2025 年 6 月 5 日下午,“华南智能网联新能源汽车技术大会” 在深圳国际会展中心(宝安新馆)举办了一场备受瞩目的圆桌论坛,主题为 “高阶智能驾驶挑战与机遇”。四位来自不同领域的专家——黑芝麻智能科技有限公司产品管理总监周勇、广州汽车集团股份有限公司高级工程师/智驾技术总师王明明、中汽研科技有限公司智能网联汽车研究部智能驾驶测试技术专家李海沧、大卓智能科技有限公司高级算法专家李红军,围绕高阶智能驾驶的商业化普及、感知路线选择、测试标准迭代、芯片架构优化等核心议题展开深度探讨,为行业发展提供了极具价值的洞见。
一、商业化普及中的成本与安全平衡产业链协同的关键命题
随着高阶智能驾驶功能加速向中低端车型渗透,安全隐患与成本控制成为产业链上下游必须共同面对的挑战。
作为主机厂代表,李红军专家从硬件、软件和数据闭环三个维度解析了主机厂的应对策略。
在硬件层面,主机厂正加速推进平台化与模块化设计,通过从分布式计算向中央计算的转型,实现传感器与部件的“即插即用”,大幅缩短研发周期;软件层面则强调分层架构,通过传感器协议层、中间件层和应用层的解耦,使不同车型的适配只需调整传感器层和部分中间件层,应用层算法可复用;数据闭环方面,主机厂通过采集海量道路与停车场数据,在仿真平台上解决99%以上的潜在问题,显著提升研发效率。
大卓智能科技有限公司高级算法专家李红军
李海沧专家代表第三方检测机构提出,安全是智能驾驶的前提,中汽研通过构建“仿真测试-封闭场地测试-开放道路测试”的多层次检验检测体系、联合产业链更新测试标准、强化性能评价体系来保障安全。在成本控制上,推动测试标准化、引入数字孪生与虚实场景库技术、建立区域测试互认体系是三大关键举措。
中汽研科技有限公司智能网联汽车研究部智能驾驶测试技术专家李海沧
王明明专家强调“技术不应昂贵,安全不能差异化”,指出智驾产品的核心价值在于安全与便利,行业需重视技术验证的必要性,当前性能评价标准的缺失(如 L2/L3 准入准出标准、自动驾驶责任界定等)亟待解决,尤其是大模型上车带来的 “幻觉” 风险,需要建立有底线的测试体系。
广州汽车集团股份有限公司高级工程师/智驾技术总师王明明
黑芝麻智能科技有限公司产品管理总监周勇
二、感知路线之争多传感器融合与纯视觉的技术博弈
关于激光雷达、摄像头与毫米波雷达的融合边界及成本平衡,王明明专家与李红军专家分享了主机厂的策略。
王明明专家认为,多传感器融合(前融合、中融合、后融合)在性能上具有优势,可弥补单一传感器的物理局限(如视觉在强光/ 暗光下的识别缺陷、激光雷达的成本问题)。尽管当前各厂商因成本与开发惯性选择不同路线,但技术选择应回归安全与性能本质。值得关注的是,激光雷达成本已大幅下降至千元级,4D 毫米波雷达与FMCW新技术的迭代,正打破“成本决定路线”的固有逻辑。
广州汽车集团股份有限公司高级工程师/智驾技术总师王明明
大卓智能科技有限公司高级算法专家李红军
三、端到端技术的挑战测试标准的迭代而非重构
针对端到端自动驾驶的“黑盒”特性,李海沧专家明确表示,检测标准体系不会因单一技术而重构,但需持续迭代。端到端技术通过传感器直接映射控制信号,决策过程的不透明性带来不确定性,但检测环节正引入AI生成场景库、覆盖更多极端案例(corner case)等新技术,以提升检验检测的可信度与危险场景覆盖度。例如,基于神经网络与机器学习的测试方法,正推动检测标准与规程的动态更新。
中汽研科技有限公司智能网联汽车研究部智能驾驶测试技术专家李海沧
四、芯片架构创新异构多核驱动数据处理与控制逻辑协同
周勇专家详细解析了自动驾驶芯片的异构多核设计如何匹配激光雷达数据处理与整车控制逻辑。激光雷达数据处理通常分为数据输入、点云预处理、深度学习推理与特征提取、后控制处理四个步骤,传统方案需多芯片分工(如DSP处理数据输入、GPU进行矩阵运算、NPU负责特征提取、MCU执行控制指令),而当前主流SoC芯片(如黑芝麻智能的武当C1200与华山A2000系列)通过整合CPU、GPU、NPU、DSP等核心,从硬件架构层面实现多传感器数据的高效协同,优化功耗管理,提升不同核心间的任务调度效率。
黑芝麻智能科技有限公司产品管理总监周勇
五、未来展望技术信仰与产业趋势的凝练预判
在论坛尾声,四位专家用精炼的语言勾勒了高阶智驾的未来图景:
周勇专家:高阶智驾将向全域全场景覆盖、多域融合与中央计算发展,“智驾平权” 加速落地,L3 政策与检测标准将陆续发布,异构多核芯片方案是技术核心。
王明明专家:数据驱动的深度学习仍是技术范式,将带来性能突破。
李海沧专家:未来智驾将走向“更智能(更高阶驾驶与智慧座舱)、更标准化(跨车型统一)、更广阔场景(陆空一体化等)”。
李红军专家:作为研发一线从业者,坚信无人驾驶终将实现。
这场圆桌论坛不仅呈现了高阶智能驾驶产业的现实挑战,更揭示了技术演进的底层逻辑——安全是基石,成本控制需产业链协同,感知路线与芯片架构的创新需以性能为导向,而测试标准则需与技术同步迭代。随着“智驾平权” 的推进与政策标准的完善,高阶智能驾驶正从技术理想走向大规模商业化的关键拐点,而产业链各环节的深度协作,将是驱动这一变革的核心动力。
- 关键词:圆桌论坛 高阶智能驾驶 商业化普及 感知路线选择 测试标准迭代 芯片架构优化
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- 来 源:仪商网
- 编辑:西米
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