2024年12月，特斯拉发布FSD V13.2更新，实现“从停车位到停车位”的端到端驾驶模式 。目前国内鸿蒙智行、小鹏、理想等均已推送端到端大模型上车更新。目前，江淮和华为合作的尊界S800已在申报工信部的认证，通过认证后，将为尊界用户推送L3智驾功能。近期理想CEO表示，理想有望在2025年实现L3级别的智能驾驶，2025年有望成为L3上车元年。2025年，比亚迪宣布，天神之眼高阶智驾系统，比亚迪旗下10万元级以上车型全系搭 载，10万元以下车型多数搭载。实现了代客泊车、遥控出车、自动泊车的标配。据盖世汽车研究院统计数据，2024年1-11月 ，国内乘用车市场高速NOA和城市NOA渗透率仅为7.2%和1.5%，2025年NOA将迎来量产规模大幅提升。

　　借助Deepseek模型及其算法优化技术，车端算力需求有望下降，从而降低车端智驾芯片部署成本。此外，Deepseek也为提升算力利用率打开了思路，有望推进云端大模型训练成本下降，将进一步推进中阶智驾下放。

　　自动驾驶是汽车产业变革的核心驱动力，正重塑着交通生态与出行模式。目前，自动驾驶正处于技术迭代与商业化探索并行阶段，L2级辅助驾驶已逐渐普及，而L3级及以上技术正不断突破。随着人工智能、传感器技术、车联网等关键技术的持续突破，自动驾驶系统的性能与安全性将大幅提升，成本有望降低，从而加速其商业化落地进程。展望未来，自动驾驶的发展前景广阔。随着技术的持续突破，车辆将具备更高级别的自主决策能力，不仅能应对复杂多变的路况，还能与其他交通参与者实现无缝沟通与协同，构建起一个高度智能化的交通生态系统。城市的交通拥堵有望得到显著缓解，交通事故的发生率也将大幅降低。而且，自动驾驶的应用场景将不断拓展，从日常通勤的私家车，到物流运输的货车、公交系统的客车，甚至是特殊环境下的作业车辆，彻底重塑我们的出行和运输方式，开启一个高效、便捷、安全的全新交通时代。

　　根据国际自动机工程师学会（SAE）和中国国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429 2021），自动驾驶技术从L0到L5分为六个等级。

　　• 传统的自动驾驶系统采用模块化部署策略。在之前很长一段时间，智能驾驶架构都来源于机器人架构，每个功能，如感知、 预测和规划，都是单独开发并集成到车辆中的。

　　• 感知模块主要负责使用传感器搜集数据、数据处理等，用于识别行人、交通信号、道路标志和其他车辆等等，高精地图、 IMU等则提供车辆位置等，感知处理模块将这些数据转化为车辆可以理解的环境模型，并送入到预测模块；

　　• 预测模块主要用于模仿人类感知来预测其他道路使用者的行为意图，例如有人横穿马路、有车要突然抢道等；

　　• 规划与决策模块根据前两个模块的信息来设计汽车的行驶策略，生成详细的行驶轨迹，并发送给控制模块；

　　• 控制模块，执行上述行车命令的模块，包括油门、刹车、转向，还有HMI的显示。

　　• 因此传统的自动驾驶方案往往要面对大量的“corner case”，如果出现高精地图未覆盖的路况，或者当路况非常复杂时，由于该方案整个系统非常复杂、庞大、需要人工设计成百上千个模块（可以理解成每个都是一个小模型 ），各个模块的优化目标不同（如感知中检测追求平均精度，而规划追求驾驶安全和舒适），每个模块的误差会加剧，最终会导致对算力负担增加，需要花费大量精力去解决corner case。模块化的设计使得开发更加独立，问题追溯也比较容易，但是模块之间的信息传递存在损耗、代码量呈指数级上升。

　　• 端到端的解决方案将感知、预测和规划结合到一个可以联合训练的单一模型中。端到端的解决方案就是把车辆采集到的所有信息都直接输入到统一的“大模型”中训练学习，系统直接输出汽车的驾驶命令。

　　• 端到端的优点：相较于模块化的系统，它硬件成本 小，系统设计相对简化，易于获得不同场景下的泛 化性，能够服务于整体目标、实现全局最优。一个 大一统的感知、预测、规划和控制网络，可以使用 链式法则无障碍地从输出层（横纵向控制）向输入 层（传感器）逐层反向传播误差，以最小化整体损 失函数为目标，更加准确地更新每个网络层中的参 数。

　　• 然而，端到端模型是一个完全的黑盒，不具备解释分析性，可靠性和灵活性较差，工程师无法对其进行系统化的解释分析，而是只能依靠推测和实验进行调整，如果出现问题，只能希望模型在进一步的训练中“自行”解决问题。

　　• 特斯拉FSD V12升级为端到端神经网络。随着2024.3.10的更新，特斯拉FSD去除（Beta）标识，改为FSD (Supervised) ，并正式提出FSD V12的概念。特斯拉FSD V12版完全采用了端到端神经网络，这是第一个落地的端到端自动驾驶方案，将感知、分析、决策整合在一起，当输入传感器数据时，系统直接输出车辆控制信号。端到端大模型可以理解成对海量驾驶视频片段的压缩，消除了自动驾驶系 统的感知和定位、决策和规划、控制和执行之间的断面，将三大模块合在一起，形成了一个大的神经网络。

　　• 特斯拉官方宣称，FSDV12版本的代码数量从原来的30多万行缩减到了2000行，只有原来的10%都不到，而且随着多 模态大模型出现，代码还有进一步缩减的可能。

　　• 硬件平台更新降本。得益于算法进步和车端芯片算力提升，目前特斯拉新款车型已经取消毫 米波雷达和超声波雷达配置，硬件平台成本进一步降低。

　　• FSD V13持续升级，实现“从停车位到停车位 ”的端到端驾驶模式。2024年12月，特斯拉发 布FSD V13.2更新，可以在停车场直接启动自动驾驶，增强了纯视觉倒车功能，不仅可以在停车时自动倒车，还能执行三点掉头等复杂操作，并且实现了决策和响应速度提升。

　　• 商业化进展顺利。截至2024年9月，FSD完全自动驾驶能力（监管版）累计行驶里程超过32 亿公里，其中50%来自V12.5之后的版本。

　　➢ 华为汽车业务主要围绕智能汽车数字平台(iDVP)、智能驾驶计算平台(MDC)和 HarmonyOS智能座舱平台三大平台。

　　1. 华为智选模式。华为智选致力于将华为的工业团队、软件团队、用户体验团 队等参与到汽车制造的合作中，与车企共同实现产品设计、品牌打造，并通 过华为的销售渠道为汽车销售提供支持。这种合作方式主要是为了将华为面 向消费者的能力赋能给车企，是最深入的合作模式。2025年鸿蒙智行“四界 ”将有多款新车型面世，此外华为和上汽合作可能带来“第五界”品牌“尚 界”。

　　2. Huawei Inside (HI) 模式。华为Inside模式提供包括MDC、智能座舱、智能驾驶、智能车云等在内的全栈智能汽车解决方案。目前，华为与长安阿维塔、北汽极狐等品牌采用该模式进行合作。在这种合作方式中，华为更多处于被集成的角色，与车企联合研发。

　　3. 零部件供应模式。华为提供AR HUD、激光雷达、热管理、电驱等零部件。这种模式是华为最早进入智能汽车领域时的业务形式，拥有众多合作伙伴。

　　➢ 最新版华为ADS 3.0采用全新端到端架构。2024年4月，华为全新发布的ADS 3.0相较于去年引领“无图”潮流的ADS 2.0， 进一步去掉了BEV网络，实现一张GOD（通用障碍物识别）大网从简单“识别障碍物”到深度“理解驾驶场景”的跨越式进步，从而全面提升了智能驾驶的安全性与驾乘体验。此外，乾崑ADKaiyun体育官方网站 开云登录网站S 3.0全新架构采用PDP（预测决策规控）网络实现预决 策和规划一张网，从而实现类人化的决策和规划，行驶轨迹更类人，通行效率更高，复杂路口通过率96%。

　　➢ 余承东表示，2025年将推出华为乾崑智驾ADS 4.0，将实现高速L3级自动驾驶的商用版本和城区L3级自动驾驶的试点项目。

　　✓ 我国自动驾驶领域目前还没有国家层面立法，但相关试行规章制度已经陆续出台。2024年6月，工信部等四部门发布 ，我国首批确定由9个汽车生产企业和9个使用主体组成的联合体，将在北京、上海、广州等7个城市展开智能网联汽车 准入和上路通行试点，试点产品涵盖乘用车、客车以及货车三大类。试点过程中将系统开展产品测试与安全评估工作 ，探索完善智能网联汽车生产准入管理和道路交通安全管理体系。

　　✓ 允许自动驾驶商业化探索。2021年 4月，《北京市智能网联汽车政策先行区总体实施方案》指出，北京将正式开放高 速公路场景，开展自动驾驶测试，同年 10月北京正式开放无人化测试场景，首批向百度、小马智行两家企业颁发无人 化道路测试通知书，在经开区 20 平方公里范围内、共 100 多公里城市道路上开展无人化测试。截至目前，包括北京 、上海、广州、深圳、重庆、武汉、长沙在内的10余个城市允许自动驾驶汽车在特定区域、特定时段从事出租汽车、 城市公共汽（电）车等商业化试运营，且应用规模不断扩大。2023年11月，交通运输部也已经发布《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，对运营要求、责任划分等进行了明确。

　　✓ 合规趋严。2021年5月特斯拉宣布在中国建立数据中心，实现数据存储本地化，众多跨国车企陆续在中国建立数据中心，数据本土化成大势所趋。

　　✓随着技术的不断进步和成本的降低，L2以及更高级别的自动驾驶渗透率将进一步提升，部分车企已经开始将这些功能下放到10-20万元级别的车型中。此外，根据《北京市自动驾驶汽车条例》提出自动驾驶系统操作在道路上安全行驶的汽车，包括按照国家标准具备条件自动驾驶（L3）、高度自动驾驶（L4）、完全自动驾驶（L5）功能的汽车，此条例将于2025年4月1日起实施，L3级别及以上的自动驾驶技术也即将迎来落地。

　　• 工信部有望发布L3相关认证。同济大学汽车学院教授、汽车安全技术研究所所长朱西产预计工信部2025年会发布 L3级自动驾驶车辆的相关认证。

　　• 国内外车厂积极布局L3，2025有望成为L3上车元年。江淮和华为合作的尊界S800已在申报工信部的认证，通过认 证后，将为尊界用户推送L3智驾功能，尊界S800预计将于2025H1上市。2025年2月，小鹏汽车董事长何小鹏在社 交媒体上宣布，2025年年中将推出V6全新大版，也就是准L3能力高阶自驾，这也是全面超过FSDV13能力的开始版 本。2025年底将推出线级别软件和硬件冗余能力的自动驾驶。

　　• 比亚迪智驾卷入7万元级。2024年小鹏发布的MONA M03 12万元入门版即带有L2行泊功能，包括车道级LCC、自动泊车 等；16万元高配版直接升级双Orin-X，拥有小鹏最新高速+城市全场景XNGP，中阶智驾“卷入”10-20万元级车型。2025年，比亚迪宣布，天神之眼高阶智驾系统，比亚迪旗下10万元级以上车型全系搭载，10万元以下车型多数搭载。实 现了代客泊车、遥控出车、自动泊车的标配。

　　• 中阶智驾有望成为10万元级车型标配。城市NOA，在新势力车企以及华为、地平线、Momenta、卓驭科技等核心供应商的争相发力下，已于2024年正式迈入量产“元年”。据盖世汽车研 究院统计数据，2024年1-11月，国内乘用车市场高速NOA和城 市NOA渗透率仅为7.2%和1.5%。2025年NOA将迎来量产规模大幅提升。朱西产预计到2025年，将有成本在3000元以下的NOA产品投入市场，NOA的渗透率有望超过40%。

　　自动驾驶产业链涵盖多个环节，上游主要包括传感器、芯片、线控底盘等硬件供应商， 还包括高精度地图提供商、智能座舱和无人驾驶解决方案等；中游则是整车，包括乘用车和商用车企业，如比亚迪、小鹏等；下游为各类应用场景的终端用户，如物流、配送服务、自动驾驶公交车、无人网约车等多个领域。

　　✓ 自动驾驶基本上依赖于感知、决策、执行三个环节的高效配合。感知层通过多维传感器及GPS、北斗等在内的导航系统识别道路上的人、物及标识，并收集车身周围的实时数据；决策层通过芯片、软件/算法、特征提取等预处理，数据融合后作出评估和决策，得出相应的路径规划与决策信号，并输出给各种执行层的控制单元；最终执行层通过接收感知系统的数据及决策系统的决策信号作出相应的反馈动作，实现全套自动驾驶操作。

　　✓ 目前决定自动驾驶性能的主要是感知和决策层。随着端到端的普及，自动驾驶性能主要由感知层和决策层的硬件设备和软件算法决定。感知设备决定自动驾驶可视范围和精度，芯片算力、软件算法决定了响应速度和决策能力。

　　✓ 汽车智能驾驶感知系统主要包括视觉感知、超声波感知 、毫米波感知和激光感知。

　　✓ L2：需要实现加减速和转向功能，因此需要额外安装在 两车身侧边的超声雷达，以及分布在车身前、后、左、 右的4颗环视相机。

　　✓ L2+-L4：为了实现提升感知精度，并且应对恶劣天气， 额外加装激光雷达。

　　✓ 毫米波雷达：3D切换向4D。自动泊车、自动巡航、自动紧急制动等功能都需要毫米波雷达对周围环境进行感知，通过 测速测距测方位传回数据，芯片对信息进行智能处理后才得以实现。传统的毫米波雷达是3D毫米波雷达，主要用于测 角、测距和测速，但是它对低速和静止目标检测不稳定，不能支持自动驾驶汽车在通过路口时对排队同行等多种情况 做出反应。后来出现的4D毫米波雷达有出色的水平和垂直的角度分辨能力，并可对静止障碍物进行识别协助避障，一 定程度上弥补了这些缺点。

　　✓ 激光雷达：高阶智驾配置。激光雷达+视觉融合方案是 成绩最好的感知能力表现。激光雷达通过发射激光束并 比较发射信号和反射信号来刻画目标参数，测距精度可 达厘米级，可以帮助车辆执行变道并线、汇入车流等驾 驶操作。同时，激光雷达可以结合基于BEV（Bird’s Eye-View）技术将视觉图像信息从2D转换为3D，构建 环境的三维图像，从而提高感知算法上线，减小对高精地图的依赖程度。

　　✓激光雷达：降本助力智驾平权。速腾聚创CEO 邱纯潮曾表示：一辆15万元的车，一般能够给 智驾系统留的钱大概是车身售价的4%，6000块 钱的系统成本，没有办法配备激光雷达，只能 忍痛把激光雷达割掉。这也是特斯拉一直坚持 纯视觉方案的重要原因。

　　✓车载摄像头成本仅为几百元，而激光雷达成本早期高达几万元。经过进一步降本，速腾聚创 、禾赛等厂商激光雷达已经降低到千元级别。

　　✓未来激光雷达有望实现在20万的车型上标配， 10万元～20万元的车选配。

　　✓ 智驾芯片高阶英伟达、低阶用国产。目前主流车厂中高 阶智驾一般搭载多块英伟达Orin系列芯片，英伟达新一 代Thor芯片平台预计将在2025年上车。中低阶智驾对于算力要求相对较低，一般采用地平线、黑芝麻、mobileye等方案。

　　✓ 算法平台重要性凸显：随着智驾渗透率提升速度加快，车厂全面铺开自研对成本和时间带来很大压力，因此算 法平台公司重要性逐步提升，目前比亚迪等车厂中低阶智驾基本都和算法平台公司合作，如momenta、元戎启行、卓驭科技等。

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