智能辅助驾驶技术发展现状 - 智能辅助驾驶技术近年呈现跨越式发展，从基础功能（LCC/ACC）快速升级至领航辅助驾驶和端到端技术[1][2] - 行业存在认知不统一问题，中汽中心、清华大学、华为联合发布《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》旨在建立标准共识[3][4][6][7] - 当前所有市售车型的智能驾驶系统均为L2级，人类驾驶员仍是责任主体[13] 技术架构与市场宣传差异 - 完整智能驾驶系统需三大模块：车端硬件（激光雷达等）、车端推理（算法）、云端训练（数据）[20][21][23] - 激光雷达性能差异显著，探测距离和分辨率直接影响感知精度，顶尖硬件需配合算法/数据才能发挥效能[27][28][30] - 厂商营销存在夸大现象，将激光雷达配置作为核心卖点，但实际能力取决于系统整体协同[24][26][19] 云端训练与算力建设 - 云端算力有效性取决于权属稳定性、调度效率和持续供给，自建算力中心优于第三方借调算力[36][37][41] - 华为ADS系统通过自建算力中心、数千人算法团队和自研激光雷达构建技术壁垒[43][44] - 算力规模并非决定性因素，独占算力的稳定性更关键[40][41] L3自动驾驶预埋布局 - 工信部要求L3车辆必须配备"小蓝灯"交互系统，问界等车型已提前部署该硬件[46][48][51] - L3与L2核心区别在于责任归属，前者要求系统具备安全冗余设计以应对接管失败场景[62][74][77] - 尊界S800采用L3级WEWA架构，配备4颗激光雷达和车外麦克风，传感器数量达36个[66][68][70] 安全技术演进路径 - 行业确立"让速不让道"原则，AEB优先级高于AES以避免二次事故[85][86][89] - 华为ADS实现150km/h前向AEB制动和1亿公里/次的eAES误触发率标准[94][96] - 主动安全功能累计避免超200万次潜在碰撞，技术持续精进将提升用户信任度[96][98] 行业规则制定趋势 - 中国在新能源汽车时代具备规则制定话语权，白皮书代表前沿探索[103][104][105] - 通过主导技术标准制定，中国汽车品牌有望获取全球市场溢价[106][107] - 当前是行业关键窗口期，厂商需提前布局L3/L4技术以保持竞争力[55][56][58]