作者 / 温莎

编辑 / 黄大路

设计 / 柴文静

加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）是2024年诺贝尔物理奖获奖者，被称为“AI教父”。

13年前，辛顿教授就将AI带到了计算机视觉领域，当时还在第一次创业阶段的虞正华开始深入研究这项技术，把它用到了智能交通之中，并取得了非常重要的成果。

那个时候他就在想，这类技术，更大的应用场景在哪？

“之前都是管车子的，通过摄像头管理监管路上的汽车，我就开始研究汽车产业，谷歌正好也在美国开始搞自动驾驶。”虞正华说，2015年，他的上一次创业告一段落，公司上市，自己拿了一笔钱开始做魔视智能科技（上海）有限公司（魔视智能），将AI算法跟汽车产业结合，他从此开始持续推进AI模型驱动的自动驾驶量产落地。

第二次创业的前两年，魔视智能并没有着急融资，而是先打磨技术，等有一定基础了，虞正华以每年一次的节奏开始融资。

2025年，智能驾驶赛道热得一塌糊涂，比亚迪的“全民智驾”之后，特斯拉FSD低调入华，淘汰赛已经开始。而今年，正好是魔视智能成立十周年。十年时间，魔视智能融了约十个亿，量产上车数量也早就超过了一百万台。

他承认魔视智能目前没有“地大华魔”市场关注度高，但并不认同未来活下来的只有零星几家。

“虽然地大华魔是市场上影响比较大，但大家技术上差距并不是那么大，就是各自的打法不一样，细分市场不一样。而且技术还在迭代，原来走在前面的如果跟不上也会掉队。比如像DeepSeek大模型之后，等于技术又翻新了一代。”

虞正华认为，三年之后强AI基因、靠自己算法留在牌桌上的，那肯定就是活下来了。

“几家不重要，重要的是三年之后，你在哪里。三年之后可能还有些公司说自己是智驾公司，但其实算法已经完全不是自己的了，并没有累积出自己的核心算法能力，更多是集成。”

过去几年，智能驾驶供应商的日子并不好过，经历了一轮又一轮的淘汰赛后，剩下的企业两只手都数得过来。每一家都如履薄冰，因为稍有不慎，就会成为分母。

另一边，车企对自研智驾有一种骨子里的执着，部分有实力的车企都选择两条腿走路，一条跑自研，另一条跑智能驾驶供应商。

虞正华明白车企为什么执着于自研，但他也坦言，“如果投入几个亿的车企，我觉得这事就别干了。你如果砸几十个亿，那就是另外一种玩法了。砸几十个亿，有可能就靠量来做这事儿，拿很多资源，靠整体规模来做；但是看过去的案例，主机厂或者行业巨头，在智驾投入几十亿的，也同样有成效不佳的情况，怎么投、什么样的团队和机制很重要。”

他指出，智能驾驶最核心还是有人，智驾公司最核心的资产就是创始人，其次是钱。“高阶智驾对人的质量要求很高，而不是人数。如果没有合适的团队，几十亿只是烧钱也很容易烧掉，比如技术方向错了，很多执行层面的决策错了，还是有风险的，得有合适的人来执行。但人要有钱配，钱要配上。”

虞正华自己就是那个核心，博士毕业于上海交通大学，周围的人更喜欢称呼他为虞博。

打开简历，虞正华曾经在人工智能行业成功创业直至上市、并在澳大利亚担任大学教授等职，具有视频人工智能二十余年产业化经验，曾负责多项国家科技支撑及863项目，并荣获上海市科技进步一等奖等奖励，还是30多项美国、中国、澳大利亚专利的发明人。

技术出身，虞正华是标准的理工男、并不善于侃侃而谈。但说到自己的企业，他还是观点很鲜明。

“魔视是一家算法能力很强，同时落地能力很强的企业，我们很务实。”他强调魔视以AI模型驱动的算法的重要性。

01三年后强AI基因、自主掌握算法的公司能活下来

轩辕商业评论：您如何看待全民智驾这个说法？

虞正华：从魔视的角度，我们认为全民智驾是智能驾驶发展到一定阶段的成果，技术上确实到了一定成熟度，很多功能使用体验比较好了。主机厂也需要用新功能来促进销量，达到让消费者买车换车的目的。同时，全民智驾也会引领车企往更高的人工智能技术前进，例如实现端到端、世界模型、AGI等；AI的发展日新月异，同样会反应在智驾领域的进展。

对行业来说是好事，加速了智能驾驶的大规模量产落地。

轩辕商业评论：智驾有一些分级，比如全民智驾，它达到的是哪一级的功能，更高级别的智驾有什么样的功能？

虞正华：本身智驾就有分级了，按照L2，L3，L4甚至L5来分，但现在鲜有企业从量产的角度说我已经达到了L3。功能的等级上来说，其实就在L2到L2+，不管加多少个加号，都在这个区间。从最基础的L2开始，就是基于前向视觉的横纵向控制功能例如我们熟悉的ICA，再往上加到高速NOA，城市NOA。

轩辕商业评论：消费者比较好理解的角度，就是集成式巡航辅助（ICA），高速领航（Highway NOA）和城市领航（City NOA）这三个功能来区分智驾等级。

虞正华：可以这么理解，当然所有这些功能都必须同步搭载智能泊车甚至代客泊车。

轩辕商业评论：今年跟去年之间价格的变化大吗？

虞正华：幅度还是蛮大的，主要是高阶智驾，关键是芯片方案变了，芯片价格下来了，同时配套的传感器例如摄像头和雷达依托更高的配置率，成本方面也有明显的降幅。

轩辕商业评论：您是怎么看智能驾驶竞争格局，一个业内普遍的说法是洗牌时间为三年，您认同这个观点吗？

虞正华：我觉得如果三年后还能健康经营着的公司和团队，应该是能够活下来的。特别是，强AI基因、自主掌握核心算法的公司更可能活下来。

轩辕商业评论：这三年的节奏是什么样子的？为什么业内会给出三年期限呢？

虞正华：两个方面，一是技术的演进和迭代，一是从供应商的角度。其实现在活跃在一线的供应商已经在变少。既能在技术上持续迭代，又有大规模量产上车的企业实际上并不多。

轩辕商业评论：活下来有什么标准吗？公司规模要多大？

虞正华：至少100万以上的等级。这里面，一个是上车的总量，一个是车型的数目，车型数至少是数十个以上。如果只是一个车厂的产品，得到的验证还是有限的。

轩辕商业评论：市场上能达到这个量级的公司有多少？

虞正华：其实已经不多了。这里面还有一个关键，就是对核心算法的掌控，如果只是做集成，那其实是传统集成商的角色，而在AI的时代，算法才是核心。核心算法掌握在自己手里，通过车型迭代，上车的总量，持续迭代自己的技术。如果核心算法不是自己的，上了车也只是给他人做嫁衣。后面算法一旦再次迭代，那就跟不上了，因为集成商很难迭出新东西来。

轩辕商业评论：大家现在都很喜欢说留在牌桌上，拥有什么样的能力就能留在牌桌上了？您说的核心技术是指什么？

虞正华：智驾系统最核心的是域控制器，其他传感器，像摄像头模组，毫米波雷达，激光雷达其实是配套。域控制器里面就是算法、软件和硬件。如果这些都是自己的、且自己能定义，那你就可以持续且快速迭代。

所以要有从算法到软件到硬件，整个系统的自主研发能力，第二就是量产落地的能力，因为最终要成为前装量产的产品。这个产品除了功能和性能之外，还要需要考虑用什么样的成本来实现，太贵了主机厂也不会用。

第三点，当然就是数据，在量产过程中能够获得大量数据。

轩辕商业评论：那最终会剩下来几家呢？

虞正华：其实不是太多。“地大华魔”本身算法能力还蛮强的。其中也包括魔视，可能还有很少一些其它公司，反正总数两只手可以数得过来。另外的那些，比如仅拿着第三方算法或者黑盒软件做集成的不能算在这个阵营中。

轩辕商业评论：现在已经卷到就剩这么多了，之前有一家智能驾驶公司的创始人在接受采访时说，未来活下来的就只能有三家，您怎么看待这个数字？

虞正华：三家我觉得不至于，虽然“地大华魔”在市场影响力比较大，但大家技术上差距并不是那么大，就是各自的打法不一样，细分市场不一样。而且技术还在不断迭代，原来走在前面的如果跟不上也会掉队。比如像DeepSeek大模型之后，人工智能的方法论和范式又翻新了一代。

整个汽车行业来说，主机厂数目相对比较多，除了中国之外，其实还有一大块其实就是海外市场，海外主机厂也需要智能驾驶技术。

轩辕商业评论：那我可以理解为，只要未来三年还能留在牌桌上，都有活下去的能力，不一定说几家。

虞正华：三年之后有强AI基因、靠自己核心算法、并大规模量产的能留在牌桌上。几家不重要，重要的是三年之后，你在哪里。三年之后可能还有些公司说自己是智驾公司，但其实他算法已经完全不是自己的了，并没有累积出自己的核心能力，不能持续迭代自己的AI算法，只能做替代性比较强的“集成”工作了。

三年之后强AI基因、用自己的算法留在牌桌上的，那肯定就是能活下来了。

02和DeepSeek有异曲同工之处

轩辕商业评论：DeepSeek对智驾行业主要的影响是什么？

虞正华：主要是算法，但算法也跑在硬件之上，跑在芯片之上，跟硬件也有关系。

每年都有新算法、新功能出现，迭代速度还在加速，特别是DeepSeek出来之后，大家更感觉技术的发展速度快了。现在算法在快速迭代，如果从系统角度来说，算法首先是域控制里面，整个软件系统中的一部分，下面有中间件支撑着这套系统。

轩辕商业评论：DeepSeek会在算法方面产生实质的影响，但真正能够影响到产品或者在智驾上发挥大的作用，大概需要多长时间？

虞正华：现在已经在发挥作用了，数据生成这方面，训练环节可以用大模型来做一些数据生成。原来的数据都是靠实车采集，实车采集当然很重要，但是也有很多Corner Case，采集难度太高。

第二个方面，DeepSeek背后很重要的一个技术是强化学习的技术框架，也包括知识蒸馏等等，类似这样的技术可以用在算法设计里，可以帮助我们训练更好的智驾规控算法。

轩辕商业评论：DeepSeek才出来不久，咱们是什么时候开始应用的呢？

虞正华：魔视一直是一家以AI模型来驱动的公司，其实跟踪这块已经很久了DeepSeek里面有一个重要的MoE（Mixture of Experts），就是混合专家模型。我们团队在2021年就申请过一个发明专利，其思想和MoE基本思路很一致。

在智驾大模型这块，我们一直是擅长这个方向。正好DeepSeek爆发了，这里面有些东西我们也可以参考、借鉴，应用，跟我们的系统结合。同时有些根本性的底层技术我们和DeepSeek也是相通的，有点异曲同工的意思。

轩辕商业评论：很多智能驾驶创始人都要回答的问题，就是怎么看待特斯拉入华这件事情的，会对智能驾驶行业产生什么样的影响？

虞正华：特斯拉入华对行业肯定是一个推动作用。在到目前为止，特斯拉还没有正式大面积进来，他在中国路况上的最终表现如何，目前还不能下结论。特斯拉入华业也要解决中国本地化的数据，训练这些问题。

假设特斯拉能解决好，那就给行业竖起了一个标杆，大家有了一个追赶的目标。如果本地化训练没有做好，FSD的效果也未必会很好，还是要观察。

反过来说，中国智能驾驶算法迭代的速度是很快的。在原理性的技术上，有美国公司走在前面。但偏工程落地能力和迭代速度，中国公司能力也很强。到底差距有多大，还得等FSD持续铺开，OTA几轮之后才能知道。

轩辕商业评论：这些没有在中国落地的企业还有机会吗？英伟达的智驾方案也要在奔驰上车了。

虞正华：特斯拉肯定有他擅长的部分，英伟达就很难说了，因为英伟达本质上不是一家做智驾系统的公司，主要还是做芯片。智驾算法本身它有多少真正的数据累积和量产经验，其实是有门槛的。

轩辕商业评论：智驾行业还有可能异军突起一个新的企业吗？感觉DeepSeek就是在一夜之间爆发的。

虞正华：忽然冒出一家其实很难了。DeepSeek也不是突然出现的，他们从2022年就开始做了。DeepSeek能成功有很多原因，最重要的首先还是人，企业的领头人非常重要。

智驾上同样还是得有人，同时要有相应的数据。互联网的数据很多是公开的，谁都可以收集到，智驾的数据特别是车的数据，不在这个行业是很难拿到的。

存量这么多家智驾公司，看迭代的速度快慢，现在大家都在拼命往前迭代，目前还在市场上活跃的，有非常强AI基因、强算法能力的公司都有机会。

03最核心的资产是人，其次是钱

轩辕商业评论：前面也说到了海外，中国卷出来了，中国的智驾公司最终还是要做海外吧？

虞正华：这是相通的，肯定能做，行业内也有些公司在做了。中国的智驾公司在国际上是非常有竞争力的，反过来美国除了特斯拉之外，其他速度都非常慢。国际上的智驾供应商选择很有限，中国智驾公司的能力是卷出来了。

进入海外市场有路径选择的问题，以什么样的身份，和哪些企业合作，在什么样的市场做，这都是要做选择的。

轩辕商业评论：那国内和海外是并列的关系，还是说三年先在国内卷活了，然后再去布局海外的先后关系？

虞正华：每家企业的选择不一样，这个都可以。海外市场需要花的时间周期可能更长一些，如果不做布局，那将来机会未必好。从定点到量产迭代的速度，国外都要比国内慢一些。

轩辕商业评论：现在车企热衷自研智驾，不少品牌都是自研和供应商两条腿走路，他们是要跑出来一条，还是说一直并行？

虞正华：这个完全看车企了，车企有多大决心，有什么样的机制，有多大的投入，用什么样的团队，最后能不能成，要看每家车企的情况。特斯拉自己做也做得很好，我们也确实看到很多车企想自研，搞了半天发现不行，再把更多的项目给到供应商。

轩辕商业评论：那您说一说智驾供应商的好处在哪儿呢，为什么车企这么执着于自研呢？

虞正华：大家都认为智驾很重要，车企想加强自己的掌控力，另外也希望之后多一些卖点，还有一些品牌有资本市场或者市场推广的考虑。车企自研智驾综合了很多因素，但能不能自研，能不能做好，这是另一个问题。

他得有合适的团队，足够强的团队来做，他也要有相应的机制，智能驾驶是AI科技软件成分很高的事情，对创新要求非常高，车企的机制体制是不是能够匹配。现在和以后活下来的智驾公司，等于是利用市场来筛选出来的，最后存活下来的一定是能力很强的企业，但车企自研如果没有筛选机制，命中率就可能比较低。

车企还得投入，比如说一年投几个亿，但是如果这个钱没花好，其实是一点效果都没有的。如果真的说一年投个几十个亿，那这个事其实风险也很大，不是每个车企都拿得出来。

如果说一年投几个亿的量级，那这钱就要用得非常聪明，把钱用到刀刃上，才有可能砸出来这件事情，这对团队的要求或者真正执行这件事的人的要求就很高。但是，如果执行这件事的人那么厉害，那他为什么自己不去创业呢？

轩辕商业评论：那从概率上来说，您预测一下现在车企自研智驾，有可能成功的是哪些？

虞正华：投入几个亿的车企，我觉得这事就别干了。你如果砸几十个亿，那就是另外一种玩法了。砸几十个亿，可能就靠量来做这事儿，对人的要求没那么高，有很多资源，靠整体规模来做；但是看过去的案例，主机厂或者行业巨头，在智驾投入几十亿的，也同样有成效不佳的情况，怎么投、什么样的团队和机制很重要。

最核心还是有人，几十亿如果只是烧钱也很容易烧掉，比如技术方向错了，很多执行层面的决策错了，还是有风险的，得有合适的人来执行。

轩辕商业评论：那我可以理解为，每家智驾公司最核心的资产就是创始人，就是老大。

虞正华：肯定是他们的老大。

轩辕商业评论：智能驾驶行业最核心的资产是人，其次是钱？

虞正华：对，但人要有钱配，钱要配上，不是只砸钱。Cruise砸了100亿美金，也没结果。这里面很多是关于决策的，你的节奏是什么，你在什么时间点做什么事，比如技术成熟度和市场成熟度还没够的时候，就花很大力气去做L4，那就不行。

04第二次创业，融了约10亿

轩辕商业评论：我们回来聊聊魔视，我看到一些资料说魔视是商用车转到乘用车。

虞正华：我们其实是两个都在做。我们第一个量产项目其实还是跟比亚迪用在乘用车上。只是说商用车前几年量产落地速度更快一点，乘用车是这两年在提速。

轩辕商业评论：乘用车和商用车的技术是相通的吗？

虞正华：底层技术都是相通的，整个系统，比如感知、融合、规控是相通的，但是硬件的产品，在结构上有些区别，车型适配也不同。

轩辕商业评论：什么时候开始做的商用车？

虞正华：我们公司是2015年成立，2018年开始第一个量产项目，乘用车量产提速是从2022年开始的，这三年乘用车和商用车两个板块发展比较快。

轩辕商业评论：魔视在泊车方面的优势还是挺明显的，那泊车和行车是可以单独提供的吗？

虞正华：产品形态上有单独的泊车域控制器，但我们也会提供行泊一体的方案，这个看车企的选择。

轩辕商业评论：魔视的技术路线是什么？

虞正华：我们就是以AI模型为驱动，致力于实现前端量产的企业。从最早的感知模型到现在的BEV transformer模型，再进一步到后面的端到端大模型。

轩辕商业评论：分享一个创业的故事，当初为什么创业？有没有过低谷的时刻呢？

虞正华：这是我第二次创业，我第一次创业是把AI应用到了智能交通领域。其实计算机视觉最早的应用的场景不是在汽车，最开始我们把它用在了智能交通上，比如说电子警察，交通事故监测这些。

轩辕商业评论：第一次创业是什么时候开始的？

虞正华：2008年就开始做了，像北京奥运会和上海世博会等很多重点的项目。2015年，2016年的时候，我们也成功进了上交所主板。

轩辕商业评论：您当时已经赚到钱了。

虞正华：对，那次创业就上市成功了。当时也看到了AI深度学习技术的潜力。2012年的时候，加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）教授就把AI带到了计算机视觉领域，2024年他拿到了诺贝尔奖。

我们很早就关注到这项技术，把它用到了智能交通领域，也取得很好成果，那时候我就在想，这类的技术，更大的应用场景在哪？

因为之前都是管车子，通过摄像头监管路上的汽车，我就开始研究汽车产业。当时谷歌在美国搞自动驾驶，差不多2015年这个时间，正好上一家公司创业也告一段落了，我就开始做魔视智能，把AI算法跟汽车产业结合，去做智能驾驶。

轩辕商业评论：您自己出钱了吗？

虞正华：是的，我们一开始两年没有融资，等于是在打磨技术，到2017年技术到一定成熟度的时候，我们才第一次做了对外的融资。

轩辕商业评论：一共融了大概多少钱？

虞正华：我们基本上每年融一次，整体融了差不多十亿，我们并没有烧很多钱，成本控制还是蛮好的。

轩辕商业评论：智能驾驶公司在洗牌，已经卷没了很多了，您觉得魔视能活下来吗？

虞正华：我们肯定能活下来。智能驾驶这个事儿还是一个长跑，我们做好了充分的准备。我们在战略方向选择、核心技术底座、前沿研发路线、企业决策和执行上，会看得更长远一点，积累得更充分一点，同时在这过程中获得的各大主机厂的定点及量产对我们未来发展也是极强的支撑。

第二，我们从一开始就选择了AI模型技术方向，和现在大时代的方向又撞到了一起。包括我们团队，在AI方面有非常强的基础，再往后走这种能力的优势会越来越明显。你只有持续的去迭AI算法能力，才能够走的更远。

同时，从业务角度，魔视是一个工程化落地能力很强的企业，我们很务实，车企口碑也很好。

轩辕商业评论：2025年的计划是什么？预计销售目标是多少台？

虞正华：泊车的域控制器，行泊一体的域控制器，也包括行车一体机，这些成熟的产品我们就复制，在更多的车厂产品上应用。2024年的时候，我们上车大约是40万辆。同时，2025年我们也会推动智驾端到端大模型的量产部署。