电气化、智能化时代的到来，不仅催生了一批国内新兴车企的诞生和扩张，还让整条汽车产业链条拥有了弯道超车、引领世界的机会。

如何把握住来之不易的机会，是当下各个企业最重要的命题。9月28日，中国电动汽车百人会暨全球智能汽车产业大会邀请政府部门、高校院所、主机厂及供应链各个企业，以“智能汽车产业化发展新阶段 ”为主题，围绕“推动智能汽车产业化发展 、智能汽车企业实践及发展趋势 ”等产业热点议题进行了共同探讨。

01、汽车赛道下半场，看智能化

2023年之前，新能源汽车之间的竞争主要看续航、看性能。而如今进入新能源汽车革命的下半场，各方都逐渐意识到智能化配置和体验才是各个车型的制胜法宝。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟表示，发展智能汽车既是战略选择，也是产业发展与社会发展的需要，智能化决定了汽车革命下半场竞争的胜负。同时，张永伟也指出中国智能汽车产业有三大支撑力量：电动化，信息通信，大数据、大模型与人工智能。“要加快明确智能汽车发展技术路线，全链条规划建设汽车智能化供应链，要有明确的汽车芯片发展战略，在汽车软件领域加快战略性布局，支持跨界力量全面参与汽车智能化进程”。据长安汽车副总裁王孝飞预计，2025年我国新能源汽车渗透率就会接近70%，同时自主新能源品牌也会迎来史上最好的十年黄金发展期，“当前自主品牌在国内汽车市场已经拥有半壁江山，在新能源领域，自主品牌的市占率高达82.9%。”而为了进一步在与燃油车型，和国外厂商的竞争中占得先机、拉开差距，也要提高产品智能化渗透率。工业和信息化部装备工业一司汽车管理处处长吴锋介绍称，2022年，我国搭载辅助驾驶系统的智能网联乘用车新车销售就已经达700万辆，同比增长45.6%，市场占比提升至34.9%。今年上半年，具备组合驾驶辅助功能的乘用车新车销量占比也已经达到42.4%，较去年同期增加了接近10个百分点。

工业和信息化部装备工业一司汽车管理处处长吴锋在吴锋看来，国内行业在智能化领域取得的成就不止于上述数字，还有新一代电子电气架构、车用操作系统、大算力计算芯片、跨域融合域控制器等关键技术的突破，加上自动驾驶道路测试和示范应用稳步拓展，“我国智能网联汽车已经从小范围测试验证转入技术快速发展、生态加速构建的新阶段。”虽然汽车智能化落地速度十分迅猛，但吴锋依旧点出了现阶段行业的欠缺之处。比如，当前仍存在政策法规需加快完善、技术发展路径和商业化模式尚需探索、产业管理协同有待进一步加强等问题。所以其认为，接下来我国不仅要深入完善法律标准体系、支持技术创新，还要深化测试示范和试点应用。加快C-V2X、路侧感知、边缘计算等基础设施建设，“要支持L3及更高级别的自动驾驶功能商业化应用，探索开展城市级“车路云一体化”示范应用，推动形成可复制可推广的典型示范案例。”

张亚勤强调大模型是人工智能发展的基石在未来，无人驾驶则是汽车智能化明确的方向。中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院讲席教授兼院长张亚勤认为，为了实现真正意义上的无人驾驶普及，首先要大力发展人工智能技术。在张亚勤看来，目前最为火热的生成式AI大模型概念是人工智能的基石，“未来将会朝着多模态、新算法、新模型、自主智能、具身智能、生物智能等几个方向发展。不过也面临着AI可控、可信、安全方面的挑战。”张亚勤还表示，目前全球约有200个大模型，预计其中190多个都会被淘汰。对于大模型的市场洗牌，不能靠政府去制定，要靠市场竞争来决定。

02、车圈加速内卷技术、产品

宏观上，智能化已经成为全行业笃定大力发展的方向，在微观上的体现便是各家加速内卷，不断推陈出新的智能化技术与产品。其中，各家的L2+及L4智能驾驶产品可谓是层出不穷。智己汽车副CTO、智能驾驶首席科学家郭辉透露，智己意在让用户拥有更像人一样的智能驾驶体验。为了达到“更像人”，智己汽车推出了一键脱困、一键循迹等功能，并坚持视觉融合路线，传感器规划方面逐步减少对毫米波雷达、激光雷达的依赖，向纯视觉感知过渡。为了实现算法的持续迭代和性能的快速升级，智己基于数据驱动的道路环境检测和基于数据驱动的目标检测，不断演进感知算法、规划算法。此外，智己还搭建了完整的数据链路工厂CLA4.0，可以实现对长尾场景的数据筛选，包括采集、处理、标注、评测、部署等环节的自动化，来用于算法的迭代、研究用户的痛点。

郭辉认为智能化汽车发展的未来方向是实现舱驾一体大疆车载则在纯视觉路线上走得更为激进。目前，大疆车载已经依靠大疆在视觉领域多年的软硬件技术积累，推出了成行平台。大疆车载负责人沈劭劼介绍称，成行平台可以用一套前视惯导双目模组、一颗后视单目摄像头、四颗环视摄像头和一个智能驾驶域控制器的硬件，就能提供包括高速领航、记忆行车（未来推送）、跨层记忆泊车和行车辅助在内的L2+级高阶辅助驾驶功能。沈邵劼还表示，该平台也极具灵活性，可以在以上配置的基础上根据客户需求进行毫米波雷达、激光雷达等传感器的加装和适配。目前，成行平台已经在宝骏新车宝骏云朵上实现了正式量产。关于未来规划，沈劭劼认为作为智能驾驶厂商，一方面做好软硬件供应商的角色，另一方面做好服务商提供咨询，强化自身基本功来做好智能驾驶普及者。

成行平台可以依靠纯视觉感知提供L2+级别智能驾驶功能无独有偶，作为国内主攻L4赛道的先锋，百度也在纯视觉路线上有所布局。百度集团资深副总裁，智能驾驶事业群组总裁李震宇认为，激光雷达并非自动驾驶的必要硬件，而是可以根据不同的场景做出不同的选择，“在有激光雷达的条件下，目前百度已经实现了全无人自动驾驶的真正落地。截至上季度末，百度自动驾驶出行服务平台萝卜快跑已经累计为公众服务了330万人次。”而在纯视觉路线上，百度在原有Apollo Lite的框架下用4D BEV Transformer全新升级了第二代视觉感知系统，配合业内最先进的占用网络OCC技术，可以对静态环境做端到端的实时重建，获取了比激光雷达点云分辨率更高的三维结构信息。数据上，百度则依靠积累了多年Robotaxi高精传感器的数据，从数据源头上形成了差异化的竞争力，相比8K超清的数据和标清数据相比，形成了代际的差距。李震宇透露，百度基于纯视觉技术路线研发的高级别自动驾驶产品也将陆续落地，“这套纯视觉的方案可以在今年第四季度实现量产。”

03、软硬件生态圈也是关键

新产品、新技术是一线厂商与消费者之间构建桥梁最重要、最为显性的一环。但整条汽车产业链条十分冗长，在提供智能化产品和技术之前，不少行业人士也认为需要先构建智能化汽车软、硬件的生态圈。而在智能化产业链生态圈中，最为重要的一个部件便是芯片。爱芯元智创始人、董事长兼CEO仇肖莘智能驾驶领域面临巨大挑战和机遇。整个汽车行业正在向降本增效发展，竞争异常激烈，虽然目前不少芯片的供应仍需要依靠国外厂商，但在中国的智能驾驶芯片市场，“预计三年内，中国的芯片公司应该能够占据主要市场份额。”但现阶段，考验芯片厂商的首要难题，还是需要提供既具有差异化和竞争力，又极具性价比的自动驾驶解决方案给汽车制造厂，同时还要照顾到数据安全和隐私保护。

仇肖莘认为降本增效，即性价比是整个智驾行业面临的挑战但办法总比困难多。在黑芝麻智能联合创始人兼总裁刘卫红看来，接下来芯片厂商需要根据车型不同、定位不同来供应芯片，比如供给高配的豪华车型更高性能、制程和优秀的封装技术的芯片，对于标配的普通车型，则需要通过功能的标准化、性能的清晰化来适应市场的发展，“这个市场对芯片的要求，需要芯片的集成度更高、需要性价比大大提升。”而在软件算法层面，毫末智行则给出了大模型上车具体的落地应用案例。毫末智行数据智能科学家贺翔解释称，大模型技术在自动驾驶层面最为直接的体现，便是能够在数据筛选、自动标注、三维重建和生成Corner Case四个方面极大提升自动驾驶系统迭代效率。目前，国内各头部主机厂推出的高阶智能领航辅助系统，都仍然需要依赖第三方提供，或自己采集的先验信息。

在大模型的加持下，确实一定程度上减轻了对于道路先验信息的完全依赖。随着大模型技术不断成熟，或许将来的高阶智能驾驶软件，有可能完全抛弃来自真实世界的先验信息，这也意味着各家的城市NOA开城速度将得到质的提升。最后，中国科学院科技战略咨询研究院产业科技创新研究部部长王晓明也强调了合作共赢的重要性，“智能网联汽车技术尚处于探索期，技术路线不够明确，而且智能网联汽车产业链也更长，参与主体更多，产业链比新能源汽车更复杂。”王晓明认为这就意味着，国家层面也应加强合作平台建设，完善法律法规与标准；企业应该积极探索智能汽车商业模式，打造产业生态；投资机构应该注重科技创新与模式创新，避免无效投资，合理的商业模式比政府补贴更重要。