[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]近年來，隨著新能源汽車的迅速普及與人工智能、大數據技術的不斷突破，智能駕駛技術正迎來歷史性的發(fā)展機遇。從早期的駕駛輔助系統(tǒng)到現在的高階智能駕駛，技術路線不斷革新，產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)也在迎來深度變革。當前，中國新能源乘用車市場滲透率在短短幾年內從不足10%飆升至超過三成，而高階智能駕駛系統(tǒng)的滲透率雖然起步較晚，但未來幾年有望實現爆發(fā)式增長，達到35%左右。

智駕有望進入滲透率快速提升爆發(fā)期

智能駕駛技術的發(fā)展可分為多個階段，從最初的L0無自動駕駛，到L1駕駛輔助，再到L2部分自動駕駛，以及更高階的有條件自動駕駛（L3）、高度自動駕駛（L4）與完全自動駕駛（L5）。目前，市場上以L2及L2+為主的產品正逐步向L3邁進。過去幾年中，乘用車在新能源及智能駕駛方面實現了從零散試驗到規(guī)模化應用的飛躍，主要原因在于主機廠自研技術和供應鏈各環(huán)節(jié)成本不斷降低，同時算法從傳統(tǒng)的基于規(guī)則（Rule-Based）向端到端深度學習迭代轉型。隨著智駕技術不斷下沉，高階智駕正由高端車型向10-20萬元價格帶的中低端車型延伸。

中國高速NOA功能搭載車型的價格由2020年的50萬元+逐漸下探至2024年的15萬元以下

核心硬件與系統(tǒng)架構的技術突破

智能駕駛系統(tǒng)的核心在于硬件與軟件的協(xié)同進化。從硬件角度來看，關鍵部件包括車載芯片、激光雷達、攝像頭、毫米波雷達及超聲波雷達等傳感器模塊，以及域控制器。各大車企與供應商正致力于通過自主研發(fā)和戰(zhàn)略合作，實現成本降低、性能提升和集成度更高的系統(tǒng)解決方案。

1.車載芯片與算力提升

車載芯片作為智能駕駛的“神經中樞”，對整車系統(tǒng)的響應速度和數據處理能力至關重要。報告指出，國產智能駕駛芯片的市場規(guī)模預計從2024年的56億元增長至2027年的255億元，年復合增長率高達66%。當前，主流芯片平臺如華為昇騰610、地平線征程5等，已經在前裝標配中占據不小份額，其在算力上多以TOPS（萬億次運算/秒）為衡量指標。從高性能芯片到低算力平臺，智能駕駛系統(tǒng)可以根據不同場景選擇合適的硬件平臺，既滿足高速NOA（高速自動駕駛）要求，也能實現城區(qū)NOA的成本效益平衡。

2.激光雷達

激光雷達作為智能駕駛感知系統(tǒng)的重要組成部分，其技術路線正從傳統(tǒng)機械掃描向MEMS固態(tài)、純固態(tài)逐步轉變。傳統(tǒng)機械式激光雷達雖然在分辨率和精度上具有優(yōu)勢，但因體積大、成本高且受振動影響明顯，不利于車載應用。當前，MEMS激光雷達憑借低成本、體積小和高可靠性成為主流；同時，基于ToF測距技術的微振鏡激光雷達也顯示出較高的市場占有率。不同技術路線的激光雷達在價格、線數和性能上各有側重，部分廠商如速騰聚創(chuàng)、禾賽科技等在市場競爭中表現出色。與此同時，純視覺方案利用攝像頭和神經網絡構建三維環(huán)境，雖然在長尾場景覆蓋和算法迭代周期上存在一定局限，但憑借低成本的優(yōu)勢，亦在部分車型中得到應用。

3.攝像頭與立體視覺系統(tǒng)

立體視覺系統(tǒng)通過雙目或三目攝像頭的組合，實現對車輛前方環(huán)境的精準建模。以比亞迪“天神之眼”系列為例，其不同價位產品采用了前視三目攝像頭方案，通過嚴格控制鏡頭間距和高精度標定技術，實現與激光雷達類似的點云感知效果。尤其是在溫度極限條件下的微米級精度要求，使得攝像頭系統(tǒng)在設計和制造上面臨極高挑戰(zhàn)，但一旦突破，則可大幅降低整車成本并提升智能化水平。

比亞迪智駕方案及傳感器

4.域控制器與整車集成

智能駕駛系統(tǒng)不僅需要強大的感知和計算能力，還需要一個高效的控制平臺來整合各模塊數據，執(zhí)行多場景協(xié)同決策。域控制器作為整車電子架構的重要節(jié)點，其供應模式多樣，包括主機廠直采、自主研發(fā)及與外部代工廠合作等模式。當前，一些車企如比亞迪和吉利已實現全棧自研，形成了從芯片、傳感器到域控制器的完整自主研發(fā)體系。這種模式不僅有助于提升車輛整體性能，更能在數據閉環(huán)和快速迭代方面形成顯著優(yōu)勢。

智能駕駛算法與大數據閉環(huán)

智能駕駛系統(tǒng)的智能化水平不僅依賴于硬件能力，更取決于軟件算法的深度和大數據的支撐。當前，智能駕駛從最初的基于規(guī)則的輔助系統(tǒng)，逐步向端到端深度學習模型轉型。通過影子模式收集真實路況數據，模型迭代周期大幅縮短到7天，預計到2025年日訓練里程可達到1.5億公里。這種數據驅動的閉環(huán)系統(tǒng)使得算法不斷優(yōu)化，從而提高對各類復雜交通場景的適應能力。

1.深度學習與端到端系統(tǒng)

隨著神經網絡和大模型技術的不斷成熟，智能駕駛系統(tǒng)正逐步實現從傳統(tǒng)多模塊化算法向端到端系統(tǒng)的轉型。以比亞迪為例，其“BAS 3.0+超人類駕駛輔助”系統(tǒng)不僅涵蓋傳統(tǒng)意義上的兩段式端到端技術，還通過整車感知、動力自由控制和底盤穩(wěn)定控制，實現了更加安全與舒適的駕駛體驗。車端與云端通過DeepSeeK大模型能力的接入，構成了一個雙循環(huán)閉環(huán)系統(tǒng)，使得數據生成與算法迭代效率大幅提升。

2.數據閉環(huán)與模型迭代

數據閉環(huán)系統(tǒng)是智能駕駛成功落地的關鍵。通過在實際道路場景下的持續(xù)數據采集，企業(yè)能夠迅速捕捉到環(huán)境變化、駕駛行為以及特殊場景下的異常情況，進而通過大數據分析和深度學習技術，實現模型參數的快速更新。車端與云端數據的無縫傳輸，使得模型迭代不僅在云端進行，同時也能在車載系統(tǒng)上實現高效部署，確保整個系統(tǒng)能夠在復雜環(huán)境中保持高水平的決策能力。

3.高精地圖與環(huán)境建模

雖然激光雷達和攝像頭能夠提供豐富的環(huán)境感知數據，但在實際應用中，依然需要高精地圖作為輔助。當前，智能駕駛系統(tǒng)通過傳感器數據與高精地圖的融合，實現對車輛周邊環(huán)境的實時建模與預判，為自動駕駛決策提供了強有力的技術支撐。尤其是在城市NOA（城市導航輔助駕駛）場景中，高精地圖的動態(tài)更新與多傳感器信息融合成為提升系統(tǒng)安全性與魯棒性的關鍵。

車企戰(zhàn)略布局與供應鏈整合

在技術不斷突破的同時，智能駕駛產業(yè)鏈的整合和車企戰(zhàn)略布局也在迅速演進。國內外主機廠紛紛加大對智能駕駛研發(fā)的投入，通過全棧自研或與第三方供應商合作的模式，加速產品落地與市場推廣。比亞迪、吉利、小鵬、華為等各家巨頭也紛紛布局，通過自研AI芯片、整合高精度傳感器以及打造端到端智能駕駛系統(tǒng)，力爭在未來的自動駕駛市場中占據領先優(yōu)勢。

1.全棧自研與第三方合作模式

面對技術門檻和市場競爭壓力，部分車企選擇全棧自研，以打造專屬于自己的智能駕駛生態(tài)。例如比亞迪憑借“天神之眼”系列產品，通過前視三目攝像頭、全車感知以及云端大數據閉環(huán)，構建了一套完整的智能駕駛解決方案。與此同時，其他車企則通過與第三方高階智駕供應商合作，將智駕功能快速落地于10-20萬元價位段車型上，實現技術與成本的雙重突破。兩種模式各有優(yōu)劣，全棧自研具備技術壁壘，而合作模式則能更快實現規(guī)模化推廣。

2.供應鏈協(xié)同與產業(yè)生態(tài)構建

智能駕駛不僅是單一技術的突破，更是一整套生態(tài)系統(tǒng)的構建。從芯片、傳感器、域控制器到整車系統(tǒng)，各環(huán)節(jié)之間緊密配合，形成了一個高度集成的產業(yè)鏈。當前，國產芯片廠商如地平線和黑芝麻智能，通過與比亞迪、吉利等主機廠的戰(zhàn)略投資合作，不僅提升了自身的市場份額，也在技術提升的同時實現了性價比優(yōu)勢。供應鏈中其他關鍵環(huán)節(jié)如激光雷達廠商、智能底盤和域控制器供應商，也在不斷優(yōu)化產品性能和成本結構，共同推動整個智能駕駛行業(yè)邁向更高水平。

3.市場格局與未來競爭態(tài)勢

隨著技術成熟與市場需求增長，智能駕駛領域正迎來新一輪競爭洗牌。不同價格帶車型中智能駕駛功能的滲透率正逐步提升，而各大車企在技術路線、產品配置和數據積累方面的差異，將直接影響未來市場格局。如何在安全性、穩(wěn)定性和用戶體驗方面取得突破，成為各家企業(yè)競爭的關鍵。未來，除了技術本身的迭代，管理層決心、人才投入以及營銷能力也將成為決定智能駕駛市場成敗的重要因素。

總結

智能駕駛技術正處于快速迭代和規(guī)?；瘧玫年P鍵時期。從新能源汽車市場的滲透率不斷提升，到智能駕駛硬件與算法的突破，再到車企戰(zhàn)略布局和供應鏈生態(tài)構建，各個環(huán)節(jié)都顯示出強勁的發(fā)展勢頭。基于數據閉環(huán)與大模型能力的不斷優(yōu)化，以及全棧自研與第三方合作模式的多元選擇，未來智能駕駛將在安全性、穩(wěn)定性和成本效益上實現全面提升，推動整個汽車產業(yè)邁向智能化、自動化的新紀元。面對技術挑戰(zhàn)與市場競爭，企業(yè)不僅需要在技術研發(fā)上持續(xù)投入，還應注重整車系統(tǒng)的集成優(yōu)化和用戶體驗的不斷改進，才能在激烈的市場競爭中占據有利位置。

審核編輯 黃宇