政策监管趋严 - 部分高速路段明确禁止启用L2/L2+级辅助驾驶系统[1] - 市场监管总局与工信部发布新规，严禁使用“L2 5”、“脱手驾驶”等模糊宣传术语[1] - 新规要求车企在APP和用户手册中显著标注功能限制，禁止将辅助驾驶宣传为无人驾驶[2] 技术局限性暴露 - 辅助驾驶系统存在明显技术边界，无法可靠识别静止车辆、缓慢行驶的工程车及异形挂车等场景[1] - 在施工改道路段，系统感知范围有限，难以应对不规则摆放的锥桶和临时限速标志[2] - 节假日车流量激增时，ACC/AEB系统可能因误判急刹而引发连环追尾事故[2] - 国内L2级辅助驾驶渗透率已超过50%，但技术水平与营销宣传存在巨大差距[2] 安全事故与责任界定模糊 - 曾发生因系统未能识别静止车辆导致的追尾致死事故，造成2人死亡[1] - 现行法规要求驾驶员全程负责，导致“辅助”与“自主”的责任边界模糊，车企常以“系统识别局限”为由免责[2] 多模态交互与物理世界AI模型成为新方向 - 技术竞争焦点转向车辆对物理世界的理解深度，多模态模型通过融合800万像素摄像头、4D毫米波雷达和激光雷达数据，提升环境感知能力[4] - 系统通过“多模态认知-场景推理-决策进化”的三层架构，将感知数据转化为具体决策依据，例如识别施工路段需减速30%[4] - 驾驶员监测系统升级，通过方向盘扭矩感知、眼球追踪和心率监测等多维度数据构建驾驶员实时状态模型，实现渐进式干预[4] - 物理世界AI大模型通过模拟数千种危险情境的演化路径，具备场景预判能力，在虚拟测试中反应速度比人类快2倍以上[5] 数据驱动算法进化 - 智能驾驶的进化速度由数据质量与模型能力决定，新规强调将警示路段场景数据反哺算法训练[7] - 针对静止车辆误判问题，有车企建立了覆盖23种环境条件的专项数据库，包含超过10万案例，以提升识别非常规静止物体的能力[7] - 物理世界AI大模型通过学习百万次真实车流交互数据，能预测多车博弈场景，计算出保持秒级车距等最优策略，提升效率[7] 车企竞争维度与商业模式重构 - 行业竞争从“功能炫技”转向“生态安全”，透明化的安全承诺正在取代夸大宣传[8] - 新规推动车企在APP中设置“智能驾驶安全中心”，实时展示系统能力评分和功能优化项，此举有助于提升用户信任度和日均使用时长[8] - OTA升级需备案审查，倒逼车企建立全流程管控体系[8] - 最终竞争力在于构建“人-车-环境”的和谐关系，车辆成为智能出行生态的核心节点[8] - 商业模式可能从“卖车”升级为运营“城市效率基础设施”，车企转变为交通效率的运营商[9]