行业概况 - 今年上半年中国汽车产销量双双突破1500万辆 [1] - 新能源汽车出口106万辆同比增长75.2% [20] - L2辅助驾驶渗透率超50%自动泊车技术渗透率超20% [3] 技术发展 - 自动驾驶技术路线分为三阶段：1.0规则驱动2.0数据驱动3.0认知驱动 [5][6] - L4以下仍需驾驶员参与安全与成本控制是主要挑战 [8] - 2026-2027年算力平台将成为关键技术参数 [10] - AI操作系统发展分为AI in OSAI for OSAI as OS三阶段 [12] - 东软睿驰已实现语音交互单模态感知多模态融合等AI Agent [12] 产业生态 - 整车企业与零部件企业进入深度绑定模式形成战略联盟 [15] - 江淮与华为全价值链合作尊界S800上市首月大定超6500辆 [15] - 中国车企与国外企业通过合资投资控股进行反向技术输出 [17] - 法雷奥在中国拥有4500名研发工程师27个工厂13个研发中心 [24] 全球化布局 - 中国迎来智能化出海窗口期L2-L3装载率领先全球20% [20] - 芯驰科技产品累计出货超800万片覆盖90%国内车企 [20] - 智能化出海需解决网络安全数据安全隐私安全等问题 [22] - 岚图推进"全球车+区域优化"战略实现全价值链出海 [22] 跨领域协同 - 智能汽车技术带动机器人低空技术船舶等领域智能化 [24] - 以汽车产业链为火车头构建聚合智能产业链 [24]

智能汽车的安全与可靠性，始终是智能化进阶的核心命题。清华大学车辆与运载学院院长王建强在论坛 上表示，当前智能汽车正从低等级辅助驾驶向高等级自动驾驶跨越，但复杂长尾场景下的事故频发，暴 露出"感知-认知-决策"全链路的技术短板。 "特斯拉事故反映感知系统误检，Waymo事故暴露风险认知不足，Uber事故源于决策误判，"他直言，规 则驱动与数据驱动的传统路线已难以满足L4+级别自动驾驶需求。前者依赖预设规则，难以应对开放场 景；后者陷入"黑箱决策"，泛化能力受限于训练数据。 为此，王建强提出"认知驱动"的第三条技术路线：融合规则驱动的可解释性与数据驱动的学习能力，借 鉴人类基于常识与经验的决策模式，构建"感知-认知-决策"闭环体系。例如，在感知层融合物理状态估 计与语义理解，提升复杂环境重构精度；在认知层通过"行车安全场"建模与深度学习结合，实现风险动 态预测；在决策层引入大语言模型推理，支持类人自适应决策。这一路线已在部分场景验证其优势，能 显著提升智能汽车对极端场景的应变能力。 中国汽车工业协会日前发布的数据显示，今年上半年，新能源汽车产销分别完成696.8万辆和693.7万 辆，同比分别增长41.4%和40 ...