一、智駕技術(shù)正逐漸成為我國(guó)日常交通出行重要組成部分，預(yù)計(jì)2025年乘用車(chē)自動(dòng)駕駛滲透率將超6成
根據(jù)觀研報(bào)告網(wǎng)發(fā)布的《中國(guó)智能駕駛行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析與未來(lái)前景研究報(bào)告（2025-2032）》顯示，智能駕駛是指汽車(chē)通過(guò)搭載先進(jìn)的傳感器、控制器、執(zhí)行器、通訊模塊等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)協(xié)助駕駛員對(duì)車(chē)輛的操控，甚至完全代替駕駛員實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的功能。智能駕駛是人工智能革命和新能源革命的集大成者，是下一個(gè)萬(wàn)億級(jí)大賽道。當(dāng)下，智駕技術(shù)正逐漸成為中國(guó)日常交通出行的重要組成部分。有數(shù)據(jù)顯示，2024年我國(guó)乘用車(chē)自動(dòng)駕駛的滲透率超五成，乘用車(chē)L2級(jí)及以上自動(dòng)駕駛的滲透率已達(dá)到55.7%。預(yù)計(jì)到2025年底，我國(guó)乘用車(chē)自動(dòng)駕駛的滲透率可能會(huì)上升至65%左右。
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二、我國(guó)智能駕駛正處于快速發(fā)展階段，預(yù)計(jì)到2025年市場(chǎng)規(guī)模將逼近4500億元
智能駕駛是新能源汽車(chē)發(fā)展進(jìn)程的下半場(chǎng)，智能汽車(chē)為用戶(hù)提供舒適、安全、科技感的駕乘體驗(yàn)。發(fā)展智能駕駛具有必要性，對(duì)消費(fèi)者和社會(huì)而言，智駕在出行安全、節(jié)能、性?xún)r(jià)比、駕乘體驗(yàn)、出行效率等方面貢獻(xiàn)顯著。因此，發(fā)展智能駕駛具有迫切性，對(duì)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)影響深遠(yuǎn)。
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目前我國(guó)積極發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)，自動(dòng)駕駛技術(shù)進(jìn)一步推動(dòng)BAT等企業(yè)進(jìn)入市場(chǎng)、加大投入研發(fā)技術(shù)，使得智能駕駛市場(chǎng)正處于快速發(fā)展階段。數(shù)據(jù)顯示，2023年我國(guó)自動(dòng)駕駛市場(chǎng)規(guī)模達(dá)3301億元，同比增長(zhǎng)14.1%。預(yù)計(jì)2025年，我國(guó)自動(dòng)駕駛市場(chǎng)規(guī)模將逼近4500億元。
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三、地方政策+DeepSeek共同驅(qū)動(dòng)下，我國(guó)正在邁向高階智駕普及
根據(jù)地平線機(jī)器人招股說(shuō)明書(shū)，駕駛自動(dòng)化主要可以分為兩大類(lèi)：高級(jí)輔助駕駛（ADAS）和高階自動(dòng)駕駛（AD）。ADAS（高級(jí)輔助駕駛）：這一技術(shù)旨在協(xié)助駕駛員完成各類(lèi)駕駛?cè)蝿?wù)，如車(chē)道偏離警示、車(chē)道居中、自適應(yīng)巡航控制和自動(dòng)緊急制動(dòng)等。而與ADAS不同，高階自動(dòng)駕駛（AD）技術(shù)的自動(dòng)化程度更高，不僅能實(shí)現(xiàn)ADAS的功能，還能夠提供更為豐富的駕駛體驗(yàn)，幾乎不需要駕駛員的干預(yù)，且通常需要更先進(jìn)的傳感器、處理能力、軟件和算法。
隨著北京、武漢等地方政府高階智駕政策逐步落地以及各家車(chē)企積極布局智能駕駛，高階智駕將逐步成為乘用車(chē)“標(biāo)配”。高速NOA（領(lǐng)航輔助駕駛）、城區(qū)NOA等將成為智駕賽道新技術(shù)落地的新方向，并通過(guò)不斷地優(yōu)化功能，從而提高用戶(hù)對(duì)于功能的體驗(yàn)感。其中城區(qū)NOA已切入15-20萬(wàn)元主流細(xì)分市場(chǎng),預(yù)計(jì)將成為未來(lái)2-3年各廠商競(jìng)相發(fā)力的關(guān)鍵點(diǎn)。
地方政府高階智駕政策逐步落地
| 時(shí)間 | 省市 | 文件名稱(chēng) | 主要內(nèi)容 |
| 2018年4月 | 長(zhǎng)沙 | 《長(zhǎng)沙市智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)道路測(cè)試管理實(shí)施細(xì)則(試行)》 | 1）支持人工智能在智能機(jī)器人、智能制造、智能駕駛等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用；2）自動(dòng)駕駛測(cè)試區(qū)將逐級(jí)申請(qǐng)、逐級(jí)開(kāi)放、分類(lèi)監(jiān)管，大幅增強(qiáng)交通安全風(fēng)險(xiǎn)可控性。 |
| 2021年7月 | 廣州 | 《關(guān)于逐步分區(qū)域先行先試不同混行環(huán)境下智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)(自動(dòng)駕駛)應(yīng)用示范運(yùn)營(yíng)政策的意見(jiàn)》 | 到2025年，在混行試點(diǎn)區(qū)域，智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)（自動(dòng)駕駛）導(dǎo)入率大于40%且不大于50%，或投放量大于5000臺(tái)不超過(guò)1萬(wàn)臺(tái)，無(wú)主動(dòng)安全事故達(dá)180天。 |
| 2021年12月 | 上海 | 《上海市智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)測(cè)試與應(yīng)用管理辦法》 | 開(kāi)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)測(cè)試與應(yīng)用活動(dòng)，根據(jù)有關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)要求，配備相應(yīng)的測(cè)試安全員或者駕駛?cè)恕? |
| 2022年4月 | 北京 | 《北京市智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)政策先行區(qū)乘用車(chē)無(wú)人化道路測(cè)試與示范應(yīng)用管理實(shí)施細(xì)則》 | 允許Robotaxi車(chē)輛在商業(yè)化運(yùn)營(yíng)時(shí)主駕無(wú)安全員、副駕有安全員，百度、小馬智行成為首批獲準(zhǔn)企業(yè)。 |
| 2022年6月 | 武漢 | 《武漢市智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)道路測(cè)試和示范應(yīng)用管理實(shí)施細(xì)則（試行）》 | 加快推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展 |
| 2022年7月 | 深圳 | 《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)管理?xiàng)l例》 | 完全自動(dòng)駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)可以不具有人工駕駛模式和相應(yīng)裝置，可以不配備駕駛?cè)?；智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)經(jīng)交通運(yùn)輸部門(mén)許可，可以從事道路運(yùn)輸經(jīng)營(yíng)活動(dòng)；智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)發(fā)生交通事故，因智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)存在缺陷造成損害的，車(chē)輛駕駛?cè)嘶蛘咚腥恕⒐芾砣丝梢砸婪ㄏ蛏a(chǎn)者、銷(xiāo)售者請(qǐng)求賠償。 |
| 2024年4月 | 武漢 | 《武漢市智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)發(fā)展促進(jìn)條例（草案）》 | 持智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、智能交通、智慧城市深度融合和相關(guān)智慧產(chǎn)業(yè)發(fā)展，構(gòu)建實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)感知、云端調(diào)度規(guī)劃、高效精準(zhǔn)決策的運(yùn)營(yíng)管理體系，推進(jìn)“車(chē)路云一體化”。市、區(qū)人民政府應(yīng)當(dāng)向社會(huì)公布開(kāi)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)道路測(cè)試、示范應(yīng)用、商業(yè)化試點(diǎn)和運(yùn)營(yíng)的區(qū)域、路段和時(shí)段，按需設(shè)置相應(yīng)標(biāo)志標(biāo)識(shí)，發(fā)布安全注意事項(xiàng)等提示信息。 |
| 2024年5月 | 杭州 | 《杭州市智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛測(cè)試與應(yīng)用促進(jìn)條例》 | 杭州成為全國(guó)首個(gè)以地方性法規(guī)具體規(guī)范支持自動(dòng)駕駛車(chē)輛上路的省會(huì)城市 |
| 2024年7月 | 北京 | 《北京市自動(dòng)駕駛汽車(chē)條例（征求意見(jiàn)稿）》 | 支持自動(dòng)駕駛汽車(chē)用于城市公共電汽車(chē)客運(yùn)、網(wǎng)約車(chē)、汽車(chē)租賃等城市出行服務(wù)。將通過(guò)立法重點(diǎn)解決特定區(qū)域自動(dòng)駕駛汽車(chē)創(chuàng)新活動(dòng)面臨的主要問(wèn)題，為L(zhǎng)3級(jí)及以上自動(dòng)駕駛汽車(chē)市場(chǎng)主體提供清晰、透明、可預(yù)期的制度規(guī)范。 |
| 2024年12月 | 北京 | 《北京市自動(dòng)駕駛汽車(chē)條例》 | L3級(jí)及以上級(jí)別自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供制度規(guī)范，包括個(gè)人乘用車(chē)出行場(chǎng)景，自2025年4月1日起施行。 |
| 2024年12月 | 武漢 | 《武漢市智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)發(fā)展促進(jìn)條例》 | L3級(jí)及以上級(jí)別自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供制度規(guī)范，自2025年3月1日起正式施行。 |
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DeepSeek有望加速高階智能駕駛落地。隨著2024年底以及2025年初深度求索發(fā)布DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型，憑借一系列獨(dú)創(chuàng)性和改進(jìn)性技術(shù)以及精妙的策略，實(shí)現(xiàn)了與全球最強(qiáng)AI模型的匹敵，標(biāo)志著我國(guó)在AI大模型領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)突破。預(yù)計(jì)憑借架構(gòu)和算法的優(yōu)化以及全面開(kāi)源策略，DeepSeek有望引領(lǐng)全球AI大模型技術(shù)革新，加速AI大模型在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地。
DeepSeek在AI領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)主要源于它具備高效架構(gòu)設(shè)計(jì)、先進(jìn)算法、數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)、優(yōu)化與加速、持續(xù)學(xué)習(xí)與更新、安全與隱私、用戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化。分析認(rèn)為，DeepSeek對(duì)高階智能駕駛的開(kāi)發(fā)落地有重要的借鑒意義，有望加速高階智能駕駛應(yīng)用落地。數(shù)據(jù)生成方面，可通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和合成來(lái)應(yīng)對(duì)極端場(chǎng)景。數(shù)據(jù)處理方面，采用DeepSeek流式數(shù)據(jù)處理方式，結(jié)合邊緣計(jì)算、彈性權(quán)重鞏固等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與增量學(xué)習(xí)。模型處理方面，可通過(guò)小樣本學(xué)習(xí)降低數(shù)據(jù)依賴(lài)，同時(shí)通過(guò)跨模態(tài)對(duì)齊和知識(shí)蒸餾，將智能駕駛模型能力在車(chē)端輕量化部署，以適應(yīng)不同配置的車(chē)型，加速高階智駕落地。
DeepSeek有望加速高階智能駕駛落地
| DeepSeek在高階智能駕駛中作用 | 具體情況 |
| DeepSeek通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和合成應(yīng)對(duì)智能駕駛極端場(chǎng)景 | 汽車(chē)行駛環(huán)境非常復(fù)雜，真實(shí)路測(cè)難以覆蓋所有危險(xiǎn)場(chǎng)景（如行人突然橫穿馬路）。DeepSeek可構(gòu)建高保真的虛擬駕駛場(chǎng)景（如極端天氣、突發(fā)事故），通過(guò)合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練智能駕駛模型，從而補(bǔ)充真實(shí)路測(cè)數(shù)據(jù)中極端場(chǎng)景數(shù)據(jù)的不足，提升模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)能力。DeepSeek通過(guò)構(gòu)建“語(yǔ)言模型引導(dǎo)-物理引擎渲染-閉環(huán)評(píng)估優(yōu)化”的新型數(shù)據(jù)工廠，可有效提升極端場(chǎng)景覆蓋度，使模型提前學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)策略，避免實(shí)際路測(cè)中的安全隱患。通過(guò)云端協(xié)同的方式，將數(shù)據(jù)合成和仿真訓(xùn)練在云端完成，車(chē)端僅需加載輕量化模型。 |
| DeepSeek思維方法助力智能駕駛數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理 | DeepSeek通過(guò)邊緣計(jì)算在車(chē)端部署輕量化模型，實(shí)時(shí)處理攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)低延遲決策。同時(shí)借助增量學(xué)習(xí)在車(chē)端注入新數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化模型。采用DeepSeek流式數(shù)據(jù)處理方式，結(jié)合邊緣計(jì)算、在線學(xué)習(xí)、記憶回放、彈性權(quán)重鞏固等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與增量學(xué)習(xí)?？商嵘到y(tǒng)的實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性，同時(shí)還可確保模型能夠持續(xù)優(yōu)化，適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境的需求。 |
| DeepSeek小樣本學(xué)習(xí)可降低數(shù)據(jù)依賴(lài) | 參考DeepSeek知識(shí)蒸餾技術(shù)，通過(guò)少量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)，如不同城市的交通規(guī)則，快速適配新環(huán)境。結(jié)合預(yù)訓(xùn)練模型遷移應(yīng)用，先在大規(guī)模通用駕駛數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，再用少量本地?cái)?shù)據(jù)微調(diào)，減少對(duì)大量特定場(chǎng)景數(shù)據(jù)的依賴(lài)，提高模型的適應(yīng)性和泛化能力。知識(shí)蒸餾可應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的感知、預(yù)測(cè)和決策模塊。在感知模塊，教師模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)或語(yǔ)義分割，學(xué)生模型模仿其輸出，減少計(jì)算量的同時(shí)保持檢測(cè)精度；預(yù)測(cè)模塊中，學(xué)生模型學(xué)習(xí)教師模型的軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果；決策模塊里，學(xué)生模型模仿教師模型生成駕駛策略。 |
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目前DeepSeek在智能駕駛開(kāi)發(fā)與應(yīng)用場(chǎng)景中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，主要是智能駕駛模型與DeepSeek存在模態(tài)差異，且智能駕駛模型對(duì)時(shí)延、可靠性等方面要求更加嚴(yán)苛。
模態(tài)方面，智能駕駛感知階段的主要處理對(duì)象是像素點(diǎn)（包括圖像和點(diǎn)云）；規(guī)劃階段的主要處理對(duì)象是離散的圖論節(jié)點(diǎn)；控制階段的主要處理對(duì)象是反映車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的浮點(diǎn)數(shù)。而DeepSeek的主要處理對(duì)象是作為語(yǔ)言原子單元的token。因此，在利用DeepSeek模型時(shí)需要進(jìn)行多模態(tài)擴(kuò)展，即提前進(jìn)行任務(wù)對(duì)齊與模型改造。通過(guò)調(diào)整DeepSeek-R1的輸出層或中間層，使其與學(xué)生模型任務(wù)對(duì)齊（例如，DeepSeek-R1若以NLP任務(wù)為主，其知識(shí)遷移至自動(dòng)駕駛CV任務(wù)需解決模態(tài)差異。需要將語(yǔ)言生成任務(wù)輸出轉(zhuǎn)換為目標(biāo)檢測(cè)的邊界框預(yù)測(cè)，過(guò)程中可能會(huì)用到跨模態(tài)蒸餾技術(shù)對(duì)齊視覺(jué)-語(yǔ)言特征）。
時(shí)延方面，車(chē)端模型對(duì)延遲要求較高（如10ms內(nèi)完成一幀處理），因此需要將蒸餾后的車(chē)端小模型所需的算力、存儲(chǔ)等資源與車(chē)載芯片匹配?？煽啃苑矫妫悄荞{駛場(chǎng)景下要求模型決策高可靠，需在設(shè)計(jì)蒸餾損失函數(shù)時(shí)加入安全約束（如關(guān)鍵場(chǎng)景的誤差加權(quán)懲罰），并驗(yàn)證學(xué)生模型的可解釋性。
不過(guò)，雖然目前我國(guó)高階智駕仍面臨諸多挑戰(zhàn)，但其已在通往成熟與繁榮的道路上穩(wěn)步邁進(jìn)，未來(lái)發(fā)展充滿無(wú)限可能。2025年，在地方政策+DeepSeek共同驅(qū)動(dòng)下，我國(guó)正在邁向高階智駕普及階段，城市NOA滲透率有望達(dá)到15%以上。從市場(chǎng)規(guī)模上看，目前國(guó)內(nèi)新能源汽車(chē)滲透率已超過(guò)50%，科技公司紛紛入局智能汽車(chē)成為新勢(shì)力；從技術(shù)上看，行業(yè)已具備領(lǐng)先的算法、足夠大的算力和強(qiáng)大的工程能力這高階智駕普及的技術(shù)三大要素。
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四、當(dāng)前智駕系統(tǒng)已進(jìn)入15-20萬(wàn)以上車(chē)型，未來(lái)有望標(biāo)配在15萬(wàn)左右車(chē)型
從成本上來(lái)看，當(dāng)前我國(guó)智駕系統(tǒng)成本大幅降低。一方面是，上游硬件成本逐年下降。例如激光雷達(dá)從萬(wàn)元級(jí)降至千元級(jí)，芯片廠商也在降本競(jìng)爭(zhēng)，芯片廠商也在充分競(jìng)爭(zhēng)下持續(xù)降本。地平線征程6系列隔山打虎——為了應(yīng)對(duì)征程6M，英偉達(dá)推出了OrinY的降本平替方案，售價(jià)比OrinX降低了100美金。
另一方面是，頭部車(chē)企的規(guī)?；少?gòu)放大成本優(yōu)勢(shì)，通過(guò)規(guī)模效應(yīng)將整套智駕成本控制在4000元以下，隨著客戶(hù)認(rèn)知加強(qiáng)，未來(lái)中階智駕有望成為剛需，推動(dòng)車(chē)企加速標(biāo)配。例如小鵬G6全系車(chē)型限時(shí)立減2萬(wàn)元，優(yōu)惠后的起售價(jià)為18.99萬(wàn)元，標(biāo)配N(xiāo)OA進(jìn)入20萬(wàn)元以下的價(jià)格區(qū)間。
總體來(lái)看，隨著高階智駕滲透率提升、智駕系統(tǒng)成本大幅降低，我國(guó)智駕系統(tǒng)已進(jìn)入15-20萬(wàn)以上車(chē)型，未來(lái)有望標(biāo)配在15萬(wàn)左右車(chē)型。(WW)
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