比亞迪2025年的智能駕駛戰略
最近密集調研了很多智能駕駛的計畫，我們能看到最重要的還是有一些基本點。
從基於規則的方法向端到端（End-to-End, E2E）學習方法的轉變，基於規則的方法在過去佔據主導地位，但隨著技術的發展，端到端的學習方法因其更高的性能上限而獲得了更多的關注，這就有了一個後發優勢的可能性。
在這個基礎上比亞迪正以2025年為目標，全力推進智能駕駛技術的量產化，在全年500萬+的基礎上，計畫實現300萬套高快NOA起步的智駕系統覆蓋，佔其新車總量的60%。
比亞迪的戰略基於對市場需求的深刻洞察，涵蓋L2++及以上技術方案，融合內外部資源，包括核心演算法自研與供應商合作，力求在智能駕駛領域創造新的行業標竿，要在一年內實現從中高階智能駕駛部署率的飛躍，這是2025年中國汽車行業最大的變數。
Part 1
比亞迪2025年
智能駕駛戰略及實現路徑
在介紹之前，我們回顧一下整個智能駕駛方法論的變化，高階智能駕駛領域正在經歷顯著的技術路徑演進和範式轉變，最突出的變化是從傳統的基於規則的方法向資料驅動的端到端（End-to-End, E2E）學習方法的轉變，體現了自動駕駛技術研發方向的戰略調整。
在傳統方法中，智能駕駛工程團隊依賴精心設計的演算法和少量高品質標註的資料來建構自動駕駛系統。
隨著算力和資料獲取能力的增強，端到端的學習方法開始嶄露頭角，大量的真實世界資料進行訓練，旨在直接從原始感測器輸入到控制輸出建立一個完整的對應模型。
從目前的理論上來看擁有更高的性能上限，但其發展速度相對較慢，因為它通常需要海量的資料和強大的算力支援，尤其是在實現無監督或弱監督學習的情況下。
在中國市場，端到端學習方案已經呈現出模組級、車輛級以及雲端協同的多種形式，核心要素是算力、模型與資料的有效結合，充分利用了每天收集的大量視訊資料等真實世界資料集，並預計年底將達到億級規模。
通過模仿學習，即用真實資料訓練雲端的基礎模型，再借助知識蒸餾技術將訓練成果高效地轉移到車載系統，可以實現性能的持續提升，Scaling Law在車端同樣適用，意味著隨著模型大小和訓練資料量的增加，模型性能也會相應提高。
我們也看到目前行業裡有相對成型的方案了！
比亞迪在2025年的戰略聚焦於“智駕平權”，即通過規模化推廣智能駕駛系統，讓高快NOA功能普及至10-15萬級的主流市場車型，核心是降低智能駕駛系統的成本，同時保證技術體驗不打折扣，從而實現規模化應用。
比亞迪的2025年計畫主要通過內外兩方面協同實現。
01
外部合作：強化生態共建
● 硬體方面，比亞迪通過與地平線和輝達的深度合作，硬體上實現模組化整合，搭載地平線征程6和輝達Orin N等高性能晶片，形成中高端智駕方案。
◎ 中算力方案：15-30萬級車型搭載的中算力解決方案，基於地平線J6E/M輝達Orin N/X晶片，支援高快NOA和城市NOA。
◎ 高算力方案：搭載兩顆Orin X晶片，具備全場景智能駕駛能力。
◎ 超高算力方案：規劃Thor的方案，組態1000TOPS和2000TOPS的方案
● 演算法供應， Momenta為高速NOA和城市NOA提供強有力的技術支援。● 感測器方案，比亞迪採用了包括激光雷達、11V和多個毫米波雷達+視覺攝影機等多種融合感知方案 。
我們在這裡展開一下，國產方案是：
◎ 征程J6E專為高速公路NOA，具備80TOPS的強大運算能力，並支援Transformer架構，實現了高達10倍的性能提升，採用被動散熱設計，配備100DMIPS算力的CPU，確保了高效的資料處理能力。
◎ 征程J6M覆蓋基本的城市NOA提供了128TOPS的更高運算能力，整體系統價格控制在5000元以內，是一款高性價比的選擇，CPU算力提升至137DMIPS，進一步提高了計算效率。
◎ J6M支援激光雷達，增強了環境感知精度，尤其適用於城市交通中的複雜情況，還配備了記憶行車功能，能學習駕駛員的習慣路線，提供更個性化的駕駛輔助。
這個我們近期體驗過了，J6E和J6M均採用了SiP（系統級封裝）模組化設計，方式簡化了組裝過程，減少了整體體積，同時縮短了開發周期，使得製造商能夠更快響應市場需求。
這種設計也增加了產品的靈活性，便於根據客戶需求定製不同的組態選項，既滿足個性化需求又保持成本效益。
輝達的方案我們之前也介紹過了。
02
內部發力：提升自研能力
比亞迪通過內部整合自研團隊，明確了硬體標準化、軟體模組化的戰略方向。
現階段，比亞迪的自研演算法已實現ACC、LCC和ALC功能，覆蓋L2+級智能駕駛。而未來其重點將是攻克高快NOA和城市NOA核心演算法，包括基於深度學習的路徑規劃、決策邏輯最佳化等模組，以實現從供應商依賴到自研為主的轉變。
● 這個目前看下來：
◎ 自研智駕晶片：中長期戰略，當然肯定是在做的。
◎ 自研演算法：圍繞AI 超算開發部、巨量資料平台部等，主攻 AI 演算法、AI 基礎設施、大模型等技術及平台，建構一整套的系統迭代。
在這裡拭目以待的部分，是內部能力成長狀態和外部供應的協同情況，這塊任務很重。
Part 2
對比亞迪2025年
智能駕駛的分析與展望
比亞迪的智能駕駛戰略體現了“從豪華到普惠”的核心邏輯，即將高端智能駕駛技術逐步下放至主流市場。通過規模化生產、成本最佳化和技術模組化，比亞迪不僅能提升市場滲透率，還能在10-15萬級的價格區間建立競爭壁壘。
● 這種邏輯的實現基於三個關鍵：
◎ 成本降低：通過與供應商協作最佳化硬體方案，主要降低晶片的成本，同時和激光雷達企業博弈（甚至可以自己做）來降低智能駕駛硬體的成本。
◎ 技術普及：以大規模交付為目標，通過前裝量產逐步最佳化智能駕駛演算法的可靠性和覆蓋能力。
◎ 使用者教育：通過部署和OTA，加速使用者對高快NOA等功能的接受和信任，促進市場需求的釋放，實現智能駕駛車型的標配使用。
從優勢來看，比亞迪具有強大的成本控制能力和市場規模優勢，能夠將中階智駕投放到 10-15 萬級車型，實現高快 NOA + 輕量級城市 NOA 功能。
比亞迪在自研方面投入較大，建構了自研團隊，加大了對中階智駕的研發力度，未來有望實現技術的自主可控。比亞迪在 2025 年的智能駕駛戰略具有重要意義。
通過自研與供應商協同的方式，比亞迪有望在中高階智駕市場取得突破，打上智能化的標籤。
我們還需要一年的時間來驗證25年的變化，我們會跟蹤比亞迪、吉利、奇瑞和長城，這些傳統車企的情況，他們的轉型和變化代表中國最中堅的新能源汽車開始走向智能化。
小結
在2025年讓10萬元級的車型都配上智駕，這是比較確定的事情。2025年捲起來的智能駕駛情況，是你不會是不行的，有了也是大家一起在持續賽跑，持續在投入資金，很難通過智能駕駛的標籤來拉開差距。 (芝能汽車)