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大咖对话:从L2到L4,如何破解高阶智驾落地难题

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网易汽车12月9日报道    2025地平线技术生态大会期间,在网易传媒副总编辑张齐的主持下,佑驾创新创始人兼董事长刘国清、广汽研究院院长、执委会委员吴坚、汽车科技股份有限公司总经理助理兼新能源技术高级总监黄敏、戎启行CEO周光和地平线创始人兼CEO余凯,进行了主题为“向高同行,破解高阶智驾落地难题”的圆桌对话。

余凯周光等大咖对话 如何破解高阶智驾落地难题

张齐首先抛出的问题是,今年推进城市辅助驾驶量产落地过程中,遇到的最大挑战和最大收获是什么?

余凯周光等大咖对话 如何破解高阶智驾落地难题

刘国清表示,对于智驾技术,佑驾创新一直采用渐进式路线。今年最大挑战,一是主机厂对城区高阶智驾要求提升带来的成本压力,二是智驾技术迭代与无人物流车产品线布局的技术复用难题。

余凯周光等大咖对话 如何破解高阶智驾落地难题

最大收获也源于此。通过高效数据闭环平台,佑驾实现了将乘用车智驾经验向无人车领域的快速迁移,今年10月发布了T5和T8两款无人小车。总而言之,佑驾今年的核心挑战与收获,核心是如何解决L2与L4协同推进的问题。

吴坚提到,过去一年最大突破在于,座舱与智驾融合大幅提升了自动驾驶的可解释性,让消费者提前接受并适应了自动驾驶体验,也助力广汽成为首批拿到有限场景L3牌照的企业之一。广汽有望在短时间内推动消费者从“敢用”过渡到“喜欢用”智驾功能。当然,成本控制是关键。

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黄敏坦言,岚图汽车面临的挑战,一是新品牌智驾数据积累不足,二是城区NOA需平衡通行效率与用户安全感的体验难题。

收获是岚图自研智驾系统在车型切换和地平线不同计算平台移植时,模型与算法的适配效率很高,提升了研发效率和用户体验。

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双方“共同进化”体现在三方面:双方更注重地平线方案与岚图整车执行器协同控制;明年初,将陆续推出全系搭载地平线中高阶智驾方案的车型;深度技术融合。

周光表示,过去一年,元戎的智驾系统量产能力大幅爬坡,挑战集中在工程端多车型大规模交付的细节问题,以及数据飞轮驱动端到端系统优化的应用难题。

惊喜是市场对高阶智驾需求快速增长,用户从“可激活”转向“愿意用、爱用”,行业信心增强。

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对于如何看待当前智驾竞争格局下的市场变化的问题。他认为,规模效应能推动数据积累提升安全体验,也能通过多芯片平台选择降低成本,核心是保证安全与体验的基础上价格下探。

余凯则提到,对地平线而言,2025年堪称“惊心动魄”的一年。这一年,地平线实现三次“纵身一跳”的挑战:首次涉足高阶智驾领域(门槛之一是需要T以上算力芯片)、攻克高阶城区智驾算法、在100T左右算力平台完成全场景NOA。

余凯周光等大咖对话 如何破解高阶智驾落地难题

“好在这三次‘纵身一跳’我们都了”,地平线最终成功登上高阶智驾“牌桌”,6芯片量产落地,证明其能够支撑复杂算法,还推出了更具性价比的基于征程6M的城区智驾方案,这是今年最大的收获。

第二轮的问题聚焦“安全”。张齐指出,智驾导致的事故概率,理论上优于人类驾驶员,但更易引发舆论关注,且需解决从“安全”到“安全感”的问题,同时,用户建立虚假安全感时,事故风险也最高。那么,在L2+向L3过渡阶段,如何持续提升安全性并做好用户沟通?

刘国清表示,技术迭代速度至关重要,佑驾已将版本升级全流程从3个月压缩至3-4周,高效修复长尾问题。同时,安全属性相关功能应标准化,让车企和用户对安全功能的适用场景、边界有统一认知,从根本提升安全保障。

吴坚则提出,安全是造车人的底线,车企是安全的“最后守门员”,需攻克整车性能与智驾系统协同的细节问题。当天,安全感是主观感受,解决方案是推进“座舱协同”,通过技术提升智驾系统的可解释性,帮助用户建立安全感。当前法规下,车企需承担安全底线守护责任,期待法规进一步明确。

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对于这个问题,黄敏认为,主机厂需交付完整产品服务并承担法律责任。安全是可量化技术要求,安全感是主观体验,核心是让智驾行为可预测、决策可理解。我们通过优化人机交互界面,提前提醒用户接管等方式增强安全感。同时,需帮助用户建立“理性安全感”,行业共同做好用户引导。

周光则表示,安全与安全感对应MPCI(百万公里碰撞事故率)和MPI(百万公里接管率)。要实现可信智驾,需引入大模型和语言能力打造可解释系统,解决推理能力不足的问题。行业也应该避免过度宣传,依赖技术驱动从模仿学习、端到端系统,进阶到具备推理能力的智能系统。

余凯同样提出,技术供应商需持续提升技术水平,重视AEB等安全兜底功能。当前,高阶辅助驾驶本质是“更高级版的自动挡”,需帮助用户正确理解,仍需保持关注、适时干预。预计3-5年内,MPI有望降至万公里级别。

第三轮问题聚焦L3,业内普遍认为,L3辅助驾驶量产时间路线图大致为,2026年开放高速L3,2027年开放城区L3,明后年L2、L3、L4可能混行。如何看待当前技术革新局面?尤其是明后年高速、城区L3逐步落地后,下一阶段智驾的发展路径是什么?

刘国清提到,未来三年,L2、L3将持续扩大ODD(设计运行域),核心是让智驾系统在更多工况下实现更安全、更舒适的运行;L4则会聚焦细分垂直赛道,比如快递配送、港口、矿区等场景,未来三年的核心目标是实现商业化盈利。因此,他认为,苏菁博士提到的“三年后L4将以亲民价格落地”,可能性不大。未来三年,L4更可能在更多细分场景中实现商业化应用。

余凯周光等大咖对话 如何破解高阶智驾落地难题

吴坚表示,监管层面必然会逐步扩大开放场景,从封闭高速到城市快速路,再到城中村等复杂场景,通过更多数据喂养让模型更成熟、技术更完善。

至于L2、L3、L4混行是否可行,他认为关键不在于混行本身,而在于尽快明确责任划分:L2责任在消费者,L4责任在车企,L3的责任界定则相对模糊,需要明确用户“有意识/无意识”“有意/无意”接管等伦理灰色地带的法律定义。

黄敏判断,大概率会出现L2、L3、L4混行的局面,而主机厂应重点发力两个方向:一是提升单车智能水平,通过大模型增强长尾场景应对能力;二是探索“车云路协同”或群体智能(V2X等),依托中国独有优势,目前已在武汉等地开展试点。“不仅让车辆从云端、路端获取信息,还将车辆作为交通节点,共享自身感知的场景信息,这可能是未来的重要发展路径。”

周光表示,L2与L3、L4的分水岭,存在法律(责任划分)和技术(兜底范围)。L2、L3与真正的L4存在模型层面的巨大技术鸿沟,真正的L4(非基于高精地图的“伪L4”)需要构建道路级通用基础模型,具备所有道路相关的通用常识,比如识别修路路段、水泥地等。

参考特斯拉的发展路径,存在“跳过L3”直接向L4突破的可能。未来,只有实现基础模型的突破,才能真正落地大规模L4。

余凯也同意周光的观点,L2到L4的关键,取决于基础大模型的进展。如果基础大模型进展未达预期,L3的阶段可能长期存在。当然,大规模L2+部署是L3落地的基础,也存在周光提到的“跳过L3”的可能,可能通过海量数据喂养基础模型,实现从L2到L4的跳跃。

大模型的“涌现性”可能让这种跳跃成为现实,正如苏青博士所说,L3可能是短暂过渡,直接从L2进入L4。

对于“从L2到L3再到L4的发展阶段,智驾生态体系会发生什么变化,地平线又将将扮演什么角色”的问题,余凯表示,希望与合作伙伴共同推动2030年实现真正的L4。今年1月,他曾提出一个观点:三年将实现“脱手”(hands off),五年实现“闭眼”(eyes off),十年实现“放心休息”(minds off)。其中“eyes off”,对应的就是L4。

余凯周光等大咖对话 如何破解高阶智驾落地难题

最后,请用一个关键词,预测下一个十年智能驾驶发展程度,并简要解释。

刘国清认为,未来十年的关键词的是“出海”,这也是佑驾当前的核心发力方向。基于地平线芯片帮助国内主机厂智驾系统出海,覆盖欧洲、澳洲、中东、南美等多个国家,同时其也在拓展海外OEM和Tier 1客户,将国内产能和技术优势输出全球。

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吴坚则是关注“10%渗透率”拐点。科技产品的市场占有率达到10%时,往往会进入快速普及阶段,实现真正的技术平权。这需要生态上下游协同发力,推动平台共享、数据共享,同时控制成本。技术迭代速度决定了这个拐点的到来时间,他相信不会超过3年。

黄敏认为的关键词是“共生”。可能更倾向于“为智能生活方式、移动智能体买单”,车辆的交通工具属性会大幅弱化。届时,智能车辆与车主、与交通环境中其他参与者将形成“共生”关系,这是他对未来智驾生态的期待。

周光提到,商业层面,“出海”是必然趋势。但在技术层面,他的关键词是“全面走向大模型与强化学习时代”。自动驾驶的终极目标是实现全无人,实现这个目标才有真正的社会价值。“我期待未来几年内,技术上能实现大规模全无人自动驾驶的突破,这需要大模型和强化学习的深度支撑。”

余凯认为,关键词是“情绪价值”。未来十年,自动驾驶会成为车辆的基础标配,就像现在手机的4G、5G功能,无论用户买几千元还是几万元的手机,都不会询问是否支持4G、5G。

也因此,自动驾驶作为标配功能,无需车企投入过多资源自研,车企的核心精力应放在打造“情绪价值”上,这种情绪价值才是品牌的核心竞争力。未来,车辆仍是情绪产品,自动驾驶只是基础功能,与品牌独立分离。

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