近日，中國汽車工程學(xué)會圍繞新能源、智能網(wǎng)聯(lián)和智能制造等細(xì)分領(lǐng)域，基于我國汽車技術(shù)創(chuàng)新方向的前瞻預(yù)判與現(xiàn)實考量，發(fā)布了《2025年度中國汽車十大技術(shù)趨勢》。

從此次入選的《2025年度中國汽車十大技術(shù)趨勢》（以下簡稱：《十大技術(shù)趨勢》）看，和智能駕駛相關(guān)的內(nèi)容占據(jù)榜單的“半壁江山”，囊括了多模態(tài)大模型、車載智能計算平臺、AI賦能的合成數(shù)據(jù)、安全風(fēng)險管控系統(tǒng)以及智能底盤跨域融合等前沿技術(shù)。

當(dāng)下，“智能化”下半場激戰(zhàn)正酣，上述技術(shù)的研發(fā)、量產(chǎn)的和規(guī)?；瘧?yīng)用，是今年智能駕駛賽道競逐的重中之重，也是2025年智駕新戰(zhàn)場的必爭之地。以最新的智駕技術(shù)為根基，未來的汽車產(chǎn)業(yè)將迎來更智能的發(fā)展格局。

除了當(dāng)下炙手可熱的智駕技術(shù)，也有其它板塊的最新趨勢入選，例如：新能源A級乘用車百公里行駛電耗將降至10kWh以下，智能高效混合動力控制策略將持續(xù)優(yōu)化并日益普及，以及EMB技術(shù)日趨成熟且即將迎來量產(chǎn)應(yīng)用等。

不過，作為新能源汽車技術(shù)創(chuàng)新和投融資的核心賽道，智能駕駛的每一項重磅技術(shù)，都決定了產(chǎn)業(yè)鏈的后續(xù)變革和商業(yè)化落地。伴隨著大算力、大數(shù)據(jù)、AI大模型的迭代發(fā)展，高階智駕也將實現(xiàn)革命性突破，推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)入新的發(fā)展階段。

01

車載智能計算平臺降本提質(zhì)

助力NOA等智駕技術(shù)快速發(fā)展

車載智能計算平臺為智能駕駛提供核心算力支持，是汽車智能化水平的重要方向標(biāo)。

現(xiàn)階段，車載智能計算平臺的性能差異，已成為智能駕駛水平高低的核心影響因素。具體來看，智能計算平臺集成多個SoC，支持大量數(shù)據(jù)并行計算和復(fù)雜邏輯功能，具備更高的計算能力和能效；通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化，可實現(xiàn)更高效的算力利用、降低功耗且提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。

《十大技術(shù)趨勢》統(tǒng)計，當(dāng)前，車載智能計算平臺已實現(xiàn)超大存儲帶寬，支持高效數(shù)據(jù)指令交換，算力最高可達(dá)500 TOPS以上，能滿足端到端等先進(jìn)模型的海量數(shù)據(jù)增長對更高算力的需求。

2025年，車載智能計算平臺性能不斷升級，成本呈現(xiàn)進(jìn)一步降低的趨勢，助力NOA等智能駕駛技術(shù)滲透率將接近20%。最近幾年，Mobileye、地平線、華為、英偉達(dá)等國內(nèi)外廠商均積極布局車載智能計算平臺的量產(chǎn)落地。

以地平線為例，該公司自主研發(fā)的智能計算架構(gòu)BPU（Brain Processing Unit），簡化開發(fā)流程，提高了計算的智能高效性，也減少了因軟硬件適配問題帶來的額外成本和性能損耗。

軟件層面，踐行自動駕駛端到端的演進(jìn)理念，地平線將算法層面的技術(shù)創(chuàng)新和突破應(yīng)用到最新的智駕解決方案SuperDrive上，可以更高效地處理復(fù)雜交通場景信息，提升智駕系統(tǒng)的感知和決策能力。

02

智駕與智能底盤融合

提升L3以上車輛運(yùn)動控制性能

過去幾年，智能駕駛和智能座艙成了業(yè)界最關(guān)注的強(qiáng)話題，但很多人容易忽略的是，底盤技術(shù)作為智能化進(jìn)程的核心角色，其重要性并不亞于智艙和智駕。

智駕與底盤的深度融合，已成為實現(xiàn)自動駕駛汽車更安全、更更高效的關(guān)鍵基石。

這里說的深度融合，主要是通過傳感器、執(zhí)行器和控制策略的深度融合，增強(qiáng)自動駕駛汽車的感知和決策能力、精準(zhǔn)控制能力顯著提升行車安全、駕駛舒適性與系統(tǒng)效率優(yōu)化，降低自駕退出頻次，助力L3以上自動駕駛落地應(yīng)用。

智駕與底盤的深度融合涉及系統(tǒng)集成、域內(nèi)融合、跨域融合等多個方面，包括增強(qiáng)底盤感知技術(shù)、線控技術(shù)、協(xié)同控制算法冗余設(shè)計等關(guān)鍵技術(shù)，重塑汽車產(chǎn)業(yè)整零合作模式的變革。

《十大技術(shù)趨勢》分析，2025年，通過智駕與智能底盤的深度融合，將實現(xiàn)極限工況下底盤智能運(yùn)動控制技術(shù)的重大突破，如智駕與動力聯(lián)動的自動無停頓泊車功能、能耗控制回收系統(tǒng)以及魔毯功能等。

上個月，奇瑞官宣攜手華為，發(fā)布了云臺智能底盤2.0技術(shù)，采用新一代電氣架構(gòu)，1000 TOPS算力，整車OTA升級時間能小于25分鐘。

智界S7是最先搭載華為途靈底盤的車型，新車在預(yù)售階段，智能底盤就作為亮點(diǎn)之一，被華為重點(diǎn)宣傳預(yù)熱了一波。通過數(shù)字化能力升級，華為途靈底盤將底盤、座艙和智駕打通，可以更好地協(xié)同控制整車。

此外，蔚來已經(jīng)完成從NT1構(gòu)建智能底盤，到NT2的AI賦能，再到NT3的天?底盤的技術(shù)進(jìn)階，通過全線控主動懸架引領(lǐng)智能底盤的進(jìn)一步技術(shù)探索。

據(jù)介紹，蔚來AI智能底盤的“撒手锏”之一，是蔚來整?全域操作系統(tǒng)——“SkyOS·天樞”，在底層打通智駕、座艙、?控、?聯(lián)等各域，可實現(xiàn)對四顆Orin智駕芯?算?的自由調(diào)用，進(jìn)?整車算法部署。

03

AI賦能合成數(shù)據(jù)

將成為自動駕駛研發(fā)重要資源

利用生成式AI和世界模型等先進(jìn)人工智能技術(shù)，生成高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)，可有效緩解數(shù)據(jù)短缺難題，提升算法模型的可靠性，是自動駕駛模型訓(xùn)練極具前景的發(fā)展方向。

在智能駕駛領(lǐng)域，高質(zhì)量的真實數(shù)據(jù)成為越來越稀缺的資源，合成數(shù)據(jù)優(yōu)勢在于采集成本低、自帶標(biāo)注、跨平臺通用性強(qiáng)，能有針對性地補(bǔ)充潛在危險場景和邊緣場景，完善長尾場景庫。

先進(jìn)AI技術(shù)可以處理文本、圖片、視頻等不同類型的數(shù)據(jù)，并能快速提取大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)的有價值的信息，如不同類型交通參與者的信息，以及交通參與者之間的交互行為等。

《十大技術(shù)趨勢》認(rèn)為，2025年，AI生成的合成數(shù)據(jù)將普遍應(yīng)用于自動駕駛模型的高效訓(xùn)練和仿真服務(wù)。

2024年，特斯拉、英偉達(dá)、Wayve、百度和蔚來等公司已經(jīng)率先布局了世界模型的前瞻研發(fā)應(yīng)用，支持部分算法上車。

隨著高階自動駕駛上路通行進(jìn)程加速，2025年AI合成數(shù)據(jù)將逐步取代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式，成為滿足自動駕駛數(shù)據(jù)需求。

04

多模態(tài)大模型

推動自動駕駛感知決策創(chuàng)新突破

《十大技術(shù)趨勢》指出，2025年，自動駕駛模型有望隨著多模態(tài)大模型算法改進(jìn)數(shù)據(jù)生成能力提升、算力和訓(xùn)練時長擴(kuò)增，助推自動駕駛感知決控能力的重要突破。

利用多模態(tài)大模型通識能力，可有效應(yīng)對智能感知中存在的長尾問題，顯著改善車輛對場景、障礙物、導(dǎo)航信息等要素的理解能力。

多模態(tài)大模型基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，實現(xiàn)對世界的認(rèn)知和理解。通過指令微調(diào)和后訓(xùn)練精調(diào)，將多模態(tài)大模型應(yīng)用于自動駕駛復(fù)雜場景的感知決策中，構(gòu)造自動駕駛專用的多模態(tài)模型。

當(dāng)前，以視覺語言大模型為代表的多模態(tài)大模型，相較于傳統(tǒng)視覺模型，能更好地識別和處理行駛環(huán)境中的罕見事件，顯著提升自動駕駛系統(tǒng)對長尾場景的魯棒性和泛化能力。

以商湯為例，在端到端系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，商湯絕影推出自動駕駛大模型DriveAGI，依托多模態(tài)大模型，實現(xiàn)對移動出行的深度理解、精準(zhǔn)推理、智能決策以及與人類的自然交互，使自動駕駛系統(tǒng)更好地理解和適應(yīng)周圍的交通環(huán)境。

據(jù)悉，得益于多模態(tài)?模型，DriveAGI具備了更強(qiáng)的泛化能?，即便在0樣本的情況下，也可以針對不同道路環(huán)境或交通狀況并做出精準(zhǔn)決策。在無高精地圖條件下，也能依靠視覺感知實際道路情況。

車企陣營，“端到端+大模型”也在今年成了炙手可熱的技術(shù)熱點(diǎn)，以理想的“端到端+VLM”雙系統(tǒng)為例，該智駕方案結(jié)合了One-Model端到端模型和VLM視覺語言模型。

“系統(tǒng)1”由端到端模型實現(xiàn)，應(yīng)對駕駛車輛時95%的常規(guī)場景；“系統(tǒng)2”由VLM視覺語言模型實現(xiàn)，解決復(fù)雜甚至未知的交通場景，占日常駕駛約5%，兩個系統(tǒng)相互配合，兼顧大部分場景和少數(shù)特殊場景。

05

自動駕駛運(yùn)行安全風(fēng)險管控系統(tǒng)

逐步上車部署與應(yīng)用

《趨勢報告》指出，“運(yùn)行安全”以全生命周期運(yùn)行風(fēng)險管控和運(yùn)行安全保障為核心，已成為高級別自動駕駛安全的焦點(diǎn)，

自動駕駛“運(yùn)行安全”風(fēng)險管控涉及安全要求、安全模型、事件記錄、數(shù)據(jù)存儲和在用車輛監(jiān)測等多方面。車載運(yùn)行安全風(fēng)險管控系統(tǒng)整合車輛運(yùn)行全過程安全關(guān)注事項，為風(fēng)險統(tǒng)籌管控提供解決方案。

到2025年，車載運(yùn)行安全風(fēng)險管控系統(tǒng)將逐步在自動駕駛系統(tǒng)實現(xiàn)部署應(yīng)用，服務(wù)自動駕駛運(yùn)行安全監(jiān)管與實施。

現(xiàn)階段，清華大學(xué)、北京航空航天大學(xué)以及一汽、比亞迪等正積極投入車載運(yùn)行風(fēng)險管控單元開發(fā)與部署，預(yù)計將在明年部署量產(chǎn)車型，助力高級別自動駕駛運(yùn)行安全，降低事故率至可接受水平。

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