2025年，“全民智駕”這一概念成為國車企高呼的關鍵詞。全民智駕意味著高端的自動駕駛技術將不斷下沉，以更平民化的方式推廣10～20萬元價格區間的至中、低端車型。隨著新能源汽車滲透率從2020年的6%迅速提升至2024年的40.9%，高階智駕滲透率也在2024年已達到約9%，全民智駕或將在2025年實現爆發式增長，據數據預測，2027年，高價智駕滲透率或將達到35%。

何為全民智駕？

全民智駕的本質是將自動駕駛技術由少數高端車型的專屬功能，轉變為面向廣大消費者的普惠型智能駕駛能力，實現從單一場景輔助向多場景協同決策的技術升級，從而帶動整個汽車產業生態的深度變革。全民智駕的發展可分為多個階段，其核心在于實現從低階智駕到高階智駕的躍升。早期的低階駕駛輔助系統只是簡單的巡航控制或車道保持功能，而高階智駕則要求系統具備復雜的環境感知能力、路徑規劃與多場景決策能力。這要在算法層面不斷突破，如從傳統的Rule-Based規則算法向端到端深度學習、神經網絡等算法的迭代升級，還對硬件系統提出了更高的要求，如車載芯片算力、傳感器配置（包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等）以及整車域控制器的集成度和穩定性都必須達到更高的標準。高階智駕系統的實現，需要車企在整車架構設計、傳感器布局、軟硬件協同、數據閉環迭代等方面構建完整且高效的技術體系，這也正是“智駕平權”理念的重要體現，即通過技術平權和成本控制，實現高階智駕功能在更廣泛車型上的普及。

實際表現到底如何了？

目前市場上已經出現多種全民智駕的技術路線和解決方案，其中，比亞迪在高階智駕領域推出的“天神之眼”系列產品可謂一大亮點。比亞迪通過全棧自研模式，利用自主研發的BAS 3.0+超人類駕駛輔助系統，實現整車感知、動力自由控制與底盤穩定控制的完美融合，從而為用戶提供更安全、更舒適的操控體驗。比亞迪推出了天神之眼A、B、C三種不同的產品系列，分別面向不同的車型和價格帶，從低成本、純視覺路線到集成激光雷達、三目攝像頭的高端方案均有所覆蓋。比亞迪利用三目視覺技術，不僅在傳感器成本上獲得了優勢，同時通過嚴格的工藝和高精度標定技術，實現了堪比激光雷達的點云效果，極大地提升了車輛在高速NOA、城市記憶行車等復雜場景下的感知能力。可以說，比亞迪的技術路線既體現了先進的感知技術，也反映出整車系統與傳感器、算法深度融合的趨勢。

除了比亞迪，小鵬、華為、吉利等車企也在積極布局高階智駕領域。小鵬汽車憑借全棧自研能力和強大的AI芯片技術，已經在城市NOA（導航輔助駕駛）功能上取得顯著突破，其目標是在2025年下半年率先實現L3級別全場景自動駕駛。華為則通過鴻蒙智行系統，從ADS1.0迭代至ADS3.0，并推出經濟型智駕ADS SE系統，將智能駕駛功能覆蓋至問界、享界等多款車型。吉利則在近期的AI智能科技發布會上，推出了全新“千里浩瀚”智駕系統，推出了涵蓋從H1至H9共五個層級的智駕技術解決方案，各大車企在技術投入、研發人才儲備以及數據采集與模型迭代方面均不遺余力，這不僅推動了整個自動駕駛技術的進步，也為未來實現真正意義上的“全民智駕”奠定了堅實的基礎。由此可見，車企在“戰略決心、研發投入、營銷力以及供應鏈管理閉環能力”四個方面形成了相互支撐的競爭格局，決定了未來市場格局的變化。

如何實現全民智駕？

全民智駕的發展離不開先進的車載芯片和傳感器系統，芯片的算力將直接決定了智能駕駛系統對大數據處理、深度學習算法部署以及實時決策能力的支持水平。智駕芯片市場正經歷由2024年的56億元向2027年增至255億元的高速增長，復合增長率高達66%。這一增長趨勢背后是國產芯片廠商在市場份額上的顯著提升，如華為昇騰610、地平線征程5等國產方案在前裝標配領域已經占據了近18%的份額。

感知傳感器作為智駕系統重要的一部分，承擔著給車輛“眼睛”的角色。激光雷達作為城區NOA主流方案，正經歷從傳統機械式掃描向混合固態（MEMS）以及純固態掃描技術的轉型。各家廠商采用不同技術路線，如速騰聚創采用MEMS技術，其產品以成本優勢迅速占領市場份額，而禾賽科技、圖達通等則在不同掃描方式上尋求突破，通過提高點云密度和分辨率來實現更精準的環境建模。純視覺方案雖然在硬件成本上具有優勢，但因需要大量數據訓練和復雜的算法迭代，識別長尾場景的能力和穩定性仍存在挑戰。車載傳感器技術的發展正朝著高精度、高可靠性、低成本和易集成化方向演進，這為智駕系統在多場景應用中提供了技術保障。

對于車載系統來說，除了芯片與傳感器外，域控制器的作用也日益凸顯。域控制器作為整車電子架構的核心，其集成了多種傳感器數據、控制算法以及執行機構的統一管理平臺，是實現全車智能化的重要節點。目前，國內外廠商在域控制器的研發和量產上紛紛布局，采用從主機廠直采、主機廠深度參與研發到委托代工等多種模式，以適應不同車企的定制需求。如比亞迪電子、德賽西威等企業便憑借其在整車智能化控制方面的技術積累，在市場上占據了一定優勢。主機廠與零部件廠商之間也通過戰略投資和合作模式的不斷深化，形成了軟硬件協同發展、數據閉環迭代的完整生態。通過這種協同，整個智能駕駛系統能夠實現從感知、決策到執行的高效聯動，從而保障車輛在各種復雜路況下的安全與穩定。

芯片廠、域控制器廠商和主機廠的合作模式

自動駕駛技術的發展經歷了從早期基于規則的決策算法到現如今深度學習和大數據驅動的端到端決策系統的轉變。高階智駕系統要求能夠在不同場景下自主識別、判斷并應對突發狀況，這不僅依賴于傳感器數據的精準采集，還依賴于高效的算法處理和實時的模型迭代。以比亞迪為例，其BAS 3.0+超人類駕駛輔助系統通過大數據閉環，利用“影子模式”收集真實路況數據，實現了模型迭代周期縮短至7天。據預計，2025年其日訓練里程有望達到1.5億公里，這樣龐大的數據量為智能駕駛系統的持續優化提供了堅實的基礎。通過車端與云端的協同升級，還實現了“端到端”的閉環優化，使得車輛在感知、決策、執行各個環節能夠同步升級，從而大幅提升駕駛安全性和舒適性。

全民智駕系統還需要處理大量傳感器融合數據，并在此基礎上進行高精度環境建模和目標識別。以攝像頭系統為例，傳統的單目或雙目攝像頭在深度信息獲取上存在局限，而三目視覺系統則能夠在保留成本優勢的同時，提供類似激光雷達的點云數據，極大提升了車輛在復雜路況下的感知能力。亞微米級的制造工藝和嚴苛的溫度適應性要求使得攝像頭標定技術成為一大難題，生產過程中需要在極端溫度條件下保持光軸平行和精準對位，這對于設備精度和自動化流水線提出了極高要求。正是在這種技術背景下，比亞迪推出的前視三目攝像頭方案，通過5R12V12U配置，實現了前視、側視、后視和環視等全方位數據采集，為整車智能決策提供了精準的環境信息支持。

全民智駕有何挑戰？

全民智駕的在成本和技術門檻等方面均面臨著挑戰。盡管目前高階智駕技術在研發和測試階段已經取得了顯著進展，但要實現大規模量產和普及，還需要在降低硬件成本、提升生產自動化水平以及縮短研發周期等方面不斷攻堅。當前10～20萬元價位段的車型因其區間的銷量占比較大，同時新能源車滲透率相對較低，具備較大的增長潛力，這也正是車企和供應商關注的重點市場。為此，不少車企選擇采用全棧自研模式或與第三方高階智駕供應商合作，以快速實現功能落地。小鵬汽車就通過與第三方供應商合作以及自主研發相結合的方式，在城區NOA功能上取得了突破，使得智能駕駛在價格敏感的車型上實現了規模化推廣。長安、吉利等也紛紛發布了面向10萬元級別車型的激光雷達和自動駕駛方案，力圖在激烈的市場競爭中搶占先機。

回顧過去數年的技術發展歷程，我們可以看到，從初步的低階輔助駕駛到如今實現多場景協同決策的高階智駕，其背后凝聚著無數科研工作者和工程師的智慧結晶。面對日益復雜的道路環境和不斷變化的市場需求，各大企業紛紛加大研發投入和技術儲備，力圖在激烈的市場競爭中搶占先機。未來，全民智駕將以更低的成本、更高的安全性和更豐富的功能呈現在消費者面前，助力實現真正意義上的智能交通系統。全民智駕這一概念不僅是自動駕駛技術不斷成熟和普及的必然趨勢，更是汽車產業轉型升級的重要推動力。

審核編輯 黃宇