辅助驾驶功能已实现规模应用，通过车端传感器、计算平台、操作系统等软硬件设备，运行各类智能驾驶算法，可实现诸如自适应巡航、车道保持、自动泊车、导航辅助驾驶等不同级别的辅助驾驶功能
文 |《瞭望》新闻周刊记者 黄兴
走在重庆、北京、武汉等城市，可以看见一辆辆“全副武装”的自动驾驶出租车。这些车辆“头戴”激光雷达，驾驶座空无一人，车辆自主完成变道、提速、转弯等驾驶动作，将乘客安全、快捷送达目的地。自动驾驶物流车、公交车也越来越多出现在城市街头。
智能驾驶的实现，本质上是感知、决策、执行三大核心系统的协同，相当于人类的“五官”“大脑”和“四肢”。具备高阶自动驾驶功能的“聪明的车”能够利用自身搭载的各种传感器，如摄像头、雷达、激光雷达等，和计算单元来实现环境感知、决策制定和车辆控制等功能。单车智能是车联网的基础，它与网联技术能够相互补充，共同提高自动驾驶的安全性和效率。
近年来，我国在单车智能硬件、智能决策、全栈解决方案等方面取得一系列领先进展，高阶自动驾驶技术领跑全球势头显现，自动驾驶汽车产业商业化进程也处于全球领先地位，例如新一代电子电气架构、大算力计算芯片等装车应用明显提速，激光雷达、算法模型等智能驾驶软硬件不断完善，产业在逐步自主可控中渐趋引领。
记者试乘的一辆无人自动驾驶商业运营车辆在重庆市永川区道路上行驶（2023年10月11日摄） 李贺摄/本刊
单车智能向高级进阶
重庆新能源车主周洪驾驶的是一辆具备L2+级别自动驾驶能力的汽车，他上车第一件事就是打开智能驾驶功能，将“开车”任务交给智能驾驶系统，尤其在高速路段中较少需要自己操作方向盘及刹车等情况时。
近年来，随着政企研多方协同推动自动驾驶技术研发、测试示范及商业化进程，我国自动驾驶技术全球领先势头已初步显现。目前，自动辅助导航驾驶系统（NOA）在高速场景加快渗透，并迅速向城市场景延伸。盖世汽车研究院数据显示，2023年搭载城市NOA功能的车型为23.8万辆，同比增长323%。以高速领航辅助驾驶和城区领航辅助驾驶为代表的高阶智能辅助驾驶功能加速量产应用。城区领航等高阶辅助驾驶功能成为当前高端车型竞争焦点，小鹏、问界、阿维塔、蔚来等车型相继在2023年前后推出城区领航辅助驾驶功能。
今年以来，一些优势企业进一步实现“无图智驾”，如赛力斯汽车问界部分车型新增不依赖高精地图的城区智驾领航辅助功能，进一步拓展了辅助驾驶场景。
中国信通院相关专家表示，我国智能驾驶功能现阶段仍以辅助驾驶为主。从各大车企来看，辅助驾驶功能已实现规模应用，通过车端传感器、计算平台、操作系统等软硬件设备，运行各类智能驾驶算法，可实现诸如自适应巡航、车道保持、自动泊车、导航辅助驾驶等不同级别的辅助驾驶功能。
阿维塔科技副总裁兼产品研发中心总经理胡成太认为，近年来毫米波雷达、激光雷达提供了高精度感知能力；深度学习算法、大模型提升了决策判断的准确性；算力从十几年前几TOPS（万亿次每秒）升级至现在的几百甚至上千TOPS级别，数据处理速度大幅提高。这些技术进步推动了自动驾驶不断向高级进阶。
在市场需求方面，随着自动驾驶技术不断成熟，用户在购车时对高级辅助驾驶的重视程度显著提升，更愿为智驾买单。中国汽车流通协会乘用车市场信息联席分会数据显示，2023年我国新能源乘用车L2级（部分自动驾驶）及以上的辅助驾驶功能装车率已经达到55.3%；今年1～2月，进一步上升为62.5%。不少车企已具备L3级（有条件自动驾驶）整车量产能力，领先于国际整体水平。
业内专家认为，随着技术创新加快突破，市场需求逐步培育，高阶自动驾驶行业正加快进入“上升通道”。
激光雷达“飞入寻常车”
单车智能感知系统的主要任务是获取各种道路信息，这是实现自动驾驶的前提。从技术和产业链发展阶段来看，单车智能的感知环节已集聚一批头部企业和大量配套企业，研发、制造、测试、应用的完整产业链已经形成。在环境感知技术，如激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头及组合导航系统等方面，我国不仅实现了技术突破，还通过自主研发降低了成本，使得高精度环境感知系统更普及。
以激光雷达为例，它是实现高级别自动驾驶功能的重要硬件，也是需要突破的成本痛点。近年来，我国单颗激光雷达价格逐步走低。数据显示，2019年禾赛科技激光雷达的平均售价是1.74万美元，2023年的平均售价则降低到3200元人民币，短短4年间下降了十几万元人民币。有报告显示，2023年，以禾赛、速腾聚创、图达通、华为和览沃为首的五家国内厂商，斩获全球车载激光雷达83%的市场份额。
技术不断成熟，成本不断降低，助推激光雷达“飞入寻常车”，加速提升智驾水平。盖世汽车研究院数据显示，2024年前5个月，国内激光雷达供应商装机量累计超44.5万颗，同比增长304.5%。搭载激光雷达的车辆占比由2023年1～5月的1.5%，提升至2024年1～5月的4.7%。今年5月，这一数据为6.3%，市场仍在向上攀升。
此外，中国激光雷达还加快为全球智能驾驶赋能，受到跨国车企青睐。如速腾聚创进入丰田的供应链体系，与旗下部分车型建立量产合作关系；禾赛也与奥迪、通用、福特等国际品牌旗下的中国合资主机厂达成激光雷达量产定点合作。
AI赋能让自动驾驶更聪慧
如果说激光雷达等感知硬件是智能网联汽车的“眼睛”，智能驾驶计算平台则是其“大脑”，进行自动驾驶决策。当前，我国在自动驾驶芯片领域已有所建树。
芯片曾一度是我国汽车行业的短板。近年来，我国车企不断加快芯片领域追赶步伐，加快迈向“自主可控”。如寒武纪等的主控芯片实现了小批量装车，比亚迪、中车时代实现了功率类芯片IGBT（绝缘栅双极型晶体管）量产应用，华为、大唐等企业的通信芯片形成了一定优势地位。随着汽车控制集中化成为发展趋势，更高算力的SoC（系统级芯片）成为未来汽车芯片竞争的“制高点”，一些企业的SoC芯片已经开始量产搭载。
此外，决策系统硬件层的智能驾驶AI芯片，是智能驾驶行业关注的核心。我国企业已研发出了具有强大算力且能效比高的AI芯片，支撑复杂的自动驾驶算法运行。国内诸多芯片厂商陆续发力，例如有企业已经实现了车载智能计算方案前装量产，其软硬件一体化的解决方案装备了多款车型，市场份额显著提升。
一批领先的计算机平台产品也持续涌现。如有公司推出了智能驾驶高性能计算平台，在多款车型量产应用。蔚来汽车采用自研ADAM超算平台，支持基础辅助驾驶、高速和城区领航辅助驾驶、自动泊车等智驾功能。德赛西威、亿咖通、纵目科技等国内供应商陆续推出“行泊一体”计算平台。目前，面向差异化整车产品需求，产业界正在探索更多参数配置的车载计算平台方案产品。
与此同时，在深度学习、机器视觉、路径规划和决策算法上，政府、企业与科研机构持续优化，提高了自动驾驶系统的准确性和可靠性。北京日前发布了“人工智能+”行动计划，提出将基于大模型生成道路、车辆、人流、天气等仿真数据，加快自动驾驶仿真训练，优化车路云网一体化技术路线，探索FSD（全自动驾驶）、ASD（自动驾驶系统）等单车智能技术。阿里云等企业在车联网领域提供了强大的云计算服务和人工智能技术支持，助力智能分析与决策，提升了用户体验和服务效率。有的公司则开发出深度学习大模型，并通过在虚拟空间使用仿真技术，模拟坑洞、动物穿越道路等场景，大幅提升大模型训练效果，助力优化自动驾驶系统。
中国信通院专家指出，渐进式演进路线有望成为主机厂和科技公司的共同选择，人工智能大模型等新技术赋能作用凸显，智能驾驶渐进式演进路线愈加清晰。目前，众多高端L2级量产车型已经配备激光雷达、毫米波雷达、摄像头、大算力芯片等硬件，与L4级（高度自动化）自动驾驶示范车型硬件配置已十分接近，并基于L2级自动驾驶运行条件，不断迭代升级算法，向L3、L4级驾驶自动化运行条件探索突破，小马智行等从L4级切入自动驾驶研发的科技公司也在陆续推出L2级量产方案。
有专家预测，随着智能驾驶和生成式AI等技术的大规模应用，将促使高阶智能化功能有望从25万元左右车型下探到15万元左右的车型。
商业运营提速
软硬件突破之后，一些企业基于强大的集成创新能力，面向市场提供从硬件到软件的全栈自动驾驶解决方案。而这种集成能力，在全球范围内也属领先。
比如自动驾驶“独角兽”企业文远知行与博世于2022年签署战略合作协议，联合开展智能驾驶软件的开发，共同推进车规级、可量产、应用于乘用车的L2-L3级自动驾驶的前装量产及市场化应用。2024年上半年，文远知行与博世合作的“博世中国高阶智能驾驶解决方案”成功实现量产交付，先后上车奇瑞星途星纪元ES、星纪元ET，并向终端用户提供高速领航、城市领航等高阶智能驾驶辅助功能。
华为也推出全栈自动驾驶解决方案，充分整合ADS系统、智驾计算平台和传感器等软硬件。其高阶智驾系统已在问界M5、阿维塔11等多款车型上搭载，并已迭代到3.0版本，且已于今年首发搭载到享界S9中。今年4月，华为车BU还发布了乾崑ADSSE，取消激光雷达，采用纯视觉方案，可实现高速NCA（基于导航的巡航辅助）和智能泊车功能。
得益于强大的自动驾驶解决方案，一批自动辅助导航驾驶系统（NOA）在高速场景加快渗透，并向城市场景延伸，提供轻松和安全的驾驶体验。
依托于从硬件到软件的全栈自动驾驶，中国自动驾驶商业运营也加快落地。记者了解到，北京、深圳等多个城市纷纷抢占自动驾驶商业先机，在划定区域开展完全自动驾驶汽车商业化和自动驾驶汽车收费运营服务。今年以来，自动驾驶商业化进程提速，投入到市面上的自动驾驶出租车明显增加，例如武汉提出今年要成为全球第一个触达1000万人口的无人驾驶运营城市。今年7月，上海批准首批无驾驶人智能网联汽车示范应用许可，浦东部分路段实现全无人载人的车辆应用，市民可通过相应软件预约乘坐自动驾驶汽车。
可以看到，随着单车智能不断进阶，自动驾驶正加快迎来爆发期，有望成为继电动汽车后我国又一个领跑全球的高科技产业领域，也将深刻重塑人们的驾驶体验与生活方式。■
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