夜间高速行驶时，能在120公里时速下提前3秒识别百米外、仅易拉罐大小的障碍物，并提前规划路线、精准避让……前不久，搭载华为乾崑智驾ADS辅助驾驶系统最新版本的启境GT7正式上市，受到市场关注。
随着智能网联汽车技术迭代速度不断加快，汽车驾驶模式从“人主导”变为“人车协同”，智能驾驶越来越成为辅助驾驶员驾驶、提高驾驶安全性的重要工具。“用户爱不爱用是辅助驾驶好不好的唯一标准。”华为智能汽车解决方案事业部相关负责人说。数据显示，华为乾崑智驾累计辅助驾驶里程已超122亿公里，搭载乾崑智驾的车辆累计行驶总里程超350亿公里。
赛智产业研究院智能经济研究所所长李铭岩表示，当前AI正不断重塑智能驾驶，其中最核心的变化是技术范式全面转向数据驱动的端到端大模型架构，从而让车辆驾驶行为更像人类，能更从容应对复杂的边缘场景。
与此同时，“重感知、轻地图”正成为行业共识，企业不再过度依赖高频更新的高精度地图，而是着力提升车辆实时感知和理解世界的能力，大大扩展了高阶智驾的可用区域。围绕纯视觉与多传感器融合两条技术路线，行业形成了各有侧重的探索。此外，算力与数据的竞争也在不断升级，焦点从硬件配置转向了云端训练算力和高质量数据闭环能力。
在国家发展改革委宏观经济研究院研究员张林山看来，AI优化算法在提升算力利用效率的同时，推动了软硬件协同优化，带动整体成本持续下降，L2级高阶智驾已实现规模化商用落地，L3级智驾正在准入试点中稳步推进，行业渗透率快速提升。未来行业发展的重点是推进高阶智驾的规模化落地，攻克极端复杂场景适配能力，探索清晰可持续的商业化模式。
业内人士表示，VLA（视觉—语言—动作）大模型正成为打通认知与执行壁垒的前沿方向，它将视觉、语言和动作统一到同一个模型框架中，让系统能看懂交警手势、临时路牌等语义信息，作出更像人类司机的拟人化决策。但同时，智能驾驶在长尾场景的覆盖仍是巨大挑战，一些现实中罕见但致命的场景，恰恰容易被传感器误判，需要技术进一步突破，这对行业提出了更高要求。
（《经济日报》）