文：澤平宏觀團(tuán)隊(duì)
小米車禍事件持續(xù)發(fā)酵。
這個(gè)事件也帶給很多人反思，對(duì)于乘用車來說，所有的配置中，最高的配置只有兩個(gè)字：安全。
近期小米SU7高速事故引起巨大社會(huì)關(guān)注。一方面是智能駕駛技術(shù)在極端場景下的局限性，尤其是純視覺+毫米波雷達(dá)方案，在夜間復(fù)雜環(huán)境中的識(shí)別延遲風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，需要更加明確的區(qū)分 如今，智能駕駛技術(shù)正以驚人的速度迭代，但技術(shù)躍遷的軌跡從來不是直線，而是螺旋式上升的蜿蜒征途。無論前路如何崎嶇，智能化的浪潮終究會(huì)向前。與此同時(shí)，法規(guī)配套、保險(xiǎn)機(jī)制、商家風(fēng)險(xiǎn)告知義務(wù)、消費(fèi)者智駕教育等，是環(huán)環(huán)相扣的，都要深化，缺一不可。 智能駕駛絕非"自動(dòng)駕駛"的同義詞。車企和媒體應(yīng)當(dāng)明確L2輔助駕駛、L3自動(dòng)輔助駕駛與L4自動(dòng)駕駛的技術(shù)邊界，清晰的界定不僅是行業(yè)自律的底線，更是守護(hù)消費(fèi)者安全的防火墻。 智駕，安全永遠(yuǎn)是最大的豪華。 長期來看，智能駕駛來有哪些趨勢值得關(guān)注？我們認(rèn)為未來智能駕駛行業(yè)將圍繞“技術(shù)路線+掌控?cái)?shù)據(jù)+成本下探+汽車AI化”四大大趨勢： 1）趨勢一：端到端架構(gòu)正重塑技術(shù)格局。端到端模型覆蓋了感知、跟蹤、預(yù)測、決策和規(guī)劃等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了完整的智駕系統(tǒng)，未來考驗(yàn)的是端到端架構(gòu)的成熟度。 2）趨勢二：在智能駕駛技術(shù)從"規(guī)則驅(qū)動(dòng)"向"數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)"，通過構(gòu)建"數(shù)據(jù)采集-智能訓(xùn)練-驗(yàn)證迭代"的完整閉環(huán)體系，對(duì)更多非常規(guī)的特殊場景、夜間環(huán)境、臨時(shí)性場景積累更多數(shù)據(jù)和處理經(jīng)驗(yàn)，會(huì)形成顯著的護(hù)城河。 3）趨勢三：成本下探、普惠化。硬件方案加速洗牌，激光雷達(dá)等物料成本下探。 4）趨勢四：未來車企發(fā)展邏輯會(huì)更“AI”。智能駕駛算法與人形機(jī)器人的具身算法架構(gòu)一致，二者區(qū)別主要在于使用場景。領(lǐng)先的智駕，也是未來通向Robotaxi、人形機(jī)器人等市場的入場券。 目錄 1 2025年智駕普惠化，智能化是車企主戰(zhàn)場 1.1 L2級(jí)輔助駕駛高滲透、NOA技術(shù)快速迭代 1.2 L3級(jí)自動(dòng)輔助駕駛商業(yè)化落地關(guān)鍵期，技術(shù)突破+政策松綁驅(qū)動(dòng) 1.3 L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)突破與商業(yè)化臨界點(diǎn)漸近 2 智能駕駛未來要關(guān)注什么？ 2.1 趨勢一：在主導(dǎo)技術(shù)路線上，端到端架構(gòu)正重塑技術(shù)格局。 2.2 趨勢二：數(shù)據(jù)閉環(huán)能力成決勝關(guān)鍵，頭部車企構(gòu)建數(shù)據(jù)護(hù)城河。 2.3趨勢三：成本下探、智駕普惠化，硬件方案重構(gòu)。 2.4 趨勢四：智能化升級(jí)成為核心競爭要素，車企邏輯向AI傾斜 3 激光雷達(dá) Vs 純視覺？安全是智能駕駛最重要的一環(huán)。 正文 1 2025年智駕普惠化開啟，智能化成為車企主戰(zhàn)場 智能駕駛技術(shù)躍遷的軌跡從來不是直線，而是螺旋式上升的蜿蜒征途。2025年，智能駕駛正處于加速商業(yè)化落地階段。 根據(jù)SAE標(biāo)準(zhǔn)，2024年L2級(jí)輔助駕駛已在中國市場實(shí)現(xiàn)55.7%的滲透率，L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛通過北京、武漢等試點(diǎn)城市的法規(guī)突破，正逐步走向商業(yè)化量產(chǎn)。 L4級(jí)技術(shù)通過“車路云一體化”戰(zhàn)略，在20個(gè)試點(diǎn)城市展開Robotaxi、無人配送等場景測試，行業(yè)正從“單車智能”向“全域協(xié)同”的生態(tài)升級(jí)。 1.1 L2級(jí)輔助駕駛高滲透率、NOA技術(shù)快速迭代 根據(jù)蓋世汽車數(shù)據(jù)，2024年，國內(nèi)新車L2及以上ADAS裝配量達(dá)1098萬輛，滲透率為47.9%，其中新能源車L2及以上滲透率為56.9%，高于燃油車。 2024年。高速NOA和城市NOA滲透率分別為4.0%和7.3%，較2023年提升1.2pct和3.8pct。分價(jià)格段看，20-25萬元和25-30萬元車型增長尤為顯著，分別從2023年的5.1%和23.4%增長至2024年1-10月的18.1%和47.9%，10萬元級(jí)車型已實(shí)現(xiàn)NOA功能覆蓋。 L2級(jí)智能駕駛指同時(shí)具備橫向控制（方向）和縱向控制（加減速）的基礎(chǔ)輔助駕駛功能，如車道保持（LCC）、自適應(yīng)巡航（ACC）等。 而NOA（Navigate on Autopilot，領(lǐng)航輔助駕駛）是L2+級(jí)功能的進(jìn)階形態(tài)，分為高速NOA，封閉/半封閉道路自主上下匝道、變道超車，和城市NOA，復(fù)雜開放道路自主通行，技術(shù)復(fù)雜度和硬件成本更高。車位到車位（D2D）是NOA功能的終極應(yīng)用場景，指車輛從起點(diǎn)車位出發(fā)，經(jīng)小區(qū)道路、城市道路、高速路等多場景自主行駛至終點(diǎn)車位，全程無需接管。技術(shù)演進(jìn)上，車位到車位標(biāo)志著L2功能的完整閉環(huán)，并成為邁向L3商用（責(zé)任認(rèn)定、全場景無人接管）的臨界點(diǎn)。 2024年，從年初的BEV+Transformer技術(shù)助力擺脫高精度地圖依賴，小鵬XNGP、華為ADS 2.0實(shí)現(xiàn)"全國高速+城市快速路"無圖化覆蓋，城市道路場景通過率突破85%，推動(dòng)智駕功能從"區(qū)域可用"邁向"全國通行"；到年中，端到端架構(gòu)興起，特斯拉FSD V12通過"圖像輸入-控制輸出"的類人決策模式，將復(fù)雜路口處理效率提升40%，理想AD Max 3.0、蔚來NOP+同步跟進(jìn)，行業(yè)算法迭代周期縮短至3個(gè)月；再到年底，視覺語言大模型（VLM）與云端模型引入，華為乾崑ADS 3.0實(shí)現(xiàn)停車場場景語義理解與自主尋徑，L2功能在空間維度拓展趨近極限。目前“車位到車位”技術(shù)成為各車企競爭的新錨點(diǎn)，智能化替代電動(dòng)化成為車企競爭主戰(zhàn)場的趨勢已成定局。 2025年，在保障更高數(shù)據(jù)場景閉環(huán)、提高安全性的同時(shí)，高速NOA和城市NOA滲透率繼續(xù)增長。 2025年年初，比亞迪高階智駕系統(tǒng)“天神之眼”正式發(fā)布，比亞迪全系車型將搭載該系統(tǒng)，首批有21款車型上市?！疤焐裰邸狈譃槿齻€(gè)版本：“天神之眼A”（DiPilot 600）配備三個(gè)激光雷達(dá)，支持全國無圖領(lǐng)航，主要搭載于仰望品牌上；“天神之眼B”（DiPilot 300）配備單激光雷達(dá)，支持全國無圖領(lǐng)航，主要搭載于騰勢、比亞迪等品牌上；“天神之眼 C”（DiPilot 100）為高階智駕三目版，支持高速領(lǐng)航和代客泊車，主要搭載在比亞迪秦PLUS DM-i等入門款車型。天神之眼C最低可搭載于海鷗車型，是行業(yè)內(nèi)首次將高階智駕下放到7萬元級(jí)市場的A00級(jí)車。 目前，中國市場中具備智能駕駛功能的車型大多集中在15萬元以上的價(jià)格區(qū)間。比亞迪將天神之眼C高速NOA技術(shù)最低下放至7萬元級(jí)車型，促進(jìn)智能駕駛技術(shù)的普及和認(rèn)知。同時(shí)積極定價(jià)策略并迫使其他車企重新調(diào)整智駕技術(shù)落地節(jié)奏。2025年3月3日，吉利汽車發(fā)布了在 AI 智能科技領(lǐng)域的整體部署，推出千里浩瀚智駕方案，全面對(duì)標(biāo)比亞迪全系高階智駕。隨后，奇瑞跟進(jìn)全民智駕。 2024年，高速NOA和城市NOA滲透率低于10%。高速NOA將在未來的1-2年內(nèi)，對(duì)于20萬以下車型，從差異化賣點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)配屬性。隨著端到端技術(shù)持續(xù)發(fā)展并深度應(yīng)用，城市NOA的通行效率將得到顯著提升，其覆蓋范圍也有望穩(wěn)步拓展至更廣泛區(qū)域。 回顧智能手機(jī)及新能源汽車的發(fā)展路徑，科技產(chǎn)品在市場滲透率突破5%之后，通常會(huì)迎來加速普及的階段。比亞迪的入局是智駕行業(yè)最大預(yù)期差，有望推動(dòng)L2+級(jí)別銷量基本盤從100萬輛快速提升至1000萬輛級(jí)別，預(yù)計(jì)2025年高速NOA+城市NOA有望實(shí)現(xiàn)翻倍增長，滲透率超20%。 1.2 L3級(jí)自動(dòng)輔助駕駛正處于商業(yè)化落地關(guān)鍵期，技術(shù)突破+政策松綁驅(qū)動(dòng) 在自動(dòng)駕駛各級(jí)別中，L3級(jí)正是車輛駕駛權(quán)變更的關(guān)鍵分水嶺。 2024年底，北京、武漢等地率先明確2025年L3級(jí)車合法上路時(shí)間表，為行業(yè)樹立政策標(biāo)桿。 主流車企密集布局，理想、小鵬、華為規(guī)劃2025年量產(chǎn)L3車型，特斯拉推進(jìn)FSD無監(jiān)管版迭代，奔馳、寶馬則通過冗余設(shè)計(jì)及本土化測試（如上海高架路牌照）完善技術(shù)方案。政策試點(diǎn)方面，工信部2024年批準(zhǔn)比亞迪、蔚來等9家車企開展準(zhǔn)入測試。 技術(shù)迭代與政策紅利將推動(dòng)L3向規(guī)?；透唠A化躍遷。 技術(shù)端，端到端架構(gòu)+視覺語言大模型（VLM）成主流路徑，小鵬、理想率先實(shí)現(xiàn)“車位到車位”全場景貫通，感知決策效率提升； 政策端，北京、深圳、廣州等50城擬擴(kuò)容L3路測范圍，責(zé)任認(rèn)定、保險(xiǎn)體系等法規(guī)有望2025年落地。 市場層面，2月25日，特斯拉發(fā)布會(huì)公告，為中國客戶進(jìn)行軟件更新，以提供類似于美國市場上“完全自動(dòng)駕駛”（FSD）的駕駛輔助功能。 由于監(jiān)管部門沒有批準(zhǔn)，目前，特斯拉在中國沒有開通FSD，但特斯拉FSD入華的預(yù)期或產(chǎn)生鯰魚效應(yīng)，催化技術(shù)軍備競賽，自主品牌憑借數(shù)據(jù)閉環(huán)和本土化適配（如華為ADS 4.0）搶占先機(jī)。 據(jù)華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，2021年L3-4 滲透率為0%，預(yù)計(jì)2030年L3、L4分別增長至7.0%、3.0%，滲透率拐點(diǎn)已經(jīng)出現(xiàn)，L3將是AI智駕的 iPhone 4時(shí)刻。 回顧自動(dòng)駕駛歷史的發(fā)展，從L0到L2+花費(fèi)了幾十年的時(shí)間，而L2到L2+，L2+再到城區(qū)L3不過花了不到10年時(shí)間，技術(shù)能力突破周期在逐步縮短。 1.3 L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)突破與商業(yè)化臨界點(diǎn)漸近 當(dāng)前L4級(jí)自動(dòng)駕駛已從技術(shù)驗(yàn)證、向商業(yè)化試運(yùn)營過渡。 2024年，國內(nèi)政策層面加速破冰，北京、武漢等地率先出臺(tái)L3/L4自動(dòng)駕駛條例，允許私有車輛有條件開展商業(yè)化試點(diǎn)，為行業(yè)發(fā)展奠定政策基礎(chǔ)。 Robotaxi領(lǐng)域，在經(jīng)歷2023-2024年Robotaxi出清期后，Waymo、百度Apollo、文遠(yuǎn)知行、小馬智行等頭部企業(yè)加速無人化測試。 根據(jù)加州DMV，2024年加州全無人測試?yán)锍梯^峰值回落50%，但單車MPI（平均無接管里程）顯著提升。例如，Waymo在美國多個(gè)城市開展了Robotaxi服務(wù)，其車輛每8.5萬英里僅需一次關(guān)鍵干預(yù)，并已累計(jì)完成超過500萬次載客行程。 從廠商規(guī)劃來看，小馬智行計(jì)劃2025年投放千輛級(jí)車隊(duì)，2026年翻倍；特斯拉擬推出成本3萬美元的“端到端”無圖方案Cybercab；傳統(tǒng)車企如吉利、廣汽通過合作切入（極氪-Waymo，廣汽-小馬智行）。 Frost&Sullivan預(yù)測，至2030年，中國L4及以上自動(dòng)駕駛滲透率有望達(dá)9.5%，Robotaxi市場規(guī)模有望達(dá)近5000億元人民幣。 L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)目前面臨三大核心挑戰(zhàn)： 一是端到端架構(gòu)的“黑盒”特性和長尾場景。 當(dāng)前主流的端到端架構(gòu)雖提升泛化能力，但因缺乏可解釋性和透明性，需構(gòu)建嚴(yán)格的安全兜底機(jī)制。特斯拉FSD V12在加州實(shí)測中平均接管率僅384km/次，遠(yuǎn)未達(dá)到L4級(jí)商業(yè)化所需“近100%安全”。 長尾場景（如城中村錯(cuò)車、極端天氣）依賴大規(guī)模真實(shí)路測及仿真驗(yàn)證，Momenta每年投入超數(shù)十億采集公里數(shù)據(jù)，但有效Corner Case覆蓋率仍需提升。 二是冗余系統(tǒng)需要高成本、限制規(guī)?；涞?。 L4需雙重計(jì)算單元、制動(dòng)/轉(zhuǎn)向冗余系統(tǒng)（如奔馳Drive Pilot方案），單車成本較普通車型高3-4萬元。國產(chǎn)激光雷達(dá)雖降至1500元/顆（速騰/禾賽），但高階方案仍需4-6顆配置。智駕的算力基建投入方面，Momenta年研發(fā)費(fèi)用需數(shù)十億級(jí)別，理想自建8.1EFLOPS算力集群，千卡H100年均運(yùn)維成本超5000萬元。 三是進(jìn)一步商業(yè)化的可行性。 Robotaxi的商業(yè)化落地需千輛級(jí)車隊(duì)（單城每日30單以上）方可平衡盈虧，但BOM成本仍需降至15萬元以內(nèi)。 除去硬件成本外，去安全員化，也是實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵突破點(diǎn)。安全員的薪酬、福利等費(fèi)用，構(gòu)成了 Robotaxi 運(yùn)營成本的重要部分。一名一線城市的安全員年薪大概處于10至20萬元區(qū)間。若Robotaxi車隊(duì)規(guī)模達(dá)數(shù)百甚至上千輛，安全員的人力成本每年將超千萬元，嚴(yán)重壓縮了企業(yè)的利潤空間，也限制了Robotaxi商業(yè)化的快速推進(jìn)。 2 智能駕駛未來要關(guān)注什么？ 我們認(rèn)為未來智能駕駛行業(yè)將圍繞“主導(dǎo)技術(shù)路線+掌控核心數(shù)據(jù)+實(shí)現(xiàn)成本下探+車企更AI”四大大趨勢展開： 2.1 趨勢一：在主導(dǎo)技術(shù)路線上，端到端架構(gòu)正重塑技術(shù)格局。 傳統(tǒng)架構(gòu)有兩大痛點(diǎn)： 1）模塊化分割。傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)采用感知、規(guī)劃、控制獨(dú)立模塊設(shè)計(jì)，需人工規(guī)則連接，存在信息損失、規(guī)則僵化、代碼復(fù)雜度高等問題。例如，感知模塊提取的數(shù)據(jù)需經(jīng)過抽象化處理后傳遞給規(guī)劃模塊，復(fù)雜場景泛化能力受限； 2）依賴高精地圖。早期智能駕駛依賴高精地圖覆蓋，導(dǎo)致開城成本高且擴(kuò)展性弱。 而端到端架構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)全流程自動(dòng)化。通過單一網(wǎng)絡(luò)直接映射傳感器輸入（攝像頭、激光雷達(dá)）到控制信號(hào)輸出（轉(zhuǎn)向、加速/制動(dòng)），實(shí)現(xiàn)“傳感器→決策→執(zhí)行”一體化。避免模塊間人工規(guī)則造成的誤差累積，特斯拉FSD Beta V12的類人駕駛行為即得益于此。 目前，小鵬XNGP4.0、華為ADS3.0、小米HyperOS1.5.5和理想OTA6.5等車企已實(shí)現(xiàn)物理空間"車位到車位"的端到端貫通，端到端架構(gòu)的成熟度將決定行業(yè)話語權(quán)歸屬。 特斯拉FSD不斷下降的干預(yù)率，驗(yàn)證端到端架構(gòu)可行性。根據(jù)teslafsdtracker，特斯拉FSD車主自行測試的接管率突破400km，特斯拉FSD V12已實(shí)現(xiàn)96%里程零干預(yù)，V13城市場景接管率降至每40km/次，高速場景每356km/次，馬斯克在2024年10月預(yù)計(jì)，F(xiàn)SD很快將實(shí)現(xiàn)超過10000英里的無安全接管里程，這相當(dāng)于大多數(shù)人一年的行駛里程。預(yù)計(jì)2025年底前，特斯拉FSD超越人類駕駛員事故率700000英里/次，為與監(jiān)管機(jī)構(gòu)的對(duì)話鋪平道路。 還有行業(yè)玩家加速推進(jìn)純視覺方案的落地應(yīng)用。過去，為保證車輛對(duì)周圍環(huán)境的精準(zhǔn)感知，智能駕駛系統(tǒng)往往依賴大量激光雷達(dá)。然而，隨著端到端架構(gòu)的發(fā)展，新的技術(shù)路徑逐漸清晰—通過優(yōu)化算法與圖像處理技術(shù)，減少激光雷達(dá)配置數(shù)量。這種技術(shù)降低硬件成本，減輕了車輛的負(fù)載，促進(jìn)智能駕駛的大規(guī)模普及。 根據(jù)佐思汽研，2024年1-10月，中國乘用車高階純視覺方案裝配量達(dá)到107.6萬輛，同比增長25.6%，2023年車載攝像頭的市場規(guī)模為6795萬顆，預(yù)計(jì)2025年將超過1億顆，2023至2025年復(fù)合增速21.31%。 2.2 趨勢二：數(shù)據(jù)閉環(huán)能力成決勝關(guān)鍵，頭部車企構(gòu)建數(shù)據(jù)護(hù)城河。 在智能駕駛技術(shù)從"規(guī)則驅(qū)動(dòng)"向"數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)"演進(jìn)的關(guān)鍵階段，數(shù)據(jù)閉環(huán)能力正成為車企競逐高階智駕的核心壁壘，頭部企業(yè)通過構(gòu)建"數(shù)據(jù)采集-智能訓(xùn)練-驗(yàn)證迭代"的完整閉環(huán)體系，形成顯著的競爭護(hù)城河。 特斯拉DOJO總計(jì)算能力或超100 exaflops，超10萬英偉達(dá)H100/H200 AI芯片提供算力支持，特斯拉通過全球超200萬輛車輛實(shí)時(shí)回傳數(shù)據(jù)，構(gòu)建了全球最大的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)庫。依托Dojo超算中心，每天完成海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練。 國內(nèi)新勢力自建智算中心快速追趕。 小鵬云端大模型的訓(xùn)練效率已提升了2.6倍，2025年小鵬云端的算力將會(huì)達(dá)到1000 PFLOPS以上；華為車BU云智算中心的乾崑ADS3.0在算力方面已達(dá)到7500 PFLOPS，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)量為日行3000萬公里。按照全球道路總長約為6400萬公里計(jì)算，乾崑ADS3.0系統(tǒng)僅需2.1天就能實(shí)現(xiàn)對(duì)全球道路的完全覆蓋。 理想汽車的理想智算中心算力已達(dá)到8100 PFLOPS，截至2024年底，理想的智能駕駛累計(jì)行駛里程超過20.6億公里。理想汽車通過篩選“五星級(jí)司機(jī)”的行駛里程作為數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)以20-30秒左右的Clips形式存在，到2025年2月，理想汽車已積累了1000萬Clips的老司機(jī)數(shù)據(jù)，為智能駕駛系統(tǒng)的優(yōu)化提供了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)資源。 比亞迪2025年2月開啟全民智駕，天神之眼C下放至7萬元車型，比亞迪有望依托百萬級(jí)高階智駕市占率構(gòu)建“低端車貢獻(xiàn)規(guī)模數(shù)據(jù)→高端車驗(yàn)證技術(shù)上限”雙向循環(huán)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上的后發(fā)制人。 行業(yè)格局正呈現(xiàn)顯著馬太效應(yīng)。 目前頭部智駕車企單場景模型訓(xùn)練效率已達(dá)競爭對(duì)手的3倍以上。這背后是數(shù)據(jù)閉環(huán)體系的全面領(lǐng)先：從傳感器陣列優(yōu)化、邊緣計(jì)算能力提升，到云端分布式訓(xùn)練架構(gòu)創(chuàng)新，形成從數(shù)據(jù)生成到價(jià)值轉(zhuǎn)化的完整鏈條。這種數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累的差距，將使頭部企業(yè)在后續(xù)高階自動(dòng)駕駛競爭中保持代際優(yōu)勢。 2.3 趨勢三：成本下探、智駕普惠化，硬件方案重構(gòu)。 傳感器配置變化促進(jìn)成本下降。比如激光雷達(dá)從3顆減至1顆，前視攝像頭減少2顆，毫米波雷達(dá)從6顆減至3顆。未來，有可能從依賴多顆激光雷達(dá)的方案，轉(zhuǎn)變?yōu)?strong>“純視覺感知+1顆激光雷達(dá)監(jiān)督”
規(guī)模化帶來成本下降。2023年初，小鵬提出將在2024年使自動(dòng)駕駛等軟件系統(tǒng)的成本下降超過50%，整車Bom成本下降25%。根據(jù)小鵬汽車2024Q2財(cái)報(bào)電話會(huì)，小鵬新一代車型已超額完成了自動(dòng)駕駛硬件降本和整車Bom降本的目標(biāo)。2024年11月，小鵬P7+上市，率先探索純視覺方案。
比亞迪的“天神之眼”C版本，也采用純視覺技術(shù)路線，搭載12攝像頭、5毫米波雷達(dá)及12超聲波雷達(dá)，配合OrinN或地平線、黑芝麻芯片，硬件成本較2020年小鵬P7同類方案下降60%以上。這一降本能力使高速NOA功能首次搭載于比亞迪7萬元級(jí)別車型，覆蓋國內(nèi)約87%的新能源汽車消費(fèi)市場（7.88萬元以上車型占比）。
在NOA物料成本上，2025 年高速NOA的物料成本將從 2024 年的4千-5千元降至約3千元，城市 NOA 的物料成本將從約2萬元人民幣降至1 萬-1.5萬元人民幣。
智駕硬件成本呈現(xiàn)年均復(fù)合下降率約30%的趨勢，這種成本下降斜率是智能手機(jī)黃金發(fā)展期（智能手機(jī)年均降幅約15%-18%）的1.7倍。
2.4 趨勢四：智能化升級(jí)成為核心競爭要素，車企更“AI”
高階智駕（NOA）功能逐漸成為新能源車的標(biāo)配。2024年L2及以上智駕滲透率已超55%，預(yù)計(jì)2025年將達(dá)到65%以上。新勢力車企如小鵬、理想、小米等通過“大單品+智駕下沉”策略，將高階智駕功能向20萬元以下市場普及。比亞迪、華為等企業(yè)將智能駕駛技術(shù)視為差異化競爭的關(guān)鍵。例如，比亞迪將于2025年推出搭載高階智駕的全新純電平臺(tái)，華為通過ADS系統(tǒng)提升車型溢價(jià)。
從技術(shù)原理上看，自動(dòng)駕駛算法與人形機(jī)器人的具身算法架構(gòu)一致，二者區(qū)別主要在于訓(xùn)練數(shù)據(jù)及使用場景。理想AD Max 4.0采用端到端架構(gòu)，與特斯拉FSD、小鵬XNGP共同代表全球智駕技術(shù)高水平。該架構(gòu)的核心邏輯與具身智能（如人形機(jī)器人）的VLA（Vision-Language-Action）模型高度同源：通過視覺語言大模型（VLM）實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知-決策-執(zhí)行的閉環(huán)，區(qū)別僅在于訓(xùn)練場景（車輛行駛數(shù)據(jù)vs.物理環(huán)境交互數(shù)據(jù)）。
這意味著智能化領(lǐng)先的整車企業(yè)，未來有望憑借技術(shù)優(yōu)勢切入人形機(jī)器人領(lǐng)域，并維持算法端的領(lǐng)先地位。
特斯拉就是很好的例證，其智能化水平領(lǐng)先，此前市值估值超百倍，這背后是市場對(duì)特斯拉未來AI業(yè)務(wù)，如 FSD、Robotaxi和人形機(jī)器人業(yè)務(wù)的提前折現(xiàn)。同理，未來國內(nèi)頭部智能駕駛車企，其估值也將逐步反映公司的智能化實(shí)力。
此外，新能源車企在算法、算力、數(shù)據(jù)三方面的投入模式與AI科技企業(yè)高度相似：算法上，以特斯拉FSD和華為ADS為代表，企業(yè)持續(xù)引入大量專業(yè)人才優(yōu)化感知模型和智能算法；算力上，算力投入終將成為競爭壁壘。目前頭部企業(yè)中，華為擁有超千億級(jí)凈現(xiàn)金，理想、比亞迪有近千億級(jí)凈現(xiàn)金；數(shù)據(jù)上，關(guān)鍵是保有量。無論是比亞迪發(fā)力智能化，還是理想 ALL in AI，車路數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量決定模型性能。
領(lǐng)先的智駕不僅能促進(jìn)銷量，更是Robotaxi、人形機(jī)器人等更大市場的入場券。頭部整車企業(yè)或從汽車制造商，向涉足人工智能與機(jī)器人領(lǐng)域的多元化 AI 科技企業(yè)邁進(jìn)。
3激光雷達(dá) Vs 純視覺？安全是智能駕駛最重要的一環(huán)。
激光雷達(dá)與純視覺的本質(zhì)分歧，在于對(duì)冗余性理解。
純視覺方案依托單目/多目攝像頭+深度學(xué)習(xí)架構(gòu)（端到端模型），模擬人類視覺原理，通過算法突破替代硬件冗余。
純視覺優(yōu)勢在于低的硬件成本和深度適配端到端模型，通過類人信息輸入，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)難以用規(guī)則描述的模式和規(guī)律。但在極端場景下可能存在一定基礎(chǔ)物理缺陷：二維圖像缺乏深度空間信息、極端天氣、紋理依賴性等問題。同時(shí)，純視覺方案極度依賴規(guī)模化和算力儲(chǔ)備，需要通過規(guī)?；能囮?duì)探索物理世界，回傳行駛數(shù)據(jù)，通過算力中心訓(xùn)練數(shù)據(jù)，升級(jí)算法，再次探索物理世界形成數(shù)據(jù)飛輪。
激光雷達(dá)陣營（激光雷達(dá)+視覺+毫米波雷達(dá)方案）通過點(diǎn)云建模構(gòu)建三維數(shù)字孿生環(huán)境，量程達(dá)500米且精度±3cm，顯著提升靜止障礙物識(shí)別能力。然而受制于成本高（純視覺攝像頭成本的2-3倍）、機(jī)械掃描壽命短（旋轉(zhuǎn)部件平均失效周期8萬小時(shí)）以及車規(guī)級(jí)產(chǎn)品難度高等問題。
但安全冗余方面，純視覺方案如果能解決99%的安全問題，那么剩下1%的長尾場景可能就需要激光雷達(dá)來完成。
兩種路線實(shí)際反映了“算法算力替代硬件性能”與“物理冗余保障絕對(duì)安全”的理念沖突。
誰最終能保障安全？毫米波雷達(dá)的探測距離約為0～200米，激光雷達(dá)可以達(dá)到200～300米，如果毫米波雷達(dá)+純視覺方案可以為駕駛員提供大約3秒鐘的應(yīng)急時(shí)間，理論上即使搭載激光雷達(dá)最多也只能為車主多爭取2秒鐘時(shí)間。在當(dāng)前L2、L3智駕體系下，DMS（駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)）在安全架構(gòu)中是關(guān)鍵耦合。DMS通過紅外攝像頭與生物識(shí)別算法，實(shí)時(shí)監(jiān)測駕駛員疲勞、分心等狀態(tài)，在駕駛員分心時(shí)觸發(fā)警告機(jī)制。但現(xiàn)階段大部分車企，都僅僅是警告，車企應(yīng)當(dāng)健全DMS系統(tǒng)，在持續(xù)監(jiān)測到駕駛員持續(xù)分心時(shí)，應(yīng)當(dāng)強(qiáng)制降速，甚至禁用智能駕駛。
如今，智能駕駛技術(shù)正以驚人的速度迭代，但技術(shù)躍遷的軌跡從來不是直線，而是螺旋式上升的蜿蜒征途。無論前路如何崎嶇，智能化的浪潮終究會(huì)向前。法規(guī)配套、保險(xiǎn)機(jī)制、商家風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)告知義務(wù)、消費(fèi)者智駕教育等，都要深化，缺一不可，環(huán)環(huán)相扣。
智能駕駛絕非"自動(dòng)駕駛"的同義詞。車企和媒體應(yīng)當(dāng)明確L2輔助駕駛、L3自動(dòng)輔助駕駛與L4自動(dòng)駕駛的技術(shù)邊界，清晰的界定不僅是行業(yè)自律的底線，更是守護(hù)消費(fèi)者安全的防火墻。
智駕，安全永遠(yuǎn)是最大的豪華。
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