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高階智能駕駛的挑戰(zhàn)與機(jī)遇:華南智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車技術(shù)大會圓桌論壇

2025 年 6 月 5 日下午,“華南智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車技術(shù)大會” 在深圳國際會展中心(寶安新館)舉辦了一場備受矚目的圓桌論壇,主題為 “高階智能駕駛挑戰(zhàn)與機(jī)遇”。四位來自不同領(lǐng)域的專家——黑芝麻智能科技有限公司產(chǎn)品管理總監(jiān)周勇、廣州汽車集團(tuán)股份有限公司高級工程師/智駕技術(shù)總師王明明、中汽研科技有限公司智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究部智能駕駛測試技術(shù)專家李海滄、大卓智能科技有限公司高級算法專家李紅軍,圍繞高階智能駕駛的商業(yè)化普及、感知路線選擇、測試標(biāo)準(zhǔn)迭代、芯片架構(gòu)優(yōu)化等核心議題展開深度探討,為行業(yè)發(fā)展提供了極具價值的洞見。



一、商業(yè)化普及中的成本與安全平衡產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的關(guān)鍵命題
隨著高階智能駕駛功能加速向中低端車型滲透,安全隱患與成本控制成為產(chǎn)業(yè)鏈上下游必須共同面對的挑戰(zhàn)。
作為主機(jī)廠代表,李紅軍專家硬件、軟件和數(shù)據(jù)閉環(huán)三個維度解析了主機(jī)廠的應(yīng)對策略。
在硬件層面,主機(jī)廠正加速推進(jìn)平臺化與模塊化設(shè)計,通過從分布式計算向中央計算的轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)傳感器與部件的“即插即用”,大幅縮短研發(fā)周期;軟件層面則強(qiáng)調(diào)分層架構(gòu),通過傳感器協(xié)議層、中間件層和應(yīng)用層的解耦,使不同車型的適配只需調(diào)整傳感器層和部分中間件層,應(yīng)用層算法可復(fù)用;數(shù)據(jù)閉環(huán)方面,主機(jī)廠通過采集海量道路與停車場數(shù)據(jù),在仿真平臺上解決99%以上的潛在問題,顯著提升研發(fā)效率。

大卓智能科技有限公司高級算法專家李紅軍


李海滄專家代表第三方檢測機(jī)構(gòu)提出,安全是智能駕駛的前提,中汽研通過構(gòu)建“仿真測試-封閉場地測試-開放道路測試”的多層次檢驗檢測體系、聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈更新測試標(biāo)準(zhǔn)、強(qiáng)化性能評價體系來保障安全。在成本控制上,推動測試標(biāo)準(zhǔn)化、引入數(shù)字孿生與虛實場景庫技術(shù)、建立區(qū)域測試互認(rèn)體系是三大關(guān)鍵舉措。


中汽研科技有限公司智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究部智能駕駛測試技術(shù)專家李海滄


王明明專家強(qiáng)調(diào)“技術(shù)不應(yīng)昂貴,安全不能差異化”,指出智駕產(chǎn)品的核心價值在于安全與便利,行業(yè)需重視技術(shù)驗證的必要性,當(dāng)前性能評價標(biāo)準(zhǔn)的缺失(如 L2/L3 準(zhǔn)入準(zhǔn)出標(biāo)準(zhǔn)、自動駕駛責(zé)任界定等)亟待解決,尤其是大模型上車帶來的 “幻覺” 風(fēng)險,需要建立有底線的測試體系。



廣州汽車集團(tuán)股份有限公司高級工程師/智駕技術(shù)總師王明明


周勇專家從芯片廠商角度表示,黑芝麻智能通過車規(guī)級安全認(rèn)證(如ISO 26262)、異構(gòu)多核芯片架構(gòu)(如武當(dāng)C1200系列)與安全底座方案,為不同車型提供性價比方案,例如單顆C1236芯片可實現(xiàn)行泊一體,降低主機(jī)廠開發(fā)成本。

黑芝麻智能科技有限公司產(chǎn)品管理總監(jiān)周勇



二、感知路線之爭
多傳感器融合與純視覺的技術(shù)博弈

關(guān)于激光雷達(dá)、攝像頭與毫米波雷達(dá)的融合邊界及成本平衡,王明明專家與李紅軍專家分享了主機(jī)廠的策略。

王明明專家認(rèn)為,多傳感器融合(前融合、中融合、后融合)在性能上具有優(yōu)勢,可彌補單一傳感器的物理局限(如視覺在強(qiáng)光/ 暗光下的識別缺陷、激光雷達(dá)的成本問題)。盡管當(dāng)前各廠商因成本與開發(fā)慣性選擇不同路線,但技術(shù)選擇應(yīng)回歸安全與性能本質(zhì)。值得關(guān)注的是,激光雷達(dá)成本已大幅下降至千元級,4D 毫米波雷達(dá)與FMCW新技術(shù)的迭代,正打破“成本決定路線”的固有邏輯。


廣州汽車集團(tuán)股份有限公司高級工程師/智駕技術(shù)總師王明明


李紅軍專家算法工程師視角預(yù)判,純視覺路線是未來趨。他以自動駕駛發(fā)展史為例,指出技術(shù)正朝著低成本化、擬人化演進(jìn)——人類駕駛無需雷達(dá)與高精地圖,未來攝像頭技術(shù)與模型算法的進(jìn)步將使純視覺效果逼近人類水平,而激光雷達(dá)可能在過渡期作為安全兜底存在,最終逐步退出。


大卓智能科技有限公司高級算法專家李紅軍



三、端到端技術(shù)的挑戰(zhàn)
測試標(biāo)準(zhǔn)的迭代而非重構(gòu)

針對端到端自動駕駛的“黑盒”特性,李海滄專家明確表示,檢測標(biāo)準(zhǔn)體系不會因單一技術(shù)而重構(gòu),但需持續(xù)迭代。端到端技術(shù)通過傳感器直接映射控制信號,決策過程的不透明性帶來不確定性,但檢測環(huán)節(jié)正引入AI生成場景庫、覆蓋更多極端案例(corner case)等新技術(shù),以提升檢驗檢測的可信度與危險場景覆蓋度。例如,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)的測試方法,正推動檢測標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)程的動態(tài)更新。

中汽研科技有限公司智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究部智能駕駛測試技術(shù)專家李海滄


四、芯片架構(gòu)創(chuàng)新異構(gòu)多核驅(qū)動數(shù)據(jù)處理與控制邏輯協(xié)同

周勇專家詳細(xì)解析了自動駕駛芯片的異構(gòu)多核設(shè)計如何匹配激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理與整車控制邏輯。激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理通常分為數(shù)據(jù)輸入、點云預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)推理與特征提取、后控制處理四個步驟,傳統(tǒng)方案需多芯片分工(如DSP處理數(shù)據(jù)輸入、GPU進(jìn)行矩陣運算、NPU負(fù)責(zé)特征提取、MCU執(zhí)行控制指令),而當(dāng)前主流SoC芯片(如黑芝麻智能的武當(dāng)C1200與華山A2000系列)通過整合CPU、GPU、NPU、DSP等核心,從硬件架構(gòu)層面實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的高效協(xié)同,優(yōu)化功耗管理,提升不同核心間的任務(wù)調(diào)度效率。





黑芝麻智能科技有限公司產(chǎn)品管理總監(jiān)周勇


五、未來展望技術(shù)信仰與產(chǎn)業(yè)趨勢的凝練預(yù)判


在論壇尾聲,四位專家用精煉的語言勾勒了高階智駕的未來圖景:

周勇專家:高階智駕將向全域全場景覆蓋、多域融合與中央計算發(fā)展,“智駕平權(quán)” 加速落地,L3 政策與檢測標(biāo)準(zhǔn)將陸續(xù)發(fā)布,異構(gòu)多核芯片方案是技術(shù)核心。

王明明專家:數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)仍是技術(shù)范式,將帶來性能突破。

李海滄專家:未來智駕將走向“更智能(更高階駕駛與智慧座艙)、更標(biāo)準(zhǔn)化(跨車型統(tǒng)一)、更廣闊場景(陸空一體化等)”。

李紅軍專家:作為研發(fā)一線從業(yè)者,堅信無人駕駛終將實現(xiàn)。




這場圓桌論壇不僅呈現(xiàn)了高階智能駕駛產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)實挑戰(zhàn),更揭示了技術(shù)演進(jìn)的底層邏輯——安全是基石,成本控制需產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同,感知路線與芯片架構(gòu)的創(chuàng)新需以性能為導(dǎo)向,而測試標(biāo)準(zhǔn)則需與技術(shù)同步迭代。隨著“智駕平權(quán)” 的推進(jìn)與政策標(biāo)準(zhǔn)的完善,高階智能駕駛正從技術(shù)理想走向大規(guī)模商業(yè)化的關(guān)鍵拐點,而產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的深度協(xié)作,將是驅(qū)動這一變革的核心動力。


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