汽車智能駕駛技術發展深度報告

甲子光年智庫出了一份智能駕駛報告，深度剖析了智能駕駛領域的現狀與未來。根據這份報告，我們摘錄其中重要的觀點，整理分享給大家。

智能化水平已經成為國內汽車消費者最核心的購買因素之一，消費者對於自動駕駛技術、智能座艙等高端智能化功能的興趣日益濃厚。超過一半的汽車消費者將智能化水平作為購車時的關鍵考量因素，追求更先進的自動駕駛體驗、更智能的座艙環境以及更個性化的駕駛樂趣。

智能化在購車決策中的重要性日益凸顯，這也促使眾多汽車製造商加快了智能化技術的研發和工程投入。續航里程和用車成本之外，智能化已成為新能源汽車競爭的主要領域，未能跟上智能化步伐的汽車品牌可能會逐漸失去市場競爭力。

01 車企實踐：技術路線的選擇與踐行

智能駕駛的滲透率正以驚人的速度攀升，NOA技術自2022年“量產元年”起，高速NOA與城市NOA的普及率顯著增長，分別達到10%與3%以上。這標誌著智能化競爭已進入白熱化階段，那些搭載自動泊車和L2.5以上等級NOA功能的車型成為市場寵兒，預示著缺少NOA的車輛將逐漸喪失競爭力。

汽車智能化技術的迅速發展和普及，使得車企們紛紛加快了相關技術的研發與落地。自動駕駛功能的普及，得益於車企的持續投入和消費者對這些技術的接受度。

以NOA（Navigation on Autopilot）技術為例，自2022年被稱為“量產元年”以來，高速NOA和城區NOA的普及率顯著增長。目前，高速NOA的滲透率已超過10%，城市NOA也超過了3%。

自動駕駛科技公司正緊鑼密鼓地籌備IPO，加速智能駕駛技術的普及，行業復甦跡象明顯。儘管一級市場融資環境充滿挑戰，自動駕駛企業通過最佳化核心產品，轉向L2輔助駕駛，推動了智能駕駛的商業化處理程序。

消費者對智能駕駛功能的認知和接受度不斷提升，乘用車自動駕駛市場持續增長，促使主機廠與解決方案供應商深化合作，加速技術應用。

隨著AI技術的不斷進步，自動駕駛技術正迎來新的突破。從摺積神經網路(CNN)到Transformer，每一次技術迭代都為自動駕駛技術的演進奠定了堅實基礎。Transformer大模型的引入，尤其是在感知任務中的應用，顯著提升了自動駕駛系統的性能和可靠性。

02 未來展望：端到端的挑戰與未來

在自動駕駛技術的發展歷程中，AI技術的每次飛躍都推動了自動駕駛技術的進步。從摺積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）、生成對抗網路（GAN）到Transformer，每一次技術革新都伴隨著深度學習等基礎AI技術的突破性進展。

端到端自動駕駛技術的發展路徑已經清晰可見。端到端自動駕駛神經網路的實現，將帶來全域任務最佳化、更簡潔的系統架構、更高的計算效率以及更強的泛化能力。然而，它也面臨著對算力和資料的巨大需求，以及尚未解決的黑盒問題和幻覺問題。

端到端自動駕駛的核心是資訊的無損傳遞。一般而言，端到端自動駕駛指的是從原始感測器資料輸入直接到控制指令輸出的連續學習與決策過程，過程中不涉及任何顯式的中間表示或人為設計的模組。儘管端到端自動駕駛的具體定義仍存在一定的模糊性，但其核心理念是避免資訊在傳遞過程中的損耗。

隨著感知、預測和決策等關鍵模組逐漸實現神經網路化，端到端自動駕駛的路徑已經清晰可見，為自動駕駛技術向L4等級無人駕駛的邁進提供了廣闊的想像空間。

小結

汽車智能化技術的發展正在迅速推進，並逐漸成為消費者購車的重要考慮因素。智能化功能的普及，尤其是自動駕駛技術的進步，為汽車產業帶來了新的競爭態勢和發展機遇。

未來，隨著端到端自動駕駛技術的不斷突破，汽車智能化將迎來更加廣闊的發展前景。 (芝能汽車)