AI正在重构高阶辅助驾驶

当一辆智能汽车在暴雨中精准识别横穿马路的行人，在毫秒间完成制动决策；当高速公路上的车流通过车路协同系统提前规避几公里外的拥堵……这些曾经构想中的场景正借助人工智能的突破性进展逐步照进现实。

标普全球汽车最新研究显示，人工智能技术已成为高阶辅助驾驶从“辅助”向“自主”跨越的核心驱动力，其不仅重塑着汽车的技术内核，更在重构整个产业的竞争格局。这场由AI主导的出行革命，正沿着技术突破、产业链协同、供应链自主的路径，驶向更安全、更高效的智能未来。

AI赋能的功能边界与现实挑战

如今的高阶辅助驾驶系统，已成为人工智能技术的集大成者。在深度学习算法与多传感器融合技术的双重加持下，高阶辅助驾驶系统实现了对复杂路况的精准感知与快速决策。通过端到端技术架构，摄像头、激光雷达、毫米波雷达等硬件采集的海量数据，在多层神经网络中完成实时融合处理。这意味着系统能像人类大脑一样，同步识别交通信号灯、突发障碍物、路面标线等环境要素，并即时生成车道保持、自动避险等操作指令。

标普全球汽车最新发布的2024年《中国智能驾驶技术演进与市场渗透率报告》显示，2024，年L2及以上级别辅助驾驶系统已能应对70%以上的结构化道路场景；2024年国内新上市车型中，L2及以上级别辅助驾驶系统装备率已达11%，智能驾驶正从高端配置向主流市场普及。

更前沿的AI技术正深度赋能高阶辅助驾驶和自动驾驶的各个环节，持续突破功能边界。标普全球汽车指出，如今应用广泛的端到端技术架构，就是基于深度学习，通过多层神经网络将感知规控等模块深度融合联合训练，来提供高效拟人的驾驶行为输出。在端到端之外，车企还将大语言模型，VLM乃至VLA模型应用在高阶辅助驾驶，进一步提高场景推理能力从而提高性能上限。可以说AI的全方位应用，是促成高阶辅助驾驶向自动驾驶迈进的重要技术支撑。

但标普全球汽车同时指出，辅助驾驶系统的技术边界依然清晰。在突发极端天气、无保护左转等复杂场景下，系统仍需驾驶员即时接管——这背后是AI模型对“长尾场景”的泛化能力不足。更棘手的是伦理困境，如“电车难题”所示，当危险不可避免时，系统的决策逻辑缺乏全球统一标准。对此，我国已出台《驾驶自动化技术研发伦理指引》，前瞻性地为技术发展划定伦理红线，强调“生命优先”的核心原则。

未来，AI对高阶辅助驾驶的赋能将呈现清晰的阶梯式推进，其落地节奏深度依赖技术突破与场景成熟度的双重加持。

短期内，推理大模型上车将成为关键突破口。多模态、高参数量的推理模型将显著提升系统对复杂场景的处理能力，尤其在城市快速路、高速公路等封闭场景中。这一阶段的核心是提升系统的可靠性。值得注意的是，大模型对算力的高要求将造成市场分化：高端车型将搭载完整功能，而价格敏感型车型可能仅开放部分高阶功能，形成“技术梯度”。

中长期来看，随着算法安全性、伦理规则的完善，以及量子计算、边缘A等技术的成熟，高阶辅助驾驶将逐步逼近全场景自动化。在此阶段，多模态大模型与车路协同技术的融合将成为核心方向。

根据标普全球汽车的预测，2030年中国轻型车市场超过65%的新车将配备L2级以上的高阶辅助驾驶功能。但这一过程需以配套政策与基础设施落地为前提，正如标普全球汽车强调的，“技术再先进，也需路网智能、法规完善作为支撑”。

产业链博弈：成本与产品力的协同破局

高阶辅助驾驶的快速渗透，正倒逼汽车产业链进行深刻变革。一方面，消费者对智能功能的需求持续攀升，推动辅助驾驶系统装备率大幅提升；另一方面，终端市场价格战愈演愈烈，主机厂必须在“降本”与 “提质”的矛盾中寻找平衡。这种压力催生了“硬件标准化+软件差异化”的产业协同模式，重塑着主机厂与供应商的关系。

标普全球汽车认为，高阶辅助驾驶行业的硬件标准化很大程度上可以同传统零部件一样依托传统汽车供应链，而软件层面的开发迭代催生出新型的供应链模式。深度融合AI技术的高阶辅助驾驶产品需要主机厂与供应链的高度协同发展。一方面大模型的迭代需要大规模的车端数据训练，也就是用户数据对主机厂和软件供应商都有重要意义。另一方面软件迭代的速率迅速，用户、主机厂和供应商之间需要构建更高效更及时的传递链路，及时发现用户痛点，满足用户需求。

硬件标准化为降本打下基础。激光雷达、毫米波雷达等核心传感器通过规模化生产实现成本锐减。如禾赛、速腾等企业通过集成化、芯片化设计，将激光雷达成本较2020年降低70%以上。这种标准化并非技术妥协，而是通过优化硬件配置方案实现性能与成本的平衡。

软件差异化则成为产品竞争力的核心。在标准化硬件基础上，主机厂与供应商通过算法迭代打造独特优势。例如，将毫米波雷达的距离数据与视觉图像的语义信息融合，可在雨雾天气下仍保持极高的障碍物识别准确率，这种“1+12”的算法创新，使中低配车型也能拥有接近高端系统的感知能力。

标普全球汽车观察到，这种模式推动产业链从“买卖关系”转向“技术协同”：主机厂开放用户驾驶数据，供应商快速迭代算法，形成“数据-模型-体验”的正向循环，这种效率提升可进一步降低产品研发成本，并提高技术落地速度。

从全球视野来看，在全球贸易摩擦的背景下，高阶辅助驾驶供应链的自主可控已成为行业共识。从芯片到激光雷达，国产替代正在多个关键环节实现突破，不仅降低了供应链风险，更让中国企业在全球竞争中掌握了更多主动权。

标普全球汽车强调，尽管中国高阶辅助驾驶产业链取得显著进展，但部分核心部件仍需突破。例如用于高阶辅助驾驶的先进制程芯片的生产依然依赖全球供应链；高精度惯导系统的进口依存度仍旧偏高。与此同时，高阶辅助驾驶的落地，从来不是单一技术的突进，而是政策、基础设施与技术的协同演进。即将在上海、北京、广州等地陆续开展的2025 Mobility Intelligence Dialogue系列活动将围绕如何推动高阶辅助驾驶从真正从“辅助工具”进化为“出行伙伴”等问题展开探索。