在自动驾驶和汽车ADAS领域，豪华品牌、合资品牌、自主品牌以及造车新势力们向来偏爱博世、大陆、德尔福（现改名为“安波福”）等集成类供应商巨头以及英特尔、英伟达、Mobileye（被英特尔收购）等算法和处理器强手们。
但这并不代表相关领域的本土公司没有出头的机会。
来自本土的MINIEYE公司致力于打破国外ADAS供应商的垄断。
其2014年推出的第一代产品以对标Mobileye为目标。第一代产品包括前方车距监测（HMW）、前向碰撞预警（FCW）、车道偏离预警（LDW）、虚拟保险杠（Virtual Bumper）、前车启动提醒（Stop & Go）。
其与Mobileye对比的结果是，前向碰撞预警的报警率达到了Mobileye的95.2%、车道偏离预警的报警率达到Mobileye的100.9%、虚拟保险杠的报警率达到Mobileye的97.1%，前向车距监测的绝对碰撞时间与Mobileye的吻合度达到96%。
此后，其新推出的产品经历了路试验证、后装市场，最终进入了梦寐以求的前装市场——简单来说就是成为汽车下产线后已经搭载的标配系统。
目前，MINIEYE公司获得了3款乘用车型、6款商用车型的前装订单。
今年CES展上，MINIEYE首次展出了前装产品X1。这是一款车规级主动安全产品，除了拥有前向碰撞预警（FCW）、车道偏离预警（LDW）、前车监控预警（HMW）、城市前车碰撞预警（UFCW）等功能之外，还新增了行人碰撞预警（PCW）以及交通标志识别（TSR）等功能，进一步保障驾驶员和车辆的安全。MINIEYE X1支持与毫米波雷达融合，功能扩展到自动紧急刹车（AEB）。
MINIEYE联合创始人兼CEO刘国清介绍，X1完全满足前装乘用车客户的严格要求，具有适应复杂工况、整机功耗小于3w、车规级方案、定制化和低成本五大优势。
前装客户对于产品能否在复杂工况下鲁棒性（可理解为稳定性）有着更高的要求，X1能够应对大雨、夜晚低光、异型车、高温、颠簸等不同工况。
同时，X1的整机功耗小于3瓦。这意味着X1能够在炎热的环境下同样稳定工作。在车规级方面，MINIEYE目前获得了IATF16949认证，X1核心器件满足ISO26262、AEC-Q100等标准。
另外，X1具有灵活设计可扩展的特点，可以满足与车机、数字仪表、HUD等结合的定制化需求，也能够扩展到AEB等控制型功能。
当前这家公司与比亚迪、众泰、奇瑞等主机厂；万向集团等Tier1达成了前装合作。商用车领域包括东风商用车、东风柳汽等主机厂和VITI、KUS等Tier1。
刘国清表示，今年的目标是在15款车型上实现前装。
而在市场更为庞大的后装领域，自去年11月份ADAS产品M3量产以来，已经获得数万套订单，装配车辆涵盖全国29个省市。
今年MINIEYE推出了内视产品——驾驶员行为监测系统F1。并且将M3升级为M4版本，在原有功能上增加对行人、交通标志牌的识别和驾驶员行为监测系统，并开通数据平台服务。
自动驾驶未来的普及依赖于很多技术的发展，如汽车控制、人工智能算法、传感器、芯片、高精度地图、人机交互等。
MINIEYE联合创始人兼首席科学家吴建鑫表示，MINIEYE过去5年一直在冷静积累关键技术，持续以安全和有商业价值的产品为核心。
在现场，吴建鑫博士分享了团队在算法、数据、传感器融合三个方面的研发成果。
软件与算法方面，吴建鑫认为关键在于在有限算力、低功耗、合理成本条件下来进行算法设计。MINIEYE自主研发的ThiNet技术让神经网络有效“瘦身”，降低其对算力和存储的要求。
MINIEYE还开发了嵌入式神经网络加速库FastNet，利用FastNet对Squeezenet等网络进行加速，其计算性能相较于Caffe，NCNN（腾讯），TensorFlow Lite（Google）均有1.8倍以上的提升。
而在自动驾驶领域另一项重要的工作——数据积累上，MINIEYE在创业初期就开始进行，目前已持续了44个月。目前积累的标注数据里程超过1300万公里。这也帮助MINIEYE在一些本地化场景里的性能表现要优于国外的产品。
随着后装产品的大规模装配，MINIEYE将会逐步在为用户服务的过程中积累更多数据。
为了节约车身空间并提升系统性能，传感器融合正在成为持续的趋势。MINIEYE为一些前装客户定制的解决方案就是视觉-毫米波雷达融合产品，利用摄像头识别物体，毫米波雷达测量距离和速度，优势互补。
目前，MINIEYE在完成和毫米波雷达、IMU融合的基础上，正在研发与包括LiDAR、超声波、热成像等更多传感器融合的感知方案。
眼下，自动驾驶领域的技术路径被分为两类。一是直接做L4、L5级自动驾驶；另一种是从L1、L2级起步向高级别渐进式发展，MINIEYE属于后一种。
在L1、L2级别的产品已实现商业化的基础上，MINIEYE开始在L3以上自动驾驶布局，在发布会上宣布了正在与新加坡SMART合作，并计划在2019年把限定场景自动驾驶项目落地国内。
据界面新闻了解，后者是美国MIT和新加坡国立研究基金共同成立的研究机构。早在2014年，其就成为新加坡当地第一个公开测试无人车的团队。知名自动驾驶公司nuTonomy也脱胎于SMART。
基于这项合作，MINIEYE透露，双方将瞄准L3及以上的自动驾驶功能，并计划于2019年在国内商业化落地。