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背景
2022年，新能源市场实现了翻倍增长。而根据国家统计局的数据，中国智能汽车行业的市场规模在近几年里以每年20%左右的速度不断扩大，到2020年预计会达到4500亿元。
同时，头部新能源车企也开始在这一年落地积累已久的电动化和智能化技术，全新旗舰车型、激光雷达、高阶智能驾驶、800V电子电气架构等，已经开始落地应用。
而在2023年，新能源市场在已经实现产品与技术向上的情况下，还将开始完善整个技术产业的周边布局。从去年依靠个别技术的单点式突破，争抢高端智能化的冲线时间，转变为寻求更加完善、更具有商业能力的方案，这也将在今年带动更多新技术走向主流。
作为汽车行业发展的确定性趋势，有机构预测，2025年全球自动驾驶汽车出货量预计达5000万台，中国L2级以上智能汽车销量将破1000万台，智能汽车渗透率将达50%。
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背景2023智能汽车10大技术趋势
纯固态补盲激光雷达落地应用
现阶段，车载激光雷达多种技术“百花齐放”，密集上车的半固态方案只被视为是“过渡方案”，至于终极方案上，固态激光雷达是“众望所归”，且业界正在探索“深度集成化芯片架构”这一条振奋人心的路，一如在感知层面已发展多年的摄像头、毫米波雷达等传感器最终都以纯芯片的方案前装上车，他们相信激光雷达也会遵循这个第一性原理，当然这也是更符合“车规+量产+成本+安全”的路径。
事实上，高阶智能驾驶是去年关注度最高的方向之一，主打智能化的车型已经依靠带有激光雷达的多传感器方案+高算力芯片，实现了部分高阶智能驾驶的使用场景。但是，绝大部分产品的高阶场景，仍停留在只需要对前向做重点感知的高速路，面对城市的复杂场景，还需要加强侧向的感知
不过，与前方要看清数百米的需求不同，侧向一般只需感知附近几条车道，至多几十米的距离就已足够。如果采用前向远距离雷达不仅会造成过多性能的浪费，还将带来高昂的成本，而纯固态补盲激光雷达，则可以在这方面起到更好的替代作用。
当前半固态激光雷达做的比较低的已经能控制在5000元以下，而纯固态激光雷达的成本只有其不到一半，还有公司宣传可以降低70%~80%的成本。尽管相比摄像头仍有一定距离，但纯固态激光雷达大幅降低应用门槛，对于入门车型的激光雷达上车、中高端车型的补盲需求，都可以起到推动作用。
目前，亮道智能、速腾聚创、禾赛科技等公司，已经相继推出了自家的纯固态补盲激光方案，并给出2023年量产的时间节点。而且，这几家公司在补盲激光雷达的产品发布会上，还公开了与车企的合作名单，首批前装量产车型也可能在年内落地。
城市辅助驾驶大规模交付
行业层面，2023年自动驾驶将全面进入3.0时代；高级别智能驾驶将成为中端车型标配；全新一代芯片、传感器进入市场，自动驾驶生态呈现更丰富多样性。技术层面，大模型在数据合成、知识提取等方面的能力将助力自动驾驶迭代速度实现量级提升；自动驾驶系统比拼将由功能竞争转变为通勤效率竞争；超算中心会成为自动驾驶企业的入门配置。
产品层面，城市导航辅助驾驶进入重感知阶段，大规模量产交付大幕拉开；智能驾驶的用户体验将从尝鲜转变为用户依赖；末端物流自动配送车整体成本降至10万元以内，将进一步改善生产关系。
2022年，华为、小鹏、毫末智行的城市智能驾驶开始落地。虽然只是在个别城市做单点推送，但是这一年将智能驾驶从封闭、场景相对简单的高速快速路，拿到无序化十分严重的开放城市道路，意义仍旧非凡。
相比高速智能驾驶，城市场景无论使用频率，还是在实际应用中能够起到的价值都明显更高，开发难度也更大。但这也意味着其开始朝向点到点的全场景智能驾驶迈进，变成高阶智能驾驶。
从这些企业公布的规划来看，2023年将是城市智能驾驶大规模落地的一年，以便在2024年做到全场景打通。小鹏下一代全场景智能辅助驾驶产品XNGP，计划今年一二月份在上海、深圳、⼴州落地，下半年⼤部分⽆图城市有接近城市NGP的能⼒。
毫末智行与小鹏的预期接近，2023年将聚焦在装机量、落地城市，以及大模型训练上，计划实现100万装机量、100座城市NOH落地城市。到2024年，毫末智行将落地「全场景」NOH，支持城市超100个。
但与小鹏、毫末智行轻地图路线相比，重地图的华为在城市智能驾驶的落地速度上稍慢。首款搭载华为方案的极狐狐阿尔法S全新HI版，虽然是首个在单一城市全量推送城区NCA的车型，但目前只额外在上海落地，下一步推送的城市也只有广州、北京、杭州、重庆。
除了现有的城市智能驾驶玩家加速落地以外，2023年还将迎来更多车企入场。比如，理想汽车计划在2023年从高速场景发展到城市场景，并持续在BEV算法、数据闭环、软件2.0等方面加大研发力度；集度ROBO-01也将在2023年交付，搭载基于百度ANP3.0开发的集度高阶智能驾驶系统。
4D毫米波雷达有望成为核心传感器
毫米波雷达目前是车用探测雷达中最为主要的探测器件，内部结构及工作原理如下：全集 成毫米波雷达芯片的基本架构包括发射机、接收机、雷达信号源等射频毫米波组件，中频 处理、A/D 转换等基带处理模拟组件，微控制器、数字信号处理等数字组件。其工作过程 主要为：雷达通过天线发射特定波形的电磁波，在有效辐射范围内被目标截获，目标反射 电磁波到很多方向上，其中一部分能量返回至天线处被雷达接收，并通过放大，信号处理 等过程最终计算出目标相对雷达的位置，移动速度，方位等信息。
毫米波雷达是早期辅助驾驶的核心传感器，但随着视觉能力的提升、新传感器的加入，其信噪比过低、误报率高等问题开始凸显。马斯克去年还曾公开炮轰此类问题，随后取消毫米波雷达，改用纯视觉方案。理想L9在视觉能力增强后，也取消了角毫米波雷达。
但4D毫米波雷达的出现，开始改变了传统毫米波雷达不受待见的情况。其在探测距离、水平角度及速度三个参数的能力以外，还增加了俯仰角的高度信息，感知精度也大幅提升。因此，4D毫米波雷达也被称之为4D成像雷达。
去年开始，众多供应商和车企涌入4D毫米波雷达赛道，也有上汽飞凡R7、长安深蓝SL03等搭载该硬件的车型落地。行易道CEO兼CTO赵捷曾判断：「4D毫米波雷达加速了4D成像系统的可能性。未来4D毫米波雷达和激光雷达实现同样的性能，在技术上是可能的。」
今年，又有更多巨头公司关注到4D毫米波雷达。CES 2023上，恩智浦、TI、Mobileye等芯片公司推出或更新了自己的4D毫米波雷达方案，Arbe、Zadar Labs、Smartmicro等毫米波雷达厂商也带来了自己的4D毫米波雷达产品。
中金公司预测，4D毫米波雷达全方位提升毫米波雷达性能，有望使毫米波雷达成为ADAS系统中的核心传感器之一。到2025年，中国车载4D成像雷达市场规模在悲观、中性、乐观情况下有望分别达到1.9、3.6、5.4亿美元，2022E-25E CAGR分别达到34%、64%、88%。
下一代感知算法 BEV
什么是BEV？
BEV相机：指仅视觉或以视觉为中心的算法，利用多个周围摄像机进行三维物体检测或分割； BEV LiDAR：指以点云为输入的检测或分割任务； BEV融合：指融合来自多个传感器输入，如相机、激光雷达、GNSS、里程计、HD-Map、can总线等。
在BEV（Bird‘s of Eye View）空间中，传统的BEV变换算法通常是在图像空间中进行特征提取，并产生分割结果，再利用逆透视变换（IPM）将其转化为BEV空间。
自动驾驶中的感知识别任务的目的是对物理世界的3D重建。随着自动驾驶汽车（SDV）装备传感器类型的多样性和数量不断增多，人们需要用统一的视角来展现出不同视角。而鸟瞰视图（BEV）可以有效展示出这一点。BEV本身并不是新热点，最常见的BEV感知是3D检测，根据输入数据模态的不同，可以划分为基于图像、基于LiDAR和基于多模态三种方式。另一种常见感知是BEV分割，可分为地图分割和车道线分割两种方式。
BEV感知算法能够很好的融合多传感器的特征，在一定程度上提高自动驾驶技术感知和预测的准确率。
BEV的发展历史在BEV空间中，传统的BEV变换算法通常是在图像空间中进行特征提取，并产生分割结果，再利用逆透视变换（IPM）将其转化为BEV空间。BEV感知相当于给自动驾驶开启了“上帝视角”，能够让车辆无遮挡的“看清”道路上的实况信息，在BEV视角下统一完成感知和预测任务。
在传统的image-view方案中，3D目标检测、障碍物实例分割、车道线分割、轨迹预测等各项感知任务互相分离，使得该方案下的自动驾驶算法需要串联多个子模块，极大增加了算法的开发、维护成本。而BEV感知能够让这些感知任务在一个算法框架上实现，大大减少人力需求。
感知模块是最为重要的自动驾驶模块之一，也是最为复杂的模块。一般的感知模块包含障碍物目标检测，车道线语义分割，可行驶区域分割等等。
当前的感知算法，可分为Image-view和BEV两种。但区别于image-view，BEV通过多摄像头或雷达，可将视觉信息转换至鸟瞰视角进行相关感知任务，能为自动驾驶感知提供更大的视野，并且能够并行地完成多项感知任务。
另外，BEV也给了多模态数据提供一个统一尺度的可能。将所有传感器的数据或特征统一到BEV视角下，再做目标检测、实例分割等任务，可使算法的实现更加简单，也能更直观地显示出BEV空间中的物体大小和方向。同时在BEV空间中，也更容易实现时序信息的融合、「脑补」出被遮挡的目标。
如今，BEV感知方案已被认为是开启智能驾驶感知新时代的一种方案。国内外研究机构，特斯拉、理想、蔚来等车企，以及地平线等芯片企业，都在推动BEV方案的落地。
超算中心：自动驾驶的提速神器
面对自动驾驶的长尾场景，除非利用很强的AI能力和超强算力，通过深度学习和分析海量数据，不断优化模型，否则几乎不可能逾越这座大山。而超算中心就是这一条路上的必需品。
特斯拉超算中心拥有近2万张GPU,对自动驾驶训练效率产生立竿见影的效果,最大限度地提升了自动驾驶系统的开发效率。
大陆集团的高算力集群，将开发周期从几周缩短至几个小时，使自动驾驶得以在中短期商业计划中落实;机器学习时间的缩短加快了新科技进入市场的速度。
以小鹏为例，在超算中心「扶摇」的帮助下，自动驾驶模型训练效率提升了602倍。与2400TOPS算力的服务器进行单机训练相比，80机并行训练可将训练时长由276天缩短至11小时。
毫末智行判断，随着自动驾驶企业向3.0时代迈进，「大模型+大数据」的数据驱动模式成为自动驾驶技术进化的关键，而驱动大模型和海量数据训练的超算中心，将成为自动驾驶企业的入门配置。
英伟达联合IDC（国际数据中心）发布的《现实+仿真，超大算力赋能自动驾驶》白皮书，也给出了相似的观点：自动驾驶系统训练需要超大算力，AI超算中心可提供算力支持。
而且在近几年，原本只有自动驾驶公司选择建设的超算中心，也开始受到特斯拉、小鹏、毫末智行等做商业化智能驾驶的公司关注。而在最近一次特斯拉AI DAY上，马斯克还透露将在2023年一季度，完成特斯拉超级计算机群组ExaPOD的部署。
高通8295批量上车
8295 芯片是高通第四代骁龙汽车数字座舱平台中的产品，该平台在2021年 1 月 27 日发布，分为三个层级对相应车型进行支持：面向入门级平台的性能级（Performance）、面向中层级平台的旗舰级（Premiere）、面向超级计算平台的至尊级（Paramount）。
它是5nm制程的车规级芯片，NPU算力达到了30TOPS。和当下火热的iphone 13 Pro max搭载的A15芯片对比，其算力为A15的两倍左右。另外还支持多传感器融合、支持WiFi6等各种功能。
由于在智能座舱能力上的表现突出，高通8155芯片也在近几年成为明星产品。但在2023年，高通下一代座舱芯片8295，将与集度ROBO-01一同完成量产落地。
相比8155芯片，8295的GPU算力提升3.1倍、CPU算力提升2.2倍、NPU AI算力提升8倍达到30 TOPS，像素支持、3D渲染、AI学习等方面的能力都有显著提升。
另外，8295芯片的视频接口也将达到9个。这也意味着，去年推出的理想L9/L8/L7等车型，可以不再因8155的视频输出限制，被迫采用双片方案。而原本控制车内屏幕数量和分辨率的8155车型，未来也可通过8295获得更大的自由设计空间。
快充（高倍率）电池批量落地
电池技术的应用取决于下游终端产品。快充（高倍率）电池的量产也是决定于电动车的需求。目前，在超快充领域的车企及车型有：
小鹏G9
小鹏G9搭载800V高压SiC平台，支持高电压、大电流的充电方案，配合小鹏S4超充桩，最高可实现480kW/670A的充电能力，搭载快充电池包的4C车型在最佳工况下充电5分钟最多可增加200km续航，电量从10%充至80%最快仅需15分钟。目前小鹏S4超充桩建设刚刚起步，截至2022年11月，小鹏S4超快充站仅有9座，还未真正普及。
特斯拉Model S
特斯拉一直引领着新能源行业发展，“超充”概念的开创者也正是特斯拉。特斯拉目前已发布V3超级充电站，其充电功率可达250kW，在理想状态下超充15分钟最多可补充347km续航里程。截至2022年年底，特斯拉国内超级充电桩已达1万个，早已成为特斯拉车主出门在外的首选充电方式。
保时捷Taycan
传统车企在新能源领域同样有所突破，保时捷Taycan除了性能出众，其800V架构可支持高达200kW的充电功率，在理想条件下可在30分钟内从5%电量充至80%，而未来还将提升至350kW。
蔚来ET7
目前，蔚来ET7超充功率可达180kW，在最优状态下从20%电量充至80%仅需半小时，此后的超快充技术将达到500kW，换电还是超快充可能是以后蔚来车主们幸福的烦恼。
电动车的普及不光需要电池技术的进步，充电技术同样重要。现在大部分车主可能还在单纯考虑续航里程一项指标，而未来能否支持超级快充将成为消费者们同样考虑的因素。
快充总是被人寄予厚望。从最开始的电芯支持4C，到pack支持4C快充，这一路也见证了中国锂电池行业的技术进步。
2022年，国内外车企掀起了一轮800V高压平台车型发布潮，随之而来的还有不少电池供应商推出4C快充电池。比如，宁德时代、欣旺达、蜂巢能源、中创新航、鹏辉能源、孚能科技等。
4C是表达锂电池放电能力的一种方式，前面的数字是放电能力的倍数（C）：1C是指电池需要1小时的时间充满，4C电池1/4小时就能充满。而且，为了保证充电安全，车辆还会预先对动力电池进行「锁电」，表显100%的容量实际只有90%左右。再考虑实际应用时不会做完整的充放电循环，配合专属超充桩的满功率充电，可能会做到接近加油的充电时间。
搭载欣旺达4C电池(SFC480)的小鹏G9，已经在2022年开始交付。4C版车型峰值功率可达430kW，配合小鹏S4超快充桩，可实现充电5分钟续航200km，从10%充至80%最快只需要15分钟。
比如，宁德时代麒麟电池也具备4C快充能力，可以10分钟内充到80%电量；蜂巢能源第二代4C快充电芯容量165Ah，能量密度大于260Wh/kg，预计在今年Q2量产。
根据电池供应商此前公布的规划表，2023年还将有更多4C电池落地。
车企自建大功率充储一体站
建设更大规模的补能体系，被视为抢占市场份额的关键动作之一。
蔚来创始人、董事长、CEO李斌为2023年定了一个更高的目标：全年要建成1000座换电站。较原计划400座换电站，目标直接翻倍。实际上，他在内部给蔚来能源高级副总裁沈斐定的目标，比千站还要更高一些。
去年8月，何小鹏宣布第1000座自营站落成上线，并表示2023年会“重点建设”。截至3月22日，小鹏汽车充电站已累计布局2200座，充电桩2.4万根。
想要达到4C电池的理论充电速度，离不开与其匹配的大功率充电桩。但在当前的电网容量下，即使是愿意支付高昂的电网增容费用，也几乎不可能支持全站专属超充桩的满功率运行。实际上，目前单桩功率只有几十kW的公共充电站，高峰时期的单桩功率都达不到平时一半。
目前主流快充桩支持的是60kW或者120kW，通常情况下，可在15分钟到1个小时内实现补能200公里，而自2019年保时捷推出全球首款支持800V直流快充系统的车型Taycan之后，超级快速充电技术就进入了大众的视野，相比主流的快充，800V高压快充方案，则可支持350kW以上的超级快充，从而将充电时间缩短数倍，国内的汽车OEM厂商，纷纷发布支持超级快充的800V高电压架构的车型。
因此，最近支持高倍率充电的车型，所建设的专属充电桩都配备了储能板块。比如，小鹏配套800V高压平台的充电站就采用了自研的储能技术，单个充电站储存的电量，最多可以支持30辆车同时满功率充电；蔚来500kW超充桩也将与换电站一同建设，以换电站内的电池包作为储能单元，平衡高峰时期的快充压力。
另外，充储一体站还可利用其储能能力，对电网实现削峰填谷的能力。电网发电具有即发即用、无法储存的特性，但利用充储一体站可以将波谷余电储存起来，到高峰时期反向送回电网，以帮助电力平衡。
随着车企在高倍率电池路线竞争的深入，自建充电站也会变得愈发重要。当前大容量电池包车型，已经陆续超过100kWh，最高容量更是接近150kWh，使用公共充电桩的体验已有明显下降，自有超充网络也在逐渐成为未来品牌竞争的主要战场。
电子后视镜允许量产
2022年12月29日，汽车电子后视镜CMS新国标GB15084-2022《机动车辆间接视野装置性能和安装要求》正式发布。根据规定，新国标将在2023年7月1日正式实施。这也意味着装载电子后视镜的新车型将被允许上市销售，并且无需再配备传统光学后视镜。
《机动车辆间接视野装置性能和安装要求》新增“摄像机－监视器系统”“视镜和CMS双功能系统”等内容。相较于传统光学外后视镜，电子后视镜由外置摄像头+车内屏幕组成，具有体积小、可伸缩、风阻小、视场角大、受天气影响小、照明不足时也可通过计算提高亮度等诸多优点。
新国标亮点之一是汽车不仅可以安装电子外后视镜（Camera-Monitor System，简称CMS），还可以取代传统的光学后视镜。这意味着，自今年7月1日起，中国搭载CMS的汽车可以正式合法量产上路，传统光学后视镜即将成为历史，在有“规”可依的发展环境下，为国内电子后视镜的“上车”提供机遇。
此前，由于海外部分地区法规允许使用电子后视镜，雷克萨斯ES300h、奥迪e-tron、本田e、现代IONIQ 5/6、奔驰Actors重卡等产品，已经搭载了电子后视镜。
如今随着新国标的确立，也有小鹏G7、北汽魔方、广汽埃安、本田、华人运通等产品或车企，开始了相关技术的推进。
前不久，路特斯Eletre 还开启了「流媒体外后视镜」的选装，价格为1.6万元。选装内容包括两块车内的1280×720分辨率LCD屏，支持15档亮度调节，车外摄像头部分采用斥水材质，具备可加热融化积雪、盲区监测、开门预警、后方横穿辅助等功能。
轮边电机技术走向主流
今年年初比亚迪仰望品牌的发布会上，U8原地掉头、爆胎稳定系统等表现，使得车轮矢量控制技术再次受到关注。不同于燃油车必须通过发动机这一中央动力源驱动，新能源车型可以通过电动机的轻量化、小型化优势，将其布置在轮边或轮毂，至多可以给每个车轮都独立配备一台电机。比亚迪仰望U8发布易四方，“上山下水”无所不能 史上最贵！
这也意味着通过给每个电机不同的控制指令，可以让每个车轮都能有不同的转速和旋转方向。既能实现向仰望U8的原地掉头、车身稳定控制、差速控制等功能，又能通过给不同车轮进行精细扭矩分配，增强车辆的操控性，比如增加弯道外侧车轮扭矩提升过弯极限、增加后轮扭矩使其更易漂移等。
目前，特斯拉、Lucid、仰望、奔驰等品牌，已经开始小范围采用轮边电机技术。在未来阶段，这一技术也将会受到更多关注。
特斯拉获新专利可让通风座椅生产成本更低
特斯拉旗下全车系的前排座椅都具备加热功能，然而可让夏天开车、乘车时更凉爽的通风座椅功能，截至目前为止都还仅限于 Model S 和 Model X 车系才有。不过最新情报指出特斯拉近期获得了全新的通风座椅设计专利，外界推测特斯拉或许有机会借此把通风座椅功能下放到 Model 3、Model Y 车系。
海外报道指出，特斯拉针对名为增强型车辆座椅通风和构造技术(Enhanced vehicle seat ventilation and construction techniques) 的专利提出申请，并于正式获得此项专利。
专利申请内容显示这个增强型车辆座椅通风和构造技术的特点，在于采用易于制造的组件并改进了汽车座椅的设计，并采用更耐用的材质包覆座椅。重点是这项专利可让具备通风功能的座椅更容易制造，并进一步节省生产成本，也因此外界认为这代表除了 Model S、Model X 等高阶车型之外，后续 Model 3、Model Y 车系也有机会能享有通风座椅功能。
另外，近期有报道称特斯拉预计 2023 年第三季投产代号「Highland」 的Model 3 改款车型，且特斯拉加州工厂也会在几个月内进行大规模的生产线重组，准备开始生产 Model 3 改款车型。或许届时这个据称内部设计会更精简，同时也会强化部分车辆功能的改款车型，就有机会搭载通风座椅机能。
智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。
目前我国智能网联汽车关键技术研发处于全球并跑阶段，已经形成了较为完善的智能网联汽车技术链，包括自动驾驶系统集成，智能座舱、激光雷达、CV2X等关键技术自主研发均取得突破。
数据显示，2021年中国市场车联网新车渗透率53.3%，高于全球市场;具备L2级自动驾驶功能的新车在全球占比43%，处于领先位置。
作为汽车行业发展的确定性趋势，有机构预测，2025年全球自动驾驶汽车出货量预计达5000万台，中国L2级以上智能汽车销量将破1000万台，智能汽车渗透率将达50%。
随着5G时代的来临，智能汽车技术的不断创新，自动驾驶技术日益成熟，汽车共享等新的商业模式又为智能汽车带来了更广泛的应用前景。《中国制造2025》对于智能网联汽车提出了明确的发展目标，即到2020年，掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，初步建立智能联网汽车自主研发体系及生产配套体系。
到2025年，掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术，建立较完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群，基本完成汽车产业转型升级。和新能源汽车一样，自动驾驶技术及智能网联汽车如今已到达国家战略的高度。
智能汽车融汇新能源、新材料和互联网、大数据、人工智能等多种变革性技术，推动汽车从单纯交通工具向移动智能终端、储能单元和数字空间转变。随着数量众多的芯片、智能硬件以及5G技术的应用，大量的数据、算法应用在智能汽车中，智能程度的提高为智能汽车行业的市场发展提供了底层技术支撑。
不同于各种技术「元年」的2022，2023年没有那么多首发落地的产品，更像是一个兢兢业业、努力做好整个电动智能化产业布局的过渡之年。但是这一年的看点同样不少，2022年落地或是还未落地的新技术，大部分都将在2023年将实现贯通和商业化应用，将被市场验证其真正的能力，而竞争也将在这一年真正开始。只有更卷，没有最卷。
Source：网络信息整合
“上半场电动化、下半场智能化”已经成为汽车行业的共识，但随着推进过程中种种问题浮现，近两年智能汽车的热度明显退散。
近年来，借助于新能源车快速崛起，以“智能化”为主题的汽车革命带动汽车产业洗牌，尤其是政策端已经逐步从设定目标、制定规范方面，向引导落地实施、搭建基础设施等方面转移。
中国智能汽车发展方向主要是车路协同与单车智能相结合，华安证券预测，到2025年中国L2及以上智能汽车销量破千万辆，对应中国智能汽车渗透率达49.3%，中银国际预测，到2030年车路协同将成为一个万亿级别市场。
在3月31日到4月2日召开的中国电动汽车百人会论坛(2023)上，智能汽车发展方向成为了业内最为关注的焦点之一。
中国信息通信研究院首席专家续合元介绍说，截至去年11月份，中国具备L2级智能辅助驾驶功能的车辆的销售量已经超过了800万辆，渗透率达到33%左右。
住房和城乡建设部城市建设司副司长刘李峰在会上介绍，在城市数字化基础设施建设方面，中国16个试点城市已在2000多个重点路口布设了视觉雷达等感知设施和车程交互设施，布局了24万台5G基站；在自动驾驶车辆的应用场景测试上，目前16个试点城市已投放1700辆L4级自动驾驶车辆，累计测试里程达到2730万公里，累计服务380万人次。
然而随着产业的发展，现实问题逐渐显现出来，不少业内人士认为，智能汽车的发展已经进入了冷静期。
车路协同观念调整：市场化、低成本
目前，智能驾驶的技术路线一般分为单车智能和车路协同两种，中国所推广的正是车路协同模式，即“聪明的车、智慧的路”。
单车智能又分成两种，一种是以Waymo、Cruise、百度等Robotaxi公司主导的，直接研发L4及以上级别的自动驾驶；另外一种则是特斯拉、小鹏汽车等车企所代表的渐进式路线，从L2辅助驾驶逐渐过渡到高阶自动驾驶。
在向车路城协同发展的过程中，业内的观念其实正在发生着改变。此前针对自动驾驶，业界较多采用的是“云控”概念，即通过智能网联技术、由外部方案来控制汽车。
在中国电动汽车百人会副理事长、秘书长兼首席专家张永伟看来，随着车企的单车智能技术高速发展，这一观念已经有所变化，“在车、路、城的关系中，双智3.0提出不希望用车、路、城的外部方案去控车，也不建议过度用车、路、城的功能配置去替代单车智能。另外，也不鼓励在车的需求还没有充分释放时，超前进行智能化基础设施建设。”
而对于车路协同中的“路”应该如何建设，张永伟强调，低成本是基本原则。
国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家王笑京指出，车路协同需要可持续发展，车路协同的一个关键点是其能否被列为基本公共服务，但这个问题现在并无答案。
他举例说，保证道路的基本通信条件是基本服务，对道路设施的监管、养护、交通运行状态的监测也是基础服务，但资金都来自财政资金而不是市场化来源。
王笑京认为，车路协同、自动驾驶应该考虑以市场化为主，“现在我们各地政府都在掏钱搞示范区、搞建设，这个可持续发展在哪儿？后续资金谁来解决？维护谁来解决？”
对此，续合元也表示，“在推动一个未来产业发展的时候，经济一定是最重要的，如果没有一个可持续发展的路径，那么这个产业技术注定是要失败的。”
十年后也难进入自动驾驶L3阶段？
车路协同难普及的症结或许并非技术问题，而是一个经济问题。而把着眼点放到车辆本身来看，业内对于高阶自动驾驶的看法似乎也更为冷静。
目前，中国将驾驶自动化划分为0级（应急辅助）、1级（部分驾驶辅助）、2级（组合驾驶辅助）、3级（有条件自动驾驶）、4级（高度自动驾驶）、5级（完全自动驾驶）共6个等级。在技术、市场、法规、应用场景等诸多因素的影响下，目前在智能驾驶的应用方面，车企基本都集中在L2级辅助驾驶上。
半导体巨头英飞凌科技大中华区高级副总裁、汽车电子事业部负责人曹彦飞认为，智能驾驶的成熟和市场规模的增大还需要一定时间的铺垫，目前仍将停留在L2级辅助驾驶上。
同济大学教授、汽车学院副院长熊璐给出了两组数据，美国加州车辆管理局2015-2022年报告的自动驾驶测试事故达543起，“车子不多、事故不少”；北京、上海、广州各个自动驾驶企业的自动驾驶系统平均安全接管里程大约为百公里3.5次到10次，即每过十几公里或者几十公里就需要接管一次，“从这两个数据看，我们可以知道的是，自动驾驶落地道路还很漫长。”
汽车AI芯片提供商地平线的创始人、CEO余凯则对于智能驾驶的发展抱以更悲观的看法，他表示，“我觉得十年以后连（自动驾驶）L3都不会真正实现，记得我在2013年负责百度自动驾驶的时候接受记者采访，我觉得未来人跟车的关系可能就跟人与马的关系一样，你说马如果撞了小孩、撞了人，到底是马负责还是骑马的人负责？马是可以自动驾驶的，这个就是特斯拉的路线，就是当前量产车的路线。如果你让车厂承担这个责任，那这个创新没法搞，所有车厂都偃旗息鼓，都不敢投入研发。”
余凯谈道，L4级自动驾驶或RoboTaxi，无论是谷歌、Waymo还是Cruise，在商业化上都迟迟没有推进，最近甚至开始裁员，福特与大众投资的Argo AI去年也已倒闭。
他认为，行业正回归冷静、回归商业价值、回归商业本质和用户价值，“什么是用户价值，当前用户对驾驶的需求真的是无人驾驶吗？我们的调查数据显示，87%的用户真正要的是驾驶过程中那种轻松感、消除紧张和疲劳。”
企业开始着眼于“能让消费者感知”的技术
近年来，国内各大车企的智能汽车常常被业界诟病为“堆料”，新车型上往往堆加多颗价格昂贵的激光雷达、大算力芯片，消费者能够享受到的智能化有限，但往往却承担了大量的硬件成本。
对于目前智能汽车技术发展现状，与会数位专家也都提出，很少有消费者能够直观感受到智能汽车带来的便利性，智能化技术的“可用性”太低。
交通运输部科技司司长岑晏青就指出，要更加注重用户的获得感，前沿技术的发展中常常会遇到技术的供给方一厢情愿，但用户又不买账的“一头热”的情况。
王笑京也认为，智能汽车的发展，应该重点解决眼前的现实需求，“大家需要拿出至少70%的精力和创新思路来解决当前问题。”
从企业端来看，就连华为也难以顺利推进智能汽车业务。华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东在论坛上坦陈，“HI模式有三个主机厂与我们进行了合作，现在只剩一个了。”
HI模式是华为近几年在智能驾驶技术领域的重要产出，旨在通过华为全栈智能汽车解决方案，与车企深度合作打造智能网联电动汽车，该解决方案包括1个计算与通信架构和智能驾驶、智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云5大智能系统，以及激光雷达等全套的智能化部件。
日前，广汽集团总经理冯兴亚在回应广汽叫停与华为合作开发“HI模式”时谈到，每个品牌调性不同、对先进性的追求不同，广汽方面更多地要考虑在盈利领域的先进性，某些个性化的先进性可以暂时放弃。
长安旗下深蓝汽车CEO邓承浩的观点可以代表不少企业对于智能汽车的态度，“从技价比到性价比拼的不是高高在上的技术，拼的不是（自动驾驶）L4、L5，这个时候拼的是大家活下去的能力，而活下去的能力其实是性价比的能力。科技的伟大不是超级的技术，是那种能够普及的技术、能够让消费者、普通大众感知到的技术。”
除车企之外，其实专注于L4级自动驾驶的企业也已经开始“降级商业化”，小马智行、文远知行等自动驾驶企业长期徘徊于大规模商业化的门槛之外，去年，文远知行与博世达成合作，合作开发乘用车的L2到L3级智能驾驶大规模前装量产及市场化应用；今年年初，小马智行发布了乘用车智能驾驶业务产品线，进入L2辅助驾驶市场。
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