WhitePaperonTechnologyand20257

2025年7月8性能瓶頸、車用操作系統(tǒng)自主可控、數(shù)據(jù)安全與倫理了GB/T40429—2021《汽車駕駛自動化分級》標(biāo)準(zhǔn)定義1（部分駕駛輔助）、2全自動駕駛）功能。2階段，未來隨著技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與成熟，323ADS4

InekialMeasurementNeuralNetworkProcessingElectronicControlRearWheelAdvanced/AutomaticEmergencyEmergencySteeringAutomaticEmergencyLaneChangeRearCrossTrafficLaneDepakure汽車智能駕駛技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮 縮略LaneKeepingAssistanceLaneCenteringTrafficJamIntelligentParkingRemoteParkingControllerAreaHardwareSecurityContinuousDampingAdvancedDriverAssistanceHead-upAR-AugmentedRealityHead-up 第一 智能駕駛概念與發(fā)展辨 智能駕駛相關(guān)概念分 智能駕駛的邏輯架 數(shù)據(jù)是智能駕駛發(fā)展的核 第二 智能駕駛技術(shù)架構(gòu)與關(guān)鍵能 車端硬 感知硬 域控制 執(zhí)行硬 車端推 算法架構(gòu)演 算法場景應(yīng) 云端訓(xùn) 訓(xùn)練數(shù) 訓(xùn)練芯 第三 智能駕駛行業(yè)賦能與場景創(chuàng) 主動安 碰撞預(yù)警 自動緊急制動系統(tǒng) 緊急轉(zhuǎn)向輔助 自動緊急轉(zhuǎn)向 變道碰撞預(yù)警 車道保持輔助 車道偏離預(yù)警 車門開啟預(yù)警 3.1.10智能限速提示.1級及.23.333.443.5第四 自動駕駛安全體.4.4第五 智能駕駛產(chǎn)業(yè)環(huán)境與生態(tài)構(gòu)智能駕駛政策標(biāo)準(zhǔn)環(huán) 政策法 標(biāo)準(zhǔn)體 產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈 硬件供應(yīng) 軟件供應(yīng) 核心技術(shù)突破與應(yīng)用場 智能駕駛測評體系倡 測評場 評價指 第六 智能駕駛產(chǎn)業(yè)未來展 整車智能發(fā)展趨 未來發(fā)展建 政策 產(chǎn)業(yè) 消費 參考文 第一章智能駕駛概念與發(fā)展辨析第一章智能駕駛概念與發(fā)展辨析

智能駕駛相關(guān)概念分 了GB/T40429—2021《汽車駕駛自動化分級》，該標(biāo)SAEJ30160-5

0-51-11-10123（執(zhí)行接管后成為駕駛員451-1第一章智能駕駛概念與發(fā)展辨析60-2系統(tǒng)輔助人類執(zhí)行動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)，駕駛主體仍為駕駛員；3-5各級核心區(qū)別如下：（1）0（助，emegencyasistane）系統(tǒng)不能持續(xù)執(zhí)行車輛的橫向或縱向控制任務(wù)，但具備一定的環(huán)境感知和事件響應(yīng)能力，系統(tǒng)可以在特定情況下短暫介入車輛控制，以輔助駕駛員避險。（2）1（部分駕駛輔助，pakialdriver（3）2級駕駛自動化（組合駕駛輔助，ombineddrierassitane）系統(tǒng)可以在特定條件下持續(xù)控制車輛的橫向和縱向運動，但駕駛員仍需持續(xù)監(jiān)管系統(tǒng)運行，并在需要時介入。automateddriving）

內(nèi)執(zhí)行全部的動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)，但在系統(tǒng)發(fā)出接管請求時，駕駛員需要及時進(jìn)行接管。automateddriving）系統(tǒng)能夠在特定的設(shè)計運行條件automateddriving）系統(tǒng)可支持完全無人駕駛，能夠31-2所示。23心特征是在特定設(shè)計運行條件（ODD）下，系統(tǒng)可執(zhí)（允31-2232（組合駕駛輔助3（有條件自動駕駛系統(tǒng)執(zhí)行全部駕駛?cè)蝿?wù)（特定ODD內(nèi)截止本白皮書發(fā)布日期，市場上汽車產(chǎn)品均處于23

根據(jù)現(xiàn)行交通法規(guī)及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，2標(biāo)準(zhǔn)中已經(jīng)對駕駛自動化等級做了詳細(xì)的定義、解釋駕駛輔助的一個總稱；自動駕駛功能是指3

自動化功能是指駕駛自動化系統(tǒng)在特定的設(shè)計運行條1-31-3是指應(yīng)急輔助（0）、部分駕駛輔助（1）、組合駕駛輔助（2）的一個總稱。駛自動化）”“高度自動駕駛（4級駕駛自動化）”“完全自動駕駛（5級駕是指沒有駕駛員情況下的高度自動駕駛（4）和完全自動駕駛（5）功能。任務(wù)的能力，指的是應(yīng)急輔助（0）、駕駛輔助（1、2駕駛自動化）與自動駕駛（3、4、5）的總稱。1515智能駕駛的邏輯架

航、數(shù)據(jù)管理和模型訓(xùn)練等功能，通過OTA向車端推第一章智能駕駛概念與發(fā)展辨析1-2CPU、NPU等計算資源高M(jìn)CU的輕量化

AI心特點是融合實時決策與多重安全保障機(jī)制。管理域A器協(xié)調(diào)傳感器數(shù)據(jù)輸入，操作系統(tǒng)則確保算法實時調(diào)

型訓(xùn)練則利用這些數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化AIA同時車端采集的傳感器數(shù)據(jù)回傳至云端形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，實現(xiàn)系統(tǒng)自我進(jìn)化。數(shù)據(jù)是智能駕駛發(fā)展的核 在智能網(wǎng)聯(lián)汽車時代，車輛通過傳感器矩陣和云端互練升級。中國工程院院士鄔賀銓指出，580001

EB。特斯拉創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官馬斯克曾表示，特斯拉FSD601-4數(shù)據(jù)類 數(shù)據(jù)范

第一章智能駕駛概念與發(fā)展辨析

當(dāng)前，汽車智能駕駛行業(yè)中存在技術(shù)過度化營銷的現(xiàn)

2-1車端硬件

車外環(huán)境感

2-1像素8millions22millions23020雷達(dá)通過電機(jī)帶動激光發(fā)射和接收裝置進(jìn)行360

Flash精準(zhǔn)勾勒出車輛、路牌、行人輪廓，即使在車水馬龍2-2200m@10%≥0.1°≥毫米波雷達(dá)是通過發(fā)射毫米波頻段的電磁波，經(jīng)目標(biāo)反射后被接收，并對接收到的信號進(jìn)行處理，進(jìn)而探4D4D

4D2-3≤≤4DFOV120°、垂直FOV30°FOV超聲波雷達(dá)是利用超聲波的特性在超聲波頻率范圍內(nèi)接收探頭接收，再通過測量超聲波發(fā)射和接收的時間

車輛狀態(tài)感 徑，ACC系統(tǒng)可預(yù)判彎道半徑，調(diào)整跟車距離，如大輪速傳感器主要測量車輪轉(zhuǎn)速，通過脈沖信號計算車輪線速度、滑移率，降低抱死風(fēng)險。制動場景中，若ABS制動壓力，保持車輪滾動，如冰雪路面緊急制動時，避免車輛失控；起步或加速場景中，若驅(qū)動輪轉(zhuǎn)速高于從動輪，系統(tǒng)減少發(fā)動機(jī)扭矩或?qū)Υ蚧囕喼苿樱謴?fù)抓地力，如泥濘路面起步時防止空轉(zhuǎn)；當(dāng)某輪胎胎壓不足時，直徑變小導(dǎo)致轉(zhuǎn)速高于其他車輪，輪速

慣性測量單元（InekialMeasuementUnit，IMU）主捕捉X//Z傾斜角度及碰撞沖擊，陀螺儀則持續(xù)監(jiān)測繞X//ZIMU/ESP系統(tǒng)實施單輪制動Z主動介入。在隧道、城市峽谷等拒止環(huán)境中，IMUXY車內(nèi)環(huán)境感 駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)（DMS，DriverMonitoringSystem）AI視覺算法，如人臉檢測、姿態(tài)識別、眼球追蹤等，

駛員的疲勞程度、注意力集中情況以及是否有異常行為。例如，DMS傳感器配置技術(shù)路線分 根據(jù)參與感知部件的不同，感知技術(shù)方案主要分為三純視覺方案依賴攝像頭作為核心二是主少量超聲波雷達(dá)、短距毫米波雷達(dá)等傳感器，形成“視

覺為主，其他傳感器為輔”的輕量融合方案。主視覺方未來可以達(dá)到老司機(jī)駕駛水平。三是多傳感器融合方2-2域控制器是智能駕駛系統(tǒng)的傳感器接入與車端推理算

波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、GPS/IMUBx、線控底盤等互連，完成整車的互聯(lián)互通。2-3計算 NPUCPU算力，業(yè)界一般是集成為一顆SoCSoC算力大小對智能駕駛推理算法的部署與運行效果至關(guān)重要。車端算力要求：250~200PS求，過度堆砌算力反而會造成資源浪費與成本增加。以人工智能領(lǐng)域為例，ChatGP-O11.7Deepee-R1法架構(gòu)與算力利用方式實現(xiàn)超越，計算資源需求僅為ChatGPT%

并非決定技術(shù)表現(xiàn)的唯一要素，算法優(yōu)化與算力利用效率提升同樣關(guān)鍵?；貧w智能駕駛領(lǐng)域，2對算力的需求約為≥50OPS3200TOPS，41000TOPS算力，52000TOPS2-4250TOPS（稠密C、C、AA、VP、RA、高速領(lǐng)航輔助駕駛、城區(qū)領(lǐng)航輔助駕駛3200TOPS（稠密C、C、AA、VP、RA、JP、高速有條件自動駕駛、城區(qū)有條件自動駕駛，雙冗余&41000TOPS（稠密C、C、AA、VP、RA、JP、高速自動駕駛、城區(qū)自動駕駛、園區(qū)自動駕駛，全冗余&52000TOPS（稠密&力的宣傳口徑。從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特性與計算模式維度的不的能力，如浮點運算、INT8

COO/CSRINT4、INT2標(biāo)準(zhǔn)接 GMSL標(biāo)準(zhǔn)接口，支持?jǐn)z像頭輸入RawData感知100M/1000MBase-T1車載以太網(wǎng)接口，支持激光雷達(dá)傳感器接入和時間同步，可對接T-Box、

提供標(biāo)準(zhǔn)CAN/CANFD接口，典型速率分別為500kbps2Mbps，支持毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等傳提供標(biāo)準(zhǔn)的CAN總線的車控信號接口，其中一路CAN支持休眠喚醒；ACCGPIGPO信號（具體功能依整車方案支持GPS/IMU組合定位設(shè)備的接入，數(shù)據(jù)接口支RS232PPS實時智能駕駛 OS基于異構(gòu)分布式硬件平臺，具備架構(gòu)可擴(kuò)OSa）功能安全：符合ASILD的功能安全架構(gòu)和安全機(jī)

南向硬件芯片支持CPU、DSP、NPU等處理器和加速器，支持車控平臺通用設(shè)備，存儲（Flash、SSD）、網(wǎng)絡(luò)、串口、USB、SPIAdaptiveAUTOSAR供的ARAPOSIXPSE51AUTOSAR應(yīng)用使用的通信中間件通信接口，以及應(yīng)用（如基礎(chǔ)C/C。OSAUTOSAR、RTOS、Linux、QNX、AOSVOSAUTOSAR：AUTOSAROS是一種基于AUTOSAROSKOS擴(kuò)展和改進(jìn)。UOSAROSOSEKOS汽車電子系統(tǒng)對高性能和復(fù)雜功能的需求。UOSAROS車電子系統(tǒng)開發(fā)中的重要工具。O（OS是指當(dāng)外界事件或數(shù)據(jù)的結(jié)果又能在規(guī)定的時間之內(nèi)來控制生產(chǎn)過程或?qū)μ?/p>

LinuxLinuxQNX：QNXPOSIXUix可信的特點，因此通常應(yīng)用于對安全性要求極高的領(lǐng)域。QXB華為智能駕駛操作系統(tǒng)AOS：支持CPU、NPU等計算華為智能車控操作系統(tǒng)VOS：支持MCU的輕量化部署與運行要求，安全隔離引擎、μs軟件中間件與基礎(chǔ) AIAIAIa）AICaffe、TensorFlow、PyTorch等框架的AI算子庫，可支撐SSD、Faster-RCNN

ResNetAIb）AIAIAUTOSAR軟件中間件：支持ClassicAUTOSARAdaptiveAUTOSAR。CP（ClassicAUTOSARPlatform）：MDC硬件件平臺的計算能力單元CPUAP，可進(jìn)行二次

實時通信中間件：提供DDS（基于共享內(nèi)存、UDP、TCP）、SOME/IP等多種通信機(jī)制，確保算法外圍包：POSIX軟件平臺服 診斷服務(wù)：提供故障診斷服務(wù)（UDS服務(wù)），支持ISO14229-1、ISO14229-5、ISO13400和AdaptiveAUTOSAR離線診斷：診斷儀通過軟件平臺提供的UDS服務(wù)MDC的各種故障信息，進(jìn)行故障信息定位和OTA升級：提供模塊標(biāo)準(zhǔn)OTA接口，支撐OTA升OTA命令行升級：提供命令行操作界面，以外接升級服

HMIHI能駕駛啟動、退出等命令控制及系統(tǒng)的狀態(tài)顯示等。調(diào)試與跟蹤服務(wù)：通過MDC工具鏈，車企或合作Camea及激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、IMGPS與透傳功能。支持不同傳感器以及車提供傳感器標(biāo)定以及車

經(jīng)過感知硬件實時采集環(huán)境數(shù)據(jù)與智能駕駛算法計算

（EPS（WS

智能駕駛算法依托電控單元（ECU）

懸架總 實際駕駛中，傳統(tǒng)懸架總成的矛盾性與局限性日益凸“點頭

車端推

AI2-5AI隨著智能駕駛場景越來越復(fù)雜，需要更多的傳感器來滿足不同的場景要求，比如道路結(jié)構(gòu)及紅綠燈需要攝像頭傳感器，夜晚光線不足時需要激光雷達(dá)傳感器，雨霧塵天氣時需要毫米波雷達(dá)傳感器，識別特殊車輛時需要車外麥克風(fēng)傳感器等，所以會有大量不同類型的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，對于車端推理算法的要求也越來越高。一是車端推理模型需要具備多傳感器、多模態(tài)的感知數(shù)據(jù)的并行處理能力。二是在車端推理模型與云端訓(xùn)練模型的協(xié)同上，需使用專用智能駕駛云端模型提升運行效率，如以開源通用語言大模型為基模型進(jìn)行二次訓(xùn)練與蒸餾出的智能駕駛模型，解決模型臃MoE（Mixtuefxpeks）多專家架構(gòu)，進(jìn)一步提升車端推理模型的運行效率，降低對車端算力及成本的要求。四是車端推理模型要有預(yù)見未來的能力，除了輸出當(dāng)前的行車軌跡用于控制車輛外，還需對復(fù)雜場景的理解預(yù)測未來幾秒鐘的行車意圖，以提升駕駛員的心理安全感。未來，算法將逐步向I大模型的方向發(fā)展，借鑒ChatGPT、DeepSeek、Qen等自然語言處理模型的智能駕駛的整體智能化水平與人機(jī)交互體驗。但AI

云端訓(xùn) 在云端超算集群通過分布式架構(gòu)訓(xùn)練端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于真實事故數(shù)據(jù)構(gòu)建包含極端工況的超大規(guī)模場景

庫，測試模型泛化能力。最后，通過OTA技術(shù)將優(yōu)化2-4數(shù)據(jù)規(guī)模是突破統(tǒng)計顯著性閾值的核心前提。云成百億級虛擬場景，解決CornerCase沒有足夠數(shù)據(jù)量訓(xùn)練的模型在長尾場景下的誤判率將高精度數(shù)據(jù)質(zhì)量是提升標(biāo)注基準(zhǔn)的核心要素。原建立多級質(zhì)量控制體系，也就是找到老司機(jī)開得好的數(shù)據(jù)。以自動泊車功能研發(fā)為例，當(dāng)使用標(biāo)注誤差超10cm

采用精準(zhǔn)標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，誤差控制在5cm以內(nèi)，自多樣化的數(shù)據(jù)是打破場景分布偏差陷阱的關(guān)鍵。多樣化的場景數(shù)據(jù)需要盡可能覆蓋各類地理環(huán)境、氣實際道路上駕駛時遇到的CrnerCase行集成測試，以完成對ConerCase場景的優(yōu)化。但ConerCase的場景出現(xiàn)的次數(shù)與頻率比間效率上較低。而作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的有效補(bǔ)充，虛擬仿通過圖像渲染引擎及擴(kuò)散生成模型（如DiffusionTransformer）等技術(shù)，結(jié)合仿真規(guī)則模對長尾的CornerCase處理能力仍需完善。通過云端CornerCase，比如CornerCaseAIAIAI。

解釋，有一定的安全風(fēng)險。例如WaymoEMMA模型陣運算和數(shù)據(jù)處理。例如圖形處理器GPU具有數(shù)千個AI芯片可以分為三種類型。CPU。作為“總指揮統(tǒng)的穩(wěn)定運行。在車輛啟動階段，CPU器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)和其他芯片的初始化工作；在行駛過程CPU駕駛模式切換等邏輯任務(wù)。GPU。憑借并行計算能力，GPU“主力軍”。GPU

GB的數(shù)據(jù)，GPU可快速處理這些數(shù)據(jù)，生成高精度的環(huán)境模型。三是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器NPU。NPU是專為神云端算力是智能駕駛算法模型長期演進(jìn)與迭代以及未來實現(xiàn)自動駕駛的重要保障，尤其是面對AI202470~80EFOPS，在行業(yè)內(nèi)存在一定優(yōu)勢。當(dāng)前汽車行業(yè)云端算力標(biāo)注存在概念模糊等誤導(dǎo)性表述問題，因前綴單位差異（//E/Z）導(dǎo)致終端用戶EFOPS作為基礎(chǔ)單位，這既符合特斯拉DojoAI也能適配未來算力需求。通過統(tǒng)一采用EFOPS 動行業(yè)從“算力數(shù)值比拼”轉(zhuǎn)向“效率效能競爭”2-61012FLOPS（萬億1015FLOPS（千萬1018FLOPS（百億1021FLOPS（十萬大規(guī)模AI避免被宣傳口徑中的“峰值算力”誤導(dǎo)，而忽視真實的技可分為企業(yè)自建的專有算力大算力不代表算力率甚至可較通用云平臺提升近一倍。三是持續(xù)供給能力

車端功能更新速度取決于技術(shù)支撐體系與管理體系的（包括訓(xùn)練效率與連續(xù)性其次還依賴于數(shù)據(jù)流水端更新能力是技術(shù)架構(gòu)彈性與管理體系敏捷性的乘積，而非單一算力指標(biāo)的線性映射。化與復(fù)雜化特征，各場景下的具象化功能模塊相互耦

3-1主動安

碰撞預(yù)警FCW（oradCollisionarningCW，撞危險時發(fā)出警告信息的功能。后方碰撞預(yù)警（earCollisionarning，CW），是指實時監(jiān)測車輛后方環(huán)境，并在可能受到后方碰撞危險時發(fā)出警告信息功AEB

CW“預(yù)判斷、早警示”，在為AEB換取最大安全”的工程選擇。通過法律約束、結(jié)構(gòu)優(yōu)化與算法迭代，主動安全技術(shù)正在從“被動防御”向“主動干預(yù)”轉(zhuǎn)型，而“讓速不讓道”原則將始終是這一演進(jìn)過CW/自動緊急制動系統(tǒng)自動緊急制動系統(tǒng)（AdvancedAutomaticEmergencyBraking，AEB）

FCW僅通過聲音、視覺等方式預(yù)警潛在碰撞風(fēng)險，而AEB在預(yù)警基礎(chǔ)上會主動介入制動系統(tǒng)，自動施加剎車以避免或減輕碰撞；在干預(yù)階段上，F(xiàn)CW在碰撞風(fēng)險初期觸發(fā)，留給駕駛員反應(yīng)時間；AEBAEB

AEB120km/h0.13.3緊急轉(zhuǎn)向輔助ESA秉持精準(zhǔn)介入，人機(jī)協(xié)同的設(shè)計理念，在保障行

輔助的閉環(huán)流程。出色的ESA功能應(yīng)具備卓越的環(huán)境自動緊急轉(zhuǎn)向（AutomaticEmergencySteering，AES），是指可以實時監(jiān)測車輛前方、側(cè)方及側(cè)后方行駛環(huán)境，當(dāng)系統(tǒng)判斷僅依靠制動系統(tǒng)無法避免碰撞時，自動控制車輛轉(zhuǎn)向，以避免碰撞或減輕碰撞后果的功能。在全國交通事故中追尾事故比例約為20%～30%，AEB功能可有效減少追尾事故的發(fā)生，AESAEB

AEBAEBAES。讓后帶來的二重風(fēng)險。當(dāng)遇到前方存在碰撞風(fēng)險的場景時，AEB會輔助車輛能剎停盡量剎停，在剎不停的情AESB柱等結(jié)構(gòu)，防碰撞強(qiáng)度低于縱向，除非無法剎停且側(cè)方具備安全緊急變道條件時AES才會進(jìn)行介入避免碰撞發(fā)生。優(yōu)秀的AES應(yīng)具備毫秒級響應(yīng)速度確

ESP變道碰撞預(yù)警變道碰撞預(yù)警（LaneChangeWarning，LCW），是碰撞隱患時，LCWLCW遵循精準(zhǔn)預(yù)判，人機(jī)協(xié)同的設(shè)計原則，在尊重駕

CW又能避免在正常跟車或相鄰車道車輛保持安全距離時產(chǎn)生誤報情況的發(fā)生。車道保持輔助統(tǒng)（aneeepingAssistaneSsem，LKAS/LKA），是指車輛可能發(fā)生非預(yù)期的員分心或操作失誤開始偏離車道時，系統(tǒng)會像“輕推方向盤”一樣自動修正方向，讓車保持在車道內(nèi)。LKALDW（車道偏離預(yù)警）的升級功能，整合了預(yù)警與主動控制。LKALDW是兩種常見的駕駛輔助功

LKALDW的基礎(chǔ)上，主動控制車輛方向，通過微干預(yù)－協(xié)同”LKALDW的僅預(yù)警，LKA功能應(yīng)具備車道偏離預(yù)警車道偏離預(yù)警（LaneDepakureWarning，LDW），

故。LDW功能是基于視覺識別的車道線監(jiān)測與基礎(chǔ)預(yù)LKA的前置決策模塊，LDW遵循“預(yù)防為主、最小介2

提示優(yōu)先”的技術(shù)導(dǎo)向，避免因盲目糾偏引發(fā)側(cè)方碰撞或駕駛誤LW前方交通穿行提t(yī)sc，是指在車輛低速前進(jìn)時，實時監(jiān)測車輛前部發(fā)出警告信息的功能。后方交通穿行提示系統(tǒng)rscA像車輛的“第三只眼，用傳感器探測前/或行人場景中，CTA

光觸覺），可降低倒車事故率。其中，GB/T44156—CTA光震協(xié)同的預(yù)警能力。車門開啟預(yù)警（DoorOpenWarning，DOW），是指在發(fā)出警告信息的功能。DOW

智能限速提示智能限速提示（InelligentSpeedLimitInormation，ISL），是指自動獲取車輛當(dāng)前條件下所應(yīng)遵守的限速信息并實時監(jiān)測車輛行駛速度，當(dāng)車輛行駛速度不符合或即將超出限速范圍的情況下適時發(fā)出提示信息的功能。

CTSR能限速提示（ISLI）是交通標(biāo)志識別（TSR）中的報警功能，TSR通過前視攝像頭等傳感器對道路限速標(biāo)志示給駕駛員，同時具備SI功能，在車速超過檢測到的限速信息時向駕駛員發(fā)送警告信息。

盲區(qū)監(jiān)測

側(cè)面盲區(qū)監(jiān)測測（SideBlindSptDeection，SBSD），是指實時監(jiān)測駕駛員視野的側(cè)方及側(cè)后方盲道或開門時發(fā)生剮蹭、碰撞事故。SBSD

SBSD功能與自動緊急轉(zhuǎn)向、車道保持等主動安全功能影響。優(yōu)秀的SBSD功能應(yīng)具備卓越的環(huán)境感知能力，轉(zhuǎn)向盲區(qū)監(jiān)測夠反應(yīng)時間，又避免頻繁干擾駕駛體驗。STBSD

301級及2車道居中控制 在組合駕駛輔助系統(tǒng)中，車道居中控制）與自適

LCC保持，而ACCLCCLCC無突兀感等能力。業(yè)界部分產(chǎn)品雖然也叫LCC，但已經(jīng)自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)

交通擁堵輔助 交通擁堵輔助（afficJamAssist，A），是指在車車道內(nèi)行駛，減輕駕駛員頻繁踩油門、剎車和轉(zhuǎn)向的負(fù)擔(dān)。

領(lǐng)航行車輔 部《車輛產(chǎn)品主要汽車參數(shù)》清單和中汽中心C-ICAPNGP，NOA，蔚NAD，NOH，華為稱其為NCA，雖然各廠商的叫法雖有不同，本質(zhì)上都是AI

“點對點用場景及設(shè)計運行域（ODD）下點到點的領(lǐng)航行車輔RCA（倒車輔助）、IPA（智能泊車輔助）、RPA（遙控泊車輔助）

倒車輔助倒車輔助倒車輔助（ReversingConditionAssist，RCA），

智能泊車輔助智能泊車輔助（IntelligentParkingAssistIPA，/IPA助系統(tǒng)的設(shè)計理念為以環(huán)境感知冗余化和控制執(zhí)行精

其設(shè)計初衷源于解決城市停車痛點，推動智能駕駛演/側(cè)方/斜列式車位，泊車完成后車身與車位邊線保持一定距離，光照不足/障礙物遮擋等極端場景也保證一遙控泊車輔助遙控泊車輔助遙控泊車輔助（RemoteParkingAssist，RPA），可以理解為通過手機(jī)APP

RPA功能設(shè)計需在安全邊界內(nèi)打造類人泊車體驗，借記憶泊車輔 該功能由小鵬首次發(fā)布，后續(xù)持續(xù)在記憶數(shù)量、路線存儲與分享、學(xué)習(xí)方式等方面對功能進(jìn)行迭代優(yōu)化；華為支持路線云端存儲并可通過賬號同步至其他車輛、

自主泊車輔 一、二線城市高峰時段綜合停車時長平均為30～60

可自主漫游尋找空閑車位的泊車輔助功能。2025年13級智能駕駛演進(jìn)路 2020年歐盟采納通過全球首個3級智能駕駛國際法規(guī)《自動車道保持系統(tǒng)（ALS）》（R157），2023年修訂后擴(kuò)展了車速上限，在高速公路上車速上限從60km/h130km/h，3級智能駕駛在歐盟地區(qū)的應(yīng)用。202112月，奔馳成為首家獲得UNR157

2019L320234入和上路通行試點工作的通知》，遴選具備量產(chǎn)條件的搭載自動駕駛功能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品，開展準(zhǔn)入試點；對取得準(zhǔn)入的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品，在限定區(qū)域內(nèi)開展上路通行試點。202402541

2025313智能駕駛逐步進(jìn)入商用階段。23但國內(nèi)尚未全面開放商業(yè)化應(yīng)用。交通擁堵領(lǐng)航可以理解為在交通擁堵的高速公路或城3

領(lǐng)航系統(tǒng)能夠?qū)煌〒矶轮械母鞣N復(fù)雜情況進(jìn)行分析2017A83高速公路領(lǐng)航可以理解為專注于高速及城市快速路場景的自動駕駛功能，相較交通擁堵領(lǐng)航增加了智能變時，可以提前發(fā)出介入請求，請求駕駛員接管，且無需引導(dǎo)車輛。通過多傳感器融合感知、定位與智能決

AI城區(qū)公路領(lǐng)航是針對城市復(fù)雜道路場景的3級自動駕支持的功能，3

4級智能駕駛演進(jìn)路 Robotaxi作為城市出行革命的核心載體，將重塑城市出行范式。2021SAEJ3016標(biāo)準(zhǔn)更新定義了遠(yuǎn)程協(xié)助、遠(yuǎn)程駕駛的功能和場景，Waymo和蘿卜RobotaxiRobotaxi不斷擴(kuò)大RobotaxiODD干線物流作為現(xiàn)代物流體系的核心環(huán)節(jié)，承擔(dān)著長距115530002.84.6燃油消耗（傳統(tǒng)重卡油耗占比0%），編隊運輸模式20%

5G肥駱崗中央公園部署的無人機(jī)送餐與自動駕駛接駁巴士，將服務(wù)響應(yīng)時間大大壓縮。產(chǎn)業(yè)發(fā)展節(jié)奏預(yù) 34第一階段：2025—2027，3?；?，42023年四部委聯(lián)合發(fā)布《智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通京市自動駕駛汽車條例》實施，明確3級智能駕駛車輛合法上路權(quán)。華為、小鵬等企業(yè)已推出3級高速智能駕駛解決方案（如華為乾崑智駕ADS4的Ultra版）10埃安等計劃2025—2026年在廣州、北京等城市開展Robotaxi20274第二階段：2026—2028年，3級智能駕駛城區(qū)滲透，4AI（如華為乾崑智駕ADS4城區(qū)方案）MoE架構(gòu)壓縮技術(shù)提升復(fù)雜路況處理能力，整體方案成本可控，推動功能下沉至中端車型；在法規(guī)上預(yù)計更多城市跟進(jìn)責(zé)任認(rèn)定細(xì)則，明確系統(tǒng)激活期間4級智能駕駛物流車、文遠(yuǎn)知行環(huán)衛(wèi)車等已在30多個城市部署，成本下降20%～30%，驗證垂直場景經(jīng)濟(jì)性。滴滴與廣汽埃安前裝量產(chǎn)4級智能駕駛Robotaxi車型計劃2026運營，若單車成本與傳統(tǒng)出租車持平（當(dāng)前差距約

第三階段：2028-2030年后，4級智能駕駛城市主480點運營（如北京Robotaxi）積累公眾信任，保險制度區(qū)”“封閉→開放”“B端→C端”的路徑，政策試點與產(chǎn)業(yè)鏈降本為核心驅(qū)動力。2025—203034

曾表示，“安全是智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的生命線，也是消費者最為關(guān)心的問題”。行業(yè)亟需構(gòu)建科學(xué)的安全評估自動駕駛安全系統(tǒng)要

一體化架構(gòu)。一方面，通過SOTIF消除感知－決策鏈第四章自動駕駛安全體系ODD合

正實現(xiàn)“設(shè)計即安全、運行保安全”的目標(biāo)。本節(jié)將對汽車自動駕駛安全系統(tǒng)的系統(tǒng)安全及運行安全進(jìn)行詳細(xì)[1]4-14-1自動駕駛系統(tǒng)安全主要包括系統(tǒng)安全性、故障安全響/[1]，詳細(xì)如下：系統(tǒng)安全性（SystemSafety）：處于自動駕駛故障安全響應(yīng)（FailsafeResponse）：自動駕駛車輛應(yīng)能檢測系統(tǒng)故障或ODD條件不滿足的情況，人機(jī)交互界面/操作員信息（HumanMachineInterface，HMI/Operatorinformation）：在駕駛

（ObjectEventDetectionandResponse，OEDR）：自動駕駛車ODD運行設(shè)計域（OperationalDesignDomain，ODD）：就車輛安全性評估而言，制造商應(yīng)書面說明車輛支持的ODODD內(nèi)的功能表現(xiàn)，ODD系統(tǒng)安全驗證（ValidationforSystemSafety）：制造商應(yīng)基于系統(tǒng)工程方法，通過可靠的設(shè)計與驗證流程證明其自動駕駛系統(tǒng)不存在不合理的安全風(fēng)險，且需要符合道路交通法規(guī)。設(shè)計與驗證方OEDR評估與集成系統(tǒng)的整車設(shè)計評估等，應(yīng)能驗證自網(wǎng)絡(luò)安全（ybesecurity）：應(yīng)依據(jù)車輛物理系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全實踐，對自動駕駛車輛實施諸如網(wǎng)絡(luò)攻擊DS）開發(fā)全過程，包括所有的實并確保在健全的文檔版本控制環(huán)境下實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可追溯性。

軟件更新（SoftwareUpdates）：車輛制造商應(yīng)（Eventdatarecorder，EDR；DataStorageSystemforAutomatedDrivingvehicles，DSSAD）：自動駕[1]，詳細(xì)如下：遠(yuǎn)程操作（RemoteOperation）：自動駕駛系統(tǒng)在用車輛安全（SaetyfIn-Useehicles）：確保已投入市場的自動駕駛車輛在全生命周期內(nèi)持續(xù)符合安全要求的系統(tǒng)性措施，主要包含三方面：一是ODDODD

用戶教育與培訓(xùn)（ConsumerEducation）：車自動駕駛系統(tǒng)安 系統(tǒng)安全是指在自動駕駛汽車系統(tǒng)生命周期內(nèi)應(yīng)用安合性體系。系統(tǒng)安全的研究重點是如何通過合理的保障技術(shù)改善功能安全、預(yù)期功能安全和信息安全，即

問題、功能不足導(dǎo)致的預(yù)期功能安全（SafetyOfThe第四章自動駕駛安全體系4-2ISO26262[2][3]。這一定義以風(fēng)險防控為導(dǎo)向，構(gòu)建了

相關(guān)項由“系統(tǒng)”構(gòu)成，而功能安全對系統(tǒng)的定義進(jìn)行了程序（ESP）為例，主要包括傳感器（通過陀螺儀、加速度計采集車輛姿態(tài)數(shù)據(jù)（基于預(yù)設(shè)算法分（通過液壓系統(tǒng)對特定車輪施加制動力糾正行駛軌跡（如制動系統(tǒng)故障即使傳感器與控制器功能正常，系統(tǒng)也無法實現(xiàn)預(yù)期功能，更無法對外界環(huán)境產(chǎn)障（因組件老化或接觸不良，如ECU焊點虛接導(dǎo)致偶“失效”是因故障導(dǎo)致的功能執(zhí)行能力終止，主要分為兩通過流程改進(jìn)（如代碼評審、設(shè)計驗證）消除。后者

露率場景ISO26262（傷害的嚴(yán)重程度、整性等級（ASIL）[4]ISO26262，功能安全系統(tǒng)階段開發(fā)內(nèi)容分為技術(shù)（erification）和系統(tǒng)集成測試及安全確認(rèn)（aidatio）兩部分，分別隸屬于系統(tǒng)開發(fā)“V”模型的左側(cè)和右側(cè)，二者中間穿銜接，而只有完成具體的硬件和軟件開發(fā)，才能進(jìn)行系統(tǒng)層面的集成測試和安全確認(rèn)。以軟件功能安全開發(fā)為例，SO262626部分規(guī)定的軟件功能安全開發(fā)“V”模型左側(cè)涵蓋需求開發(fā)、架構(gòu)設(shè)計及詳細(xì)實現(xiàn)，2005ASPICEASPICE預(yù)期功能安全（STI）是伴隨自動駕駛技術(shù)迭代應(yīng)運全評估與管理，在設(shè)計階段精準(zhǔn)識別潛在功能缺陷同下安全可靠運行。STIF風(fēng)險，此類風(fēng)險通常由可控性與嚴(yán)重程度共同界定。

在具體運行場景中，車輛承擔(dān)的動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)（DT）3級自動駕駛為例，當(dāng)車輛故障為輕微失效時，此DTallack（駕駛員）發(fā)出介入請求，若10s內(nèi)未接管，則執(zhí)行最小風(fēng)險操作（MRM）進(jìn)入最小風(fēng)險狀態(tài)（MC）；而當(dāng)車輛故障為嚴(yán)重失效時，可直接執(zhí)行MRM進(jìn)入MC（ODD）則為車輛劃定了安全運行邊界，從道路類型、氣象條件到系統(tǒng)參數(shù)等多個維度明確規(guī)定了車輛可安全執(zhí)行DT第四章自動駕駛安全體系23多樣性呈指數(shù)級增長，SOTIF

4-3SOTIF4-3SOTIF的危害事件模型可通過可視化車制動延遲造成碰撞事故?；诖耍鐖D4-4所示，

4-4時速安全：在動態(tài)變化的交通場景中，不同速度對應(yīng)差異化的風(fēng)險特征，通過建立速度域與安全邊界的動態(tài)映射，自動駕駛系統(tǒng)能夠?qū)崟r匹配環(huán)境感知、決策響應(yīng)與機(jī)械控制的協(xié)同節(jié)奏，有效預(yù)防因速度適配偏差引發(fā)的碰撞、失控等安全隱患。低速場景行業(yè)生效范圍一般≤5～20k/h，優(yōu)秀企業(yè)可做到生效范圍

2～10km/h，一般包括城市道路低速行駛場景、停高速公路上保持設(shè)定的較高速度（100～120km/般100km/h，優(yōu)秀企業(yè)可做到生效范圍120km/h；側(cè)向防碰撞的速度生效范圍行業(yè)一般≥80km/h決策算法的適應(yīng)性和控制執(zhí)行的可靠性提出了嚴(yán)苛挑AEB系統(tǒng)可靠性邊界；駕駛員失能靠邊停車與輔助控制功Cu-inHUD危險顯示構(gòu)成的預(yù)警體系，

每個場景都考驗感知－決策－執(zhí)行閉環(huán)的無縫銜接。躍遷。在實踐層面，SOTIF遵循ISO/DIS21448技術(shù)實現(xiàn)層面，SOTIF[5][6]。比如：第四章自動駕駛安全體系車輛緊急避險協(xié)同策略：AEB應(yīng)優(yōu)先于AES啟動，AEB通過主動減速實現(xiàn)風(fēng)險化解，而AES，AES系統(tǒng)需執(zhí)行更嚴(yán)苛的防誤觸標(biāo)準(zhǔn)，其誤觸發(fā)率應(yīng)從AEBAES，每次介入都意味著系統(tǒng)已突破AEB睛”，算法視為“大腦”，但若執(zhí)行機(jī)構(gòu)響應(yīng)滯后，只有據(jù)通道，構(gòu)建全域聯(lián)動的主動安全體系。

轉(zhuǎn)向冗余、電源冗余、通信冗余、熱管理冗余等，通運行設(shè)計域（ODD）STIF（（數(shù)）到車輛與駕乘人員狀態(tài)規(guī)范，DD用單階段式目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合雙目視覺與點云處STIF先級劃分與模型預(yù)測控制算法，動態(tài)生成合規(guī)行駛軌

4-5[7]4-5綜上，SOTIF

信息安全在自動駕駛領(lǐng)域承載著保障系統(tǒng)可信運行的（系統(tǒng)持（數(shù)據(jù)不被（數(shù)據(jù)不被（操作（身份可（[8]

意代碼注入等跨層級風(fēng)險。根據(jù)GB44495—202《汽調(diào)對遠(yuǎn)程控制、A升級等關(guān)鍵場景的威脅防護(hù)，要第四章自動駕駛安全體系CAN總線、車載以太網(wǎng)等連接電動機(jī)、傳感器等設(shè)備。CANOBD接口偽造指令。管系統(tǒng)（車外通信）：實現(xiàn)車與車（V2V）、車與人（V2R）的無線通信。專用短程通信（DSC）用于近（如碰撞預(yù)警窩車聯(lián)網(wǎng)（V2X）5G中繼攻擊的挑戰(zhàn)；無線局域網(wǎng)（WAN）則可能被黑客Wi-Fi云系統(tǒng)（云端平臺）：通過T-Box連接車輛與云端，可實現(xiàn)遠(yuǎn)程控制、OTA必要路徑，更是重塑智能交通生態(tài)信任基石的戰(zhàn)略選GB44495—2024的安全基因植入自動駕等新型風(fēng)險，又能為未來一體化協(xié)同提供可信數(shù)據(jù)底常見的保障技術(shù)如下：

“電子警察”，分為監(jiān)控主機(jī)日志的“主機(jī)型”和分析網(wǎng)絡(luò)流量的“網(wǎng)絡(luò)型”，AI測系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自適應(yīng)標(biāo)記異常行為是當(dāng)向傳播法（BackPoagation，BP）進(jìn)行訓(xùn)練，其中輸入層接收事件二進(jìn)制信號，輸出層指示可能的入侵，加密與認(rèn)證技術(shù)是保障車載信息傳輸與訪問安全的重要手段，具體如下：（如AES，速度快適合視頻傳輸）和非對稱加密（RSA，適合密鑰交換）。例如，車載攝像頭拍攝的畫面通過AESRSA“一次一密”[9]。身份認(rèn)證：指用于確認(rèn)操作者及信息訪問者身份的過“用戶名+升級為多因（每次登錄密碼不同（指USBe（硬件+可實現(xiàn)信息安全性的大幅提升?！鞍矙z門例如，禁止外部設(shè)備隨意訪問車載診斷接口（OBD）IP

內(nèi)網(wǎng)模擬一個虛假的空調(diào)控制節(jié)點，當(dāng)黑客嘗試入侵[10]。進(jìn)入“l(fā)imp-home模式”（低速安全行駛到維修點）。自動駕駛運行安 自動駕駛運行安全管理體系涵蓋運行風(fēng)險管控與運行職能聚焦自動駕駛系統(tǒng)在環(huán)境交互及交通參與者交互ODD建立環(huán)境參數(shù)實時監(jiān)測機(jī)制。在與交通參與者交互層

自動駕駛ODD邊界動態(tài)識 ODD條件集合。根據(jù)國際標(biāo)準(zhǔn)與行業(yè)實踐，OD（能見度等（（（非機(jī)動車的密度與行為模式）等。ODD于為自動駕駛系統(tǒng)劃定“安全運行邊界”。一方面，它是DDODD（如人工接管、系

統(tǒng)降級等），在傳統(tǒng)自動駕駛開發(fā)中，ODDODDOD（然而邊緣案例往往是事故高發(fā)場景；環(huán)境參數(shù)的連續(xù)變化特ODD第四章自動駕駛安全體系ODD安全范圍內(nèi)，ODD邊界動態(tài)識別是針對與環(huán)境交互過程中者行為、氣象參數(shù)等數(shù)據(jù)；通過V2X獲取路側(cè)單元發(fā)

ODD“靜態(tài)閾值“概率分布模型如，針對“雨霧天氣下的能見度邊界”，可建立傳感器檢測概率與能見度映射關(guān)系，當(dāng)檢測概率低于安全閾值（低風(fēng)險（中風(fēng)險（如激光雷達(dá)提高掃描頻率（高風(fēng)險ODD（如突發(fā)大面積積水），通過路徑規(guī)劃算法實ODD自動駕駛道路交通法規(guī)符合

蓋不足20%的內(nèi)容，且多為定性測試，對安全駕駛操雜情況下像人類駕駛員一樣準(zhǔn)確遵循自然語言編寫的

自動駕駛道路交通法規(guī)符合性技術(shù)是自動駕駛技術(shù)實別場景變化及安全人員干預(yù)等方面提出明確且嚴(yán)格的自動駕駛邊界狀態(tài)風(fēng)險管 在自動駕駛技術(shù)不斷邁向商業(yè)化與規(guī)?；瘧?yīng)用的進(jìn)程部署安全模型規(guī)避事故風(fēng)險是邊界狀態(tài)風(fēng)險管控技術(shù)“安全衛(wèi)士

確保實施適當(dāng)主動安全控制是邊界狀態(tài)風(fēng)險管控技術(shù)“防御武器應(yīng)對措施。MRM的制定需充分考慮技術(shù)可行性、法律第四章自動駕駛安全體系MRM合理性與合規(guī)性，需通過大量仿真測試與

自動駕駛安全評估體 自動駕駛系統(tǒng)的安全評估已從單一功能測試轉(zhuǎn)向全生命周期流程化驗證，本體系以O(shè)DD”和“人機(jī)交互安全性”為雙核心，構(gòu)建貫穿功能啟動、運行、退出的閉環(huán)評估框架，如圖4-5所示。其核心思想源于ISO3450X（STIF的場景分層要求，將自動駕駛功能的安全邊界劃分為ODD-ODD-ODD-OD”三階段，每能做“全身體檢”，不僅要看它開在路上是否靠譜，還要管“啟動前”和“退出時”的安全。不同于傳統(tǒng)僅關(guān)注運行

駕駛員的交互是否安全[11][12]。本套流程體系可實現(xiàn)對L3L24-6ODD識別：先看環(huán)境是否在能力范圍內(nèi)

ODDODD內(nèi)正常激活：該開的時候要開好鈕后2秒內(nèi)完成自檢的同時，同時需要確認(rèn)駕駛員狀

第四章自動駕駛安全體系據(jù)的準(zhǔn)確性與可靠性，內(nèi)容包括但不限于：a)極端天畫質(zhì)，毫米波雷達(dá)需維持穿透性探測能力；b)復(fù)雜光HDR圖像算法減少光暈和對比度失衡，確保交通標(biāo)識、行人等目標(biāo)的識別準(zhǔn)確率；c)傳感器冗余設(shè)計：多模態(tài)傳感器（面對動態(tài)交通流與突發(fā)場景，系統(tǒng)需展現(xiàn)類人化決策邏輯，平衡安全性與通行效率，內(nèi)容包括但不限于：)突發(fā)目標(biāo)響應(yīng)：前車急剎、行人“鬼探頭”等場景中，系統(tǒng)需通過預(yù)碰撞安全系統(tǒng)（CAEB）實現(xiàn)毫秒級制ESAb)博弈：在擁堵路段加塞、環(huán)島合流等場景中，系統(tǒng)需/

遲或控制偏差引發(fā)風(fēng)險，包括但不限于：a)底盤協(xié)同控制：在濕滑路面緊急制動時，ESP（電子穩(wěn)定程序）需與AB（防抱死系統(tǒng)C（牽引力控制系統(tǒng)b)系統(tǒng)需根據(jù)車道曲率動態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)向比，配合CDC（連續(xù)可調(diào)阻尼懸架0.2米；c)/

3,34-74-7重+最低得分×（1－權(quán)重）”計算子能力得分，既關(guān)

4-1。4-112345未來汽車安全評估的核心演進(jìn)方向在于超越傳統(tǒng)基于AI

AI智能駕駛政策標(biāo)準(zhǔn)環(huán) 經(jīng)過多年發(fā)展，智能駕駛汽車已從“技術(shù)創(chuàng)新”走向“產(chǎn)品驗證與準(zhǔn)入許可”，并逐步邁向“小規(guī)模商用”。國家試點小規(guī)模三階段。

頂層設(shè)計階段（2020年前核心目標(biāo)：以宏觀規(guī)劃為主，明確智能駕駛技術(shù)戰(zhàn)略定位。2020年工業(yè)和信息化部和公安部等11示范應(yīng)用階段（2021—2022年2021

試點小規(guī)模階段（2023342023限定區(qū)域開展公共道路試點，明確8項核心產(chǎn)品技術(shù)要求，如表5-1所示，包括動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)執(zhí)行、接管企追償。5-1產(chǎn)企業(yè)承擔(dān)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)一致性主體責(zé)任；二是試點只是針對公共領(lǐng)域的道路運輸經(jīng)營用第一批試點的名單涉及9

C端銷售的狀態(tài)。國家層面通過準(zhǔn)入試點和政策體系建設(shè)推動智能駕駛商業(yè)化落地，地方層面則通過立法探索為試點應(yīng)用積累了經(jīng)驗。當(dāng)前，3級及以上智能駕駛主要集中在TOB（Robotaxi）等。這些場景具有封閉性高、風(fēng)險可控3TOC圳、北京、武漢等地率先對3級以上個人乘用車自動202281車管理條例》是國內(nèi)首部關(guān)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理的法規(guī)，明確規(guī)定列入產(chǎn)業(yè)目錄的智能網(wǎng)聯(lián)汽車，經(jīng)過公3級及以上智能駕駛級別車輛上路。202531清晰的路徑。202541動駕駛汽車條例》中對3盡管典型城市為3級及以上智能駕駛汽車的上路提供

2022415汽車軟件在線升級備案的通知》，對獲得道路機(jī)動車輛生產(chǎn)準(zhǔn)入許可的汽車整車生產(chǎn)企業(yè)及其生產(chǎn)的具備AA應(yīng)進(jìn)行備案。2025225組合駕駛輔助系統(tǒng)和具備軟件在線升級（A）A這兩份通知既為智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品及軟件在線升級管334

5-25-23GB/T40429—2021GBT44373—2024《智能網(wǎng)聯(lián)汽車術(shù)語和定義》GB/T45312—2025GB/T44721—2024GB/T41798—2022GB/T44719—2024GB/T34590GB/T43267—2023GB/T44464—2024GB44495—2024GB44497—2024GB44496—20242024點工作方案》等。標(biāo)準(zhǔn)支撐層面，制定GB/T40429—20254

行的《北京市自動駕駛汽車條例》明確3級及以上自產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈

5-15-2AIAI蓋云端訓(xùn)練芯片和車端推理芯片兩大場景。其中云端GPU（A100/H100）、TPU（TPUv4）NPU（910）。車端推理芯片側(cè)重Mobilee、特斯拉、華為、地平線、黑芝麻等。

控制單元汽車控制單元是車規(guī)級芯片中的一種，它是把CPU的主A/D鐘、I/O車載T-BOX是車聯(lián)網(wǎng)核心組件，通過集成GPS、4G/5GCANOTATSP傳輸至T-BOXCANDMSAI通過攝像頭、紅外傳感器等硬件實時監(jiān)測駕駛員的疲DMSaeID平線搭載征程芯片可實現(xiàn)低延遲DMSMS眼球追蹤、手勢識別以及情緒感應(yīng)等方面的功能。規(guī)模量產(chǎn)為核心優(yōu)勢，通過自研芯片和高度集成化技192的核心矛盾，其與算法的深度融合才是未來發(fā)展的關(guān)鍵，正逐步成為智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的“安全帶”。

800像素高清攝像頭滲透率的提升，車載攝像頭將向多光譜感知、事件驅(qū)動成像等方向演進(jìn)，市場格局或?qū)⒃?025現(xiàn)結(jié)構(gòu)性調(diào)整。出現(xiàn)變化，4D毫米波雷達(dá)技術(shù)突破成為國產(chǎn)替代的核心4D4D端SLAM聚類、人工修正后形成結(jié)構(gòu)化矢量圖層，并20132001

2014平臺框架。國內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)中，Momenta用于問界、智界等車型；卓馭科技的車端軟件以視覺EB、LKAAS功能，針對中國復(fù)雜道路環(huán)境專項訓(xùn)練模型，場景適應(yīng)能力更強(qiáng)；東軟睿馳的NeuSARUOSARNX/Apollo同優(yōu)化，提供智能駕駛?cè)珬７桨浮?/p>

AI當(dāng)前，智能駕駛解決方案市場呈現(xiàn)出多元化的競爭格局，國內(nèi)外供應(yīng)商憑借各自的技術(shù)優(yōu)勢和資源整合能力，共同推動行業(yè)快速發(fā)展，典型企業(yè)有華為、Momenta、Mobilee、地平線、英偉達(dá)等。華為通過強(qiáng)大自研能力。MomentaDRIVEGX

實踐，推動3級智能駕駛逐步規(guī)?；涞兀厮苤薬）2021年，特斯拉推出BEV（鳥瞰圖）TransformerBV（鳥瞰圖）感知框架雖解決了多攝像頭視角2.5尾場景理解等方面仍存在建模瓶頸。2023ADSBVGD神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)白名單目標(biāo)和異形障礙物識別，避免構(gòu)建BV更直接和高效地利用各傳感器數(shù)據(jù)實現(xiàn)更高級別的物理規(guī)則和場景理解；在205WEA算力方面實現(xiàn)爆發(fā)式增長，芯片的自主可控取得突破。2014Mobilee推出首款量產(chǎn)級AAS芯片e3，標(biāo)志著汽車智能化時代開啟；此后英偉達(dá)相繼推出DrieX2vierOrinXThorFSD和特斯拉HW1.0將攝像頭系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合，但受

CSSAD測距離、分辨率和可靠性。20202025m，是目前行業(yè)內(nèi)最小的車規(guī)級激光雷達(dá)之一。b）行定義和修改，就像手機(jī)App，進(jìn)而降低