新能源汽車自動駕駛技術的開發不僅意味著汽車產業的發展，也意味著許多新興產業的發展。新能源汽車今后的發展也將會大大提高人們的出行質量和出行效率。只要新能源汽車的發展達到一定的水平，其他產業的發展也會達到相應的水平。屆時，自動駕駛技術可以在實踐中得到實施，解決擁堵、停車難和排放等問題，因此，研發新能源汽車自動駕駛技術不僅對減少交通事故。而且對其他社會產業的發展具有重要意義。
而自動駕駛技術依靠的是什么？
首先就要先談談傳感技術，智能自動駕駛需要通過各種傳感技術獲取車輛和周圍環境的數據。包括激光雷達、攝像頭、超聲波和毫米波雷達等傳感設備，這些設備能夠實時監測車輛的位置、速度、方向和周圍的物體。并且智能自動駕駛需要依靠強大的控制系統來實現對車輛的精確控制。這個系統是由多個計算單元組成的，能夠實時處理傳感器收集的數據，實現車輛的自動駕駛。人工智能技術也非常重要。通過機器學習算法，車輛可以不斷學習新的駕駛技能和應對能力，逐漸適應各種路況和駕駛環境。自動駕駛需要依靠大量的數據進行支持和優化。云計算技術可以將車輛收集的數據上傳至云端進行處理，通過分析數據和反饋，實現對車輛性能的不斷提升。高精度地圖為自動駕駛提供了位置支持。地圖包含了道路、交通標志和建筑物等信息，車輛可以準確地判斷行駛路線、避開障礙物和進行剎車等操作。所以，智能自動駕駛技術是新能源汽車發展的必然趨勢，需要依靠多種技術的支持，才能實現智能駕駛的功能和效果。
電動智能變革 智駕加速向L3邁進
智能化千車千面，滿足個體差異化訴求。智能駕駛L3自動駕駛逐步導入，即將解放駕駛員雙手；對于新能源車的智能空間，車載聲學+車載光學（ HUD、大屏多屏、氛 圍燈）+智能座椅持續增配，打造家庭、公司之外第三空間；智能車聯的加入，使人-車-路-云高效協同，場景無限拓展。
新能源為智能化最佳載體，集中架構為底層驅動。
架構：分布式向集中式發展（域融合→中央電腦），OTA賦予整車持續升級進化可能；
能耗：新能源汽車大容量電池可滿足智能化配置高功率需求；
安全：功能安全+信息安全，保證系統強魯棒性和高可靠度。
AP（Autopilot）是特斯拉智能駕駛的免費標配，也是最基礎的版本；
EAP（增強版自動輔助駕駛功能）在基礎版上增加自動輔助導航駕駛、自動輔助變道、智能召喚等功能。
據特斯拉官方數據顯示，22Q3特斯拉FSD全球滲透率約7.4%，較19Q4高峰時期35.7%下降較為明顯，原因包括FSD的價格提升、以及Model3/Model Y等低價位車型銷量占比提升等多重因素；分區域看，特斯拉FSD在北美滲透率顯著高于亞洲與歐洲地區，22Q3單季滲透率為14.3%，歷史綜合滲透率約25%，后續隨 FSD功能升級及使用體驗感提升，預計將呈現上升趨勢。
新勢力領跑國內 城市NOA陸續落地
國內車企算法&硬件邏輯：視覺為主，雷達+高精地圖為輔，感知多重冗余；國內車企智能駕駛進展：1）部分車企輔助駕駛評分高于特斯拉，主要源于對中國道路場景的理解；但我們預計伴隨特斯拉上海工廠數據中心建成，特斯拉中國區輔助駕駛能力將有所提升；2）2020年底至2022年，蔚小理等相繼推出高速導航輔助駕駛功能；2023年，NOA由高速向城區邁進，以新勢力為代表的自主車企（理想、小 鵬、蔚來、華為）年內均有城市輔助駕駛落地規劃（為什么拓展城區：從用戶的總用車里程上看，城市道路占到71%，用車時長更是達到90%）。
NOA（NavigateonAutopilot），即領航輔助駕駛，最早由特斯拉在2019年向FSD車型推送（可對應不同車企的“高階智能/ 智慧+領航/導航+自動/輔助駕駛”功能，蔚來稱為NOP+、小鵬稱為NGP、華為稱為NCA），可實現一定道路場景范圍內的點到點智能駕駛。領航輔助可視作ACC（自適應巡航控制）、LCC（車道居中控制）、ALC（自動變道輔助）等功能的疊加，在此基礎上結合高精地圖導航、傳感器信息及規控算法調度，實現自動跟車、變道、上下匝道、控制車速等智駕功能；根據場景的不同，領航輔助可進一步分為高速領航和城區領航。高速領航普遍限制在特定高速公路和城區高架路開啟，城區領航則針對復雜城區道路場景進行升級，新增信號燈識別、自動變道、自動避障等功能。
硬件配置方面，除特斯拉外，國內企業基本都采用激光雷達+毫米波雷達+超聲波雷達+攝像頭作為主要方式，智駕功能隨硬件/軟件水平提升都有不同程度更新；價格設定方面，不同企業采用不同的配套策略，蔚來、華為采用功能包方式定價，與特斯拉定價方式類似，理想則免費開放。
國內多家新能源汽車品牌，小鵬汽車NOA領先國內高階自動駕駛持續發力，理想汽車首創通勤NOA服務終身免費，蔚來汽車硬件優勢突出最先落地高速領航，華為汽車ADS 2.0推出，加速推動城市NCA落地。
智駕數據安全影響重大 協調安全與發展為關鍵
根據中研普華研究院《2022-2027年自動駕駛技術及應用行業深度研究報告》顯示：
作為汽車智能化、網聯化的關鍵環節，自動駕駛成為全球科技界、產業界競爭的新賽道。從為普通人提供出行代步，到在機場、物流、礦山等垂直領域大顯身手，我國自動駕駛技術進入全場景落地階段，產業活力迸發、前景值得期待。
自動駕駛系統主要依賴感知、決策和執行三大模塊來實現，每個模塊在工作過程中會產生一系列數據，自動駕駛數據既由各模塊的運行而產生，同時前一環節的數據也直接影響后一環節運行的準確性；對于數據安全，自動駕駛數據則具備機密性、完整性和可用性等特性。
自動駕駛數據關涉國家利益、社會利益和個人權益，數據安全和隱私保護是自動駕駛數據規制的價值基石；數據安全和產業發展間在一定階段內可能存在沖突，但從長期看兩者仍有協同效應；未來，完善的數據安全政策將夯實自動駕駛汽車產業的發展基礎，自動駕駛產業跨越式發展必將帶來駕駛系統整體安全水平的提升。
此外，中國自動駕駛行業在技術研發和商業應用方面還面臨著一些挑戰。首先是技術方面的挑戰，包括傳感器和算法的改進，以及自動駕駛系統在不同復雜道路條件下的性能提升。其次是法律和規范方面的挑戰，自動駕駛技術的應用需要法律法規的支持和監管，以確保安全和隱私保護。最后是用戶接受度的挑戰，由于大眾對自動駕駛技術仍存在一定的疑慮和擔憂，推廣和普及自動駕駛技術仍需要時間。
中國自動駕駛行業發展前景廣闊，通過政府的積極引導和企業的努力，中國自動駕駛行業有望取得更大的突破，實現技術進步和商業化應用的雙贏局面。
轉自智能汽車設計
