政策|“智能驾驶发展战略与趋势研判高端研讨会”在武汉召开

2025-06-25 汽车知识

【摘要】：随着智能驾驶技术进入端到端时代，其迭代速度加快，汽车行业正面临多重挑战，包括智能驾驶技术路线战略研判、产品策略与开放方式调整，以及产业链上下游的深度融合。端

　　随着智能驾驶技术进入端到端时代，其迭代速度加快，汽车行业正面临多重挑战，包括智能驾驶技术路线战略研判、产品策略与开放方式调整，以及产业链上下游的深度融合。端到端智能驾驶推动了行业从传统规则驱动向数据驱动转型，这对算力、算法和数据提出了更高要求，同时技术门槛和产业链协同难度也显著提升。

　　基于此，中国电动汽车百人会于7月26日下午在武汉举办“智能驾驶发展战略与趋势研判高端研讨会”暨百人会2024年度第13期高端研讨会。特邀来自东风研发总院、岚图汽车、长安汽车、吉利汽车、东风商用车、上汽通用五菱、零跑汽车、路特斯、Momenta、地平线、联通智网科技、黑芝麻、高德红外等企业的主要负责人及行业专家参与研讨。

　　与会者围绕端到端与大模型对智能驾驶路线的战略性影响、下一代智能驾驶产品策略与开发模式、智能驾驶产业链上下游协同方式、智能驾驶数据采集、应用与算力等基础设施等议题，进行交流和讨论。中国电动汽车百人会副秘书长师建华主持会议，中国电动汽车百人会秘书长张永伟、武汉市经信局局长李世涛出席会议并致辞。

　　1、企业积极拥抱端到端和大模型等新技术

　　在特斯拉FSD上车后，端到端技术成为汽车智驾发展新方向，各大车企和核心Tier 1厂商推动技术自研或合作开发。但当前端到端智能驾驶仍处于“能用”和“好用”之间，离“爱用”还有较远距离。端到端智能驾驶是否会成为企业塑造差异化竞争力的关键，还是逐步演化为通用化、平台化技术方案，这是关乎智能驾驶技术发展与未来趋势的重大战略问题，需要行业进行认真研判。

　　2、端到端及大模型技术的核心包括数据、算法、算力等要素

　　端到端智能驾驶上限非常高，能有效覆盖长尾场景，但是下限也很低，这其中数据质量及丰富度、充足的算力资源成为胜出的关键。

　　与会嘉宾认为，数据会成为下一步端到端智能驾驶发展与应用的最大制约因素。相比特斯拉，国内企业在数据量和工具链、传感器标准化等方面仍存在一定差距，各家自建训练数据库的时间和投入成本会很高。与会嘉宾提出，端到端智能驾驶需要至少1万小时的高质量训练数据，如果以2%的数据利用率至少需要50万小时的驾驶里程，数据采集、处理、存储的投入非常高。如何联动各方力量实现海量共性测试数据有效地共享和使用，避免数据集重复采集是解决行业痛点的有效路径。

　　3、算力基础设施生态共建需多方联动

　　在算力设施方面，由于国内企业采购先进AI训练芯片受限，原生性算子服务和工具链生态不足，而且算力设施投资巨大，车企和解决方案商单独建设带来的运营效率低下等是当前算力设施面临的主要挑战。如何通过集约化算力设施建设满足行业企业已成为行业的共识性需求。与会嘉宾建议，百人会可以发挥其行业组织作用，研究探讨如何联动各方力量实现海量测试数据有效地共享和使用，避免数据获取与算力建设的重复和浪费。

　　4、智能驾驶从规则驱动到数据驱动给企业带来一系列挑战

　　一是对产品定义的挑战，从基于规则和少数人定义的智驾产品，转变成不同场景下的数据决定产品。二是开发边界的不确定性，智驾模型和通用模型之间的边界会变得越来越模糊，智驾和座舱的界限也越来越模糊。三是对系统安全和测试的要求更高，端到端和大模型还不能解决所有长尾问题，因此要求技术和产品有更高的安全兜底能力。四是数据采集处理的挑战，大模型对数据需求量大，而各种传感器的数据采集接口和标准不统一，使得数据处理成本高。五是人才和研发模式的挑战，各车企原来建立的完整研发体系和庞大的研发人才队伍，在面临模式变化后，要面临如何适应和服务新研发模式的挑战。

　　5、下一代智能驾驶产品的开发策略和模式

　　一是智驾的产品体验要好，起码到“好用”和“爱用”的级别，尽量减少客户被动性的监管，让用户对智驾产品感到省心和安心。二是成本要低，目前智驾产品价格在万元级别，当价格降到五千甚至更低时，将驱动智驾产品加快落地。三是能带来显著的社会经济效益，要能大幅降低交通事故率和死亡率，节省交通时间，提升社会物流效率。四是开发模式会趋向于开放的生态合作，在智驾产品开发上，传统的供应商模式已不再适用，主机厂与Tier 1和Tier 0.5的合作更加紧密，降低整个系统的复杂度，协同提升开发效率成为关键。

　　中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟在总结发言中指出，端到端大模型等新技术的发展将给行业带来变革性甚至颠覆性影响。他强调，要加强新技术应用的紧迫性，抢抓智能驾驶发展的时间窗口，未来三年是我们智驾发展的三年黄金期，智驾产品会加速迭代，随着性能提升和价格下降，优质企业的优质产品会脱颖而出。在大部分企业坚持稳健的跟随路线情况下，希望国内有企业步子迈大一点，实现由我国企业主导这一技术变革，引领行业发展。要实现算力等智驾基础设施的共享共用，避免重复投入资源，降低企业研发成本。要尽快推出适配产业发展进程的标准法规，实现对不同的技术路线的科学引导，打造智能驾驶新质生产力，加快构造与智能驾驶相匹配的新的生产关系，构建良好的社会关系。

　　近年来，武汉市把智能网联汽车作为重点发展产业领域，积极对接国家智能网联汽车重大战略布局，产业生态逐渐形成，在智能网联基础设施建设、车城网平台、高精度地图研发及应用、自动驾驶测试及示范应用等方面走在全国前列。此次研讨会在武汉召开，与武汉市推动智能汽车有机协同，共同为产业发展助力。

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