天天觀焦點：“聰明的車”產業鏈逐步自主可控

走在重慶、北京、武漢等城市，可以看見一輛輛“全副武裝”的自動駕駛出租車。這些車輛“頭戴”激光雷達，駕駛座空無一人，車輛自主完成變道、提速、轉彎等駕駛動作，將乘客安全、快捷送達目的地。自動駕駛物流車、公交車也越來越多出現在城市街頭。

  智能駕駛的實現，本質上是感知、決策、執行三大核心系統的協同，相當于人類的“五官”“大腦”和“四肢”。具備高階自動駕駛功能的“聰明的車”能夠利用自身搭載的各種傳感器，如攝像頭、雷達、激光雷達等，和計算單元來實現環境感知、決策制定和車輛控制等功能。單車智能是車聯網的基礎，它與網聯技術能夠相互補充，共同提高自動駕駛的安全性和效率。

  近年來，我國在單車智能硬件、智能決策、全棧解決方案等方面取得一系列領先進展，高階自動駕駛技術領跑全球勢頭顯現，自動駕駛汽車產業商業化進程也處于全球領先地位，例如新一代電子電氣架構、大算力計算芯片等裝車應用明顯提速，激光雷達、算法模型等智能駕駛軟硬件不斷完善，產業在逐步自主可控中漸趨引領。

  記者試乘的一輛無人自動駕駛商業運營車輛在重慶市永川區道路上行駛（2023年10月11日攝） 《瞭望》李賀攝

  單車智能向高級進階

  重慶新能源車主周洪駕駛的是一輛具備L2+級別自動駕駛能力的汽車，他上車第一件事就是打開智能駕駛功能，將“開車”任務交給智能駕駛系統，尤其在高速路段中較少需要自己操作方向盤及剎車等情況時。

  近年來，隨著政企研多方協同推動自動駕駛技術研發、測試示范及商業化進程，我國自動駕駛技術全球領先勢頭已初步顯現。目前，自動輔助導航駕駛系統（NOA）在高速場景加快滲透，并迅速向城市場景延伸。蓋世汽車研究院數據顯示，2023年搭載城市NOA功能的車型為23.8萬輛，同比增長323%。以高速領航輔助駕駛和城區領航輔助駕駛為代表的高階智能輔助駕駛功能加速量產應用。城區領航等高階輔助駕駛功能成為當前高端車型競爭焦點，小鵬、問界、阿維塔、蔚來等車型相繼在2023年前后推出城區領航輔助駕駛功能。

  今年以來，一些優勢企業進一步實現“無圖智駕”，如賽力斯汽車問界部分車型新增不依賴高精地圖的城區智駕領航輔助功能，進一步拓展了輔助駕駛場景。

  中國信通院相關專家表示，我國智能駕駛功能現階段仍以輔助駕駛為主。從各大車企來看，輔助駕駛功能已實現規模應用，通過車端傳感器、計算平臺、操作系統等軟硬件設備，運行各類智能駕駛算法，可實現諸如自適應巡航、車道保持、自動泊車、導航輔助駕駛等不同級別的輔助駕駛功能。

  阿維塔科技副總裁兼產品研發中心總經理胡成太認為，近年來毫米波雷達、激光雷達提供了高精度感知能力；深度學習算法、大模型提升了決策判斷的準確性；算力從十幾年前幾TOPS（萬億次每秒）升級至現在的幾百甚至上千TOPS級別，數據處理速度大幅提高。這些技術進步推動了自動駕駛不斷向高級進階。

  在市場需求方面，隨著自動駕駛技術不斷成熟，用戶在購車時對高級輔助駕駛的重視程度顯著提升，更愿為智駕買單。中國汽車流通協會乘用車市場信息聯席分會數據顯示，2023年我國新能源乘用車L2級（部分自動駕駛）及以上的輔助駕駛功能裝車率已經達到55.3%；今年1～2月，進一步上升為62.5%。不少車企已具備L3級（有條件自動駕駛）整車量產能力，領先于國際整體水平。

  業內專家認為，隨著技術創新加快突破，市場需求逐步培育，高階自動駕駛行業正加快進入“上升通道”。

  激光雷達“飛入尋常車”

  單車智能感知系統的主要任務是獲取各種道路信息，這是實現自動駕駛的前提。從技術和產業鏈發展階段來看，單車智能的感知環節已集聚一批頭部企業和大量配套企業，研發、制造、測試、應用的完整產業鏈已經形成。在環境感知技術，如激光雷達、毫米波雷達、高清攝像頭及組合導航系統等方面，我國不僅實現了技術突破，還通過自主研發降低了成本，使得高精度環境感知系統更普及。

  以激光雷達為例，它是實現高級別自動駕駛功能的重要硬件，也是需要突破的成本痛點。近年來，我國單顆激光雷達價格逐步走低。數據顯示，2019年禾賽科技激光雷達的平均售價是1.74萬美元，2023年的平均售價則降低到3200元人民幣，短短4年間下降了十幾萬元人民幣。有報告顯示，2023年，以禾賽、速騰聚創、圖達通、華為和覽沃為首的五家國內廠商，斬獲全球車載激光雷達83%的市場份額。

  技術不斷成熟，成本不斷降低，助推激光雷達“飛入尋常車”，加速提升智駕水平。蓋世汽車研究院數據顯示，2024年前5個月，國內激光雷達供應商裝機量累計超44.5萬顆，同比增長304.5%。搭載激光雷達的車輛占比由2023年1～5月的1.5%，提升至2024年1～5月的4.7%。今年5月，這一數據為6.3%，市場仍在向上攀升。

  此外，中國激光雷達還加快為全球智能駕駛賦能，受到跨國車企青睞。如速騰聚創進入豐田的供應鏈體系，與旗下部分車型建立量產合作關系；禾賽也與奧迪、通用、福特等國際品牌旗下的中國合資主機廠達成激光雷達量產定點合作。

  AI賦能讓自動駕駛更聰慧

  如果說激光雷達等感知硬件是智能網聯汽車的“眼睛”，智能駕駛計算平臺則是其“大腦”，進行自動駕駛決策。當前，我國在自動駕駛芯片領域已有所建樹。

  芯片曾一度是我國汽車行業的短板。近年來，我國車企不斷加快芯片領域追趕步伐，加快邁向“自主可控”。如寒武紀等的主控芯片實現了小批量裝車，比亞迪、中車時代實現了功率類芯片IGBT（絕緣柵雙極型晶體管）量產應用，華為、大唐等企業的通信芯片形成了一定優勢地位。隨著汽車控制集中化成為發展趨勢，更高算力的SoC（系統級芯片）成為未來汽車芯片競爭的“制高點”，一些企業的SoC芯片已經開始量產搭載。

  此外，決策系統硬件層的智能駕駛AI芯片，是智能駕駛行業關注的核心。我國企業已研發出了具有強大算力且能效比高的AI芯片，支撐復雜的自動駕駛算法運行。國內諸多芯片廠商陸續發力，例如有企業已經實現了車載智能計算方案前裝量產，其軟硬件一體化的解決方案裝備了多款車型，市場份額顯著提升。

  一批領先的計算機平臺產品也持續涌現。如有公司推出了智能駕駛高性能計算平臺，在多款車型量產應用。蔚來汽車采用自研ADAM超算平臺，支持基礎輔助駕駛、高速和城區領航輔助駕駛、自動泊車等智駕功能。德賽西威、億咖通、縱目科技等國內供應商陸續推出“行泊一體”計算平臺。目前，面向差異化整車產品需求，產業界正在探索更多參數配置的車載計算平臺方案產品。

  與此同時，在深度學習、機器視覺、路徑規劃和決策算法上，政府、企業與科研機構持續優化，提高了自動駕駛系統的準確性和可靠性。北京日前發布了“人工智能+”行動計劃，提出將基于大模型生成道路、車輛、人流、天氣等仿真數據，加快自動駕駛仿真訓練，優化車路云網一體化技術路線，探索FSD（全自動駕駛）、ASD（自動駕駛系統）等單車智能技術。阿里云等企業在車聯網領域提供了強大的云計算服務和人工智能技術支持，助力智能分析與決策，提升了用戶體驗和服務效率。有的公司則開發出深度學習大模型，并通過在虛擬空間使用仿真技術，模擬坑洞、動物穿越道路等場景，大幅提升大模型訓練效果，助力優化自動駕駛系統。

  中國信通院專家指出，漸進式演進路線有望成為主機廠和科技公司的共同選擇，人工智能大模型等新技術賦能作用凸顯，智能駕駛漸進式演進路線愈加清晰。目前，眾多高端L2級量產車型已經配備激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、大算力芯片等硬件，與L4級（高度自動化）自動駕駛示范車型硬件配置已十分接近，并基于L2級自動駕駛運行條件，不斷迭代升級算法，向L3、L4級駕駛自動化運行條件探索突破，小馬智行等從L4級切入自動駕駛研發的科技公司也在陸續推出L2級量產方案。

  有專家預測，隨著智能駕駛和生成式AI等技術的大規模應用，將促使高階智能化功能有望從25萬元左右車型下探到15萬元左右的車型。

  商業運營提速

  軟硬件突破之后，一些企業基于強大的集成創新能力，面向市場提供從硬件到軟件的全棧自動駕駛解決方案。而這種集成能力，在全球范圍內也屬領先。

  比如自動駕駛“獨角獸”企業文遠知行與博世于2022年簽署戰略合作協議，聯合開展智能駕駛軟件的開發，共同推進車規級、可量產、應用于乘用車的L2-L3級自動駕駛的前裝量產及市場化應用。2024年上半年，文遠知行與博世合作的“博世中國高階智能駕駛解決方案”成功實現量產交付，先后上車奇瑞星途星紀元ES、星紀元ET，并向終端用戶提供高速領航、城市領航等高階智能駕駛輔助功能。

  華為也推出全棧自動駕駛解決方案，充分整合ADS系統、智駕計算平臺和傳感器等軟硬件。其高階智駕系統已在問界M5、阿維塔11等多款車型上搭載，并已迭代到3.0版本，且已于今年首發搭載到享界S9中。今年4月，華為車BU還發布了乾崑ADSSE，取消激光雷達，采用純視覺方案，可實現高速NCA（基于導航的巡航輔助）和智能泊車功能。

  得益于強大的自動駕駛解決方案，一批自動輔助導航駕駛系統（NOA）在高速場景加快滲透，并向城市場景延伸，提供輕松和安全的駕駛體驗。

  依托于從硬件到軟件的全棧自動駕駛，中國自動駕駛商業運營也加快落地。記者了解到，北京、深圳等多個城市紛紛搶占自動駕駛商業先機，在劃定區域開展完全自動駕駛汽車商業化和自動駕駛汽車收費運營服務。今年以來，自動駕駛商業化進程提速，投入到市面上的自動駕駛出租車明顯增加，例如武漢提出今年要成為全球第一個觸達1000萬人口的無人駕駛運營城市。今年7月，上海批準首批無駕駛人智能網聯汽車示范應用許可，浦東部分路段實現全無人載人的車輛應用，市民可通過相應軟件預約乘坐自動駕駛汽車。

  可以看到，隨著單車智能不斷進階，自動駕駛正加快迎來爆發期，有望成為繼電動汽車后我國又一個領跑全球的高科技產業領域，也將深刻重塑人們的駕駛體驗與生活方式。