P3:全球车企智能驾驶技术发展盘点

原创 汽车电子设计 2025-03-25 10:02

芝能科技出品


P3 发布的《P3 AD Market Insights》深入剖析了全球自动驾驶生态系统,我们围绕L2+级别的智能驾驶 在不同地区、不同应用场景下的发展态势做一个梳理。




01

ADAS 发展现状总览


ADAS 在全球范围内呈现出蓬勃发展的态势,从市场格局来看,不同地区的 ADAS 发展各具特色。


● 北美地区



◎ 北美 POV 市场中,特斯拉凭借其独特的技术路线和强大的品牌影响力,在 ADAS 领域一骑绝尘。


特斯拉通过持续的软件更新和数据积累,不断提升其 FSD(Full Self - Driving)系统的性能,仍处于 L2 + 级别,但它在功能上已经实现了诸多突破,如自动辅助导航驾驶、自动泊车等。


通过收集全球范围内车辆行驶产生的大量数据,特斯拉利用深度学习算法不断优化其视觉感知和决策规划能力,使得 FSD 系统在复杂路况下的表现日益出色。


◎ 福特和通用等传统汽车巨头也在积极布局 ADAS 领域。


福特在与 Argo AI 合作结束后,将重点转向开发差异化的 L2 + 和 L3 应用。通过建立 Latitude 等研发机构,福特加大在自动驾驶技术上的投入,致力于提升 POV 的智能驾驶体验。


通用则整合了 Ultra Cruise 和 Super Cruise 技术,并且在停止对 Cruise 机器人出租车业务的资金投入后,计划将相关技术融入到 POV 的 ADAS 系统中,以增强其在该领域的竞争力。



● 欧洲车企


欧洲汽车工业历史悠久,在 POV 的 ADAS 发展上,既注重技术的可靠性和安全性,又积极拥抱创新。


◎ 奔驰的 Drive Pilot 系统是全球首个获得 L3 级认证的 ADAS,欧洲车企在技术研发上的严谨态度,在特定条件下,如德国高速公路上,支持速度提升至 95km/h 的高度自动化驾驶。


通过高精度地图、激光雷达、摄像头等多传感器融合技术,实现对车辆周围环境的精确感知和决策控制,为用户提供了更加安全和舒适的驾驶体验。


宝马和大众等车企也在 ADAS 领域持续发力。


◎ 宝马通过与多个科技公司合作,不断优化其驾驶辅助系统。在 P3 的 ADAS 基准测试中,宝马的系统展现出了强大的性能。


◎ 大众则通过旗下的 CARIAD 软件公司,加强在自动驾驶软件方面的研发,与博世等供应商合作,共同推进 ADAS 技术的发展。


◎ 此外,欧洲的一些新兴科技公司,如 Wayve 等,凭借创新的 AI 技术,为欧洲 POV 的 ADAS 发展注入了新的活力。


Wayve 专注于基于摄像头的深度学习技术,不依赖高清地图和手工编码规则,致力于为汽车制造商提供更加灵活和智能的 ADAS 解决方案。



● 亚洲


中国ADAS 发展迅猛,成为全球自动驾驶领域的重要力量。


◎ 小鹏汽车的 XNGP 城市智能驾驶系统是中国车企在 ADAS 领域创新的典型代表。该系统致力于实现 100% 高清地图自由,通过端到端的大模型技术,提升对复杂城市路况的感知和决策能力。


小鹏计划在全国主要城市道路网络全面覆盖 XNGP 功能,展现出其在 L4 级自动驾驶领域的坚定决心和强大实力。


蔚来、比亚迪等车企也在 ADAS 领域取得了显著进展。


◎ 蔚来通过与科技公司合作,不断提升其 ADAS 的功能和性能,并在 2024 年宣布将依靠端到端大模型进行 ADAS 开发。


◎ 比亚迪与 Momenta 成立合资公司,共同研发自动驾驶技术,并推出 “God’s Eye” ADAS,计划将其集成到全车型阵容中,提升车辆的智能驾驶水平。


中国的科技公司如华为、地平线等在 POV 的 ADAS 供应链中发挥着重要作用。


◎ 华为的 ADS 智能驾驶解决方案在与赛力斯、长安等车企的合作中得到应用,其强大的感知和决策能力在实际驾驶中表现出色。


◎ 地平线的 Journey 芯片凭借其高性能和低功耗的优势,与众多车企展开合作,为中国 POV 的 ADAS 发展提供了有力的技术支持。



● ADAS 的核心组件包括传感器、芯片和软件算法。


◎ 传感器如摄像头、雷达、激光雷达等,是系统的 “眼睛”,负责收集车辆周围的环境信息。


摄像头能够捕捉丰富的视觉信息,用于识别道路、车辆和行人;雷达则可以精确测量距离和速度,在恶劣天气条件下发挥重要作用;激光雷达通过发射激光束,生成高精度的三维地图,为自动驾驶提供更可靠的数据支持。


◎ 芯片作为 ADAS 的 “大脑”,负责处理传感器收集的数据。


英伟达的芯片在 ADAS 领域广泛应用,其强大的计算能力能够支持复杂的算法运行,实现对大量数据的快速处理。Mobileye 的芯片则在基于视觉的 ADAS 系统中占据重要地位,其先进的图像处理技术能够高效识别目标物体。


◎ 软件算法是 ADAS 的灵魂,包括目标识别、路径规划和决策控制等算法。


特斯拉采用基于视觉的算法,通过对大量图像数据的学习和分析,实现对道路和交通状况的理解;而一些车企则采用多传感器融合的算法,将摄像头、雷达等传感器的数据进行综合处理,提高系统的准确性和可靠性。



02

市场竞争格局:

车企与供应商的角力



北美、欧洲和中国在 POV 的 ADAS 发展上存在显著差异。


● 从技术路线看


◎ 北美更倾向于通过大数据和深度学习实现 ADAS 的智能化,以特斯拉为代表的企业在视觉感知技术上不断深耕。


◎ 欧洲则注重多传感器融合与高精度地图技术的应用,追求系统的安全性和可靠性,如奔驰的 Drive Pilot 系统。


◎ 中国车企和科技公司则积极探索适合本土路况和需求的技术方案,结合端到端大模型、5G 通信等技术,提升 ADAS 的性能。


● 在市场竞争格局方面


◎ 北美市场呈现出特斯拉等新兴车企与传统巨头激烈竞争的态势。


◎ 欧洲市场中,传统车企凭借深厚的技术底蕴和品牌优势占据主导地位,但新兴科技公司也在不断挑战。


◎ 中国市场则是本土车企与科技公司紧密合作,共同推动 ADAS 技术的快速发展,同时国际巨头也积极参与竞争。


● 这三个地区在 POV 的 ADAS 发展上也存在共性。


◎ 都高度重视 ADAS 技术的研发和应用,将其视为提升汽车竞争力的关键因素。


◎ 都面临着法规制定和完善的挑战,需要在保障安全的前提下,为 ADAS 技术的发展创造有利的政策环境。


◎ 消费者对 ADAS 功能的需求和接受度也在不断提高,推动着企业不断创新和优化产品。


北美、欧洲和中国在 POV 领域的 ADAS 发展各具特色且成果显著。



小结



由于智能驾驶平权的速度在中国太快,这份报告在中国的部分是需要更新的。

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