P3：全球车企智能驾驶技术发展盘点

　　北美地区特斯拉凭借独特技术路线和强大品牌影响力，在ADAS领域一骑绝尘。

　　3.欧洲车企注重技术的可靠性和安全性，同时积极拥抱创新，如奔驰的Drive Pilot系统。

　　4.中国ADAS发展迅猛，成为全世界无人驾驶领域的重要力量，以小鹏汽车的XNGP城市智能驾驶系统为代表。

　　P3 发布的《P3 AD Market Insights》深入剖析了全球自动驾驶生态系统，我们围绕L2+级别的智能驾驶 在不一样的地区、不同应用场景下的发展形态趋势做一个梳理。

　　ADAS 在全世界内呈现出蒸蒸日上的态势，从市场格局来看，不一样的地区的 ADAS 发展各具特色。

　　◎北美 POV 市场中，特斯拉凭借其独特的技术路线和强大的品牌影响力，在 ADAS 领域一骑绝尘。

　　特斯拉通过持续的软件更新和数据积累，不断的提高其 FSD（Full Self - Driving）系统的性能，仍处于 L2 + 级别，但它在功能上已经实现了诸多突破，如自动辅助导航驾驶、自动泊车等。

　　通过收集全世界内车辆行驶产生的大量数据，特斯拉利用深度学习算法一直在优化其视觉感知和决策规划能力，使得 FSD 系统在复杂路况下的表现日益出色。

　　福特在与 Argo AI 合作结束后，将重点转向开发差异化的 L2 + 和 L3 应用。通过建立 Latitude 等研发机构，福特加大在无人驾驶技术上的投入，致力于提升 POV 的智能驾驶体验。

　　通用则整合了 Ultra Cruise 和 Super Cruise 技术，并且在停止对 Cruise 机器人出租车业务的资金投入后，计划将有关技术融入到 POV 的 ADAS 系统中，以增强其在该领域的竞争力。

　　欧洲汽车工业历史悠远长久，在 POV 的 ADAS 发展上，既注重技术的可靠性和安全性，又积极拥抱创新。

　　◎奔驰的 Drive Pilot 系统是全球首个获得 L3 级认证的 ADAS，欧洲车企在研发技术上的严谨态度，在特定条件下，如德国高速公路上，支持速度提升至 95km/h 的高度自动化驾驶。

　　通过高精度地图、激光雷达、摄像头等多传感器融合技术，实现对车辆四周环境的精确感知和决策控制，为用户更好的提供了更安全和舒适的驾驶体验。

　　◎宝马通过与多个科技公司合作，一直在优化其驾驶辅助系统。在 P3 的 ADAS 基准测试中，宝马的系统展现出了强大的性能。

　　◎大众则通过旗下的 CARIAD 软件公司，加强在无人驾驶软件方面的研发，与博世等供应商合作，共同推进 ADAS 技术的发展。

　　◎此外，欧洲的一些新兴科技公司，如 Wayve 等，凭借创新的 AI 技术，为欧洲 POV 的 ADAS 发展注入了新的活力。

　　Wayve 专注于基于摄像头的深度学习技术，不依赖高清地图和手工编码规则，致力于为汽车制造商提供更灵活和智能的 ADAS 解决方案。

　　◎小鹏汽车的 XNGP 城市智能驾驶系统是中国车企在 ADAS 领域创新的典型代表。该系统致力于实现 100% 高清地图自由，通过端到端的大模型技术，提升对复杂城市路况的感知和决策能力。

　　小鹏计划在全国主要城市道路网络全方面覆盖 XNGP 功能，展现出其在 L4 级自动驾驶领域的坚定决心和强大实力。

　　◎蔚来通过与科技公司合作，不断的提高其 ADAS 的功能和性能，并在 2024 年宣布将依靠端到端大模型进行 ADAS 开发。

　　◎比亚迪与 Momenta 成立合资公司，共同研发无人驾驶技术，并推出 “God’s Eye” ADAS，计划将其集成到全车型阵容中，提升车辆的智能驾驶水平。

　　中国的科技公司如华为、地平线等在 POV 的 ADAS 供应链中发挥着重要作用。

　　◎华为的 ADS 智能驾驶解决方案在与赛力斯、长安等车企的合作中得到应用，其强大的感知和决策能力在实际驾驶中表现出色。

　　◎地平线的 Journey 芯片凭借其高性能和低功耗的优势，与众多车企展开合作，为中国 POV 的 ADAS 发展提供了有力的技术支持。

　　◎传感器如摄像头、雷达、激光雷达等，是系统的 “眼睛”，负责收集车辆四周的环境信息。

　　摄像头能够捕捉丰富的视觉信息，用于识别道路、车辆和行人；雷达则可以精确测量距离和速度，在恶劣天气条件下发挥及其重要的作用；激光雷达通过发射激光束，生成高精度的三维地图，为无人驾驶提供更可靠的数据支持。

　　英伟达的芯片在 ADAS 领域大范围的应用，其强大的计算能力能够支持复杂的算法运行，实现对大量数据的快速处理。Mobileye 的芯片则在基于视觉的 ADAS 系统中占了重要地位，其先进的图像处理技术能够高效识别目标物体。

　　◎软件算法是 ADAS 的灵魂，包括目标识别、路径规划和决策控制等算法。

　　特斯拉采用基于视觉的算法，通过对大量图像数据的学习和分析，实现对道路和交通状况的理解；而一些车企则采用多传感器融合的算法，将摄像头、雷达等传感器的数据来进行综合处理，提高系统的准确性和可靠性。

　　◎北美更倾向于通过大数据和深度学习实现 ADAS 的智能化，以特斯拉为代表的企业在视觉感知技术上不断深耕。

　　◎欧洲则注重多传感器融合与高精度地图技术的应用，追求系统的安全性和可靠性，如奔驰的 Drive Pilot 系统。

　　◎中国车企和科技公司则积极探索适合本土路况和需求的技术方案，结合端到端大模型、5G 通信等技术，提升 ADAS 的性能。

　　◎欧洲市场中，传统车企凭借深厚的技术底蕴和品牌优势占据主导地位，但新兴科技公司也在不断挑战。

　　◎中国市场则是本土车企与科技公司紧密合作，一同推动 ADAS 技术的加快速度进行发展，同时国际巨头也热情参加竞争。

　　◎都格外的重视 ADAS 技术的研发和应用，将其视为提升汽车竞争力的关键因素。

　　◎都面临着法规制定和完善的挑战，需要在保障安全的前提下，为 ADAS 技术的发展创造有利的政策环境。

　　◎消费者对 ADAS 功能的需求和接受度也在逐步的提升，推动着企业不停地改进革新和优化产品。