j9九游會(huì )(中華國)九游會(huì )官網(wǎng)

　　J9九游會(huì )官方·登錄入口2024年12月，特斯拉發(fā)布FSD V13.2更新，實(shí)現“從停車(chē)位到停車(chē)位”的端到端駕駛模式 。目前國內鴻蒙智行、小鵬、理想等均已推送端到端大模型上車(chē)更新。目前，江淮和華為合作的尊界S800已在申報工信部的認證，通過(guò)認證后，將為尊界用戶(hù)推送L3智駕功能。近期理想CEO表示，理想有望在2025年實(shí)現L3級別的智能駕駛，2025年有望成為L(cháng)3上車(chē)元年。2025年，比亞迪宣布，天神之眼高階智駕系統，比亞迪旗下10萬(wàn)元級以上車(chē)型全系搭 載，10萬(wàn)元以下車(chē)型多數搭載。實(shí)現了代客泊車(chē)、遙控出車(chē)、自動(dòng)泊車(chē)的標配。據蓋世汽車(chē)研究院統計數據，2024年1-11月 ，國內乘用車(chē)市場(chǎng)高速NOA和城市NOA滲透率僅為7.2%和1.5%，2025年NOA將迎來(lái)量產(chǎn)規模大幅提升。

　　借助Deepseek模型及其算法優(yōu)化技術(shù)，車(chē)端算力需求有望下降，從而降低車(chē)端智駕芯片部署成本。此外，Deepseek也為提升算力利用率打開(kāi)了思路，有望推進(jìn)云端大模型訓練成本下降，將進(jìn)一步推進(jìn)中階智駕下放。

　　自動(dòng)駕駛是汽車(chē)產(chǎn)業(yè)變革的核心驅動(dòng)力，正重塑著(zhù)交通生態(tài)與出行模式。目前，自動(dòng)駕駛正處于技術(shù)迭代與商業(yè)化探索并行階段，L2級輔助駕駛已逐漸普及，而L3級及以上技術(shù)正不斷突破。隨著(zhù)人工智能、傳感器技術(shù)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)的持續突破，自動(dòng)駕駛系統的性能與安全性將大幅提升，成本有望降低，從而加速其商業(yè)化落地進(jìn)程。展望未來(lái)，自動(dòng)駕駛的發(fā)展前景廣闊。隨著(zhù)技術(shù)的持續突破，車(chē)輛將具備更高級別的自主決策能力，不僅能應對復雜多變的路況，還能與其他交通參與者實(shí)現無(wú)縫溝通與協(xié)同，構建起一個(gè)高度智能化的交通生態(tài)系統。城市的交通擁堵有望得到顯著(zhù)緩解，交通事故的發(fā)生率也將大幅降低。而且，自動(dòng)駕駛的應用場(chǎng)景將不斷拓展，從日常通勤的私家車(chē)，到物流運輸的貨車(chē)、公交系統的客車(chē)，甚至是特殊環(huán)境下的作業(yè)車(chē)輛，徹底重塑我們的出行和運輸方式，開(kāi)啟一個(gè)高效、便捷、安全的全新交通時(shí)代。

　　根據國際自動(dòng)機工程師學(xué)會(huì )（SAE）和中國國家標準《汽車(chē)駕駛自動(dòng)化分級》（GB/T 40429 2021），自動(dòng)駕駛技術(shù)從L0到L5分為六個(gè)等級。

　　? 傳統的自動(dòng)駕駛系統采用模塊化部署策略。在之前很長(cháng)一段時(shí)間，智能駕駛架構都來(lái)源于機器人架構，每個(gè)功能，如感知、 預測和規劃，都是單獨開(kāi)發(fā)并集成到車(chē)輛中的。

　　? 感知模塊主要負責使用傳感器搜集數據、數據處理等，用于識別行人、交通信號、道路標志和其他車(chē)輛等等，高精地圖、 IMU等則提供車(chē)輛位置等，感知處理模塊將這些數據轉化為車(chē)輛可以理解的環(huán)境模型，并送入到預測模塊；

　　? 預測模塊主要用于模仿人類(lèi)感知來(lái)預測其他道路使用者的行為意圖，例如有人橫穿馬路、有車(chē)要突然搶道等；

　　? 規劃與決策模塊根據前兩個(gè)模塊的信息來(lái)設計汽車(chē)的行駛策略，生成詳細的行駛軌跡，并發(fā)送給控制模塊；

　　? 控制模塊，執行上述行車(chē)命令的模塊，包括油門(mén)、剎車(chē)、轉向，還有HMI的顯示。

　　? 因此傳統的自動(dòng)駕駛方案往往要面對大量的“corner case”，如果出現高精地圖未覆蓋的路況，或者當路況非常復雜時(shí)，由于該方案整個(gè)系統非常復雜、龐大、需要人工設計成百上千個(gè)模塊（可以理解成每個(gè)都是一個(gè)小模型 ），各個(gè)模塊的優(yōu)化目標不同（如感知中檢測追求平均精度，而規劃追求駕駛安全和舒適），每個(gè)模塊的誤差會(huì )加劇，最終會(huì )導致對算力負擔增加，需要花費大量精力去解決corner case。模塊化的設計使得開(kāi)發(fā)更加獨立，問(wèn)題追溯也比較容易，但是模塊之間的信息傳遞存在損耗、代碼量呈指數級上升。

　　? 端到端的解決方案將感知、預測和規劃結合到一個(gè)可以聯(lián)合訓練的單一模型中。端到端的解決方案就是把車(chē)輛采集到的所有信息都直接輸入到統一的“大模型”中訓練學(xué)習，系統直接輸出汽車(chē)的駕駛命令。

　　? 端到端的優(yōu)點(diǎn)：相較于模塊化的系統，它硬件成本 小，系統設計相對簡(jiǎn)化，易于獲得不同場(chǎng)景下的泛 化性，能夠服務(wù)于整體目標、實(shí)現全局最優(yōu)。一個(gè) 大一統的感知、預測、規劃和控制網(wǎng)絡(luò )，可以使用 鏈式法則無(wú)障礙地從輸出層（橫縱向控制）向輸入 層（傳感器）逐層反向傳播誤差，以最小化整體損 失函數為目標，更加準確地更新每個(gè)網(wǎng)絡(luò )層中的參 數。

　　? 然而，端到端模型是一個(gè)完全的黑盒，不具備解釋分析性，可靠性和靈活性較差，工程師無(wú)法對其進(jìn)行系統化的解釋分析，而是只能依靠推測和實(shí)驗進(jìn)行調整，如果出現問(wèn)題，只能希望模型在進(jìn)一步的訓練中“自行”解決問(wèn)題。

　　? 特斯拉FSD V12升級為端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。隨著(zhù)2024.3.10的更新，特斯拉FSD去除（Beta）標識，改為FSD (Supervised) ，并正式提出FSD V12的概念。特斯拉FSD V12版完全采用了端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，這是第一個(gè)落地的端到端自動(dòng)駕駛方案，將感知、分析、決策整合在一起，當輸入傳感器數據時(shí)，系統直接輸出車(chē)輛控制信號。端到端大模型可以理解成對海量駕駛視頻片段的壓縮，消除了自動(dòng)駕駛系 統的感知和定位、決策和規劃、控制和執行之間的斷面，將三大模塊合在一起，形成了一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

　　? 特斯拉官方宣稱(chēng)，FSDV12版本的代碼數量從原來(lái)的30多萬(wàn)行縮減到了2000行，只有原來(lái)的10%都不到，而且隨著(zhù)多 模態(tài)大模型出現，代碼還有進(jìn)一步縮減的可能。

　　? 硬件平臺更新降本。得益于算法進(jìn)步和車(chē)端芯片算力提升，目前特斯拉新款車(chē)型已經(jīng)取消毫 米波雷達和超聲波雷達配置，硬件平臺成本進(jìn)一步降低。

　　? FSD V13持續升級，實(shí)現“從停車(chē)位到停車(chē)位 ”的端到端駕駛模式。2024年12月，特斯拉發(fā) 布FSD V13.2更新，可以在停車(chē)場(chǎng)直接啟動(dòng)自動(dòng)駕駛，增強了純視覺(jué)倒車(chē)功能，不僅可以在停車(chē)時(shí)自動(dòng)倒車(chē)，還能執行三點(diǎn)掉頭等復雜操作，并且實(shí)現了決策和響應速度提升。

　　? 商業(yè)化進(jìn)展順利。截至2024年9月，FSD完全自動(dòng)駕駛能力（監管版）累計行駛里程超過(guò)32 億公里，其中50%來(lái)自V12.5之后的版本。

　　? 華為汽車(chē)業(yè)務(wù)主要圍繞智能汽車(chē)數字平臺(iDVP)、智能駕駛計算平臺(MDC)和 HarmonyOS智能座艙平臺三大平臺。

　　1. 華為智選模式。華為智選致力于將華為的工業(yè)團隊、軟件團隊、用戶(hù)體驗團 隊等參與到汽車(chē)制造的合作中，與車(chē)企共同實(shí)現產(chǎn)品設計、品牌打造，并通 過(guò)華為的銷(xiāo)售渠道為汽車(chē)銷(xiāo)售提供支持。這種合作方式主要是為了將華為面 向消費者的能力賦能給車(chē)企，是最深入的合作模式。2025年鴻蒙智行“四界 ”將有多款新車(chē)型面世，此外華為和上汽合作可能帶來(lái)“第五界”品牌“尚 界”。

　　2. Huawei Inside (HI) 模式。華為Inside模式提供包括MDC、智能座艙、智能駕駛、智能車(chē)云等在內的全棧智能汽車(chē)解決方案。目前，華為與長(cháng)安阿維塔、北汽極狐等品牌采用該模式進(jìn)行合作。在這種合作方式中，華為更多處于被集成的角色，與車(chē)企聯(lián)合研發(fā)。

　　3. 零部件供應模式。華為提供AR HUD、激光雷達、熱管理、電驅等零部件。這種模式是華為最早進(jìn)入智能汽車(chē)領(lǐng)域時(shí)的業(yè)務(wù)形式，擁有眾多合作伙伴。

　　? 最新版華為ADS 3.0采用全新端到端架構。2024年4月，華為全新發(fā)布的ADS 3.0相較于去年引領(lǐng)“無(wú)圖”潮流的ADS 2.0， 進(jìn)一步去掉了BEV網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現一張GOD（通用障礙物識別）大網(wǎng)從簡(jiǎn)單“識別障礙物”到深度“理解駕駛場(chǎng)景”的跨越式進(jìn)步，從而全面提升了智能駕駛的安全性與駕乘體驗。此外，乾崑ADS 3.0全新架構采用PDP（預測決策規控）網(wǎng)絡(luò )實(shí)現預決 策和規劃一張網(wǎng)，從而實(shí)現類(lèi)人化的決策和規劃，行駛軌跡更類(lèi)人，通行效率更高，復雜路口通過(guò)率96%。

　　? 余承東表示，2025年將推出華為乾崑智駕ADS 4.0，將實(shí)現高速L3級自動(dòng)駕駛的商用版本和城區L3級自動(dòng)駕駛的試點(diǎn)項目。

　　? 我國自動(dòng)駕駛領(lǐng)域目前還沒(méi)有國家層面立法，但相關(guān)試行規章制度已經(jīng)陸續出臺。2024年6月，工信部等四部門(mén)發(fā)布 ，我國首批確定由9個(gè)汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)和9個(gè)使用主體組成的聯(lián)合體，將在北京、上海、廣州等7個(gè)城市展開(kāi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē) 準入和上路通行試點(diǎn)，試點(diǎn)產(chǎn)品涵蓋乘用車(chē)、客車(chē)以及貨車(chē)三大類(lèi)。試點(diǎn)過(guò)程中將系統開(kāi)展產(chǎn)品測試與安全評估工作 ，探索完善智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)生產(chǎn)準入管理和道路交通安全管理體系。

　　? 允許自動(dòng)駕駛商業(yè)化探索。2021年 4月，《北京市智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)政策先行區總體實(shí)施方案》指出，北京將正式開(kāi)放高 速公路場(chǎng)景，開(kāi)展自動(dòng)駕駛測試，同年 10月北京正式開(kāi)放無(wú)人化測試場(chǎng)景，首批向百度、小馬智行兩家企業(yè)頒發(fā)無(wú)人 化道路測試通知書(shū)，在經(jīng)開(kāi)區 20 平方公里范圍內、共 100 多公里城市道路上開(kāi)展無(wú)人化測試。截至目前，包括北京 、上海、廣州、深圳、重慶、武漢、長(cháng)沙在內的10余個(gè)城市允許自動(dòng)駕駛汽車(chē)在特定區域、特定時(shí)段從事出租汽車(chē)、 城市公共汽（電）車(chē)等商業(yè)化試運營(yíng)，且應用規模不斷擴大。2023年11月，交通運輸部也已經(jīng)發(fā)布《自動(dòng)駕駛汽車(chē)運輸安全服務(wù)指南（試行）》，對運營(yíng)要求、責任劃分等進(jìn)行了明確。

　　? 合規趨嚴。2021年5月特斯拉宣布在中國建立數據中心，實(shí)現數據存儲本地化，眾多跨國車(chē)企陸續在中國建立數據中心，數據本土化成大勢所趨。

　　?隨著(zhù)技術(shù)的不斷進(jìn)步和成本的降低，L2以及更高級別的自動(dòng)駕駛滲透率將進(jìn)一步提升，部分車(chē)企已經(jīng)開(kāi)始將這些功能下放到10-20萬(wàn)元級別的車(chē)型中。此外，根據《北京市自動(dòng)駕駛汽車(chē)條例》提出自動(dòng)駕駛系統操作在道路上安全行駛的汽車(chē)，包括按照國家標準具備條件自動(dòng)駕駛（L3）、高度自動(dòng)駕駛（L4）、完全自動(dòng)駕駛（L5）功能的汽車(chē)，此條例將于2025年4月1日起實(shí)施，L3級別及以上的自動(dòng)駕駛技術(shù)也即將迎來(lái)落地。

　　? 工信部有望發(fā)布L3相關(guān)認證。同濟大學(xué)汽車(chē)學(xué)院教授、汽車(chē)安全技術(shù)研究所所長(cháng)朱西產(chǎn)預計工信部2025年會(huì )發(fā)布 L3級自動(dòng)駕駛車(chē)輛的相關(guān)認證。

　　? 國內外車(chē)廠(chǎng)積極布局L3，2025有望成為L(cháng)3上車(chē)元年。江淮和華為合作的尊界S800已在申報工信部的認證，通過(guò)認 證后，將為尊界用戶(hù)推送L3智駕功能，尊界S800預計將于2025H1上市。2025年2月，小鵬汽車(chē)董事長(cháng)何小鵬在社 交媒體上宣布，2025年年中將推出V6全新大版，也就是準L3能力高階自駕，這也是全面超過(guò)FSDV13能力的開(kāi)始版 本。2025年底將推出線(xiàn)級別軟件和硬件冗余能力的自動(dòng)駕駛。

　　? 比亞迪智駕卷入7萬(wàn)元級。2024年小鵬發(fā)布的MONA M03 12萬(wàn)元入門(mén)版即帶有L2行泊功能，包括車(chē)道級LCC、自動(dòng)泊車(chē) 等；16萬(wàn)元高配版直接升級雙Orin-X，擁有小鵬最新高速+城市全場(chǎng)景XNGP，中階智駕“卷入”10-20萬(wàn)元級車(chē)型。2025年，比亞迪宣布，天神之眼高階智駕系統，比亞迪旗下10萬(wàn)元級以上車(chē)型全系搭載，10萬(wàn)元以下車(chē)型多數搭載。實(shí) 現了代客泊車(chē)、遙控出車(chē)、自動(dòng)泊車(chē)的標配。

　　? 中階智駕有望成為10萬(wàn)元級車(chē)型標配。城市NOA，在新勢力車(chē)企以及華為、地平線(xiàn)、Momenta、卓馭科技等核心供應商的爭相發(fā)力下，已于2024年正式邁入量產(chǎn)“元年”。據蓋世汽車(chē)研 究院統計數據，2024年1-11月，國內乘用車(chē)市場(chǎng)高速NOA和城 市NOA滲透率僅為7.2%和1.5%。2025年NOA將迎來(lái)量產(chǎn)規模大幅提升。朱西產(chǎn)預計到2025年，將有成本在3000元以下的NOA產(chǎn)品投入市場(chǎng)，NOA的滲透率有望超過(guò)40%。

　　自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈涵蓋多個(gè)環(huán)節，上游主要包括傳感器、芯片、線(xiàn)控底盤(pán)等硬件供應商， 還包括高精度地圖提供商、智能座艙和無(wú)人駕駛解決方案等；中游則是整車(chē)，包括乘用車(chē)和商用車(chē)企業(yè)，如比亞迪、小鵬等；下游為各類(lèi)應用場(chǎng)景的終端用戶(hù)，如物流、配送服務(wù)、自動(dòng)駕駛公交車(chē)、無(wú)人網(wǎng)約車(chē)等多個(gè)領(lǐng)域。

　　? 自動(dòng)駕駛基本上依賴(lài)于感知、決策、執行三個(gè)環(huán)節的高效配合。感知層通過(guò)多維傳感器及GPS、北斗等在內的導航系統識別道路上的人、物及標識，并收集車(chē)身周?chē)膶?shí)時(shí)數據；決策層通過(guò)芯片、軟件/算法、特征提取等預處理，數據融合后作出評估和決策，得出相應的路徑規劃與決策信號，并輸出給各種執行層的控制單元；最終執行層通過(guò)接收感知系統的數據及決策系統的決策信號作出相應的反饋動(dòng)作，實(shí)現全套自動(dòng)駕駛操作。

　　? 目前決定自動(dòng)駕駛性能的主要是感知和決策層。隨著(zhù)端到端的普及，自動(dòng)駕駛性能主要由感知層和決策層的硬件設備和軟件算法決定。感知設備決定自動(dòng)駕駛可視范圍和精度，芯片算力、軟件算法決定了響應速度和決策能力。

　　? 汽車(chē)智能駕駛感知系統主要包括視覺(jué)感知、超聲波感知 、毫米波感知和激光感知。

　　? L2：需要實(shí)現加減速和轉向功能，因此需要額外安裝在 兩車(chē)身側邊的超聲雷達，以及分布在車(chē)身前、后、左、 右的4顆環(huán)視相機。

　　? L2+-L4：為了實(shí)現提升感知精度，并且應對惡劣天氣， 額外加裝激光雷達。

　　? 毫米波雷達：3D切換向4D。自動(dòng)泊車(chē)、自動(dòng)巡航、自動(dòng)緊急制動(dòng)等功能都需要毫米波雷達對周?chē)h(huán)境進(jìn)行感知，通過(guò) 測速測距測方位傳回數據，芯片對信息進(jìn)行智能處理后才得以實(shí)現。傳統的毫米波雷達是3D毫米波雷達，主要用于測 角、測距和測速，但是它對低速和靜止目標檢測不穩定，不能支持自動(dòng)駕駛汽車(chē)在通過(guò)路口時(shí)對排隊同行等多種情況 做出反應。后來(lái)出現的4D毫米波雷達有出色的水平和垂直的角度分辨能力，并可對靜止障礙物進(jìn)行識別協(xié)助避障，一 定程度上彌補了這些缺點(diǎn)。

　　? 激光雷達：高階智駕配置。激光雷達+視覺(jué)融合方案是 成績(jì)最好的感知能力表現。激光雷達通過(guò)發(fā)射激光束并 比較發(fā)射信號和反射信號來(lái)刻畫(huà)目標參數，測距精度可 達厘米級，可以幫助車(chē)輛執行變道并線(xiàn)、匯入車(chē)流等駕 駛操作。同時(shí)，激光雷達可以結合基于BEV（Bird’s Eye-View）技術(shù)將視覺(jué)圖像信息從2D轉換為3D，構建 環(huán)境的三維圖像，從而提高感知算法上線(xiàn)，減小對高精地圖的依賴(lài)程度。

　　?激光雷達：降本助力智駕平權。速騰聚創(chuàng )CEO 邱純潮曾表示：一輛15萬(wàn)元的車(chē)，一般能夠給 智駕系統留的錢(qián)大概是車(chē)身售價(jià)的4%，6000塊 錢(qián)的系統成本，沒(méi)有辦法配備激光雷達，只能 忍痛把激光雷達割掉。這也是特斯拉一直堅持 純視覺(jué)方案的重要原因。

　　?車(chē)載攝像頭成本僅為幾百元，而激光雷達成本早期高達幾萬(wàn)元。經(jīng)過(guò)進(jìn)一步降本，速騰聚創(chuàng ) 、禾賽等廠(chǎng)商激光雷達已經(jīng)降低到千元級別。

　　?未來(lái)激光雷達有望實(shí)現在20萬(wàn)的車(chē)型上標配， 10萬(wàn)元～20萬(wàn)元的車(chē)選配。

　　? 智駕芯片高階英偉達、低階用國產(chǎn)。目前主流車(chē)廠(chǎng)中高 階智駕一般搭載多塊英偉達Orin系列芯片，英偉達新一 代Thor芯片平臺預計將在2025年上車(chē)。中低階智駕對于算力要求相對較低，一般采用地平線(xiàn)、黑芝麻、mobileye等方案。

　　? 算法平臺重要性凸顯：隨著(zhù)智駕滲透率提升速度加快，車(chē)廠(chǎng)全面鋪開(kāi)自研對成本和時(shí)間帶來(lái)很大壓力，因此算 法平臺公司重要性逐步提升，目前比亞迪等車(chē)廠(chǎng)中低階智駕基本都和算法平臺公司合作，如momenta、元戎啟行、卓馭科技等。

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