智驾发展趋势背后的细节

智驾领域发展势头正猛，其背后藏着诸多关键细节，深刻影响着行业走向。

技术突破是智驾发展的核心驱动力。多模态大模型算法持续优化，显著提升了车辆对复杂场景的感知与决策能力。传统视觉模型在面对罕见事件时表现欠佳，而视觉语言大模型能精准识别并处理，大幅增强自动驾驶系统对长尾场景的适应性。像商汤绝影推出的 DriveAGI，基于多模态大模型，可深度理解、推理并决策，让车辆更好地适应交通环境。车载智能计算平台性能也不断升级，不仅算力大幅提升，最高可达 500TOPS 以上，还通过软硬件协同优化，实现了高效算力利用与系统稳定性增强，为先进智驾模型的运行提供坚实支撑。

成本控制是智驾普及的关键因素。早期，高速 NOA 等智驾功能仅搭载于高端车型，高昂的成本令普通消费者望而却步。如今，随着技术进步，成本呈下降趋势。以城区 NOA 硬件成本为例，Momenta 预测，到 2025 年底有望降至 5000 元以下。特斯拉纯视觉方案引领行业变革，国产厂商在此基础上优化算法，进一步压缩硬件成本。比亚迪通过规模化替代与垂直整合，天神之眼 C 纯视觉方案以摄像头和毫米波雷达替代激光雷达，使感知硬件成本降低约 60% ，有力推动智驾向大众市场渗透。

产业协同重塑智驾发展格局。一方面，车企与智驾供应商紧密合作。如东风日产与 Momenta 深度合作，全球首发并搭载其最新一段式端到端智驾方案；广汽丰田铂智 3X 也搭载 Momenta 高阶智驾系统。在 2024 年城市 NOA 市场，超 99% 的份额由五家第三方智驾供应商贡献 。另一方面，跨界合作不断涌现，DeepSeek、豆包等 AI 企业与车企结合，重构汽车产业链底层逻辑。此外，合资车企积极拥抱本土智驾供应商，借助其技术与规模优势，快速补上智能化短板，跟上智驾发展节奏。

数据应用为智驾发展注入活力。AI 赋能的合成数据成为重要资源，采集成本低、自带标注且通用性强，能针对性补充危险及边缘场景数据，完善长尾场景库。特斯拉、英伟达等公司已率先布局世界模型研发应用，2025 年 AI 合成数据将逐步取代传统数据采集方式，广泛应用于自动驾驶模型训练与仿真服务，助力算法模型可靠性提升。智驾发展背后的这些细节相互交织，正推动着智驾从高端走向普及，塑造汽车行业新的未来。