2023年4月18日，第20屆上海國際車展揭開序幕，本屆車展的主題是“擁抱汽車行業新時代”。全球車企和供應商齊聚車展，紛紛展示自己的新車型、新產品、新技術。隨著汽車智能化進程的加速，可以看到本屆車展中的智能駕駛元素，已經占據了很高的比例，多家公司都重磅發布了自家的智能駕駛新方案。本文將結合本屆車展中發布的智能駕駛產品與方案，分析當前智能駕駛的發展趨勢，以及主流玩家的量產進程。

車展發布大集結

車展作為新產品發布的絕佳時機，各家公司自然爭先恐后，陸續發布自己的新一代智能駕駛產品和解決方案。甚至，部分公司在車展前夕，就已經迫不及待地召開發布會。本屆車展，小鵬、理想、智己等主機廠，以及華為、百度、滴滴、毫末智行、地平線、黑芝麻、四維圖新、禾賽科技等智能駕駛解決方案提供商，都有新產品和方案發布。

表1上海車展的智能駕駛相關發布情況

小鵬-扶搖架構與新車G6

小鵬在車展前夕4月16日，發布了其SEPA 2.0扶搖全域智能進化架構，并在18日的車展上發布了搭載全新扶搖架構的新車型G6。G6基于扶搖架構，將小鵬目前的智能駕駛系統，進化成號稱終極形態的XNGP系統，同時宣稱G6是無人駕駛前的最后一款車，能夠實現從車位到車位的全場景輔助駕駛。扶搖架構作為小鵬的全新一代架構，其集成度和智能化水平都顯著提升，搭載了小鵬自研的X-EEA電子電氣架構和XNGP智能駕駛系統。X-EEA采用中央超算+域控的方式，智能體驗迭代周期縮短30%，極速OTA速率提升300%；XNGP系統打通了用戶出行的全場景，能夠將高速NGP、城區NGP以及智能泊車功能融合，并且將于今年6月實現不依賴高精地圖的城區NGP，于今年年內實現高速場景每千公里接管次數小于1次，即MPI（百公里接管次數）小于0.1。

圖2小鵬發布新車G6（圖片來源：https://new.qq.com/rain/a/20230421A09Y8X00）

理想- AD Max 3.0系統

理想在車展上并未發布新車型，但發布了其“雙能戰略”，即智能戰略+電能戰略。在智能戰略中，理想升級了其智能駕駛系統AD Max 3.0，并宣稱開啟“智能駕駛3.0時代”。發布會上，理想宣稱已經積累了中國最多的自動駕駛訓練里程，智能駕駛將從高速場景進入城市場景，將于本季度開始推送城區NOA功能，并于年底覆蓋全國100個城市。另外，通過大規模AI算法，AD Max 3.0逐漸擺脫對高精地圖的依賴，更多地基于傳感器實時地感知、決策、規劃。

圖3理想發布AD Max 3.0系統（圖片來源：https://new.qq.com/rain/a/20230421A0439000）

智己- AI4M戰略

智己品牌發布了其“AI4M智能戰略”，并請到湯唯助陣，聚集了較高的人氣。AI4M智能戰略的含義是AI for Mobility，具體包含3方面：AI for Mechanism下一代軟硬件智能架構，AI for Mind基于大模型的智能算法，以及AI for Moment顛覆性的智能場景體驗。智己特別強調了AI4M戰略對用戶體驗和場景設計的重視，解決用戶駕駛的痛點問題。在智駕產品的性能方面，智己宣稱其高速高架NOA的匝道通過率、變道成功率、MPI等參數，已經超過行業頭部玩家的水平。另外，在車展前夕，智己已經聯合Momenta發布了D.L.P（Deep Learning Planning）人工智能模型，將數據驅動的規劃算法量產落地。同時，智己宣稱高速高架的NOA功能正式上線，將于4月底陸續推送給用戶，并且將在年內公測城區NOA功能以及替代高精地圖的數據驅動道路環境感知模型。

圖4智己發布AI4M戰略（圖片來源：https://www.163.com/dy/article/I2PRAGBP0552RA66.html）

華為- ADS 2.0系統

在小鵬發布扶搖架構的同一天，華為發布了其新升級的智能駕駛系統ADS 2.0，并稱將首發搭載在問界M5高階智駕版車型上。ADS 2.0主打“安全領先一代”的口號，首創GOD網絡，實現對異形障礙物的識別和避障。ADS 2.0最大的特點是不再依賴高精地圖，完全通過傳感器感知環境，實現“有圖無圖都能開”。在ADS 1.0基于Transformer的BEV架構基礎上，ADS 2.0基于道路拓撲推理網絡進一步增強，不需要高精地圖也能看懂路，紅綠燈等各種道路元素。華為預計將在今年Q3實現ADS 2.0在15個無圖城市的落地，并在Q4再落地30個無圖城市，達到45城的數量。

圖5華為發布ADS 2.0系統（圖片來源：https://mbd.baidu.com/newspage/data/dtlandingwise?nid=dt_4623883533384097569&sourceFrom=homepage）

百度- Apollo City Driving Max系統

百度發布了全新升級的駕艙圖“多邊形”產品矩陣，其中旗艦級城市智駕系統Apollo City Driving Max，通過兩顆英偉達Orin X芯片，實現508TOPS的算力，并采用“輕地圖”的方案，將高精地圖減“輕”約80%。百度預計將在今年實現Apollo City Driving Max的量產落地。

滴滴-貨運KargoBot

滴滴發布的是自動駕駛貨運KargoBot，KargoBot提供了一套最適合大宗貨運的混合無人化解決方案，其核心產品是混合智能編隊系統KargoOne，能夠實現多臺車的編隊行駛。目前，KargoBot已在華北、西北地區開展常態化測試及運營。此外，滴滴還展出了其自動駕駛“全家桶”，包括首款未來服務概念車DiDi Neuron、網約車主力運營車型XC90、滴滴與北醒聯合研發的激光雷達“北曜Beta”，以及滴滴自研的三域融合計算平臺“Orca虎鯨”等。

毫末智行- DriveGPT雪湖·海若

車展開幕前一周，毫末智行發布了毫末DriveGPT雪湖·海若，作為行業內首個自動駕駛生成式大模型，毫米的DriveGPT借鑒ChatGPT的實現思路，采用RLHF（人類反饋強化學習）技術，通過引入真實的用戶接管數據，對自動駕駛的認知決策模型進行持續優化，終極目標是實現端到端的自動駕駛。雪湖·海若的成果將首發搭載于長城魏牌新摩卡DHT-PHEV車型，通過HPilot 3.0系統，實現城區NOH功能。

圖6毫末智行發布DriveGPT雪湖·海若（圖片來源：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1763119916935653365&wfr=spider&for=pc）

地平線-新一代BPU智能計算架構

地平線在車展上發布了其號稱“智能駕駛最強大腦”的新一代BPU（Brain Peocessing Unit）智能計算架構，凝聚了對深度學習和算法趨勢的前沿洞察，聚焦最新的神經網絡架構和高級別自動駕駛的應用場景。BPU架構是基于軟硬結合自研的智能駕駛專用計算架構，已經經過了3代迭代和超過300萬的前裝量產驗證，通過數據驅動和算力驅動，持續提升算法性能，優化用戶價值。同時在發布會上，地平線也宣布與比亞迪和采埃孚，基于征程5芯片的全新量產合作進展。征程5正是基于BPU第三代貝葉斯架構打造的高等級智能駕駛芯片，也是全球唯二實現量產的大算力智能駕駛芯片。

圖7地平線發布新一代BPU架構（圖片來源：http://www.cheyun.com/articleDetail/48995）

黑芝麻-華山二號A1000 Pro芯片

黑芝麻在上海車展發布了其新一代高性能自動駕駛芯片華山二號A1000 Pro芯片。該芯片基于黑芝麻自研的車規級圖像處理器NeuralIQ ISP和DynamAI NN車規級低功耗神經網絡加速引擎，得益于DynamAI NN大算力架構，能夠支持INT8稀疏加速，其中INT8算力為106 TOPS，INT4的算力為196 TOPS，號稱目前國內算力最強的自動駕駛芯片。與華山二號A1000 Pro芯片一同發布的還有黑芝麻的山海?人工智能開發平臺和新一代車路協同路側感知計算平臺FAD Edge。

四維圖新-場景地圖

四維圖新在車展上發布了服務于智能駕駛的場景地圖產品，需求方角度精準定義地圖數據助力智能駕駛的場景，以及地圖元素格式，從而更加動態智能地適應智能駕駛的應用場景。場景地圖能夠解決城市道路缺少車道線，以及在路口、匝道、彎道等感知資源要求較高的場景難題。四維圖新宣稱目前已完成120個城市的場景地圖覆蓋，并將在2025年覆蓋150個城市，計劃2027年覆蓋全國。

禾賽科技- ET25激光雷達

禾賽科技于車展前夕發布了新款車規級超薄遠距激光雷達ET25，ET的含義是Extremely Thin，即超薄，雷達機身只有25mm高。ET25是一款艙內極光雷達，安裝位置在前擋風玻璃內，不影響整車的動力學性能和外觀，并且不容易受塵土污染，不需要額外清潔。ET25的FOV是120°(H)×25°(V)，探測距離超過200m，點頻超過300萬每秒，最小分辨率只有0.05°×0.05°，能夠實現超高清的遠距三維感知。

圖8禾賽科技發布激光雷達ET25（圖片來源：https://mbd.baidu.com/newspage/data/dtlandingwise?nid=dt_4568542364310503480&sourceFrom=homepage）

其他-百花齊放

除了以上幾家吸引眼球的發布之外，智能駕駛領域的其他大小玩家也都發布或展出了自家的產品和方案，如商湯科技、縱目科技、魔視智能、福瑞泰克、輝羲智能、西井科技等等。值得注意的是，奔馳作為老牌外資車企，也宣稱今年將基于中國道路數據，實現高速NOA功能，邁開了傳統外資車企進軍高階智駕功能的腳步。

圖9西井科技發布重卡E-Truck（圖片來源：https://caifuhao.eastmoney.com/news/20230419144634053527330）

車展趨勢洞察

從以上各路玩家的產品發布中，我們不難發現一些智能駕駛行業的現狀和趨勢。

城區導航輔助駕駛進入落地期

繼高速導航輔助駕駛之后，城區導航輔助駕駛功能成為各家爭搶的又一塊蛋糕。由于城區場景比高速場景更加開放、復雜，不確定性高，對智能駕駛系統的感知能力和決策規劃能力都提出了更高的要求，因此之前僅有小鵬、華為兩家有成果，但也僅限于少數深圳、廣州、上海等少數城市的部分區域。今年車展，理想、上汽、毫末等多家公司都針對城區導航輔助駕駛功能的落地時間和覆蓋范圍提出了自己的規劃，并且都集中在2023～2025年。可以預見，未來三年內，將會有多家車企和解決方案提供商實現城區導航輔助駕駛的量產落地，并且覆蓋范圍逐步從少數城市，擴大到全國。

重感知輕地圖成為共識

前些年，高精地圖對智能駕駛的重要性是一個非常熱門的話題，特斯拉的純視覺路線or傳感器+地圖融合的路線，引發了大范圍的討論。今年車展我們看到這個問題似乎有了答案：地圖對感知的重要性被弱化，重感知輕地圖成為多家公司選擇的路線，基于Transformer+BEV的融合感知方案，正在逐漸取代感知+地圖融合的方案，也正在成為共識。回顧各家在車展期間的發布情況，小鵬的城區NGP將于今年6月，不需要高精地圖；理想AD Max 3.0系統逐步擺脫高精地圖；智己將用數據驅動道路環境感知模型替代高精地圖；華為ADS 2.0直接宣稱不需要高精地圖，有圖無圖都能開；百度雖然沒有直接拋棄高精地圖，但也強調了其輕地圖的方案；毫末智行則更是最早提出重感知輕地圖的玩家。看來關于高精地圖的路線之爭已經有了定論，智能駕駛的感知方案也將更側重于傳感器而弱化甚至取消高精地圖，與智能駕駛的第一性原理趨同。

ChatGPT帶來的沖擊

ChatGPT作為人工智能領域的重大突破，在引發熱議的同時，也給智能駕駛帶來了沖擊。ChatGPT的重要革命性意義在于讓AI模型進入知識和推理的時代。而當前智能駕駛的一大難點就是決策規劃不夠智能，所以ChatGPT對于智能駕駛，尤其是決策規劃模塊，具有重要的學習和參考意義。毫末智行發布的DriveGPT雪湖·海若，正是采用了ChatGPT的RLHF訓練方法。另外，本屆車展多家公司提到AI大模型的概念，如智己、毫末智行等，其實與GPT這一大規模通用預訓練語言模型，也有些類似之處。基于大數據、大參數的大模型，能夠讓智能駕駛系統學習和訓練到更多的環境場景，持續提升決策水平，助力智能駕駛更上一層樓。

智能駕駛在貨運領域的擴展

貨運領域是智能駕駛技術的一大應用場景，某種意義上說，智能駕駛技術對于貨運領域的意義更大，落地時間應該更早。今年車展上，滴滴發布了其貨運KargoBot方案，西井科技發布了全球首款“可升級自動駕駛”的智能網聯新能源重卡Qomolo E-Truck，東風等公司也發布了其智能駕駛卡車的新成果。可見智能駕駛技術正在從技術積累期，轉向商業化場景落地期，不僅在乘用車上提升產品體驗，更是在貨運等領域，發揮自身應有的價值，真正地解決痛點問題，轉化成商業價值。未來，智能駕駛在貨運領域的應用，會引發越來越多的關注。

行泊一體與艙駕一體加速落地

行泊一體和艙駕一體在去年就已經是智能駕駛的熱點，而在今年車展上，已經能夠看到多家公司的行泊一體產品和艙駕一體產品亮相。如縱目科技的行泊一體解決方案Amphiman 3000/8000和艙駕一體解決方案Trinity 3000/ 8000、魔視智能的行泊一體產品MagicPilot等。作為智能駕駛發展的集成化趨勢，行泊一體和艙駕一體正在加速落地，未來將會有越來越多的量產產品出現。

主流玩家進展

聽完熱血澎湃的發布，看完未來可期的趨勢，我們最終還是應該回歸理性，客觀地分析智能駕駛目前量產落地的進展，比較目前的量產水平，與發布會的宣傳，還有多大差距。我們選取若干智能駕駛水平處于第一梯隊的主流產品，分別從實現的功能和系統方案等不同的維度，進行橫向和縱向對比，分析目前智能駕駛的量產進程。

功能落地進展

功能的維度，我們關注已經實現量產，用戶能夠真實體驗到的功能，以及規劃將在今年年內落地的量產功能。表？是第一梯隊車型產品的功能進展匯總，其中√表示該功能已經量產，？表示該功能已經宣布規劃今年落地，但還沒有實現量產，×表示該功能沒有實現也沒有今年量產的規劃。

表2主流車型產品的功能實現情況

對于公共道路的智能行車功能，基礎輔助駕駛如ACC和LCC等，目前基本已經成為標配，是智能駕駛的最低要求。前些年特斯拉引以為傲的高速導航輔助駕駛功能，已經基本上成為第一梯隊產品的標配，只有智己還沒有讓用戶體驗到，但今年也會陸續推送。目前各家的發力點主要在于城區導航輔助駕駛功能，已經有小鵬和華為在少數城市的部分區域實現了這項功能，理想在車展上則官宣今年將實現城區NOA功能，智己雖然今年沒有量產計劃，但也將開啟公測。并且，各家公司都有計劃將該功能從試點城市，逐步覆蓋到全國范圍。在智能泊車功能方面，基礎的自動泊車APA，已經成為標配，并且性能在持續優化。而更高階的記憶泊車、智能召喚等，雖然小鵬、華為、特斯拉實現了量產方案，但用戶反饋并不理想；被稱為智能泊車終極形態的自主代客泊車，則目前幾乎沒有量產案例，也少有未來的落地時間規劃。

系統方案

從車展的發布情況來看，除了突出功能之外，全新的系統方案，也是各家發布的重點。下面我們分析一下目前第一梯隊主機廠已經量產的最新系統方案，包括系統架構、傳感器配置和芯片等。

表3主流車型產品的系統方案

目前已經量產的車型中，電子電氣架構大多還停留在域集中式架構的水平，僅有小鵬進入到中央集中式架構，但隨著集成化的趨勢加速，相信其他各家會陸續趕超。在芯片方面，算力水平都基本達到100+TOPS的數量級，智己L7也有官宣升級Orin芯片的方案，但目前的天花板仍是蔚來的4顆Orin芯片方案，提供1000+TOPS的算力。另外，地平線的J5芯片也不容忽視，理想L8的低配車型搭載的就是地平線J5，可以達到128TOPS的算力水平。傳感器配置逐漸趨同，攝像頭的數量基本達到10個以上，激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等多種雷達都發揮各自的用途，尤其是激光雷達，上車率正在增加。雖然越來越多的公司都在宣傳重感知輕地圖，但目前量產的方案除特斯拉外，都還需要高精地圖的支持。從以上功能和系統方案的量產產品分析來看，目前實際的水平與各家的宣傳還存在一定的差距。各家的智能駕駛水平是否如宣傳一般先進，還是僅僅畫大餅？我們且看各家在今年的兌現程度吧。（注：本文中提到的主流玩家功能和系統方案量產情況，因篇幅限制，僅展示簡化版，如需更詳細的資料，請聯系作者交流）

作者簡介

Engineer X，汽車專業科班出身，現在造車新勢力擔任智能駕駛產品經理，熟悉智駕市場和產品解決方案。

審核編輯黃宇