中國已經在汽車電動化的道路上狂奔許久了，智能化是未來汽車産業發展的重要方向，電氣化轉型方面已經取得了積極成效。下一步将如何推動汽車産業網聯化、智能化是個重要的戰略，而随着市場的成熟，各大汽車廠商開始将智能駕駛這個賣點呈現給消費者。
電動化催生新型一體化的電子電氣架構，是智能網聯技術應用的最好載體。智能網聯技術又會反向賦能電動化發展，二者融合共生、相互促進。在技術創新方面，新一代電子電氣架構、大算力計算芯片等實現了裝車應用。現在，具備增強組合駕駛輔助功能的新車型都在陸續發布。一些跨國公司都發布了 L2、L3 級智能駕駛車型，國内也有很多相關車型上市。我們通過盤點國内代表企業的輔助駕駛能力，一窺這個賽道的面貌。
小鵬 XNGP 智能輔助駕駛系統
智能輔助駕駛是小鵬 G6 的殺手锏應用。小鵬汽車一直深耕自動駕駛技術領域，技術保持領先 3 年，小鵬 G6 是國内目前最成熟的、最接近無人駕駛技術水平的車輛，能滿足用戶對于智能輔助駕駛更高的要求。其擁有 31 個智能駕駛感知元件，同級領先的感知硬件數量，前向雙激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達四重感知融合，側向雙重、後向三重感知融合，全車多重感知綜合判定，帶來極爲可靠的智駕功能應用基礎。
在城市道路上，城市 NGP 智能導航輔助駕駛可以發揮作用，用戶在導航上設置目的地并發起導航後，在可用的城市道路可以實現 A 到 B 點的智能導航輔助駕駛。車輛可完成本車道巡航跟車、導航變道、超車變道、彙入 / 駛離道路、繞行靜止車輛或障礙物，紅綠燈路口識别與通行、環道繞行、避讓施工道路、避讓行人和非機動車等。
另外，G6 上還可以看到 LCC 車道居中輔助增強版。行業首個量産并應用激光雷達的自适應巡航及車道居中輔助功能，能夠實現在保持合适巡航車速的同時輔助駕駛員控制車輛在當前車道内居中。G6 的 XNet 神經網絡将多個攝像頭采集的數據，進行多幀時序前融合，輸出 BEV 視角下的動态目标物的 4D 信息（如車輛，二輪車等的大小、距離、位置及速度、行爲預測等），以及靜态目标物的 3D 信息（如車道線和馬路邊緣的位置）。
XNet 和小鵬汽車的第一代視覺感知架構相比，利用神經網絡替代了繁複的手寫後處理邏輯，實現了端到端數據驅動算法叠代。國内首個量産 BEV，更強的 360 度感知，橫向覆蓋高達 8+ 車道，博弈更強，變道成功率更高。實現了純依賴視覺的識别與展示能力，在行業率先擺脫了對高精地圖的依賴，包括對自車周邊交通參與者及道路設施進行精緻渲染和可視化展示；在地圖上可以看清眼前的車道标線、周圍的車輛。界率先實現了可通行區域，紅綠燈讀秒，轉向燈的識别與顯示。
高速道路方面，可實現依據周圍環境與駕駛任務（如規避限行、限速等）爲用戶智能推薦最高效的自主變道、選擇車道、超車等。自主上、下匝道，切換高速行駛。更好的直行跟車與彎道通行能力。
理想城市 NOA AD 智能駕駛
在 " 雙能戰略 " 指引下，理想汽車在智能空間、智能駕駛和高壓純電平台的研發上均實現了重要突破。以 Mind GPT 爲核心的理想 SS 智能空間和本月即将開啓城市 NOA 内測的理想 AD 智能駕駛同時進入大模型時代。
不依賴高精地圖的核心是采用了 BEV 大模型，來實時感知和理解環境中的道路結構信息。通過大量的訓練，目前 BEV 大模型，已經可以在絕大多數的道路和路口，實時生成穩定的道路結構信息。NPN 特征是一堆神經網絡參數，人類無法從這些參數直接理解複雜路口形态，但是大模型可以。相比高精地圖，NPN 特征的信息量更大、保密性更高。它用網絡模型替代了人爲規則，進行環境信息的理解和環境信息的使用。
針對複雜路口，做法是使用自研的神經先驗網絡（NeuralPriorNet），簡稱爲 NPN 網絡，提前進行路口 NPN 特征的提取。當車輛再次行駛到該路口時，将之前提取好的 NPN 特征拿出來，與車端感知大模型的 BEV 特征層相融合，就得到了完美的感知結果。"AI 司機 " 還得理解路口紅綠燈的通行規則，這是城市道路的另一個難點。主流的做法是建立一套信号燈與道路的通行意圖的規則算法，但理想還是選擇用大模型解決。
理想訓練了一個端到端的信号燈意圖網絡（TrafficIntentionNet），簡稱爲 TIN 網絡。不需要人爲設定任何規則，甚至不需要識别紅綠燈的具體位置。隻要将圖像視頻輸入給 TIN 網絡模型，網絡就能直接給出車輛現在該怎麽走的結果——左右轉、直行或停止等待。通過學習大量人類司機在路口對于信号燈變化的反應，來訓練 TIN 網絡模型，得到了很好的效果。爲了讓 "AI 司機 " 在駕駛決策和軌迹上，也像人類司機一樣做出合理的判斷，理想在規控算法上應用了模仿學習的方法，通過大量駕駛員的駕駛行爲進行訓練，讓城市 NOA 的決策和規劃，在保證安全、符合交通規則的前提下，做出更像人類駕駛員的判斷。
預估通勤 NOA 可以覆蓋理想車主 95% 以上的通勤場景。在通勤 NOA 使用過程中，各個模型仍會不斷地叠代訓練。下半年，理想将開放通勤 NOA 功能，以及更多的城市 NOA 區域，讓每個早鳥用戶都可以在日常上下班時使用 NOA 導航輔助駕駛。
問界 Hawei ADS 2.0 高階智能駕駛系統
問界 M5 智駕版首發搭載 HUAWEI ADS 2.0，背後則是由多種傳感器一起，實現的融合感知系統，實現了 360 度的感知範圍覆蓋。HUAWEI ADS 2.0 采用了融合感知系統，整個系統由 1 個激光雷達、3 個毫米波雷達、11 個攝像頭組、12 個超聲波雷達構成，可以實現 200 米距離檢測。問界 M5 智駕版在融合 BEV（Bird EyeView 鳥瞰圖）感知能力基礎上，業界首創 GOD 網絡，可以識别通用障礙物白名單外的異形物體；結合道路拓撲推理網絡，有圖無圖都能開，讓車輛看得到、看得懂、更能開得好。
問界 M5 智駕版讓人駕更安全。車能及目之不所及，無懼隧道進出明暗變化與夜間強光眩光，精準識别行人、車輛和其他異形障礙物。在城區路況下，問界 M5 智駕版能主動避讓各種占道車輛，有效應對 " 開門殺 "、" 鬼探頭 " 等場景，即使在夜間強眩光行人 " 鬼探頭 " 等場景下，最高刹停時速都能達到 50km/h。
問界 M5 智駕版讓智駕更輕松。高速場景下，跨城也不再疲勞，問界 M5 智駕版可自主彙入彙出高速匝道，成功率高達 98.86%，且長距離領航 MPI（Miles Per Intervention 平均接管裏程）高達 114km，可靠程度堪比 " 老司機 "。
HUAWEI ADS 2.0 高階智能駕駛系統軟件包的标配功能已涵蓋高速 LCC（Lane Centering Control 車道巡航輔助）、城區 LCC、高速 NCA（Navigation-based Cruise Assist 智駕領航輔助）等 19 項功能；選配高階包還包括城區 NCA、AVP（Automated Valet Parking 代客泊車輔助）及城區 LCC 增強三項功能
華爲率先實現不依賴于高精地圖的高速、城區高階智能駕駛功能 , 帶來無限接近于 L3 的高階智能駕駛體驗。按照華爲的計劃，在三季度，将會開啓包括上海、廣州、深圳在内的 15 城的無圖功能，而在 4 季度，這一規模将會擴大到 45 城。
總結：當然，中國市場的智能駕駛競争才剛剛開始。随着時間的推進，未來還會有更多的車企及自動駕駛解決方案商參與進來。另外，工信部還将發布新版的智能網聯汽車标準體系指南，推進功能安全、網絡安全、操作系統等标準的制修訂，加快新能源汽車與信息通信、智能交通、智慧城市、能源綜合一體站等融合發展等标準，通過标準引導電動化、智能化、網聯化發展。我們可以預見，未來的市場競争将日趨激烈。
