想实现“全民智驾”，自动驾驶哪些技术必须升级？

[首发于智驾最前沿微信公众号]近年来，随着新能源汽车的迅速普及与人工智能、大数据技术的不断突破，智能驾驶技术正迎来历史性的发展机遇。从早期的驾驶辅助系统到现在的高阶智能驾驶，技术路线不断革新，产业链各环节也在迎来深度变革。当前，中国新能源乘用车市场渗透率在短短几年内从不足10%飙升至超过三成，而高阶智能驾驶系统的渗透率虽然起步较晚，但未来几年有望实现爆发式增长，达到35%左右。

智驾有望进入渗透率快速提升爆发期

智能驾驶技术的发展可分为多个阶段，从最初的L0无自动驾驶，到L1驾驶辅助，再到L2部分自动驾驶，以及更高阶的有条件自动驾驶（L3）、高度自动驾驶（L4）与完全自动驾驶（L5）。目前，市场上以L2及L2+为主的产品正逐步向L3迈进。过去几年中，乘用车在新能源及智能驾驶方面实现了从零散试验到规模化应用的飞跃，主要原因在于主机厂自研技术和供应链各环节成本不断降低，同时算法从传统的基于规则（Rule-Based）向端到端深度学习迭代转型。随着智驾技术不断下沉，高阶智驾正由高端车型向10-20万元价格带的中低端车型延伸。

中国高速NOA功能搭载车型的价格由2020年的50万元+逐渐下探至2024年的15万元以下

核心硬件与系统架构的技术突破

智能驾驶系统的核心在于硬件与软件的协同进化。从硬件角度来看，关键部件包括车载芯片、激光雷达、摄像头、毫米波雷达及超声波雷达等传感器模块，以及域控制器。各大车企与供应商正致力于通过自主研发和战略合作，实现成本降低、性能提升和集成度更高的系统解决方案。

1.车载芯片与算力提升

车载芯片作为智能驾驶的“神经中枢”，对整车系统的响应速度和数据处理能力至关重要。报告指出，国产智能驾驶芯片的市场规模预计从2024年的56亿元增长至2027年的255亿元，年复合增长率高达66%。当前，主流芯片平台如华为昇腾610、地平线征程5等，已经在前装标配中占据不小份额，其在算力上多以TOPS（万亿次运算/秒）为衡量指标。从高性能芯片到低算力平台，智能驾驶系统可以根据不同场景选择合适的硬件平台，既满足高速NOA（高速自动驾驶）要求，也能实现城区NOA的成本效益平衡。

2.激光雷达

激光雷达作为智能驾驶感知系统的重要组成部分，其技术路线正从传统机械扫描向MEMS固态、纯固态逐步转变。传统机械式激光雷达虽然在分辨率和精度上具有优势，但因体积大、成本高且受振动影响明显，不利于车载应用。当前，MEMS激光雷达凭借低成本、体积小和高可靠性成为主流；同时，基于ToF测距技术的微振镜激光雷达也显示出较高的市场占有率。不同技术路线的激光雷达在价格、线数和性能上各有侧重，部分厂商如速腾聚创、禾赛科技等在市场竞争中表现出色。与此同时，纯视觉方案利用摄像头和神经网络构建三维环境，虽然在长尾场景覆盖和算法迭代周期上存在一定局限，但凭借低成本的优势，亦在部分车型中得到应用。

3.摄像头与立体视觉系统

立体视觉系统通过双目或三目摄像头的组合，实现对车辆前方环境的精准建模。以比亚迪“天神之眼”系列为例，其不同价位产品采用了前视三目摄像头方案，通过严格控制镜头间距和高精度标定技术，实现与激光雷达类似的点云感知效果。尤其是在温度极限条件下的微米级精度要求，使得摄像头系统在设计和制造上面临极高挑战，但一旦突破，则可大幅降低整车成本并提升智能化水平。

比亚迪智驾方案及传感器

4.域控制器与整车集成

智能驾驶系统不仅需要强大的感知和计算能力，还需要一个高效的控制平台来整合各模块数据，执行多场景协同决策。域控制器作为整车电子架构的重要节点，其供应模式多样，包括主机厂直采、自主研发及与外部代工厂合作等模式。当前，一些车企如比亚迪和吉利已实现全栈自研，形成了从芯片、传感器到域控制器的完整自主研发体系。这种模式不仅有助于提升车辆整体性能，更能在数据闭环和快速迭代方面形成显著优势。

智能驾驶算法与大数据闭环

智能驾驶系统的智能化水平不仅依赖于硬件能力，更取决于软件算法的深度和大数据的支撑。当前，智能驾驶从最初的基于规则的辅助系统，逐步向端到端深度学习模型转型。通过影子模式收集真实路况数据，模型迭代周期大幅缩短到7天，预计到2025年日训练里程可达到1.5亿公里。这种数据驱动的闭环系统使得算法不断优化，从而提高对各类复杂交通场景的适应能力。

1.深度学习与端到端系统

随着神经网络和大模型技术的不断成熟，智能驾驶系统正逐步实现从传统多模块化算法向端到端系统的转型。以比亚迪为例，其“BAS 3.0+超人类驾驶辅助”系统不仅涵盖传统意义上的两段式端到端技术，还通过整车感知、动力自由控制和底盘稳定控制，实现了更加安全与舒适的驾驶体验。车端与云端通过DeepSeeK大模型能力的接入，构成了一个双循环闭环系统，使得数据生成与算法迭代效率大幅提升。

2.数据闭环与模型迭代

数据闭环系统是智能驾驶成功落地的关键。通过在实际道路场景下的持续数据采集，企业能够迅速捕捉到环境变化、驾驶行为以及特殊场景下的异常情况，进而通过大数据分析和深度学习技术，实现模型参数的快速更新。车端与云端数据的无缝传输，使得模型迭代不仅在云端进行，同时也能在车载系统上实现高效部署，确保整个系统能够在复杂环境中保持高水平的决策能力。

3.高精地图与环境建模

虽然激光雷达和摄像头能够提供丰富的环境感知数据，但在实际应用中，依然需要高精地图作为辅助。当前，智能驾驶系统通过传感器数据与高精地图的融合，实现对车辆周边环境的实时建模与预判，为自动驾驶决策提供了强有力的技术支撑。尤其是在城市NOA（城市导航辅助驾驶）场景中，高精地图的动态更新与多传感器信息融合成为提升系统安全性与鲁棒性的关键。

车企战略布局与供应链整合

在技术不断突破的同时，智能驾驶产业链的整合和车企战略布局也在迅速演进。国内外主机厂纷纷加大对智能驾驶研发的投入，通过全栈自研或与第三方供应商合作的模式，加速产品落地与市场推广。比亚迪、吉利、小鹏、华为等各家巨头也纷纷布局，通过自研AI芯片、整合高精度传感器以及打造端到端智能驾驶系统，力争在未来的自动驾驶市场中占据领先优势。

1.全栈自研与第三方合作模式

面对技术门槛和市场竞争压力，部分车企选择全栈自研，以打造专属于自己的智能驾驶生态。例如比亚迪凭借“天神之眼”系列产品，通过前视三目摄像头、全车感知以及云端大数据闭环，构建了一套完整的智能驾驶解决方案。与此同时，其他车企则通过与第三方高阶智驾供应商合作，将智驾功能快速落地于10-20万元价位段车型上，实现技术与成本的双重突破。两种模式各有优劣，全栈自研具备技术壁垒，而合作模式则能更快实现规模化推广。

2.供应链协同与产业生态构建

智能驾驶不仅是单一技术的突破，更是一整套生态系统的构建。从芯片、传感器、域控制器到整车系统，各环节之间紧密配合，形成了一个高度集成的产业链。当前，国产芯片厂商如地平线和黑芝麻智能，通过与比亚迪、吉利等主机厂的战略投资合作，不仅提升了自身的市场份额，也在技术提升的同时实现了性价比优势。供应链中其他关键环节如激光雷达厂商、智能底盘和域控制器供应商，也在不断优化产品性能和成本结构，共同推动整个智能驾驶行业迈向更高水平。

3.市场格局与未来竞争态势

随着技术成熟与市场需求增长，智能驾驶领域正迎来新一轮竞争洗牌。不同价格带车型中智能驾驶功能的渗透率正逐步提升，而各大车企在技术路线、产品配置和数据积累方面的差异，将直接影响未来市场格局。如何在安全性、稳定性和用户体验方面取得突破，成为各家企业竞争的关键。未来，除了技术本身的迭代，管理层决心、人才投入以及营销能力也将成为决定智能驾驶市场成败的重要因素。

总结

智能驾驶技术正处于快速迭代和规模化应用的关键时期。从新能源汽车市场的渗透率不断提升，到智能驾驶硬件与算法的突破，再到车企战略布局和供应链生态构建，各个环节都显示出强劲的发展势头。基于数据闭环与大模型能力的不断优化，以及全栈自研与第三方合作模式的多元选择，未来智能驾驶将在安全性、稳定性和成本效益上实现全面提升，推动整个汽车产业迈向智能化、自动化的新纪元。面对技术挑战与市场竞争，企业不仅需要在技术研发上持续投入，还应注重整车系统的集成优化和用户体验的不断改进，才能在激烈的市场竞争中占据有利位置。

审核编辑 黄宇