智驾下探、出海博弈：知行科技拿出"小而美"打法

辅助驾驶正在迎来新的市场机会。

今年年初，价格战从电动化打到了智能化。智驾平权趋势下，不少车企将高速领航与辅助泊车方案下探至10万级车型，少数部分车型配置门槛降至7万元。

在智驾技术即将走向大规模量产的关键阶段，行业正经历着技术路线迭代、成本压力攀升与全球化布局的多重考验。

8月12日，知行汽车科技股份有限公司(简称“知行科技”)接受了盖世汽车与一众媒体采访，作为2016年成立、2023年在港交所上市的辅助驾驶厂商，知行科技的技术选择、数字化转型及全球化布局一定程度上折射出行业第二梯队玩家的生存逻辑。此外，从知行科技在数据采集、算力应用上的实践，到与SAP合作推进的管理升级，也可窥见智能驾驶企业在技术落地与规模化扩张中的现实考量。

在算力博弈中寻找平衡

智能驾驶行业长期存在“算力竞赛”的倾向，高算力芯片被部分企业视为技术先进性的标志。但知行科技的实践显示，在复杂交通场景下，工程化能力与数据效率或许比单纯的算力堆砌更具现实意义。

从数据支撑来看，其采用“全量采集+数据复用”双线并重的模式应对场景复杂性。

知行科技产品总监胡俊成在采访中告诉盖世汽车，知行科技国内合规数据采集可通过“单人单车”完成全流程操作，降低了数据积累的门槛；自研的多模态大模型——iMotionGPT能通过修改天气、光线等参数实现数据复用，减少重复采集成本。同时，知行科技正在探索的场景生成技术，试图通过技术手段弥补真实数据采集的局限性，这一做法与行业头部企业的技术方向趋同，但目前仍处于商业模式可行性评估阶段。

值得注意的是，在海外数据采集上，其通过“国内场景复刻”的方式降低成本，例如针对海外泊车场景，在国内租用场地复现环境以训练模型，这种务实的工程化思路，一定程度上缓解了跨国数据采集的高成本问题。

在算力应用层面，其选择了与部分头部企业不同的路径。

当行业主流方案在30 TOPS以上算力平台部署BEV+OCC算法时，知行科技已在8 TOPS平台实现该算法的量产落地，并在13 TOPS平台上完成高速NOA功能的部署。这种“小算力高集成”的技术路线，将使其在10万-15万级车型的智能驾驶配置竞争中具备成本优势。

但需注意的是，这一策略也面临挑战——随着车企对高阶功能的需求增加，高算力平台的必要性逐渐凸显。对此，知行科技通过与地平线的合作覆盖了从基础算力到500TOPS高端平台的全系列产品，形成高低搭配的产品矩阵，这种灵活调整既维持了现有市场竞争力，也为技术升级预留了空间。

数字化与生态合作支撑全球化扩张

智能驾驶厂商在从单一产品线向多业务、全球化布局扩张时，内部管理效率往往成为瓶颈。

2024年11月，知行科技与SAP启动的SAP Cloud ERP项目，反映出辅助驾驶厂商在全球市场规模化扩展过程中的共性需求。

从转型背景看，其面临的问题具有行业普遍性。

SAP 的ERP云上线前，知行科技原有ERP系统与OA审批互不相通，财务制单需手动操作，凭证追溯困难。这种“信息孤岛”现象在企业规模较小时影响有限，但当旗下子公司增多、生产基地分散后，跨主体核算的复杂性急剧上升。

SAP ERP云系统的核心作用在于打破数据壁垒，实现从采购订单到财务付款的全流程数字化流转，这一改变在多账套管理、跨公司物料流转核算等场景中效果尤为明显。

另外，从行业视角看，知行科技数字化转型选择与其业务全球化扩张节奏紧密相关。

随着知行科技德国研发中心等海外机构的设立，对跨国合规性管理的需求上升，而SAP在国际业务合规性上的积累，成为其决定合作的重要因素。这种“业务扩张驱动数字化升级”的路径，或许可为同类型企业提供参考。

从技术深耕到生态布局，知行科技的发展路径清晰展现了智能驾驶企业的生存逻辑:以数据与工程化构建核心竞争力，以数字化转型支撑规模化扩张，在竞争激烈的高新技术赛道中，走出一条“专而精”的差异化突围之路。随着智能驾驶渗透率的持续提升，这样的策略或将为知行科技赢得更多市场话语权。