芯耀
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近年來，隨著全球汽車產(chǎn)業(yè)向電動化和智能化的轉(zhuǎn)型邁進，智能化成為推動行業(yè)深度變革的重要驅(qū)動力。智能駕駛、艙駕融合、高算力芯片等技術(shù)的突破為汽車行業(yè)的發(fā)展提供了全新的技術(shù)基礎(chǔ)。在政策推動和市場需求升級的雙重作用下，智能化技術(shù)已經(jīng)成為汽車產(chǎn)業(yè)高端化升級的重要路徑，不僅推動了整車功能的跨越式提升，也帶動了零部件企業(yè)技術(shù)能力的顯著提高，進而深刻改變了供應鏈格局。
在這一背景下，電動化與智能化的協(xié)同發(fā)展加速了零部件技術(shù)的升級迭代。本土零部件企業(yè)借助智能化的浪潮逐漸在全球供應鏈中占據(jù)更加重要的位置，特別是在感知、計算和執(zhí)行等領(lǐng)域，正在形成一批具備國際競爭力的核心企業(yè)。
智能化技術(shù)的核心組成
1.1?感知技術(shù)的升級與融合
汽車智能化的核心在于通過多傳感器融合感知周圍環(huán)境，從而為決策與控制提供準確的信息支持。感知技術(shù)的持續(xù)優(yōu)化為智能駕駛的性能提升奠定了基礎(chǔ)。在這一領(lǐng)域，攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和超聲波雷達等設(shè)備的應用形成了全方位、多模式的感知體系。
多傳感器融合技術(shù)的核心在于通過算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合與優(yōu)化。單一傳感器難以應對復雜場景，而融合感知能夠在提高冗余性的同時降低誤判率。以激光雷達為例，它在高精度建模方面具備顯著優(yōu)勢，但成本與體積問題限制了其在低端市場的普及。毫米波雷達和攝像頭則通過成本優(yōu)勢與廣泛的適用性形成了有力的補充。這種多模態(tài)融合技術(shù)不僅提升了感知的全面性，還通過硬件和算法協(xié)同優(yōu)化提高了智能駕駛系統(tǒng)的魯棒性。攝像頭在場景識別中的作用也愈發(fā)重要。圖像處理算法的優(yōu)化推動了攝像頭在目標識別、車道線檢測和信號燈判斷中的應用，其成本效益也為中低端市場的智能駕駛技術(shù)推廣提供了有力支持。而毫米波雷達則因其在復雜天氣條件下的穩(wěn)定表現(xiàn)，逐步成為多傳感器體系中的基礎(chǔ)感知設(shè)備。
1.2?智能計算平臺的發(fā)展路徑
計算平臺是智能駕駛技術(shù)實現(xiàn)的核心支柱，電子電氣架構(gòu)的演進為車輛數(shù)據(jù)處理能力提供了更高的擴展性。智能計算平臺的演進路徑經(jīng)歷了從分布式控制到域集中式架構(gòu)的轉(zhuǎn)變，并逐步邁向中央計算平臺階段。域集中式架構(gòu)通過對不同功能域的算力整合，解決了傳統(tǒng)分布式架構(gòu)中控制單元過多帶來的系統(tǒng)復雜性問題。它不僅優(yōu)化了整車的電子系統(tǒng)設(shè)計，還顯著提升了功能協(xié)同效率。中央計算平臺的提出進一步簡化了電子架構(gòu)，通過單一計算平臺的高效分配實現(xiàn)了對智駕域、座艙域和動力域的全面控制。在硬件層面，智能駕駛芯片的算力成為中央計算架構(gòu)的核心。近年來高算力芯片的引入顯著推動了計算平臺的技術(shù)躍升。以高通和英偉達的計算平臺為代表，其處理能力已達到數(shù)百TOPS，足以支持L3及以上級別的智能駕駛場景。與此同時，艙駕融合架構(gòu)的提出則標志著計算平臺從單域優(yōu)化向多域協(xié)同的進一步延展，通過統(tǒng)一芯片資源調(diào)度實現(xiàn)了座艙娛樂與駕駛決策的深度融合。
1.3?智能決策算法的優(yōu)化與應用
智能駕駛技術(shù)的核心在于實現(xiàn)車輛的高效決策，而這一過程離不開算法的支撐。近年來，智能決策算法的優(yōu)化主要體現(xiàn)在端到端學習與多任務協(xié)同兩個方面。端到端算法通過簡化傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)中的多重中間環(huán)節(jié)，直接將傳感器輸入轉(zhuǎn)化為駕駛控制指令。它以深度學習技術(shù)為核心，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練實現(xiàn)了對復雜場景的自主學習和應對能力。與傳統(tǒng)算法相比，端到端算法的優(yōu)勢在于對長尾場景的適應性更強，尤其在動態(tài)目標識別和路徑規(guī)劃方面表現(xiàn)出更高的效率。
傳統(tǒng)感知系統(tǒng)和端到端感知系統(tǒng)的對比與此同時，多任務協(xié)同算法通過感知、定位與路徑規(guī)劃的深度融合，解決了傳統(tǒng)架構(gòu)中不同模塊間通信與計算資源分配的瓶頸。其應用使得智能駕駛系統(tǒng)在復雜環(huán)境下能夠快速反應并作出全局最優(yōu)決策。這一技術(shù)路徑的演進顯著提升了智能駕駛的穩(wěn)定性和可靠性，為更高級別自動駕駛場景的落地提供了支持。
智能化技術(shù)的典型應用場景
2.1?城市復雜場景下的智能導航
城市場景下的智能駕駛是當前智能化技術(shù)應用的重點方向。復雜的城市道路環(huán)境對感知精度與決策算法提出了更高要求，而智能導航技術(shù)則為解決這一難題提供了有效路徑。
城市自動導航駕駛（NOA）技術(shù)實現(xiàn)了從高速場景到城市復雜路況的跨越式發(fā)展。該技術(shù)通過實時地圖更新、動態(tài)障礙物識別和路徑重規(guī)劃，使車輛能夠適應多變的城市交通環(huán)境。在技術(shù)實現(xiàn)層面，多傳感器融合與端到端算法的結(jié)合是城市NOA功能的關(guān)鍵。這種技術(shù)應用不僅提升了駕駛安全性，也為智能駕駛技術(shù)的全面普及奠定了基礎(chǔ)。
2.2?智能泊車技術(shù)的拓展
泊車場景是智能化功能落地的重要切入點，隨著停車場景復雜性的增加，智能泊車技術(shù)正從基礎(chǔ)自動泊車向高級別自主泊車功能演進。自動泊車功能（APA）已在多款車型中實現(xiàn)量產(chǎn)，其主要通過攝像頭與超聲波雷達結(jié)合，實現(xiàn)車輛在狹窄空間內(nèi)的精準泊位。高級泊車功能（如自動代客泊車）則通過引入高精度地圖和云端數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)了車輛從場外到泊位全程的自主控制。其技術(shù)優(yōu)勢在于降低了駕駛員的參與度，同時優(yōu)化了停車場資源的利用效率。
智能化技術(shù)對零部件行業(yè)的推動
3.1?感知硬件技術(shù)的發(fā)展方向
智能駕駛的發(fā)展推動了感知硬件的全面升級。多傳感器融合需求的增加對激光雷達、毫米波雷達等設(shè)備的性能提出了更高要求，同時也帶動了國內(nèi)零部件企業(yè)在這一領(lǐng)域的快速崛起。國內(nèi)零部件企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新和成本控制，不僅在本土市場贏得了更多車企訂單，還逐步進入國際供應鏈體系。這種競爭格局的變化一方面降低了整車企業(yè)對進口設(shè)備的依賴，另一方面也為國內(nèi)企業(yè)在全球市場中爭取更多話語權(quán)創(chuàng)造了條件。
3.2?智能底盤技術(shù)的創(chuàng)新與突破
隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，底盤作為汽車的重要基礎(chǔ)組件，也在向更高智能化、更高集成化的方向邁進。底盤智能化的核心在于實現(xiàn)對車輛XYZ軸的全面協(xié)同控制，包括制動系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)及懸架系統(tǒng)的智能化升級。
（1）線控制動的技術(shù)演進
制動系統(tǒng)的線控化是智能化底盤發(fā)展的關(guān)鍵一步。傳統(tǒng)的機械制動和液壓制動方式逐步被線控制動系統(tǒng)所取代，這一轉(zhuǎn)變帶來了制動效率和響應速度的顯著提升。目前，線控制動技術(shù)可分為液壓式線控制動（EHB）和機械式線控制動（EMB）。EHB以其成熟的技術(shù)路線和較低的成本在市場上得到了廣泛應用，而EMB則由于取消了液壓裝置，能夠顯著減輕重量并提高制動精度，是面向L3及以上級別自動駕駛的未來制動技術(shù)方向。國內(nèi)外零部件企業(yè)也紛紛加快對EMB的技術(shù)布局，如伯特利等國內(nèi)企業(yè)通過自主研發(fā)，已在EMB領(lǐng)域取得了一定的技術(shù)突破，并計劃在未來實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)。
（2）線控轉(zhuǎn)向的崛起
線控轉(zhuǎn)向（SBW）技術(shù)通過取消方向盤和轉(zhuǎn)向輪之間的機械連接，不僅優(yōu)化了車輛的操控性能，還釋放了前排空間，為汽車內(nèi)部設(shè)計提供了更大的自由度。目前線控轉(zhuǎn)向技術(shù)已開始在部分高端車型上應用，但由于其對安全性和可靠性要求極高，其大規(guī)模推廣仍需突破相關(guān)技術(shù)瓶頸。然而，隨著國內(nèi)外供應商對這一領(lǐng)域的持續(xù)投入，線控轉(zhuǎn)向的普及速度有望加快。
（3）智能懸架與滑板底盤的融合
智能懸架通過實時調(diào)節(jié)懸架的剛度和阻尼，為車輛提供更優(yōu)的駕乘體驗和更高的穩(wěn)定性。如空氣懸架配合CDC（連續(xù)可變阻尼減振系統(tǒng)）技術(shù)，不僅能夠適應復雜路況，還能根據(jù)載重情況優(yōu)化車輛的姿態(tài)。國內(nèi)零部件企業(yè)正通過技術(shù)合作與自主研發(fā)，逐步打破外資企業(yè)在智能懸架領(lǐng)域的壟斷。此外，滑板底盤技術(shù)的興起為底盤系統(tǒng)的模塊化和集成化提供了全新的解決方案。滑板底盤將動力系統(tǒng)、熱管理系統(tǒng)及控制系統(tǒng)整合到一個模塊中，使車輛上部結(jié)構(gòu)可以靈活設(shè)計，從而顯著提高了開發(fā)效率和制造靈活性。
智能化技術(shù)的挑戰(zhàn)與未來趨勢
4.1?行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)
盡管智能化技術(shù)為汽車產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的發(fā)展機遇，但在實際推廣過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。
（1）技術(shù)難題尚未完全解決
智能駕駛的實現(xiàn)需要極高的實時性與可靠性，這對感知算法、計算平臺以及通信系統(tǒng)提出了苛刻的要求。如多傳感器數(shù)據(jù)的實時融合與處理、端到端算法對海量訓練數(shù)據(jù)的需求、以及高算力芯片在功耗與散熱方面的瓶頸，均是當前技術(shù)領(lǐng)域的核心難點。此外，城市復雜路況對感知系統(tǒng)的魯棒性要求更高，而現(xiàn)階段的智能駕駛技術(shù)在動態(tài)障礙物預測和應對上仍存在一定的不足。
（2）高成本限制了技術(shù)普及
智能化技術(shù)的普及程度在很大程度上取決于成本的控制。目前，高性能激光雷達、高算力芯片等核心部件的價格仍然較高，導致中低端車型難以承載智能駕駛技術(shù)的全面配置。這一問題不僅制約了技術(shù)的市場滲透率，也影響了車企的商業(yè)化推廣速度。
（3）政策與法規(guī)的滯后性
智能化技術(shù)的快速發(fā)展與相關(guān)法律法規(guī)的不完善之間存在矛盾。尤其是在L3及以上級別自動駕駛的責任劃分、安全標準和測試規(guī)范等方面，現(xiàn)行法規(guī)尚未完全覆蓋智能駕駛的實際需求。盡管國內(nèi)外監(jiān)管機構(gòu)正在加快制定相應標準，但在全球范圍內(nèi)實現(xiàn)法規(guī)的一致性仍需時間。
4.2?智能化技術(shù)的未來發(fā)展方向
（1）從單車智能向車路協(xié)同演進
單車智能技術(shù)的瓶頸在于其對數(shù)據(jù)和算力的高需求，而車路協(xié)同通過整合車端、路端和云端資源，實現(xiàn)了信息的實時交互和動態(tài)優(yōu)化。在這種模式下，車輛不僅能夠感知周圍環(huán)境，還可以通過車路協(xié)同系統(tǒng)提前獲取前方路況信息，從而更高效地進行駕駛決策。車路協(xié)同的實現(xiàn)不僅能夠緩解交通擁堵，還能大幅提升智能駕駛的安全性與可靠性。
人工智能在自動駕駛中的應用正從傳統(tǒng)的云端計算逐步向邊緣計算延伸。邊緣計算能夠?qū)⒉糠钟嬎闳蝿障路诺杰囕v本地，顯著降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高系統(tǒng)的實時性。此外，隨著車載計算能力的提升，邊緣計算的應用將進一步推動端到端學習和多任務協(xié)同算法的落地。
（3）智能化零部件的國產(chǎn)替代與全球化拓展
智能化技術(shù)的發(fā)展為國內(nèi)零部件企業(yè)提供了超越國際競爭對手的歷史性機遇。通過在感知、計算和執(zhí)行等領(lǐng)域的技術(shù)突破，國內(nèi)企業(yè)已在全球供應鏈中占據(jù)重要位置。激光雷達和高算力芯片等關(guān)鍵零部件的國產(chǎn)替代率正在快速提升，為國內(nèi)車企降低成本的同時，也增強了中國汽車產(chǎn)業(yè)在國際市場上的競爭力。
結(jié)論
汽車智能化技術(shù)正在從感知、計算到執(zhí)行的全鏈條環(huán)節(jié)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)的深度變革。從多傳感器融合到高算力計算平臺，從端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到智能底盤技術(shù)，這些技術(shù)創(chuàng)新不僅提升了車輛的智能化水平，也推動了汽車產(chǎn)業(yè)的高端化轉(zhuǎn)型。國內(nèi)企業(yè)在智能化浪潮中已初步形成了一批具備國際競爭力的零部件供應商，正在全球市場中發(fā)揮越來越重要的作用。未來，隨著車路協(xié)同技術(shù)的成熟、智能化零部件的國產(chǎn)替代加速以及相關(guān)政策法規(guī)的完善，智能化技術(shù)將在更多場景中實現(xiàn)大規(guī)模應用。這不僅將重塑全球汽車產(chǎn)業(yè)的競爭格局，也將為智能交通和智慧城市的發(fā)展提供重要支撐。通過持續(xù)創(chuàng)新與協(xié)同發(fā)展，中國汽車產(chǎn)業(yè)在全球競爭中占據(jù)更高地位的目標指日可待。
