車載AI:智能駕駛新體驗演講者：-1車載AI的核心技術架構2車載AI的功能革新3車企技術路徑差異4未來發(fā)展趨勢5用戶選擇建議6車載AI的挑戰(zhàn)與對策7智能駕駛的實際應用場景8車載AI的未來展望PART1第1部分車載AI的核心技術架構車載AI的核心技術架構算力與算法：車載AI依賴高性能芯片(如5nm制程的蔚來"神璣"芯片)和云端協同計算，實現從數據采集到決策執(zhí)行的閉環(huán)傳感器技術：智能汽車通過攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器實現環(huán)境感知，形成多傳感器融合、純視覺或仿生雙目視覺三種主流技術路徑數字底盤技術：通過線控技術取代傳統機械連接，實現車輛操控的電子化，為L3級自動駕駛提供基礎支持PART2第2部分車載AI的功能革新車載AI的功能革新1支持多模態(tài)交互(語音、手勢)、連續(xù)對話及車身設施控制(空調、座椅調節(jié)等)，如吉利銀河M9的智能座艙系統智能座艙交互2輔助駕駛能力3安全性與舒適性優(yōu)化涵蓋自適應巡航、自動泊車、復雜路況避障等功能，華為問界M9和小鵬G7的輔助駕駛系統已實現從"執(zhí)行指令"到"理解意圖"的跨越數字底盤可預判顛簸并主動調整懸掛，提升駕駛平穩(wěn)性；AI算法在極端天氣下增強感知冗余，降低事故風險PART3第3部分車企技術路徑差異車企技術路徑差異全棧自研派如華為和小鵬，從芯片(昇騰AI芯片、圖靈芯片)到大模型(盤古模型、小鵬世界基座模型)實現全鏈路自主可控協同合作派如吉利通過自研星睿AI模型與外部企業(yè)聯合研發(fā)，加速技術落地；理想則在核心駕駛模型自研的同時，接入第三方模型優(yōu)化非核心功能PART4第4部分未來發(fā)展趨勢未來發(fā)展趨勢端云協同深化：5G技術推動本地快速響應與云端復雜計算的結合，進一步降低車端算力需求成本下探與普及：隨著技術成熟，高階智能駕駛功能將從高端車型向中低端市場滲透，類比智能手機的普及路徑標準化與法規(guī)完善：行業(yè)需統一傳感器配置、數據接口等標準，同時推動L3+級自動駕駛的法律法規(guī)落地PART5第5部分用戶選擇建議用戶選擇建議優(yōu)先選擇全棧自研車型(如小鵬G7、華為問界M9)，其算法迭代速度更快注重前沿技術考慮智能座艙交互能力強的車型(如理想L9、吉利銀河M9)，側重舒適性與多場景適配家庭出行需求可關注純視覺方案車型(如特斯拉)，但需接受極端環(huán)境下性能折衷成本敏感型PART6第6部分車載AI的挑戰(zhàn)與對策車載AI的挑戰(zhàn)與對策>6.1技術挑戰(zhàn)由于智能汽車大量依賴數據處理與決策，對用戶數據的收集和保護是必須關注的焦點。技術需實現足夠的安全保護，保障用戶的隱私權不同地域、氣候和道路條件下的駕駛環(huán)境差異大，車載AI需具備更強的多場景適應性，以應對復雜多變的實際路況對于智能駕駛系統，可靠性及穩(wěn)定性是決定其能否被廣泛接受的關鍵因素。系統需在各種情況下都能保持穩(wěn)定運行，減少故障率數據安全與隱私保護多場景適應性可靠性及穩(wěn)定性車載AI的挑戰(zhàn)與對策>6.2法規(guī)與倫理挑戰(zhàn)系列1系列2類別1類別2類別3543210法規(guī)滯后目前針對自動駕駛的法規(guī)尚不完善，如何制定合理的法規(guī)以適應自動駕駛技術的發(fā)展，是亟待解決的問題倫理問題在緊急情況下，自動駕駛系統如何做出決策？是否應優(yōu)先考慮乘客安全還是其他道路使用者？這需要社會共識和明確的倫理指導原則車載AI的挑戰(zhàn)與對策>6.3應對策略持續(xù)投入研發(fā)，提升車載AI的各項性能指標，包括感知、決策、執(zhí)行等環(huán)節(jié)的準確性和效率加強技術研發(fā)采用加密、匿名化等手段保護用戶數據，同時開發(fā)數據使用透明度技術，讓用戶了解并控制自己的數據使用情況數據保護與隱私保護技術政府、企業(yè)和社會各界應共同參與，制定合理的法規(guī)和倫理規(guī)范，引導自動駕駛技術的健康發(fā)展法規(guī)與倫理規(guī)范制定PART7第7部分智能駕駛的實際應用場景智能駕駛的實際應用場景7.1高速自動駕駛高速自動駕駛是目前智能駕駛的主要應用場景之一。車載AI系統可以在高速公路上實現車輛的自動駕駛，包括車輛控制和變道等操作，減少了駕駛員的負擔，提高了駕駛的便捷性和安全性智能駕駛的實際應用場景7.2停車場自動泊車在停車場等復雜環(huán)境中，車載AI系統可以實現自動泊車功能。通過傳感器和算法的配合，車輛可以自動尋找停車位并完成泊車操作，大大提高了停車的效率和便利性智能駕駛的實際應用場景7.3交通擁堵輔助在交通擁堵的情況下，車載AI系統可以輔助駕駛員進行駕駛，如自動跟車、保持安全距離等操作，減少了駕駛員在擁堵路段的疲勞和操作難度智能駕駛的實際應用場景7.4緊急情況下的決策當遇到緊急情況時，如車輛前方突然出現障礙物或者行人時，車載AI系統可以快速進行決策和反應，保障駕駛員和乘客的安全。這種緊急情況下的決策需要經過大量真實路況的測試和驗證，確保其準確性和可靠性PART8第8部分車載AI的未來展望車載AI的未來展望隨著技術的不斷進步和法規(guī)的逐步完善，未來車載AI有望實現完全自動駕駛的目標。這將使駕駛更加便捷、安全、高效8.1完全自動駕駛的實現車載AI的未來展望車聯網是未來智能交通的重要發(fā)展方向之一。通過車聯網技術，車輛之間可以相互通信、協同駕駛，提高道路交通的效率和安全性。未來車載AI將進一步推動車聯網技術的發(fā)展，實現更高級別的智能駕駛8.2車聯網的進一步發(fā)展車載AI的未來展望8.3智能化服務延伸到更多領域除了智能駕駛外，車載A