文章核心观点 - 人工智能技术是推动高阶辅助驾驶从“辅助”向“自主”跨越的核心驱动力，并正在重塑汽车产业的技术内核与竞争格局 [2] - AI对高阶辅助驾驶的赋能将沿着技术突破、产业链协同、供应链自主的路径，向更安全、更高效的智能未来演进 [2] AI技术赋能与演进 - 高阶辅助驾驶系统通过深度学习算法与多传感器融合技术，实现对复杂路况的精准感知与快速决策 [3] - 2024年，L2及以上级别辅助驾驶系统已能应对70%以上的结构化道路场景 [3] - 2024年国内新上市车型中，L2及以上级别辅助驾驶系统装备率已达11%，显示其正从高端配置向主流市场普及 [3] - 端到端技术架构基于深度学习，通过多层神经网络将感知规控等模块深度融合，提供高效拟人的驾驶行为输出 [4] - 车企正将大语言模型、VLM及VLA模型应用于高阶辅助驾驶，以提升场景推理能力和性能上限 [4] - AI模型对“长尾场景”的泛化能力不足，在突发极端天气等复杂场景下仍需驾驶员接管 [4] - 短期内，推理大模型上车将成为关键突破口，多模态、高参数量的推理模型将提升系统对复杂场景的处理能力 [5] - 大模型对算力的高要求将造成市场分化，高端车型将搭载完整功能，价格敏感型车型可能仅开放部分高阶功能 [5] - 中长期来看，随着算法安全性、伦理规则及量子计算等技术的成熟，高阶辅助驾驶将逐步逼近全场景自动化 [5] - 预测到2030年，中国轻型车市场超过65%的新车将配备L2级以上的高阶辅助驾驶功能 [5] 产业链协同与变革 - 消费者对智能功能的需求攀升与终端市场价格战，催生了“硬件标准化+软件差异化”的产业协同模式 [6] - 高阶辅助驾驶的硬件标准化可依托传统汽车供应链，而软件层面的开发迭代催生出新型的供应链模式 [6] - 大模型的迭代需要大规模的车端数据训练，用户数据对主机厂和软件供应商具有重要意义 [6] - 软件迭代速率迅速，需要构建用户、主机厂和供应商之间更高效及时的传递链路 [6] - 激光雷达、毫米波雷达等核心传感器通过规模化生产实现成本锐减，例如禾赛、速腾等企业将激光雷达成本较2020年降低70%以上 [7] - 在标准化硬件基础上，主机厂与供应商通过算法迭代打造独特优势，例如融合毫米波雷达数据与视觉图像以提升雨雾天气下的识别准确率 [7] - 产业链从“买卖关系”转向“技术协同”，形成“数据-模型-体验”的正向循环，可降低研发成本并提高技术落地速度 [7] - 在全球贸易摩擦背景下，高阶辅助驾驶供应链的自主可控已成为行业共识，国产替代在芯片、激光雷达等多个关键环节实现突破 [7] - 部分核心部件仍需突破，例如用于高阶辅助驾驶的先进制程芯片的生产依然依赖全球供应链，高精度惯导系统的进口依存度偏高 [8]