子。假如将新入一座城市的自动驾驶系统比作一名新手驾驶员，因为不同城市之间的路况和交通细则并不完全一致，舆图中的先验数据就是可以提供当地路况有效信息的“老驾驶员”。
“软件对每个城市进行认知，并不是一件（已经）标准化的事情，它需要有相称一段时间的积累，包括技术上和数据上。”刘斌以为，利用舆图先验数据可以将智驾系统进入新城市认识路况的效率大幅度晋升。此外，足够冗余的传感器和大算力固然可以加强系统的感知能力，使“司机”越来越智慧，“但你仍是解决不了——你在北京开得很好，到上海就开得有可能不行的题目。”他说。
一套智驾系统假如加入舆图数据，主要带来两方面的题目。一是本钱，二是高精舆图数据与传感器数据的融合。
刘斌指出，在实际的商业化拓展过程中，团队终极依赖的仍是其感知能力可覆盖范围大小（或者说城市数目）等机能，客户终极的决议计划仍是会回到技术、产品性价比这些维度上。
而对于数据融合这个概念，除了多传感器数据融合，觉非科技也夸大感知能力和舆图数据的融合。刘斌指出，在技术足够成熟的情况下，这类融合本身并不会造成太大难度。
除此以外，刘斌以为更核心的题目之一是舆图数据的获取和更新。走重舆图路线的供应商，其竞争的基础能力是具备质量够好、更新够快的舆图数据。
当数据积累到一定阶段后，智驾系统也有可能智慧到即使进入全新城市也不用依赖“老司机”。“通过海量的数据积累，这是有可能实现的。”刘斌先容称，“（但）实话讲，海内每个城市的交通规则和道路状况的差异确实很大。”
现阶段而言，有舆图为代表的经验数据，对城区自动驾驶的助益的确显著，但觉非科技也不会将“高精舆图”作为一种框定。
刘斌表示，行业对于“重感知、轻舆图”的理解中存在一种偏见，实际上，“轻舆图”并不一定意味着“轻视舆图”。在觉非科技的理解中，舆图在自动驾驶中属于“先验数据”，作为自动驾驶的安全冗余，完全没有舆图数据是不能成立的。在城市NOA的探索中，在“先验数据”的基础上，也需要车真个“经验数据”作为支撑。
觉非科技正在基于车端“经验数据”的不同形态进行新的产品探索，在车辆感知能力逐步增强的情况下，通过感知和定位融合技术，提供更加轻量级、更高性价比的经验数据，服务于智驾系统的感知和规控系统。
“不能忽视舆图数据的积极作用，也不能否认感知能力在大幅晋升，但每一种形态都有它的利与弊，跟着技术的发展，我们力争的是让每一种数据能力施展它的最大价值。”刘斌表示。
商业化方面，觉非科技目前主要面向乘用车、商用车末端物流和干线物流。
与行业普遍看好的观点一致，刘斌对于干线物流的自动驾驶商业化表示乐观。实际上，这里的规模化也尚待时日，智能重卡的TOC市场太过狼藉，TOB市场的商业价值等待物流客户认可，路径并不完全清楚。在刘斌看来，能够提振行业决心信念的一个信号是，自2022年下半年开始，一些造车新势力也开始加入商用车赛道了，而假如商用车同时进行智能化和电动化，对于行业客户的吸引力会大幅晋升。
单车智能之外，觉非科技同样涉及车路协同方面的业务，这其中的贸易逻辑与前者并不相通。“车路协同的客户都是政府，政府关注的是你最后能晋升多少效率，它更重要的是一种责任和探索，而不完全是一种贸易投资回报。”刘斌表示，通常来说政府的诉求都会以拉动工业和经济发展、晋升当地交通效率为主。
政府做这种探索的本钱并不低，既需要资金支持也需要足够耐心，觉非科技的思路是先去突破汽车产业及周边配套较为集中的区域，例如长三角地区。假如谈判顺利，政府有可能会拉其他车企或产业链公司加入，整个项目的效率和社会影响也会有所晋升。
目前，觉非科技的车路协同项目落地城市包括北京、上海、湖州、无锡、常熟、合肥、等。
对于未来，觉非科技非常明确的是会持续加大在乘用车量产项目上的投入。“这一波的汽车智能化实在还会持续大概2~3年的时间，可能到2025年大家的产品会基本固定，到时候这里的市场格式应该比较明确了。”刘斌说，“在这之中，我们仍是但愿能够尽快去扩大市场的占有率。”
记者 | 伍洋宇1
成立于2019年的觉非科技，也是L3/L4级别自动驾驶系统量产赛道中的一名玩家。
公司目前的商业化同时涉及商用车和乘用车领域，主要为末端物流配送车、智能重卡、乘用车等产品提供自动驾驶解决方案。
在竞争激烈的乘用车智驾系统市场，车主们对于各种智驾系统的体验老是差不了太多。对于实际使用的用户感知，行业也还没有形成可以一概而论的评判尺度。这样的情形下，技术的成熟度与产品的性价比是主机厂选择供应商更主要的尺度。
对此，其中一个为数不多能够显著划分产品差异的存在是，智驾系统是否要加入“高精舆图”。
“重感知、轻舆图”已经成为一部分公司在先容自家产品时会用到的话术，这条技术路线更夸大通过传感器和过硬的感知算法来实时获取场景信息，并以此减少对高精舆图的依靠。一方面可以降低成本（高精舆图并不是一笔小用度），另一方面可以避免道路变化导致的信息不一致的矛盾情形。
在觉非科技看来，假如是现阶段面向全国各个城市大规模推广智驾系统，高精舆图所代表的“先验数据”是必要的。
觉非科技创始人与技术合伙人刘斌举了一个“老司机压车”的例子。假如将新入一座城市的自动驾驶系统比作一名新手驾驶员，因为不同城市之间的路况和交通细则并不完全一致，舆图中的先验数据就是可以提供当地路况有效信息的“老驾驶员”。
“软件对每个城市进行认知，并不是一件（已经）标准化的事情，它需要有相称一段时间的积累，包括技术上和数据上。”刘斌以为，利用舆图先验数据可以将智驾系统进入新城市认识路况的效率大幅度晋升。此外，足够冗余的传感器和大算力固然可以加强系统的感知能力，使“司机”越来越智慧，“但你仍是解决不了——你在北京开得很好，到上海就开得有可能不行的题目。”他说。
一套智驾系统假如加入舆图数据，主要带来两方面的题目。一是本钱，二是高精舆图数据与传感器数据的融合。
刘斌指出，在实际的商业化拓展过程中，团队终极依赖的仍是其感知能力可覆盖范围大小（或者说城市数目）等机能，客户终极的决议计划仍是会回到技术、产品性价比这些维度上。
而对于数据融合这个概念，除了多传感器数据融合，觉非科技也夸大感知能力和舆图数据的融合。刘斌指出，在技术足够成熟的情况下，这类融合本身并不会造成太大难度。
除此以外，刘斌以为更核心的题目之一是舆图数据的获取和更新。走重舆图路线的供应商，其竞争的基础能力是具备质量够好、更新够快的舆图数据。
当数据积累到一定阶段后，智驾系统也有可能智慧到即使进入全新城市也不用依赖“老司机”。“通过海量的数据积累，这是有可能实现的。”刘斌先容称，“（但）实话讲，海内每个城市的交通规则和道路状况的差异确实很大。”
现阶段而言，有舆图为代表的经验数据，对城区自动驾驶的助益的确显著，但觉非科技也不会将“高精舆图”作为一种框定。
刘斌表示，行业对于“重感知、轻舆图”的理解中存在一种偏见，实际上，“轻舆图”并不一定意味着“轻视舆图”。在觉非科技的理解中，舆图在自动驾驶中属于“先验数据”，作为自动驾驶的安全冗余，完全没有舆图数据是不能成立的。在城市NOA的探索中，在“先验数据”的基础上，也需要车真个“经验数据”作为支撑。
觉非科技正在基于车端“经验数据”的不同形态进行新的产品探索，在车辆感知能力逐步增强的情况下，通过感知和定位融合技术，提供更加轻量级、更高性价比的经验数据，服务于智驾系统的感知和规控系统。
“不能忽视舆图数据的积极作用，也不能否认感知能力在大幅晋升，但每一种形态都有它的利与弊，跟着技术的发展，我们力争的是让每一种数据能力施展它的最大价值。”刘斌表示。
商业化方面，觉非科技目前主要面向乘用车、商用车末端物流和干线物流。
与行业普遍看好的观点一致，刘斌对于干线物流的自动驾驶商业化表示乐观。实际上，这里的规模化也尚待时日，智能重卡的TOC市场太过狼藉，TOB市场的商业价值等待物流客户认可，路径并不完全清楚。在刘斌看来，能够提振行业决心信念的一个信号是，自2022年下半年开始，一些造车新势力也开始加入商用车赛道了，而假如商用车同时进行智能化和电动化，对于行业客户的吸引力会大幅晋升。
单车智能之外，觉非科技同样涉及车路协同方面的业务，这其中的贸易逻辑与前者并不相通。“车路协同的客户都是政府，政府关注的是你最后能晋升多少效率，它更重要的是一种责任和探索，而不完全是一种贸易投资回报。”刘斌表示，通常来说政府的诉求都会以拉动工业和经济发展、晋升当地交通效率为主。
政府做这种探索的本钱并不低，既需要资金支持也需要足够耐心，觉非科技的思路是先去突破汽车产业及周边配套较为集中的区域，例如长三角地区。假如谈判顺利，政府有可能会拉其他车企或产业链公司加入，整个项目的效率和社会影响也会有所晋升。
目前，觉非科技的车路协同项目落地城市包括北京、上海、湖州、无锡、常熟、合肥、等。
对于未来，觉非科技非常明确的是会持续加大在乘用车量产项目上的投入。“这一波的汽车智能化实在还会持续大概2~3年的时间，可能到2025年大家的产品会基本固定，到时候这里的市场格式应该比较明确了。”刘斌说，“在这之中，我们仍是但愿能够尽快去扩大市场的占有率。”
记者 | 伍洋宇1
成立于2019年的觉非科技，也是L3/L4级别自动驾驶系统量产赛道中的一名玩家。
公司目前的商业化同时涉及商用车和乘用车领域，主要为末端物流配送车、智能重卡、乘用车等产品提供自动驾驶解决方案。
在竞争激烈的乘用车智驾系统市场，车主们对于各种智驾系统的体验老是差不了太多。对于实际使用的用户感知，行业也还没有形成可以一概而论的评判尺度。这样的情形下，技术的成熟度与产品的性价比是主机厂选择供应商更主要的尺度。
对此，其中一个为数不多能够显著划分产品差异的存在是，智驾系统是否要加入“高精舆图”。
“重感知、轻舆图”已经成为一部分公司在先容自家产品时会用到的话术，这条技术路线更夸大通过传感器和过硬的感知算法来实时获取场景信息，并以此减少对高精舆图的依靠。一方面可以降低成本（高精舆图并不是一笔小用度），另一方面可以避免道路变化导致的信息不一致的矛盾情形。
在觉非科技看来，假如是现阶段面向全国各个城市大规模推广智驾系统，高精舆图所代表的“先验数据”是必要的。
觉非科技创始人与技术合伙人刘斌举了一个“老司机压车”的例子。假如将新入一座城市的自动驾驶系统比作一名新手驾驶员，因为不同城市之间的路况和交通细则并不完全一致，舆图中的先验数据就是可以提供当地路况有效信息的“老驾驶员”。
“软件对每个城市进行认知，并不是一件（已经）标准化的事情，它需要有相称一段时间的积累，包括技术上和数据上。”刘斌以为，利用舆图先验数据可以将智驾系统进入新城市认识路况的效率大幅度晋升。此外，足够冗余的传感器和大算力固然可以加强系统的感知能力，使“司机”越来越智慧，“但你仍是解决不了——你在北京开得很好，到上海就开得有可能不行的题目。”他说。
一套智驾系统假如加入舆图数据，主要带来两方面的题目。一是本钱，二是高精舆图数据与传感器数据的融合。
刘斌指出，在实际的商业化拓展过程中，团队终极依赖的仍是其感知能力可覆盖范围大小（或者说城市数目）等机能，客户终极的决议计划仍是会回到技术、产品性价比这些维度上。
而对于数据融合这个概念，除了多传感器数据融合，觉非科技也夸大感知能力和舆图数据的融合。刘斌指出，在技术足够成熟的情况下，这类融合本身并不会造成太大难度。
除此以外，刘斌以为更核心的题目之一是舆图数据的获取和更新。走重舆图路线的供应商，其竞争的基础能力是具备质量够好、更新够快的舆图数据。
当数据积累到一定阶段后，智驾系统也有可能智慧到即使进入全新城市也不用依赖“老司机”。“通过海量的数据积累，这是有可能实现的。”刘斌先容称，“（但）实话讲，海内每个城市的交通规则和道路状况的差异确实很大。”
现阶段而言，有舆图为代表的经验数据，对城区自动驾驶的助益的确显著，但觉非科技也不会将“高精舆图”作为一种框定。
刘斌表示，行业对于“重感知、轻舆图”的理解中存在一种偏见，实际上，“轻舆图”并不一定意味着“轻视舆图”。在觉非科技的理解中，舆图在自动驾驶中属于“先验数据”，作为自动驾驶的安全冗余，完全没有舆图数据是不能成立的。在城市NOA的探索中，在“先验数据”的基础上，也需要车真个“经验数据”作为支撑。
觉非科技正在基于车端“经验数据”的不同形态进行新的产品探索，在车辆感知能力逐步增强的情况下，通过感知和定位融合技术，提供更加轻量级、更高性价比的经验数据，服务于智驾系统的感知和规控系统。
“不能忽视舆图数据的积极作用，也不能否认感知能力在大幅晋升，但每一种形态都有它的利与弊，跟着技术的发展，我们力争的是让每一种数据能力施展它的最大价值。”刘斌表示。
商业化方面，觉非科技目前主要面向乘用车、商用车末端物流和干线物流。
与行业普遍看好的观点一致，刘斌对于干线物流的自动驾驶商业化表示乐观。实际上，这里的规模化也尚待时日，智能重卡的TOC市场太过狼藉，TOB市场的商业价值等待物流客户认可，路径并不完全清楚。在刘斌看来，能够提振行业决心信念的一个信号是，自2022年下半年开始，一些造车新势力也开始加入商用车赛道了，而假如商用车同时进行智能化和电动化，对于行业客户的吸引力会大幅晋升。
单车智能之外，觉非科技同样涉及车路协同方面的业务，这其中的贸易逻辑与前者并不相通。“车路协同的客户都是政府，政府关注的是你最后能晋升多少效率，它更重要的是一种责任和探索，而不完全是一种贸易投资回报。”刘斌表示，通常来说政府的诉求都会以拉动工业和经济发展、晋升当地交通效率为主。
政府做这种探索的本钱并不低，既需要资金支持也需要足够耐心，觉非科技的思路是先去突破汽车产业及周边配套较为集中的区域，例如长三角地区。假如谈判顺利，政府有可能会拉其他车企或产业链公司加入，整个项目的效率和社会影响也会有所晋升。
目前，觉非科技的车路协同项目落地城市包括北京、上海、湖州、无锡、常熟、合肥、等。
对于未来，觉非科技非常明确的是会持续加大在乘用车量产项目上的投入。“这一波的汽车智能化实在还会持续大概2~3年的时间，可能到2025年大家的产品会基本固定，到时候这里的市场格式应该比较明确了。”刘斌说，“在这之中，我们仍是但愿能够尽快去扩大市场的占有率。”
记者 | 伍洋宇1
成立于2019年的觉非科技，也是L3/L4级别自动驾驶系统量产赛道中的一名玩家。
公司目前的商业化同时涉及商用车和乘用车领域，主要为末端物流配送车、智能重卡、乘用车等产品提供自动驾驶解决方案。
在竞争激烈的乘用车智驾系统市场，车主们对于各种智驾系统的体验老是差不了太多。对于实际使用的用户感知，行业也还没有形成可以一概而论的评判尺度。这样的情形下，技术的成熟度与产品的性价比是主机厂选择供应商更主要的尺度。
对此，其中一个为数不多能够显著划分产品差异的存在是，智驾系统是否要加入“高精舆图”。
“重感知、轻舆图”已经成为一部分公司在先容自家产品时会用到的话术，这条技术路线更夸大通过传感器和过硬的感知算法来实时获取场景信息，并以此减少对高精舆图的依靠。一方面可以降低成本（高精舆图并不是一笔小用度），另一方面可以避免道路变化导致的信息不一致的矛盾情形。
在觉非科技看来，假如是现阶段面向全国各个城市大规模推广智驾系统，高精舆图所代表的“先验数据”是必要的。
觉非科技创始人与技术合伙人刘斌举了一个“老司机压车”的例子。假如将新入一座城市的自动驾驶系统比作一名新手驾驶员，因为不同城市之间的路况和交通细则并不完全一致，舆图中的先验数据就是可以提供当地路况有效信息的“老驾驶员”。
“软件对每个城市进行认知，并不是一件（已经）标准化的事情，它需要有相称一段时间的积累，包括技术上和数据上。”刘斌以为，利用舆图先验数据可以将智驾系统进入新城市认识路况的效率大幅度晋升。此外，足够冗余的传感器和大算力固然可以加强系统的感知能力，使“司机”越来越智慧，“但你仍是解决不了——你在北京开得很好，到上海就开得有可能不行的题目。”他说。
一套智驾系统假如加入舆图数据，主要带来两方面的题目。一是本钱，二是高精舆图数据与传感器数据的融合。
刘斌指出，在实际的商业化拓展过程中，团队终极依赖的仍是其感知能力可覆盖范围大小（或者说城市数目）等机能，客户终极的决议计划仍是会回到技术、产品性价比这些维度上。
而对于数据融合这个概念，除了多传感器数据融合，觉非科技也夸大感知能力和舆图数据的融合。刘斌指出，在技术足够成熟的情况下，这类融合本身并不会造成太大难度。
除此以外，刘斌以为更核心的题目之一是舆图数据的获取和更新。走重舆图路线的供应商，其竞争的基础能力是具备质量够好、更新够快的舆图数据。
当数据积累到一定阶段后，智驾系统也有可能智慧到即使进入全新城市也不用依赖“老司机”。“通过海量的数据积累，这是有可能实现的。”刘斌先容称，“（但）实话讲，海内每个城市的交通规则和道路状况的差异确实很大。”
现阶段而言，有舆图为代表的经验数据，对城区自动驾驶的助益的确显著，但觉非科技也不会将“高精舆图”作为一种框定。
刘斌表示，行业对于“重感知、轻舆图”的理解中存在一种偏见，实际上，“轻舆图”并不一定意味着“轻视舆图”。在觉非科技的理解中，舆图在自动驾驶中属于“先验数据”，作为自动驾驶的安全冗余，完全没有舆图数据是不能成立的。在城市NOA的探索中，在“先验数据”的基础上，也需要车真个“经验数据”作为支撑。
觉非科技正在基于车端“经验数据”的不同形态进行新的产品探索，在车辆感知能力逐步增强的情况下，通过感知和定位融合技术，提供更加轻量级、更高性价比的经验数据，服务于智驾系统的感知和规控系统。
“不能忽视舆图数据的积极作用，也不能否认感知能力在大幅晋升，但每一种形态都有它的利与弊，跟着技术的发展，我们力争的是让每一种数据能力施展它的最大价值。”刘斌表示。
商业化方面，觉非科技目前主要面向乘用车、商用车末端物流和干线物流。
与行业普遍看好的观点一致，刘斌对于干线物流的自动驾驶商业化表示乐观。实际上，这里的规模化也尚待时日，智能重卡的TOC市场太过狼藉，TOB市场的商业价值等待物流客户认可，路径并不完全清楚。在刘斌看来，能够提振行业决心信念的一个信号是，自2022年下半年开始，一些造车新势力也开始加入商用车赛道了，而假如商用车同时进行智能化和电动化，对于行业客户的吸引力会大幅晋升。
单车智能之外，觉非科技同样涉及车路协同方面的业务，这其中的贸易逻辑与前者并不相通。“车路协同的客户都是政府，政府关注的是你最后能晋升多少效率，它更重要的是一种责任和探索，而不完全是一种贸易投资回报。”刘斌表示，通常来说政府的诉求都会以拉动工业和经济发展、晋升当地交通效率为主。
政府做这种探索的本钱并不低，既需要资金支持也需要足够耐心，觉非科技的思路是先去突破汽车产业及周边配套较为集中的区域，例如长三角地区。假如谈判顺利，政府有可能会拉其他车企或产业链公司加入，整个项目的效率和社会影响也会有所晋升。
目前，觉非科技的车路协同项目落地城市包括北京、上海、湖州、无锡、常熟、合肥、等。
对于未来，觉非科技非常明确的是会持续加大在乘用车量产项目上的投入。“这一波的汽车智能化实在还会持续大概2~3年的时间，可能到2025年大家的产品会基本固定，到时候这里的市场格式应该比较明确了。”刘斌说，“在这之中，我们仍是但愿能够尽快去扩大市场的占有率。”
记者 | 伍洋宇1
成立于2019年的觉非科技，也是L3/L4级别自动驾驶系统量产赛道中的一名玩家。
公司目前的商业化同时涉及商用车和乘用车领域，主要为末端物流配送车、智能重卡、乘用车等产品提供自动驾驶解决方案。
在竞争激烈的乘用车智驾系统市场，车主们对于各种智驾系统的体验老是差不了太多。对于实际使用的用户感知，行业也还没有形成可以一概而论的评判尺度。这样的情形下，技术的成熟度与产品的性价比是主机厂选择供应商更主要的尺度。
对此，其中一个为数不多能够显著划分产品差异的存在是，智驾系统是否要加入“高精舆图”。
“重感知、轻舆图”已经成为一部分公司在先容自家产品时会用到的话术，这条技术路线更夸大通过传感器和过硬的感知算法来实时获取场景信息，并以此减少对高精舆图的依靠。一方面可以降低成本（高精舆图并不是一笔小用度），另一方面可以避免道路变化导致的信息不一致的矛盾情形。
在觉非科技看来，假如是现阶段面向全国各个城市大规模推广智驾系统，高精舆图所代表的“先验数据”是必要的。
觉非科技创始人与技术合伙人刘斌举了一个“老司机压车”的例子。假如将新入一座城市的自动驾驶系统比作一名新手驾驶员，因为不同城市之间的路况和交通细则并不完全一致，舆图中的先验数据就是可以提供当地路况有效信息的“老驾驶员”。
“软件对每个城市进行认知，并不是一件（已经）标准化的事情，它需要有相称一段时间的积累，包括技术上和数据上。”刘斌以为，利用舆图先验数据可以将智驾系统进入新城市认识路况的效率大幅度晋升。此外，足够冗余的传感器和大算力固然可以加强系统的感知能力，使“司机”越来越智慧，“但你仍是解决不了——你在北京开得很好，到上海就开得有可能不行的题目。”他说。
一套智驾系统假如加入舆图数据，主要带来两方面的题目。一是本钱，二是高精舆图数据与传感器数据的融合。
刘斌指出，在实际的商业化拓展过程中，团队终极依赖的仍是其感知能力可覆盖范围大小（或者说城市数目）等机能，客户终极的决议计划仍是会回到技术、产品性价比这些维度上。
而对于数据融合这个概念，除了多传感器数据融合，觉非科技也夸大感知能力和舆图数据的融合。刘斌指出，在技术足够成熟的情况下，这类融合本身并不会造成太大难度。
除此以外，刘斌以为更核心的题目之一是舆图数据的获取和更新。走重舆图路线的供应商，其竞争的基础能力是具备质量够好、更新够快的舆图数据。
当数据积累到一定阶段后，智驾系统也有可能智慧到即使进入全新城市也不用依赖“老司机”。“通过海量的数据积累，这是有可能实现的。”刘斌先容称，“（但）实话讲，海内每个城市的交通规则和道路状况的差异确实很大。”
现阶段而言，有舆图为代表的经验数据，对城区自动驾驶的助益的确显著，但觉非科技也不会将“高精舆图”作为一种框定。
刘斌表示，行业对于“重感知、轻舆图”的理解中存在一种偏见，实际上，“轻舆图”并不一定意味着“轻视舆图”。在觉非科技的理解中，舆图在自动驾驶中属于“先验数据”，作为自动驾驶的安全冗余，完全没有舆图数据是不能成立的。在城市NOA的探索中，在“先验数据”的基础上，也需要车真个“经验数据”作为支撑。
觉非科技正在基于车端“经验数据”的不同形态进行新的产品探索，在车辆感知能力逐步增强的情况下，通过感知和定位融合技术，提供更加轻量级、更高性价比的经验数据，服务于智驾系统的感知和规控系统。
“不能忽视舆图数据的积极作用，也不能否认感知能力在大幅晋升，但每一种形态都有它的利与弊，跟着技术的发展，我们力争的是让每一种数据能力施展它的最大价值。”刘斌表示。
商业化方面，觉非科技目前主要面向乘用车、商用车末端物流和干线物流。
与行业普遍看好的观点一致，刘斌对于干线物流的自动驾驶商业化表示乐观。实际上，这里的规模化也尚待时日，智能重卡的TOC市场太过狼藉，TOB市场的商业价值等待物流客户认可，路径并不完全清楚。在刘斌看来，能够提振行业决心信念的一个信号是，自2022年下半年开始，一些造车新势力也开始加入商用车赛道了，而假如商用车同时进行智能化和电动化，对于行业客户的吸引力会大幅晋升。
单车智能之外，觉非科技同样涉及车路协同方面的业务，这其中的贸易逻辑与前者并不相通。“车路协同的客户都是政府，政府关注的是你最后能晋升多少效率，它更重要的是一种责任和探索，而不完全是一种贸易投资回报。”刘斌表示，通常来说政府的诉求都会以拉动工业和经济发展、晋升当地交通效率为主。
政府做这种探索的本钱并不低，既需要资金支持也需要足够耐心，觉非科技的思路是先去突破汽车产业及周边配套较为集中的区域，例如长三角地区。假如谈判顺利，政府有可能会拉其他车企或产业链公司加入，整个项目的效率和社会影响也会有所晋升。
目前，觉非科技的车路协同项目落地城市包括北京、上海、湖州、无锡、常熟、合肥、等。
对于未来，觉非科技非常明确的是会持续加大在乘用车量产项目上的投入。“这一波的汽车智能化实在还会持续大概2~3年的时间，可能到2025年大家的产品会基本固定，到时候这里的市场格式应该比较明确了。”刘斌说，“在这之中，我们仍是但愿能够尽快去扩大市场的占有率。”
