時(shí)間進(jìn)入2025年，自動(dòng)駕駛行業(yè)已然走入了下半場(chǎng)。以高階智能駕駛技術(shù)為代表的前沿創(chuàng)新，正逐漸取代高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)，成為各車(chē)企角逐的核心戰(zhàn)場(chǎng)。從特斯拉以FSD為標(biāo)志的端到端大模型，到國(guó)內(nèi)華為、小鵬等品牌率先嘗試的自主研發(fā)方案，全球汽車(chē)制造商正在重新定義智能駕駛的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和商業(yè)模式。

與智能駕駛技術(shù)密切相關(guān)的，除了技術(shù)的迭代與突破，更有整個(gè)市場(chǎng)格局的深刻變革。模塊化與端到端架構(gòu)的技術(shù)路徑之爭(zhēng)，直接反映了企業(yè)在智能駕駛領(lǐng)域的戰(zhàn)略選擇。國(guó)內(nèi)外車(chē)企紛紛押注智能化方案，希望通過(guò)技術(shù)升級(jí)提升用戶體驗(yàn)，爭(zhēng)奪高端市場(chǎng)份額。此外，法規(guī)政策、道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及消費(fèi)者對(duì)智能化產(chǎn)品的接受程度，也對(duì)高階智能駕駛的推進(jìn)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

面對(duì)這樣一個(gè)復(fù)雜的背景，高階智能駕駛技術(shù)的實(shí)際落地面臨諸多挑戰(zhàn)。技術(shù)上，如何解決自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性問(wèn)題？產(chǎn)業(yè)上，如何在硬件與軟件層面實(shí)現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化？市場(chǎng)上，如何通過(guò)商業(yè)化實(shí)現(xiàn)技術(shù)的最大價(jià)值？這些問(wèn)題無(wú)不決定著高階智能駕駛未來(lái)的成敗。

高階智能駕駛的技術(shù)路徑之爭(zhēng)

在高階智能駕駛的賽道上，技術(shù)路徑的選擇無(wú)疑成為車(chē)企決策的核心議題之一。這一領(lǐng)域主要圍繞“重感知輕地圖”和“輕感知重地圖”兩種技術(shù)理念展開(kāi)。盡管兩種路徑都旨在實(shí)現(xiàn)高效、安全、穩(wěn)定的自動(dòng)駕駛功能，但其技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式與側(cè)重點(diǎn)卻大相徑庭，折射出車(chē)企在技術(shù)策略和資源配置上的深刻差異。

“重感知輕地圖”的技術(shù)路徑主張最大程度依賴(lài)車(chē)輛自身的傳感器系統(tǒng)，通過(guò)深度感知與計(jì)算實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的環(huán)境理解與決策。這種方式減少了對(duì)高精度地圖的依賴(lài)，強(qiáng)調(diào)通過(guò)傳感器（如激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等）提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用強(qiáng)大的計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛周邊環(huán)境的實(shí)時(shí)建模和路徑規(guī)劃。特斯拉的純視覺(jué)方案便是這一路徑的典型代表，它依賴(lài)于強(qiáng)大的視覺(jué)處理算法和自研芯片，實(shí)現(xiàn)了僅靠攝像頭識(shí)別周?chē)�環(huán)境的能力。這一模式的優(yōu)勢(shì)在于，減少了高精度地圖的制作與維護(hù)成本，提升了技術(shù)的可擴(kuò)展性和適配性。但問(wèn)題在于，僅依靠傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可能難以應(yīng)對(duì)如惡劣天氣、光線變化等復(fù)雜的邊緣場(chǎng)景，這為系統(tǒng)的可靠性提出了挑戰(zhàn)。

與之相對(duì)，“輕感知重地圖”的技術(shù)路徑更依賴(lài)于高精度地圖和定位技術(shù)。在這一方案中，車(chē)輛需要預(yù)先加載詳盡的高精度地圖，并通過(guò)傳感器對(duì)比地圖信息和實(shí)際環(huán)境，完成定位和路徑規(guī)劃。這種路徑強(qiáng)調(diào)全局信息的掌握，其核心是通過(guò)超高分辨率的地圖精確還原道路環(huán)境，并結(jié)合實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)優(yōu)化決策。國(guó)內(nèi)一些車(chē)企采用了結(jié)合高精度地圖與激光雷達(dá)的多傳感器融合方案，從而在復(fù)雜道路條件下實(shí)現(xiàn)精確的環(huán)境感知和車(chē)輛控制。這一模式的優(yōu)勢(shì)在于，對(duì)動(dòng)態(tài)變化較小的場(chǎng)景能夠表現(xiàn)出更高的安全性和穩(wěn)定性，特別適合城市主干道和高速公路的應(yīng)用場(chǎng)景。這種模式也存在局限性，即高精度地圖的更新和維護(hù)需要消耗大量的人力和財(cái)力，同時(shí)在動(dòng)態(tài)變化較大的場(chǎng)景中可能導(dǎo)致決策滯后。

除了感知與地圖的爭(zhēng)論，端到端和模塊化架構(gòu)的選擇也成為技術(shù)路徑之爭(zhēng)的重要組成部分。端到端架構(gòu)試圖通過(guò)統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將感知、決策、規(guī)劃與控制整合為一個(gè)整體，直接輸出駕駛指令。這種架構(gòu)能夠在理論上實(shí)現(xiàn)更高效的計(jì)算性能，同時(shí)減少系統(tǒng)集成的復(fù)雜性。以特斯拉為代表的車(chē)企正在通過(guò)端到端大模型技術(shù)不斷優(yōu)化駕駛體驗(yàn)。然而，端到端架構(gòu)的黑箱性也引發(fā)了一些質(zhì)疑，特別是在自動(dòng)駕駛需要應(yīng)對(duì)極端場(chǎng)景時(shí)，如何實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)行為的可解釋性和可控性仍然是一個(gè)重要問(wèn)題。

相比之下，模塊化架構(gòu)則將感知、決策、規(guī)劃與控制等功能拆分為多個(gè)獨(dú)立模塊，每個(gè)模塊都可以獨(dú)立優(yōu)化。這種架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)在于系統(tǒng)的透明性和可控性更高，尤其在復(fù)雜場(chǎng)景中，模塊化設(shè)計(jì)便于進(jìn)行問(wèn)題定位與系統(tǒng)優(yōu)化。但模塊化架構(gòu)在數(shù)據(jù)交互和系統(tǒng)整合上可能會(huì)帶來(lái)一定的性能損耗，同時(shí)對(duì)硬件資源的需求也較高。

技術(shù)路徑之爭(zhēng)的背后，其實(shí)是企業(yè)對(duì)市場(chǎng)戰(zhàn)略和技術(shù)資源的不同權(quán)衡。選擇“重感知輕地圖”的車(chē)企多半希望通過(guò)削減基礎(chǔ)設(shè)施依賴(lài)，實(shí)現(xiàn)快速規(guī)�；�；而“輕感知重地圖”則更加注重技術(shù)的安全性和可靠性，試圖通過(guò)更為穩(wěn)健的技術(shù)方案贏得市場(chǎng)信任。同樣，端到端架構(gòu)的擁護(hù)者希望通過(guò)人工智能和算力的突破，簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程并提升用戶體驗(yàn)；而模塊化架構(gòu)的堅(jiān)持者則更傾向于傳統(tǒng)工程思維，強(qiáng)調(diào)技術(shù)的可解釋性和適應(yīng)性。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，這些路徑并非彼此對(duì)立，而可能逐步融合，高階智能駕駛的技術(shù)路徑或?qū)⒊尸F(xiàn)出更多元化的趨勢(shì)，企業(yè)的技術(shù)選擇將更加以用戶需求為導(dǎo)向，同時(shí)結(jié)合政策環(huán)境和市場(chǎng)需求進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

國(guó)內(nèi)外車(chē)企技術(shù)路線解析

在高階智能駕駛領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外車(chē)企在技術(shù)路線的選擇上呈現(xiàn)出多樣化和差異化的特征。這種差異是源于企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求、政策環(huán)境、技術(shù)儲(chǔ)備和研發(fā)能力的綜合考量。國(guó)外車(chē)企多選擇基于長(zhǎng)期積累的模塊化方案，重視系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性；而國(guó)內(nèi)車(chē)企則以市場(chǎng)快速響應(yīng)為導(dǎo)向，逐步探索自主創(chuàng)新的混合路徑，強(qiáng)調(diào)技術(shù)方案的高效落地。

國(guó)外車(chē)企以技術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)著稱(chēng)，其技術(shù)路線通常強(qiáng)調(diào)以穩(wěn)定和可靠為核心。德國(guó)車(chē)企寶馬和奔馳采取了多傳感器融合加高精度地圖的方案，通過(guò)激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭和超聲波雷達(dá)等多種傳感器構(gòu)建穩(wěn)健的感知系統(tǒng)。這種方案的核心在于利用高精度地圖提供全局環(huán)境的基礎(chǔ)信息，結(jié)合實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的精準(zhǔn)定位和路徑規(guī)劃。這一技術(shù)路徑強(qiáng)調(diào)冗余設(shè)計(jì)，即在感知和決策層面預(yù)留多重安全保障，確保系統(tǒng)能夠在極端情況下仍能保持功能的穩(wěn)定性。奔馳的Drive Pilot系統(tǒng)依賴(lài)于傳感器與高精地圖的協(xié)同工作，能夠在城市道路和高速公路上實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化駕駛，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)“零事故”的最終愿景。這種技術(shù)路線也存在明顯的局限性，即高精度地圖的制作和更新成本較高，且在動(dòng)態(tài)環(huán)境變化較大的場(chǎng)景下，對(duì)地圖數(shù)據(jù)的依賴(lài)可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)滯后。

特斯拉作為全球領(lǐng)先的智能駕駛企業(yè)，則在技術(shù)路線中展現(xiàn)出完全不同的思路。特斯拉選擇了“純視覺(jué)+端到端算法”的技術(shù)路徑，其核心在于最大程度簡(jiǎn)化對(duì)外部數(shù)據(jù)的依賴(lài)，強(qiáng)調(diào)車(chē)輛通過(guò)自身傳感器實(shí)現(xiàn)全環(huán)境感知與實(shí)時(shí)決策。特斯拉的FSD（Full Self-Driving）系統(tǒng)依賴(lài)于遍布車(chē)輛周身的攝像頭和自研芯片，通過(guò)端到端的深度學(xué)習(xí)算法處理環(huán)境信息，并生成駕駛決策。這一方案減少了對(duì)高精度地圖和激光雷達(dá)的依賴(lài)，使得車(chē)輛可以更靈活地應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的變化，同時(shí)大幅降低了技術(shù)實(shí)現(xiàn)的成本。這一技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于其擴(kuò)展性強(qiáng)，特別是在全球市場(chǎng)推廣中，不依賴(lài)地圖可以快速適配不同國(guó)家和地區(qū)的道路條件。特斯拉的這一方案也飽受爭(zhēng)議，尤其是在極端天氣或光線條件不佳的情況下，單一視覺(jué)感知可能會(huì)導(dǎo)致感知能力不足，進(jìn)而影響駕駛安全性。

相比之下，國(guó)內(nèi)車(chē)企在技術(shù)路徑上更加注重靈活性和實(shí)用性，逐步形成了“多傳感器融合+動(dòng)態(tài)地圖”的綜合方案。以小鵬、蔚來(lái)和華為為代表的企業(yè)，通過(guò)融合激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和高分辨率攝像頭等感知硬件，以及實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地圖更新技術(shù)，構(gòu)建起穩(wěn)健的高階智能駕駛系統(tǒng)。小鵬的XNGP系統(tǒng)通過(guò)激光雷達(dá)與視覺(jué)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜城市交通場(chǎng)景的高精度感知和決策能力；蔚來(lái)的NOP（Navigate on Pilot）則進(jìn)一步增強(qiáng)了對(duì)實(shí)時(shí)道路信息的處理能力，使得車(chē)輛能夠在高速和城市道路中實(shí)現(xiàn)順暢的銜接。

華為作為自動(dòng)駕駛解決方案商，在智能駕駛技術(shù)上的探索提出了一個(gè)獨(dú)特的視角。華為基于其強(qiáng)大的ICT技術(shù)背景，提出了“重感知、輕地圖”的理念，同時(shí)強(qiáng)調(diào)“算力優(yōu)先”的技術(shù)戰(zhàn)略。在其ADS（Advanced Driving System）方案中，華為通過(guò)高性能計(jì)算平臺(tái)和智能傳感器集群實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜駕駛場(chǎng)景的深度解析，同時(shí)依靠動(dòng)態(tài)地圖技術(shù)彌補(bǔ)了高精度地圖在實(shí)時(shí)性上的不足。這一技術(shù)路線的核心在于通過(guò)強(qiáng)大的算力和實(shí)時(shí)感知能力降低對(duì)靜態(tài)地圖數(shù)據(jù)的依賴(lài)，從而適應(yīng)國(guó)內(nèi)復(fù)雜多變的道路場(chǎng)景，滿足中國(guó)市場(chǎng)對(duì)智能駕駛快速迭代的需求。

在技術(shù)架構(gòu)選擇上，國(guó)內(nèi)外車(chē)企也存在差異。國(guó)外車(chē)企多采用模塊化架構(gòu)，將感知、決策、規(guī)劃和控制等功能分離，通過(guò)各模塊獨(dú)立優(yōu)化提升系統(tǒng)整體的穩(wěn)定性；而國(guó)內(nèi)車(chē)企則更加傾向于端到端的統(tǒng)一架構(gòu)，試圖通過(guò)人工智能算法直接輸出駕駛指令，以提高系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的效率和響應(yīng)速度。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的快速發(fā)展和激烈競(jìng)爭(zhēng)促使車(chē)企在技術(shù)路線選擇上更加關(guān)注成本與性能的平衡，而國(guó)外車(chē)企由于其品牌歷史與市場(chǎng)定位，更傾向于選擇成熟且穩(wěn)健的技術(shù)方案以保證用戶體驗(yàn)。

行業(yè)趨勢(shì)與競(jìng)爭(zhēng)展望

高階智能駕駛領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展正在經(jīng)歷快速迭代，全球范圍內(nèi)的行業(yè)趨勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)格局也在不斷變化。隨著人工智能、云計(jì)算、高性能傳感器等技術(shù)的進(jìn)步，行業(yè)正從功能型產(chǎn)品向系統(tǒng)型解決方案邁進(jìn)，同時(shí)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也逐漸從單純的技術(shù)比拼轉(zhuǎn)向綜合能力的較量。這一趨勢(shì)表明，高階智能駕駛的未來(lái)不僅是技術(shù)的升級(jí)，更是生態(tài)體系的完善與行業(yè)合作的深化。

從技術(shù)趨勢(shì)來(lái)看，感知與計(jì)算能力的提升是高階智能駕駛發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。過(guò)去，感知系統(tǒng)主要依賴(lài)于激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像頭的單一功能，而如今，技術(shù)的發(fā)展正在推動(dòng)多傳感器融合的普及。這種融合不僅提高了感知的精確度，還增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)能力。

計(jì)算能力的飛躍也為高階智能駕駛注入了新的動(dòng)力。高性能計(jì)算芯片的研發(fā)正在為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理提供強(qiáng)大支持，而基于人工智能的深度學(xué)習(xí)算法則使得系統(tǒng)可以自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化駕駛策略，尤其是在路徑規(guī)劃和決策控制方面表現(xiàn)出色。這一趨勢(shì)表明，高階智能駕駛系統(tǒng)的“軟硬結(jié)合”正在成為行業(yè)主流，技術(shù)的協(xié)同性將進(jìn)一步提升產(chǎn)品性能。

在全球競(jìng)爭(zhēng)格局中，國(guó)內(nèi)外企業(yè)正圍繞不同技術(shù)路線展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)。特斯拉、谷歌Waymo等國(guó)際巨頭在端到端算法、數(shù)據(jù)積累和自動(dòng)駕駛軟硬件生態(tài)上占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢(shì)。Waymo憑借在激光雷達(dá)和高精地圖技術(shù)上的深厚積累，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了Robotaxi的商業(yè)化運(yùn)營(yíng)，其系統(tǒng)可靠性和安全性為行業(yè)設(shè)立了標(biāo)桿。

國(guó)內(nèi)企業(yè)則通過(guò)強(qiáng)大的工程能力和市場(chǎng)快速響應(yīng)能力逐步縮小差距。以華為、小鵬和蔚來(lái)為代表的中國(guó)車(chē)企，依托對(duì)本地市場(chǎng)的深刻理解，開(kāi)發(fā)出了一系列高性?xún)r(jià)比的智能駕駛解決方案。尤其是在城市道路和復(fù)雜場(chǎng)景下，國(guó)內(nèi)車(chē)企通過(guò)融合感知、輕量化算法和高效的算力資源管理，逐步實(shí)現(xiàn)了技術(shù)的落地化和本土化。這種競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)不僅體現(xiàn)了中外技術(shù)路徑的差異，也為全球智能駕駛技術(shù)的發(fā)展提供了更多選擇。

市場(chǎng)需求的變化也在深刻影響行業(yè)的發(fā)展方向。隨著消費(fèi)者對(duì)智能駕駛體驗(yàn)需求的提升，車(chē)企正逐步將技術(shù)從“體驗(yàn)型”向“實(shí)用型”轉(zhuǎn)變。L2級(jí)別智能輔助駕駛功能的普及已經(jīng)顯著改變了消費(fèi)者的用車(chē)習(xí)慣，而L3及以上級(jí)別的高階智能駕駛功能則進(jìn)一步增強(qiáng)了用戶對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的期待。為了滿足這一需求，車(chē)企正在加速開(kāi)發(fā)面向多場(chǎng)景的解決方案，這些功能的實(shí)現(xiàn)依賴(lài)于感知、決策和執(zhí)行系統(tǒng)的高度集成，并需要結(jié)合云端數(shù)據(jù)服務(wù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新。因此，消費(fèi)者需求的多樣化正倒逼技術(shù)體系的完善，并推動(dòng)行業(yè)加速迭代。

隨著高階智駕加速落地，行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)將不再局限于技術(shù)單點(diǎn)突破，而是全面轉(zhuǎn)向生態(tài)系統(tǒng)的打造和產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同能力。傳統(tǒng)車(chē)企和科技公司正在積極合作，共同推動(dòng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一和生態(tài)體系的完善。。

結(jié)語(yǔ)

高階智能駕駛技術(shù)的發(fā)展，標(biāo)志著汽車(chē)行業(yè)從傳統(tǒng)制造向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵跨越。這一領(lǐng)域的不斷突破不僅承載著科技創(chuàng)新的使命，更肩負(fù)著變革未來(lái)出行方式的社會(huì)責(zé)任。從技術(shù)路徑的分化與爭(zhēng)鳴，到車(chē)企在全球范圍內(nèi)的戰(zhàn)略博弈，再到市場(chǎng)需求與政策支持的相互作用，高階智能駕駛技術(shù)正在以令人矚目的速度發(fā)展，并逐步走向商業(yè)化落地。

在這場(chǎng)關(guān)于技術(shù)、市場(chǎng)和社會(huì)未來(lái)的探索中，機(jī)遇遠(yuǎn)大于挑戰(zhàn)。高階智能駕駛不僅僅是汽車(chē)行業(yè)的一次技術(shù)革命，更是引領(lǐng)未來(lái)交通發(fā)展的重要風(fēng)向標(biāo)。無(wú)論是對(duì)于行業(yè)參與者，還是對(duì)普通消費(fèi)者而言，這都將是一場(chǎng)影響深遠(yuǎn)的變革浪潮。

-- END --

       原文標(biāo)題 : 高階智駕下半場(chǎng)，誰(shuí)主沉浮？