今天分享的是：2025年AI端侧深度之智能驾驶：技术范式迭代打开性能上限，竞争、监管、应用加速高阶智驾落地

　　在大模型引领的AI浪潮中，智能驾驶正成为最受关注的领域之一。与手机、电脑等终端的AI应用不同，智能驾驶将AI能力直接应用于改变物理世界的出行方式，被视为物理AI率先落地的核心场景。当前，技术迭代、车企竞争与政策支持三重力量正推动高阶智能驾驶加速走向现实，一场关乎出行安全与效率的变革已悄然拉开序幕。

　　物理AI，即能理解并交互物理世界的AI模型，正通过智能驾驶实现突破。英伟达对物理AI的定义强调，这类模型能让自主机器（如自动驾驶汽车）感知环境、理解物理规则并执行复杂操作。而智能驾驶之所以能成为物理AI的先锋，源于其成熟度、需求与政策的三重优势。

　　从技术成熟度看，智能驾驶已走过初期探索阶段。2024年，中国L2级及以上智能驾驶车型销量占比已超57%，虽然高阶智驾（如城区NOA）渗透率仍不足1%，但技术迭代速度显著加快。车企竞争焦点已从开城数量转向全国都能开，再到车位到车位的全场景覆盖，智能驾驶的适用范围正从高速向城区、地库等复杂场景延伸。

　　社会需求则为智能驾驶提供了强劲动力。数据显示，L2+智能驾驶可降低40%事故率，L4级技术未来或消除90%人为失误，百度萝卜快跑的出险率仅为人类驾驶员的十四分之一。同时，智能交通体系能提升15%-30%通行效率，每年为GDP贡献2.4%-4.8%的增长。这种解放精力、减少事故的价值，让智能驾驶成为消费市场与社会治理的共同期待。

　　政策层面，全球正从试点转向推广。国内首次放开L3级乘用车上路，北京、上海、深圳等多地扩大L4级无人驾驶运营试点区域；美国加州等则通过法规创新，为技术落地扫清障碍。政策红利与市场需求的叠加，让智能驾驶成为物理AI落地的最佳试验场。

　　智能驾驶的快速发展，源于底层技术范式的颠覆性变革。过去，智能驾驶依赖模块化架构，将感知、决策、控制等功能拆分为独立模块，靠人工编写规则运行。但这种模式存在信息损耗、规则难以穷尽等问题——为应对复杂路况，有的企业甚至需要数千名工程师编写规则，年投入高达10亿美元。

　　如今，端到端架构正成为主流。以特斯拉FSD v12为例，其跳过中间模块，直接从传感器数据输出控制指令，实现了数据驱动的全局优化。实测显示，采用端到端架构后，特斯拉无接管行驶距离从98.7公里提升至370.1公里，无接管行程占比从30%跃升至81%。这种架构的优势在于：通过海量数据训练，系统能自主学习驾驶逻辑，而非依赖预设规则。

　　训练范式的进化更值得关注。从规则驱动到数据驱动，再到知识驱动，智能驾驶正逐步逼近人类驾驶的灵活性。数据驱动阶段，系统通过模仿人类司机的海量驾驶数据（如理想汽车积累25亿公里训练里程），实现基础场景的自主决策；而知识驱动则更进一步，借助世界模型模拟物理规律，结合强化学习让系统在虚拟环境中试错进化。

　　小马智行的实践颇具代表性。其搭建的世界模型能生成海量仿真场景，让系统通过强化学习理解驾驶意图，而非单纯模仿操作。理想汽车的MindVLA架构则融Kaiyun体育官方网站 开云登录网站合视觉、语言与动作模态，让系统像人类司机一样理解场景、逻辑推理、规划动作，甚至能通过语音指令完成找超市自主泊车等复杂任务。这些技术突破，正让智能驾驶从类人向超人跨越。

　　智能驾驶的商业化正迎来拐点。在车企竞争层面，平权与升规并行成为趋势。比亚迪、长安等车企将高速NOA、城区NOA等功能下放到10万元级车型，让更多消费者触达高阶智驾；同时，华为、小鹏等则加速L3级量产，华为ADS 4系统已支持高速L3功能，计划2025年三季度装车。这种普及+高端的双轨策略，推动智驾渗透率快速提升。

　　政策松绑为商业化铺路。2025年4月，《北京市自动驾驶汽车条例》正式实施，首次明确L3级乘用车合法上路，对事故责任认定、数据举证等做出细化规定。这不仅为技术落地提供了法规依据，更让车企与用户对高阶智驾的信心显著增强。

　　应用场景方面，ToC与ToB市场齐头并进。乘用车领域，智驾服务模式日益成熟，除传统买断制（如华为ADS 3.0售价3万元）、订阅制（如特斯拉FSD月费99美元）外，零跑等企业甚至推出免费智驾，通过技术普惠争夺市场。ToB领域，Robotaxi成本大幅下降，百度萝卜快跑第六代无人车成本较前代降低60%，运营成本已低于传统网约车，北京、广州等地的全无人驾驶收费服务正逐步铺开。

　　低速场景同样进展迅速。京东物流的无人递送车已实现揽派一体，菜鸟新款无人车售价低至1.68万元，这些L4级低速设备正悄然改变物流、环卫等行业的作业模式。

　　从技术突破到商业落地，智能驾驶正从实验室走向寻常路。当端到端架构、世界模型等技术持续优化，当L3级乘用车普及、L4级Robotaxi规模化运营，出行方式将迎来根本性变革——人类驾驶员从操作者变为监督者，道路事故率大幅下降，交通效率显著提升。

　　这场变革的背后，是AI技术与物理世界的深度融合，也是产业协同的必然结果。车企、科技公司、政策制定者的共同推动，正让智能驾驶从概念变为现实，成为物理AI落地的最佳注脚。对于普通消费者而言，更安全、更高效、更便捷的出行体验，或许已不再遥远。