何为全民智驾？
全民智驾的本质是将自动驾驶技术由少数高端车型的专属功能，转变为面向广大消费者的普惠型智能驾驶能力，实现从单一场景辅助向多场景协同决策的技术升级，从而带动整个汽车产业生态的深度变革。全民智驾的发展可分为多个阶段，其核心在于实现从低阶智驾到高阶智驾的跃升。早期的低阶驾驶辅助系统只是简单的巡航控制或车道保持功能，而高阶智驾则要求系统具备复杂的环境感知能力、路径规划与多场景决策能力。这要在算法层面不断突破，如从传统的Rule-Based规则算法向端到端深度学习、神经网络等算法的迭代升级，还对硬件系统提出了更高的要求，如车载芯片算力、传感器配置（包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等）以及整车域控制器的集成度和稳定性都必须达到更高的标准。高阶智驾系统的实现，需要车企在整车架构设计、传感器布局、软硬件协同、数据闭环迭代等方面构建完整且高效的技术体系，这也正是“智驾平权”理念的重要体现，即通过技术平权和成本控制，实现高阶智驾功能在更广泛车型上的普及。
实际表现到底如何了？
目前市场上已经出现多种全民智驾的技术路线和解决方案，其中，比亚迪在高阶智驾领域推出的“天神之眼”系列产品可谓一大亮点。比亚迪通过全栈自研模式，利用自主研发的BAS 3.0+超人类驾驶辅助系统，实现整车感知、动力自由控制与底盘稳定控制的完美融合，从而为用户提供更安全、更舒适的操控体验。比亚迪推出了天神之眼A、B、C三种不同的产品系列，分别面向不同的车型和价格带，从低成本、纯视觉路线到集成激光雷达、三目摄像头的高端方案均有所覆盖。比亚迪利用三目视觉技术，不仅在传感器成本上获得了优势，同时通过严格的工艺和高精度标定技术，实现了堪比激光雷达的点云效果，极大地提升了车辆在高速NOA、城市记忆行车等复杂场景下的感知能力。可以说，比亚迪的技术路线既体现了先进的感知技术，也反映出整车系统与传感器、算法深度融合的趋势。
除了比亚迪，小鹏、华为、吉利等车企也在积极布局高阶智驾领域。小鹏汽车凭借全栈自研能力和强大的AI芯片技术，已经在城市NOA（导航辅助驾驶）功能上取得显著突破，其目标是在2025年下半年率先实现L3级别全场景自动驾驶。华为则通过鸿蒙智行系统，从ADS1.0迭代至ADS3.0，并推出经济型智驾ADS SE系统，将智能驾驶功能覆盖至问界、享界等多款车型。吉利则在近期的AI智能科技发布会上，推出了全新“千里浩瀚”智驾系统，推出了涵盖从H1至H9共五个层级的智驾技术解决方案，各大车企在技术投入、研发人才储备以及数据采集与模型迭代方面均不遗余力，这不仅推动了整个自动驾驶技术的进步，也为未来实现真正意义上的“全民智驾”奠定了坚实的基础。由此可见，车企在“战略决心、研发投入、营销力以及供应链管理闭环能力”四个方面形成了相互支撑的竞争格局，决定了未来市场格局的变化。
如何实现全民智驾？
全民智驾的发展离不开先进的车载芯片和传感器系统，芯片的算力将直接决定了智能驾驶系统对大数据处理、深度学习算法部署以及实时决策能力的支持水平。智驾芯片市场正经历由2024年的56亿元向2027年增至255亿元的高速增长，复合增长率高达66%。这一增长趋势背后是国产芯片厂商在市场份额上的显著提升，如华为昇腾610、地平线征程5等国产方案在前装标配领域已经占据了近18%的份额。
感知传感器作为智驾系统重要的一部分，承担着给车辆“眼睛”的角色。激光雷达作为城区NOA主流方案，正经历从传统机械式扫描向混合固态（MEMS）以及纯固态扫描技术的转型。各家厂商采用不同技术路线，如速腾聚创采用MEMS技术，其产品以成本优势迅速占领市场份额，而禾赛科技、图达通等则在不同扫描方式上寻求突破，通过提高点云密度和分辨率来实现更精准的环境建模。纯视觉方案虽然在硬件成本上具有优势，但因需要大量数据训练和复杂的算法迭代，识别长尾场景的能力和稳定性仍存在挑战。车载传感器技术的发展正朝着高精度、高可靠性、低成本和易集成化方向演进，这为智驾系统在多场景应用中提供了技术保障。
对于车载系统来说，除了芯片与传感器外，域控制器的作用也日益凸显。域控制器作为整车电子架构的核心，其集成了多种传感器数据、控制算法以及执行机构的统一管理平台，是实现全车智能化的重要节点。目前，国内外厂商在域控制器的研发和量产上纷纷布局，采用从主机厂直采、主机厂深度参与研发到委托代工等多种模式，以适应不同车企的定制需求。如比亚迪电子、德赛西威等企业便凭借其在整车智能化控制方面的技术积累，在市场上占据了一定优势。主机厂与零部件厂商之间也通过战略投资和合作模式的不断深化，形成了软硬件协同发展、数据闭环迭代的完整生态。通过这种协同，整个智能驾驶系统能够实现从感知、决策到执行的高效联动，从而保障车辆在各种复杂路况下的安全与稳定。
芯片厂、域控制器厂商和主机厂的合作模式
自动驾驶技术的发展经历了从早期基于规则的决策算法到现如今深度学习和大数据驱动的端到端决策系统的转变。高阶智驾系统要求能够在不同场景下自主识别、判断并应对突发状况，这不仅依赖于传感器数据的精准采集，还依赖于高效的算法处理和实时的模型迭代。以比亚迪为例，其BAS 3.0+超人类驾驶辅助系统通过大数据闭环，利用“影子模式”收集真实路况数据，实现了模型迭代周期缩短至7天。据预计，2025年其日训练里程有望达到1.5亿公里，这样庞大的数据量为智能驾驶系统的持续优化提供了坚实的基础。通过车端与云端的协同升级，还实现了“端到端”的闭环优化，使得车辆在感知、决策、执行各个环节能够同步升级，从而大幅提升驾驶安全性和舒适性。
全民智驾系统还需要处理大量传感器融合数据，并在此基础上进行高精度环境建模和目标识别。以摄像头系统为例，传统的单目或双目摄像头在深度信息获取上存在局限，而三目视觉系统则能够在保留成本优势的同时，提供类似激光雷达的点云数据，极大提升了车辆在复杂路况下的感知能力。亚微米级的制造工艺和严苛的温度适应性要求使得摄像头标定技术成为一大难题，生产过程中需要在极端温度条件下保持光轴平行和精准对位，这对于设备精度和自动化流水线提出了极高要求。正是在这种技术背景下，比亚迪推出的前视三目摄像头方案，通过5R12V12U配置，实现了前视、侧视、后视和环视等全方位数据采集，为整车智能决策提供了精准的环境信息支持。
全民智驾有何挑战？
全民智驾的在成本和技术门槛等方面均面临着挑战。尽管目前高阶智驾技术在研发和测试阶段已经取得了显著进展，但要实现大规模量产和普及，还需要在降低硬件成本、提升生产自动化水平以及缩短研发周期等方面不断攻坚。当前10～20万元价位段的车型因其区间的销量占比较大，同时新能源车渗透率相对较低，具备较大的增长潜力，这也正是车企和供应商关注的重点市场。为此，不少车企选择采用全栈自研模式或与第三方高阶智驾供应商合作，以快速实现功能落地。小鹏汽车就通过与第三方供应商合作以及自主研发相结合的方式，在城区NOA功能上取得了突破，使得智能驾驶在价格敏感的车型上实现了规模化推广。长安、吉利等也纷纷发布了面向10万元级别车型的激光雷达和自动驾驶方案，力图在激烈的市场竞争中抢占先机。
回顾过去数年的技术发展历程，我们可以看到，从初步的低阶辅助驾驶到如今实现多场景协同决策的高阶智驾，其背后凝聚着无数科研工作者和工程师的智慧结晶。面对日益复杂的道路环境和不断变化的市场需求，各大企业纷纷加大研发投入和技术储备，力图在激烈的市场竞争中抢占先机。未来，全民智驾将以更低的成本、更高的安全性和更丰富的功能呈现在消费者面前，助力实现真正意义上的智能交通系统。全民智驾这一概念不仅是自动驾驶技术不断成熟和普及的必然趋势，更是汽车产业转型升级的重要推动力。
编者语：「智驾最前沿」微信公众号后台回复：C-0717，获取本文参考报告：《“全民智驾”各环节弹性与核心标的梳理》pdf下载方式。
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