核心技术研讨、场景应用展示与产业链协同交流，为智能辅助驾驶技术的突破与商业化落地指明了方向。
2025年，中国汽车行业正式打响“智驾平权”总攻战。自主品牌头部车企集体下场角逐，实力供应商梯队加速浮出水面，就连外资品牌也纷纷在中国市场寻求本土化智能驾驶解决方案。这场围绕智能辅助驾驶的“军备竞赛”，已在国内车市形成燎原之势。
然而，智能辅助驾驶绝非ABS、ESP这类简单配置，装上车就能万事大吉。作为一套复杂的工程技术系统，它既需要硬件与软件的深度协同，又考验着摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等感知硬件的性能，更离不开芯片算力、数据储备、感知融合等核心技术的支撑。
正因其技术复杂性与安全关联性，面对偶发的“智驾事故”，国家层面已连续出台针对性政策与规范，旨在将风险苗头扼杀在摇篮中，筑牢驾乘人员的生命安全防线。但政策红线仅是底线保障，要让智能辅助驾驶真正成为“安全配置”，更需整个汽车产业链的参与者深度协同、共同发力。
值得肯定的是，经过上半年“全民智驾”浪潮的推动，中国车市的智能辅助驾驶正迎来从量变到质变的关键跨越。探索安全可靠的智能辅助驾驶商业化路径，已成为全行业的共同期待。在此背景下，盖世汽车于7月22日举办第八届智能辅助驾驶大会，汇聚产学研各界嘉宾，就行业核心议题展开了深度探讨。
1、集思广益,群策群力
实际上，AI技术的深度赋能，为智能辅助驾驶感知层带来了前所未有的敏锐洞察能力。
先进的摄像头、激光雷达、毫米波雷达以及超声波雷达等硬件设备，在AI算法的加持下，能够更加精准地识别道路环境中的各种信息，从复杂的交通标识到瞬息万变的路况，从静止的障碍物到动态行驶的车辆与行人，感知系统如同智能驾驶的“眼睛”，为决策层提供全面、实时且准确的数据支持。
而决策层则借助AI的强大运算与智能研判能力，依据感知层传来的数据，迅速做出合理的行驶决策，是加速、减速，还是转弯、避让，每一个指令都关乎行车安全与顺畅。这种从感知到决策的高效协同，正推动着汽车产业朝着智能化、网联化的全新生态加速转型。
然而，技术的进步从来都不是一帆风顺的。近期，智能辅助驾驶相关事故的频发，为整个行业敲响了警钟。例如，今年3月，一辆搭载NOA智能辅助驾驶系统的车型在高速公路上发生碰撞后爆燃，夺走了车内3名年轻人的生命。
此类事件不仅引发了公众对智能辅助驾驶技术安全性的广泛质疑，也将自动驾驶行业推至舆论的风口浪尖。从技术层面深入剖析，智能辅助驾驶系统在面对一些复杂的“长尾场景”时，依然存在诸多挑战。
如在极端天气条件下，暴雨、浓雾、暴雪等会严重影响传感器的精度与可靠性，导致感知系统出现误判或漏判；在一些特殊的道路环境中，施工路段、道路标识模糊不清的区域，系统也难以准确识别并做出正确决策。
面对这些挑战，安全体系的构建显得尤为重要，它就如同为智能辅助驾驶技术穿上了一层精密铠甲，为其落地筑牢坚实底线。国家层面积极行动，连续出台相关政策与规定。工信部明确禁止企业使用“自动驾驶”“无人驾驶”等易引发误解的表述，强制将行业话语体系纳入监管轨道；同时，对智能辅助驾驶系统的准入监管、数据合规等方面进行严格规范，加速构建起一套完整的政策框架，为技术发展保驾护航。
在这样的大背景下，行业盛会的举办为各方交流与合作提供了重要平台。盖世汽车举办的第八届智能辅助驾驶大会，便聚焦于技术前沿，特设AI端到端、数据与算力、感知融合、测试验证四大专场。
在AI端到端领域，当前端到端组合辅助驾驶以感知-决策-控制一体化为核心，突破了传统模块化架构的局限，成为L3级辅助驾驶落地的关键方向。
盖世汽车CEO周晓莺指出，行业主流采用“Two Model”架构，并逐步向“One Model”融合演进，特斯拉、华为等企业通过数据闭环与大模型训练，不断提升系统的泛化能力，以应对复杂多变的路况。
但与此同时，端到端技术面临的黑盒模型可解释性差、长尾场景数据稀缺及算力瓶颈等挑战，也在会议中引发了广泛探讨。产学研各界嘉宾一致认为，需通过仿真训练、端云协同与标准规范建设等手段，突破这些发展瓶颈。
在自主车企中，比亚迪、小米等凭借全域感知与软硬一体化策略在竞争中处于领先地位，合资品牌则通过与科技企业合作，加速推进产品量产。
从现实情况来看，智能辅助驾驶技术的发展既充满希望，又面临诸多挑战。随着技术的不断成熟与完善，以及安全体系的持续健全，智能辅助驾驶必将在未来出行中扮演愈发重要的角色。
但在迈向美好未来的征程中，需要整个汽车产业链上的各个参与者，包括车企、供应商、科研机构以及监管部门等，携手共进，在技术创新的同时，时刻将安全放在首位，共同探索出一条安全可靠的智能辅助驾驶商业化路径，让智能辅助驾驶真正成为人们安全、便捷出行的得力助手。
2、融会贯通，自成一家
智能辅助驾驶的进步，首先源于AI技术带来的算力与算法革命。吉利汽车研究院提出的“万TOPS级算力需求”，并非技术炫技，而是应对复杂场景的必然选择。
当车辆行驶在暴雨中的城乡结合部，摄像头被泥水遮挡、激光雷达遭遇雨滴干扰时，需要每秒万亿次的计算能力，才能让多传感器融合系统在0.5秒内完成环境重构与风险预判。
华为昇腾披露的“2028年中国汽车云端AI算力需求将达100 EFLOPS”的数据，更印证了算力已成为车企竞争的战略高地。这种需求催生出“云-数-智”一体化平台的建设热潮，正如黑芝麻智能的武当C1200芯片实现“一芯多域”，将座舱与智驾功能整合，在提升算力利用效率的同时，降低了系统复杂性。
算法范式的迭代同样深刻改变着智驾系统的能力边界，从多段式AI到VLA大模型的演进，本质是让机器从“执行指令”升级为“理解场景”。岚图汽车的实践颇具代表性，其VLA多模态大模型通过视觉语言特征对齐，使车辆能识别施工路段工人的手势指令，这种“语义理解”能力远超传统规则引擎。
轻舟智航提出的“数据驱动端到端范式”，则通过强化学习让系统在虚拟场景中完成数万次“试错学习”，将极端天气下的制动距离误差控制在0.3米以内。东软睿驰的轻量化大模型优化更打破了技术壁垒，使X-Box 5.0行泊一体域控制器能搭载于10万元级车型，推动智驾技术从高端车型向大众市场普及。
智能辅助驾驶的真正挑战，不在于常规路况的平稳行驶，而在于应对“黑天鹅”式的长尾场景。武汉理工大学提出的“动态认知地图”概念，直指行业痛点——现有高精地图对施工路段、临时交通管制等动态要素的刻画不足，导致系统在突发场景下易失效。
破解这一困局，需要构建全链路的数据闭环体系，正如东风悦享通过“数据生成大模型”，模拟暴雨、暴雪等极端天气数据，使系统在真实遭遇类似场景时，决策准确率提升40%。
数据闭环的高效运转，离不开感知层的技术突破。几何伙伴的“雷视融合”方案颇具启示，其4D毫米波成像雷达与视觉融合技术，在隧道出入口的逆光场景中，障碍物识别准确率比纯视觉方案高出32个百分点。
速腾聚创的激光雷达则用160万台的年销量证明：在大雾、黑夜等低能见度环境，激光点云的三维建模能力是视觉系统无法替代的。武汉际上导航的“深组合定位技术”更进一步，将卫星导航、惯性导航与视觉SLAM融合，在地下车库等信号盲区仍能保持厘米级定位精度，为数据采集提供了时空基准。
当然，数据处理能力的提升同样关键。上汽集团数据工厂2.0的实践显示，通过微服务架构重构，数据复用率从35%提升至78%，将新功能开发周期缩短至45天。
火山引擎提出的“全模态数据湖”方案，则解决了异构数据处理难题，使激光雷达点云、摄像头图像与毫米波雷达信号能实时融合，为模型训练提供统一数据基座。这种“采集-标注-训练-验证”的闭环机制，让智驾系统的场景覆盖度从85%跃升至98%，基本实现“城区无保护左转”等复杂场景的稳定通过。
技术的快速迭代必然伴随风险，建立健全安全体系成为智驾商业化的前提。国家层面连续出台的政策法规已构建起基本框架，而企业的实践则让安全从“红线”转化为可落地的技术方案。
岚图汽车的“双轨安全策略”显示：在端到端大模型提升系统上限的同时，独立安全模块通过超视距信息融合，确保施工占道等场景下的决策安全。Vector公司基于ISO21448标准开发的测试体系，则从源头控制风险，通过百万级虚拟场景测试，将系统功能不足导致的风险降低至每小时10^-9以下。
而仿真测试技术的进步为安全验证提供了新路径。51Sim的“3D/4D高斯技术”实现了突破，用3D高斯重建静态环境，用4D高斯泛化动态场景，使仿真测试与实车测试的偏差率控制在5%以内。
Ansys的AVX方案更针对Euro NCAP2026新规，通过物理级传感器仿真，在虚拟环境中完成行人横穿、车辆加塞等场景的极限测试。这种“虚拟-现实”联动的测试体系，既降低了实车测试成本，又能覆盖碰撞等高危场景，使智驾系统的安全验证周期缩短60%。
产业协同是安全落地的最终保障，华为昇腾生态联合车企与科研机构，共建智能驾驶算法库；腾讯地图则通过图云AI一体化，为所有合作方提供实时路网更新服务。正如百度地图提出的“超视距安全保障”，智能辅助驾驶的安全不是单一企业的独角戏，而是整个产业链共同编织的防护网。
从吉利的“认知智能”到华为的“算力集群”，从速腾聚创的激光雷达到51Sim的仿真平台，第八届智能辅助驾驶大会的核心也展示出来：以AI为核心驱动力，以数据为循环纽带，以安全为根本准则。
当岚图汽车自动避让突然冲出的电动车，当极氪汽车在暴雨中平稳过弯，这些真实场景中的技术突破，比任何数据都更有说服力。智能辅助驾驶的终极目标，从来不是取代人类驾驶员，而是通过技术进化，让每一次出行都更安全、更高效。
在这条充满挑战的道路上，产业界的每一次探索，都在推动汽车文明向更智能的未来迈进。