“去年，中國汽車市場一共上市了710款左右的車型，其中只有10%，也就是69款車型月銷量超過了5000輛。在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)環(huán)境下，如何做好產(chǎn)品、提升用戶體驗(yàn)、提升效率，已經(jīng)成為所有汽車人需要共同研究的話題。”

近期，一家頭部自主車企高管在2025汽車先鋒思享薈論壇上分享的這段話，瞬間吸引了包括《中國經(jīng)營報(bào)》記者在內(nèi)的參會嘉賓的注意。

中國汽車行業(yè)已進(jìn)入智能化轉(zhuǎn)型的“下半場”。中國國際貿(mào)易促進(jìn)委員會汽車行業(yè)分會、中國國際商會汽車行業(yè)商會會長王俠認(rèn)為，要打好下半場的比賽，必須對下半場的本質(zhì)特征有一個清醒的認(rèn)識。這個本質(zhì)特征就是，汽車產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)“從量的高增長向低增長的轉(zhuǎn)變”這一拐點(diǎn)是不可逆的。那么，下半場的動能轉(zhuǎn)換來自于哪里？他認(rèn)為，從量的增長轉(zhuǎn)向質(zhì)的提升才是產(chǎn)業(yè)成熟的標(biāo)志，智能化是下半場的重中之重。“當(dāng)前，智能化已進(jìn)入普及階段，當(dāng)智能化普及了后，我們就應(yīng)在高階智駕、數(shù)據(jù)安全等方面攻堅(jiān)克難。”

大模型、AI重塑智能汽車

在汽車行業(yè)，產(chǎn)業(yè)界的共識是，新能源汽車只是行業(yè)發(fā)展的序章，數(shù)智新汽車才是真正的未來。

“今年以來，汽車市場實(shí)現(xiàn)的兩位數(shù)增長，離不開國家層面的政策扶持，但這并不能被視為常態(tài)，更不能因此重燃對高增長的幻想。事實(shí)上，中國汽車市場的增長拐點(diǎn)早已出現(xiàn)，未來汽車市場總銷量或許仍會保持緩慢上升，但已不具備持續(xù)高增速的條件。”王俠指出，考慮到國際環(huán)境中的不利因素，汽車出口回歸低增長常態(tài)也只是時間問題。與此同時，新能源車的銷量增幅已經(jīng)出現(xiàn)明顯回落：從2021年的157%爆發(fā)式增長，到2022年的95%的同比增幅，再到2023年、2024年以及2025年1—7月約30%的增幅，呈現(xiàn)出快速的三級跳下行態(tài)勢。在新能源車滲透率觸及拐點(diǎn)后，其對整體銷量增長的拉動作用將逐漸減弱。在這樣的背景下，智能化被認(rèn)為是行業(yè)“下半場”最重要的增量動力來源。

記者注意到，2025年，隨著政策法規(guī)陸續(xù)落地、技術(shù)迭代逐步成熟、用戶智能化需求增加，國內(nèi)主流車企基本都已經(jīng)導(dǎo)入了L2級的組合駕駛輔助產(chǎn)品，自主車企更是闖進(jìn)了“高階智駕平權(quán)”的賽道。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，我國L2級輔助駕駛新車滲透率在2019年僅為3.3%，然而在短短5年后的2024年，這一數(shù)值就逼近60%。王俠判斷，預(yù)計(jì)今年年底我國L2級輔助駕駛新車滲透率將逼近70%，三分之二左右的新車型將搭載L2級輔助駕駛功能。2024年，中國市場乘用車前裝標(biāo)配智能座艙搭載率超過70%，預(yù)計(jì)今年將跨越80%大關(guān)。以上數(shù)據(jù)表明，汽車智能化已經(jīng)進(jìn)入普及階段。

在當(dāng)前階段，一方面汽車智能化已進(jìn)入深水區(qū)，L3級自動駕駛、Robotaxi已進(jìn)入商業(yè)化沖刺階段。

另一方面，從行業(yè)發(fā)展來看，智能汽車激光雷達(dá)搭載數(shù)量也已實(shí)現(xiàn)“從一到多”的突破。同時，智能汽車單車算力向千級TOPS邁進(jìn)，AI大模型參數(shù)規(guī)模已躍升至千億級。

“在人工智能技術(shù)的推動下，智能駕駛產(chǎn)業(yè)迎來發(fā)展的新的突破點(diǎn)。當(dāng)前，智能駕駛產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破萬億，促進(jìn)通行效率提升15%—30%，推動GDP增長2.4%—4.8%。”復(fù)旦大學(xué)教授、博導(dǎo)，上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任肖仰華博士指出，智能駕駛技術(shù)的每一次升級，都與人工智能技術(shù)突破緊密相關(guān)，大模型、生成式人工智能（AI）技術(shù)是推動智能駕駛從當(dāng)前的L2/3到L4、L5發(fā)展的主要推動力。

肖仰華稱，智能駕駛技術(shù)走至今天共經(jīng)歷了四個發(fā)展階段。

第一階段是基于規(guī)則的智能駕駛。在這一階段，只要寫好相應(yīng)的駕駛規(guī)則，就能夠?qū)崿F(xiàn)一定程度上的自動駕駛。從目前來看，基于規(guī)則的自動駕駛已經(jīng)在封閉場景取得了非常好的落地效果。不過，該方案規(guī)則編寫成本高、泛化性差，無法適應(yīng)開放道路場景。

第二階段是模塊化智能駕駛。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)興起，行業(yè)內(nèi)將感知、定位、決策、控制等拆解成獨(dú)立模塊或模型，針對每個模塊單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。但這一方案也有它的缺陷，各個模塊中的一些誤差、差錯容易累積和傳播，導(dǎo)致整體的駕駛方案準(zhǔn)確率下降，使其性能提升有限，并且維護(hù)成本比較高。

第三階段是數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端智能駕駛。隨著深度學(xué)習(xí)的崛起以及大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，我們可以通過汽車攝像頭去采集海量的路況和駕駛數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步利用這些數(shù)據(jù)去訓(xùn)練端到端自動駕駛模型。這一技術(shù)成就了特斯拉FSD（完全自動駕駛）技術(shù)。

第四階段是大模型驅(qū)動的端到端智能駕駛。隨著GPU及相關(guān)算力的提升以及英偉達(dá)的崛起，行業(yè)內(nèi)可以做到用大模型去實(shí)現(xiàn)自動駕駛過程中的“感知—決策”一體化，這一解決方案有效避免了上文所述的誤差累積，更好地提升了智能駕駛技術(shù)的泛化效果。

肖仰華指出，在這一階段，ChatGPT這一類語言大模型技術(shù)的成熟，也給智能駕駛帶來了新的機(jī)會。語言大模型通過海量的文本，習(xí)得了廣泛的視覺知識，使得自動駕駛系統(tǒng)進(jìn)一步提升了其對開放世界的理解能力，能夠根據(jù)運(yùn)動軌跡做出避讓。而在語言大模型之外，具身智能技術(shù)也進(jìn)一步推動了智能駕駛的發(fā)展，具身智能技術(shù)通過將機(jī)器所感知到的視覺（V）、語言（L）與行為（A）三類信號合并成一個統(tǒng)一的模型進(jìn)行訓(xùn)練，即VLA，使車輛在復(fù)雜路況下能更準(zhǔn)確地理解環(huán)境并做出自適應(yīng)決策。

智能化“下半場”的難題

當(dāng)前，汽車行業(yè)的電動化已進(jìn)入增速平緩期，智能化正在突破技術(shù)與場景的邊界。在智能化的“下半場”，行業(yè)競爭的主戰(zhàn)場將聚焦哪些核心領(lǐng)域？前進(jìn)路上最大的不確定性是什么？企業(yè)如何去構(gòu)建可持續(xù)競爭力？這些問題，已經(jīng)成為行業(yè)“下半場”必須作答的關(guān)鍵命題。

在肖仰華看來，大模型已然成為整個自動駕駛與智能駕駛的基石，要進(jìn)一步提升大模型的效果，首先必須重視建模與仿真的作用。

“在汽車研發(fā)中，算法與模型大量依賴仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此仿真的逼真度與還原度對模型訓(xùn)練效果至關(guān)重要。沿著這個方向發(fā)展的終極目標(biāo)是構(gòu)建‘世界模型’——一種能從根本上對復(fù)雜現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行建模、精確刻畫物理規(guī)律并對動作演化做出預(yù)測的模型。有了這樣的世界模型，無人駕駛大模型的效果有望得到進(jìn)一步提升。”肖仰華強(qiáng)調(diào)，與此同時，也必須要清醒地認(rèn)識到，數(shù)據(jù)仍然是智能汽車發(fā)展的關(guān)鍵。

“我們需要把海量駕駛數(shù)據(jù)匯聚起來，形成用于訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。隨著向L4、L5高級別駕駛邁進(jìn)，對數(shù)據(jù)的需求將更加迫切——只有更多的高質(zhì)量且覆蓋多場景的數(shù)據(jù)，才可能訓(xùn)練出更高水平的智能。”肖仰華說道。

近年來，談及汽車智能化，我們往往把目光投向新勢力與新能源車型——它們在軟件架構(gòu)、OTA和人機(jī)交互上更敢嘗試、迭代更快。

然而，一汽奧迪銷售公司前執(zhí)行副總經(jīng)理李鳳剛卻以傳統(tǒng)豪華品牌高管的身份，為我們觀察傳統(tǒng)車企與燃油車智能化提供了新的視角。

“過去市場上一直有個聲音，智能化只能搭載在新能源車上，燃油車做不了智能化。因此有人把燃油車比作諾基亞，說要3年內(nèi)淘汰燃油車。也有觀點(diǎn)認(rèn)為，駕駛輔助系統(tǒng)對控制精度要求極高，而發(fā)動機(jī)的控制精度遠(yuǎn)不及電動機(jī)，因此燃油車無法搭載組合輔助駕駛。這個說法有一定道理，但并非完全正確。”李鳳剛在上述論壇上對包括本報(bào)記者在內(nèi)的參會人士表示，實(shí)際上真正制約燃油車智能化的最大因素是電子電器架構(gòu)。

“智能化依賴大量數(shù)據(jù)的采集、處理、交互與通訊，而傳統(tǒng)燃油車普遍采用分布式電子電氣架構(gòu)，數(shù)據(jù)傳輸與交互速度不足，難以接入高算力集中計(jì)算控制器，無法實(shí)現(xiàn)對整車的統(tǒng)一控制，自然無法滿足組合輔助駕駛系統(tǒng)、實(shí)時人機(jī)交互、OTA等智能功能的需求。”李鳳剛稱，為徹底解決電子電器架構(gòu)這一核心問題，奧迪針對PPE豪華純電平臺與PPC豪華燃油智能平臺，研發(fā)了全新的E31.2電子電氣架構(gòu)。該架構(gòu)通過五個可高效協(xié)同的高性能計(jì)算中心HCP（HighlyComput-ingPlatform），實(shí)現(xiàn)對整車所有功能的統(tǒng)一控制，通過集中整合優(yōu)化了原本分散的零件控制，讓整車分散的機(jī)械零件變成“會思考的整體”。

智能汽車是當(dāng)前車企競相角逐的核心領(lǐng)域。一家傳統(tǒng)車企孵化的新勢力車企高管告訴記者，隨著智能駕駛走進(jìn)更多人的視野，車企在開發(fā)智能汽車時應(yīng)保持理性。“汽車智能化的目的不是炫技，不是去追求極致的技術(shù)參數(shù)，根本的動力是要提升用戶體驗(yàn)。車企不應(yīng)該簡單粗暴地去堆砌智能化功能，而是要深入研究用戶的真實(shí)使用場景，以真正提升用戶體驗(yàn)，為用戶創(chuàng)造價(jià)值。”

中國智能駕駛發(fā)展之路要更加穩(wěn)健扎實(shí)，還需要法規(guī)的助力。汽車觀察創(chuàng)始人劉小勇指出，相對而言，在智能駕駛領(lǐng)域，中國相關(guān)法規(guī)政策發(fā)布的密度更高，但在政策落地與約束效力層面，中國與美國仍存在明顯差距。