驾驶自动化进入爆发阶段,全场景智能化演进加速
飞象网讯(四月)以人工智能为代表的科技革命推动产业创新呈现涌现式跃迁,汽车智能化网联化协同并进的格局已然形成。智能网联汽车涉及汽车、电子、信息通信、交通运输等多个领域,以网络为纽带、数据为资源、算力为基础、安全为保障,实现各类要素的全面连接和高效协同,是包含“车-路-网-云”多要素的生态系统。当前全球正通过政策法规划定安全发展边界、技术标准夯实规模化商用基础、产业竞合重构生态发展格局,形成“制度供给-技术规范-产业协同”的三层支撑体系。
近日,中国信息通信研究院及中国通信学会发布的《智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025 年)》(以下简称《蓝皮书》)显示,目前,“车-路-网-云”四大要素以多源数据价值释放为驱动,协同构建安全、高效、舒适、可持续的智能出行生态体系,实现交通运行效能提升、城市治理智能化升级与出行服务品质跃迁,当前已进入要素协同、数据闭环的规模化落地攻坚期,“感知-传输-计算-决策- 反馈”协同机制基本成型,对驾驶安全、座舱交互体验、交通运行效率与城市治理水平的支持能力持续凸显。
自动驾驶算法以数据驱动为核心,围绕“多传感器输入到车辆动作输出”的核心目标持续迭代,端到端架构的实现路径持续演进。传统端到端模型依托 BEV(鸟瞰视角)或OCC(占用网络)等3D场景表征进行推理,其存在的“黑箱”决策可解释性短板和长尾场景难应对问题,推动自动驾驶技术向两大方向突破:一是通过跨模态融合增强决策可解释性与场景理解能力,二是借助世界模型的物理规则建模与未来推演能力生成合成数据,加快长尾数据的积累,丰富算法架构的发展路径。
此外,《蓝皮书》强调,以大语言模型为核心的VLM(视觉-语言模型)和 VLA(视觉-语言-动作模型)成为当前自动驾驶技术演进的重要方向,已实现车端批量部署。而世界模型技术引入了物理规则理解和未来推演能力,现阶段以云端数据补充为主,未来有望实现端侧部署。
车载算力芯片方面,《蓝皮书》指出为了更好满足端到端大模型在车端推理时的大算力、低时延需求,正从百TOPS 向千TOPS 发展。英伟达于 2025 年开始大规模商用的 Thor 系列芯片单片可提供至高2000TOPS 的算力,较之前 Orin-X 的 254TOPS 提升明显,理想、小米、极氪等均在其新车型上搭载 Thor 芯片,进一步释放自动驾驶能力。
截至 2025 年上半年,英伟达Orin-X成为小鹏、蔚来、理想、小米、智己、极氪等绝大多数车企的选择,特斯拉 FSD 芯片、华为昇腾 610、地平线征程5 等紧随其后。2025年,部分头部企业正以高性价比、高有效算力、高算法契合度为导向,自研了一批车载算力芯片,部分已成功流片和上车,如小鹏自研算力约为 750TOPS 图灵芯片、蔚来自研算力约为1000TOPS神玑芯片均已上车,Momenta 自研芯片已成功流片。同时,伴随华为昇腾、高通骁龙、地平线征程等系列芯片的持续演进,车载智驾芯片市场竞争愈发激烈。
在云端算力中心方面,车企普遍采用自建、合作共建、租用云服务三种智算中心建设模式,集群算力持续提升。对于自建模式,优势在于企业可以完全掌握核心算法和数据,形成的“芯片-算法-数据”全链路生态闭环可提高算法训练及部署效率,并保障数据不外流,如吉利自建星睿智算中心。对于合作共建模式,其优势在于依托云厂商现有资源实现服务快速部署,并降低基础设施建设与运维成本,如小鹏与阿里云合作、理想与火山引擎和百度云合作算力开展智算中心建设。对于租用云服务模式,优势在于可按需付费,并具备较强的弹性,但基础设施需要匹配车企在GPU、内存、设备间通信效率等方面的高配置需求,如腾讯云为蔚来自动驾驶业务提供定制化算力服务。
数据作为支撑自动驾驶技术持续迭代的“养料”,当前训练测试数据的构成,以路采车队或量产车影子模式的传统采集方式为主。随着生成式人工智能技术的发展,基于仿真和生成式人工智能生成的合成数据的比例逐渐增加,成为新型数据来源。在路采数据方面,以大规模应用的路采车队和量产车数据回传相结合,为算法训练筑牢数据基础。在合成数据应用方面,基于原始数据的仿真泛化已逐渐成熟,让原始数据成效倍增。
车联网网络服务已形成双网协同、规模覆盖、分级服务、稳定可靠的行业共识,进一步向高质量发展阶段迈进。5G 网络以“城市级覆盖、分级服务、稳定可靠”为目标,实现路口等重点交通区域的全覆盖,提供 50ms@99%可靠性、100ms@99%可靠性等不同水平服务,强化网络切换、开放网络状态等新型能力。C-V2X直连通信网络旨在形成“规模化、标准化”的服务能力,明确网络覆盖,互联互通标准,以及典型拥堵环境下的通信能力要求。
在此过程中,电信运营商从传统通信管道提供商,向“网络即服务(NaaS)”模式转型。面向汽车行业数据安全存储、访问控制和合规的需求,运营商为车企提供 5G 定制网深度服务,通过网络切片实现人、车数据安全隔离和隐私保护,确保大量用户个性化数据、行为数据以及车辆驾驶、车辆状态等数据传递的独立性和安全性。此外,运营商构建车联网连接管理平台,实现对海量物联网卡的全生命周期管理,并汇聚网络数据、车辆数据等,通过API 接口开放给车企或第三方应用开发者,用于开发智能导航、预测性维护等增值服务,从而构建合作共赢的生态系统。
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