智能駕駛引發(fā)汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)重構(gòu)

智能駕駛是全球汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心引擎，也是新能源汽車從電動化向智能化躍遷的核心競技場，成為各國競逐科技話語權(quán)的戰(zhàn)略制高點。在戰(zhàn)略引領(lǐng)與產(chǎn)業(yè)政策支持下，中國智能駕駛產(chǎn)業(yè)依托“技術(shù)突破、產(chǎn)業(yè)協(xié)同、應(yīng)用深化與政策賦能”四維聯(lián)合驅(qū)動，正以“場景裂變—技術(shù)迭代—生態(tài)重構(gòu)”的螺旋式發(fā)展模式，加速突破L4級自動駕駛商業(yè)化臨界點，以領(lǐng)跑全球的姿態(tài)加速駛?cè)敫哔|(zhì)量發(fā)展快車道。數(shù)據(jù)顯示，2024年中國乘用車智能駕駛系統(tǒng)裝配率突破65%，實現(xiàn)新的里程碑，其中代表行業(yè)最高水平的高階領(lǐng)航輔助駕駛系統(tǒng)滲透率達到11.7%。隨著規(guī)模化效應(yīng)、軟硬件成本的進一步降低，2025年將正式邁入智能駕駛技術(shù)普惠化的歷史性拐點——全民智駕時代。

技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用、政策驅(qū)動智駕駛?cè)肟燔嚨?/p>

技術(shù)高速迭代革新，助力智駕量產(chǎn)。智能駕駛數(shù)據(jù)、算法與算力的持續(xù)突破，推動智駕深度變革與快速量產(chǎn)落地。頭部車企依托規(guī)模化量產(chǎn)車輛的實時道路感知優(yōu)勢，通過全時數(shù)據(jù)閉環(huán)實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量的快速躍升，如特斯拉FSD車隊累計采集超100億英里（約161億千米）真實路況數(shù)據(jù)，日增量達200萬英里（約320萬千米）。端到端算法架構(gòu)已成為行業(yè)共識，其通過單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接映射傳感器數(shù)據(jù)至控制指令，突破傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)的信息傳遞損失與決策時延瓶頸，實現(xiàn)毫秒級端到端響應(yīng)、類人化駕駛能力躍遷及動態(tài)環(huán)境自適應(yīng)進化。高算力平臺的跨越式發(fā)展為技術(shù)落地提供硬件底座。以英偉達DRIVE"Thor為例，其2000TOPS算力較前代提升4倍，支持自動駕駛與智能座艙多域融合計算，配合SOA軟件架構(gòu)可實現(xiàn)功能模塊動態(tài)擴展。隨著車規(guī)級芯片制程向5nm以下演進及規(guī)模化應(yīng)用，單位算力成本正以年均35%的速率下降。海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練驅(qū)動算法智能躍遷，高效算法降低對算力的依賴，先進算力又加速數(shù)據(jù)價值挖掘，數(shù)據(jù)、算法與算力協(xié)同推動智駕量產(chǎn)。

輔助駕駛普惠下沉，加速智駕平權(quán)。當(dāng)前智能駕駛技術(shù)呈現(xiàn)顯著分層發(fā)展態(tài)勢。首先，在L2級輔助駕駛領(lǐng)域，形成規(guī)模化應(yīng)用的是以自適應(yīng)巡航、車道保持、自動泊車為核心的高級輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS），通過多傳感器融合與駕駛員監(jiān)控機制，在中高端車型構(gòu)建起主動安全防護體系。其次，高階自動駕駛技術(shù)正通過系統(tǒng)冗余與認知智能突破L3級技術(shù)瓶頸，在硬件層面構(gòu)建多傳感器交叉驗證架構(gòu)，于軟件端采用類腦端到端決策架構(gòu)，成功推動城市領(lǐng)航輔助（NOA）功能實現(xiàn)快速商業(yè)落地，2024年主流車企中高級電動車型滲透率超75%。再者，“硬件預(yù)埋+OTA升級模式”推動智駕成為汽車標(biāo)配，供應(yīng)鏈成熟度提升與路測數(shù)據(jù)積累形成雙輪驅(qū)動，使高階智駕部署成本年均下降超20%，行業(yè)預(yù)測顯示未來3年ADAS將成為汽車標(biāo)配，NOA功能滲透率將突破50%。如比亞迪發(fā)布“天神之眼”系統(tǒng)，通過三目純視覺與激光雷達融合方案，將高速NOA、無圖城市領(lǐng)航等功能下沉至十萬元級車型。

無人駕駛示范應(yīng)用，重構(gòu)行業(yè)生態(tài)。無人駕駛的示范應(yīng)用最早是在封閉園區(qū)場景中進行開展，因其隨機干擾因素較少、任務(wù)目標(biāo)較為明確等場景特性，非常適合無人駕駛系統(tǒng)的前期開發(fā)、部署、測試與驗證。近300臺無人駕駛卡車在上海洋山港常態(tài)化運營，易控智駕在全國部署超1000臺無人駕駛礦用卡車……這些都是無人駕駛技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用。如今，智駕技術(shù)的高速發(fā)展正推動無人駕駛從“園區(qū)內(nèi)”走向“園區(qū)外”。國內(nèi)較早在開放道路上進行試運營的無人駕駛車輛有百度2021年在重慶永川區(qū)部署的自動駕駛公交，以及2024年開通的無人駕駛出行服務(wù)——蘿卜快跑，后者更是實現(xiàn)了商業(yè)化盈利。此外，無人駕駛技術(shù)已在城市環(huán)衛(wèi)、快遞物流、安全巡檢等小范圍特定任務(wù)場景實現(xiàn)了規(guī)模化應(yīng)用。

政策法規(guī)逐步放開，推動先行先試。當(dāng)前，自動駕駛政策法規(guī)體系正呈現(xiàn)雙向演進特征。從全球范圍來看，自動駕駛政策法規(guī)具有顯著區(qū)域差異特征：歐洲強調(diào)安全優(yōu)先原則；日韓結(jié)合老齡化社會需求布局適老化功能；美國發(fā)布自動駕駛車輛安全、透明度與評估計劃，明確了Robotaxi的政策法規(guī)框架，并采用州級試點驅(qū)動商業(yè)化模式；英國2024年《自動駕駛汽車法案》首創(chuàng)“三重責(zé)任主體”制度，將保險機構(gòu)、軟件開發(fā)商納入責(zé)任鏈。而中國，則通過“政策沙盒”模式平衡創(chuàng)新與安全，在政策框架構(gòu)建方面，地方試點與國家法規(guī)協(xié)同推進。當(dāng)前，全國50余城市已開放3.2萬公里測試道路，通過7700余張牌照積累超1.2億公里測試數(shù)據(jù)，為技術(shù)驗證提供場景支撐。國家層面則是通過《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點工作的通知》等文件，明確L3級以上車輛量產(chǎn)路徑，深圳、上海等地立法賦予自動駕駛車輛合法身份，構(gòu)建起技術(shù)創(chuàng)新安全邊界。

新一代人工智能引領(lǐng)智能駕駛技術(shù)發(fā)展

自動駕駛車輛設(shè)計向線控化、模塊化、通用化方向發(fā)展。線控化，其核心在于通過電子信號替代傳統(tǒng)的機械連接，借助系統(tǒng)集成、異構(gòu)冗余以及協(xié)同控制等技術(shù)手段，確保車輛能夠快速且精確地響應(yīng)自動駕駛控制指令。模塊化，其核心在于引入集成驅(qū)動、制動、轉(zhuǎn)向及懸掛功能的輪邊角模塊，車輛被設(shè)計為可拆解的多個獨立且可互換的模塊，不僅簡化了生產(chǎn)制造與維護升級的流程，更提升了車輛的適應(yīng)性和可擴展性。通用化，其主要是依托標(biāo)準(zhǔn)化或平臺化底盤架構(gòu)，搭配切換不同車廂結(jié)構(gòu)，打破車型與用途之間的界限，實現(xiàn)自動駕駛跨領(lǐng)域、跨行業(yè)的廣泛應(yīng)用。

自動駕駛算法向全面數(shù)據(jù)驅(qū)動、類人決策推理、世界模型強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方向發(fā)展。端到端架構(gòu)，是當(dāng)前智駕主流算法架構(gòu)，并朝著從“模塊化端到端”向“一段式端到端”方向發(fā)展。視覺語言模型疊加視覺語言動作模型，前者可通過語言指令增強自動駕駛環(huán)境理解能力，后者可整合感知、決策與控制，進而形成“圖像輸入—語義理解—動作輸出”，借助“思維鏈”構(gòu)建人類邏輯，同時通過車載顯示向用戶解釋駕駛邏輯，提高人工智能系統(tǒng)透明度與可解釋性，是自動駕駛算法的主要發(fā)展方向。高保真自動駕駛世界模型，是實現(xiàn)自動駕駛高效算法迭代的重要技術(shù)手段，其既可以用于算法強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，實現(xiàn)動作自評估與策略自進化，又可以通過物理模擬和生成式AI，生成逼真的虛擬場景數(shù)據(jù)，高效生成合成數(shù)據(jù)，降低訓(xùn)練成本。

自動駕駛計算單元向異構(gòu)集成、存算一體及跨域融合方向發(fā)展。隨著自動駕駛算法的復(fù)雜度和模型參數(shù)規(guī)模的不斷提升，以及智能座艙功能的日益豐富，集成CPU、GPU、NPU等異構(gòu)計算單元的SoC芯片，因其可滿足多任務(wù)處理、高并行計算和大帶寬需求，正成為車用芯片的主流選擇。存算一體芯片，可將計算與存儲單元高度融合，比起存、處物理分離的傳統(tǒng)芯片，具備高算力、高能效、低延時的優(yōu)勢，可以滿足自動駕駛汽車對數(shù)據(jù)頻繁訪問和高效處理的需求，已成為車載計算平臺的重要方向。中央集中式的電子電氣架構(gòu)，可使車輛底盤域、座艙域和智能駕駛域深度融合，提升中央計算單元算力。目前車載SoC芯片的算力已達到單顆芯片2000TOPS算力水平。

自動駕駛數(shù)據(jù)向高質(zhì)量、多樣化、強化隱私保護方向發(fā)展。隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動和端到端大模型在自動駕駛技術(shù)中的深入應(yīng)用，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量成為提升算法性能的關(guān)鍵因素。主流自動駕駛企業(yè)，可通過量產(chǎn)車加強數(shù)據(jù)采集并拓展場景覆蓋范圍，同時輔以全自動數(shù)據(jù)標(biāo)注實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)與算法迭代。涵蓋多種傳感器、多變天氣和光照條件、多樣化路況與交通環(huán)境的行車數(shù)據(jù)，篩選小概率樣本數(shù)據(jù)、進一步提升數(shù)據(jù)質(zhì)量是未來自動駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練的主要方向。新入局的造車新勢力，則可利用世界模型或虛擬仿真工具等生成極端天氣、長尾場景等特殊數(shù)據(jù)，獲取高質(zhì)量、多樣化自動駕駛數(shù)據(jù)。無論哪種途徑，信息安全與隱私保護都是自動駕駛數(shù)據(jù)采集與利用的重要課題，數(shù)據(jù)匿名化處理、以加密技術(shù)保護傳輸儲存安全、通過分布式數(shù)據(jù)訓(xùn)練提升算法性能，是未來自動駕駛數(shù)據(jù)的重要發(fā)展方向。

智駕發(fā)展加速重構(gòu)產(chǎn)業(yè)生態(tài)

全球汽車產(chǎn)業(yè)正處于由電動化向智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵拐點，人工智能成為核心驅(qū)動力。

人工智能驅(qū)動，高階智能駕駛加速普及。以“車、路、云”一體化為代表的協(xié)同體系，打破了傳統(tǒng)單車智能的能力邊界，實現(xiàn)感知、決策與控制在更大范圍內(nèi)的協(xié)同優(yōu)化。同時，多模態(tài)交互技術(shù)提升了人車溝通的自然性與安全性，重塑用戶體驗與車輛價值定義，助推電動化與智能化螺旋式共進。特別是大模型等人工智能技術(shù)的快速突破，顯著提升了高階智能駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜交通場景下的泛化能力與決策效率。以高速NOA、城市NOA為代表的高階智能駕駛加速落地，部分頭部企業(yè)已實現(xiàn)日均接管率下降超75%。預(yù)計到2030年，高速NOA滲透率將接近100%，城市NOA滲透率有望突破50%。

無人駕駛技術(shù)推廣應(yīng)用，實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。當(dāng)前，L4級智能駕駛（即無人駕駛）正從技術(shù)示范邁向可持續(xù)盈利的新階段。其在封閉場景如礦區(qū)、港口等已實現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用驗證，正向城市復(fù)雜環(huán)境加速拓展，如無人駕駛出租車、無人駕駛公交、無人駕駛環(huán)衛(wèi)、無人駕駛配送等多個垂直細分領(lǐng)域呈現(xiàn)快速發(fā)展態(tài)勢。無人駕駛出租車已實現(xiàn)規(guī)模化試運營，如小馬智行日均訂單量超過15單，用戶接受度持續(xù)提升；無人配送方面，九識智能無人快遞車的單件配送成本較傳統(tǒng)人工模式下降37%—47%；無人駕駛公交與無人環(huán)衛(wèi)車已在多個城市完成落地運營，展現(xiàn)出高效率與安全性。

完善智駕政策法規(guī)體系，堅定發(fā)展信心。政策法規(guī)與道德立法的協(xié)同推進，正成為智能駕駛技術(shù)規(guī)模化落地、產(chǎn)業(yè)生態(tài)重構(gòu)的核心驅(qū)動力。通過明確法律責(zé)任邊界、建立強制保險和安全評估機制，有效提升公眾接受度與市場信任。同時，立法框架為技術(shù)迭代提供制度支撐，例如歐盟《人工智能法案》的倫理審查機制，在規(guī)范創(chuàng)新邊界的同時釋放發(fā)展活力。國際競爭中，各國政策呈差異化布局：美國聯(lián)邦州際協(xié)作允許商業(yè)化落地；歐盟強化數(shù)據(jù)主權(quán)，構(gòu)筑標(biāo)準(zhǔn)壁壘；中國則通過頂層設(shè)計與地方試點互動，形成“技術(shù)—場景—法規(guī)”閉環(huán)，加快產(chǎn)業(yè)生態(tài)重塑。

智駕引領(lǐng)，共享出行邁向服務(wù)新生態(tài)。無人駕駛技術(shù)的加速落地，推動共享出行正從傳統(tǒng)模式向智能化、服務(wù)化的新生態(tài)演進。加速共享出行普及。個人不再需要擁有私家車，車輛資產(chǎn)將集中由平臺或運營企業(yè)管理，推動行業(yè)由“資產(chǎn)擁有”向“出行即服務(wù)”的模式轉(zhuǎn)型。重構(gòu)責(zé)任邊界。平臺和技術(shù)服務(wù)商逐步成為安全主體，帶動保險體系從“車險”向“產(chǎn)品責(zé)任險+網(wǎng)絡(luò)安全險”升級，以適應(yīng)自動駕駛新形態(tài)下的風(fēng)險分布。與此同時，政策端加快制定新型險種的標(biāo)準(zhǔn)與形成監(jiān)管機制，為無人駕駛車輛提供制度保障，以構(gòu)建覆蓋研發(fā)、運營、保險與監(jiān)管的智能出行閉環(huán)。

（作者分別系東南大學(xué)機械工程學(xué)院車輛工程系主任，東南大學(xué)科研院院長） 責(zé)任編輯：何樂