余承东疑再次喊话比亚迪，高阶智驾如何界定？

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电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏） 近日，比亚迪在智能化战略发布会上宣布全系搭载 “天神之眼” 高阶智驾系统，这一举措大幅降低了高阶智驾的价格门槛。就连起售价不到 7 万元的入门车型海鸥，也配备了高阶智驾系统，比亚迪此举无疑让更多消费者能够享受到高阶智驾的便利，真正实现了高阶智驾的 “平民化”。
       
        然而，比亚迪的这一战略调整，让一直以高阶智驾赋能车企的华为，在舆论层面面临一些挑战。在比亚迪发布会之后，华为常务董事、终端 BG 董事长、智能汽车解决方案 BU 董事长余承东两次公开发声，外界普遍认为其言论矛头指向比亚迪。
        2 月 11 日，余承东表示，智能驾驶技术存在显著的层次差异，“凑合能用” 与 “好用且安全”，是完全不同的两个境界。他举例说，打电话有网络即可，但上网则需要 5G 网络，两者不可同日而语。2 月 13 日，余承东再次强调：“把成本降低，让最基础的智能驾驶辅助普及，这值得称赞、令人欣喜！但混淆高阶智能驾驶概念，把最基础入门级的智能驾驶辅助说成高阶智驾，就不太恰当了。”
        尽管华为和比亚迪并未就此展开公开交锋，但产业界对于高阶智驾的讨论已热烈升温。那么，究竟该如何评估和界定高阶智驾呢？
       

        汽车智驾的基本逻辑
        要理解高阶智驾，首先需要明确汽车智驾系统的基本构成和核心技术指标。
        一般来说，汽车智驾系统由感知层、决策层和执行层组成。感知层主要由高精地图和传感器构成。传感器是一个统称，包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达，以及速度传感器、角度传感器和惯性导航系统等。高精地图虽不直接参与感知，但它提供精确的道路信息，如道路形状、坡度、曲率、交通标志和标线的位置等，是智驾系统的重要补充。
        决策层主要包括车载计算平台、智能决策算法和车联网平台。车载计算平台和智能决策算法共同构成了汽车智驾的 “大脑”。车载计算平台集成了强大的芯片和数据处理能力，负责接收并融合感知层的各种数据，运用先进的人工智能算法和模型，评估和分析当前交通状况与驾驶风险，做出最优决策，如确定行驶速度、行驶路径、避让策略等。车联网平台虽不直接参与决策，但关乎指令下达的效率和准确性，是决策层的重要组成部分。
        执行层则是在指令下达后，负责做出具体动作的元件，包括线控底盘系统、动力系统、转向系统、制动系统等。
       
        该如何评估高阶智驾？
        了解了智驾系统的基本构成后，我们来分析哪些组件会影响智驾的水平。显然，主要集中在感知层和决策层。
        感知层被视为汽车智驾系统的 “眼睛” 和 “耳朵”，其重要性不言而喻。感知层的性能直接决定了车辆对环境的理解能力和决策的准确性，进而影响智驾系统的安全性、可靠性和功能上限。感知层决定了智驾的环境感知范围与精度、识别能力与可靠性、数据融合与处理速度。
        以几个典型方面为例：在环境感知范围与精度上，感知层设备的探测距离和角度决定了汽车对周围环境的感知范围，若激光雷达探测距离较短，可能无法及时发现远处的障碍物或车辆，导致智驾系统在高速行驶时反应时间不足；在识别能力与可靠性方面，单一传感器存在局限性（如摄像头易受光照影响，毫米波雷达无法测量高度），多传感器融合可弥补这些短板；在数据融合与处理速度方面，边缘计算概念要求感知层不仅能探测数据，还需进行初步处理，并通过数据闭环持续优化，提升算法的泛化能力。此外，在高阶智驾中，感知层的端到端应用也很关键，要求感知层直接输出驾驶决策，减少模块间信息损失。
        总之，感知层里传感器的性能和精度、传感器融合算法的能力、系统端到端水平、搭载传感器的数量和种类、处理器对传感器数据的利用能力，都会影响智驾的水平。其中，数量、种类、精度是较为直观的参数，而性能和融合则需要用户在实际驾驶中体会，“能用” 和 “好用” 会在具体驾驶场景中体现出来。
        决策层是汽车智驾系统的 “大脑”，其性能从运算能力、算法优化、通信效率等多个维度，对汽车智驾水平产生深远影响。高阶智驾需要强大的处理器，随着感知层技术的发展，汽车智驾系统获取的数据量呈爆发式增长。高运算能力的决策层能够实时处理海量数据，快速分析车辆周围环境的复杂情况，如同时识别多个目标物体的运动状态、分析交通信号的变化等。若运算能力不足，数据处理就会出现延迟，导致智驾系统对环境变化的响应滞后，影响驾驶的安全性和流畅性。目前，高阶智驾可选的处理器平台众多，英伟达 Drive Orin 系列是其中的代表之一，算力可达 254TOPS。
        决策层中算法模型的先进性对于高阶智驾同样至关重要。通过优化的机器学习和深度学习算法，决策层能够对各种驾驶场景进行智能决策和风险评估。在路径规划方面，先进的路径规划算法能够根据车辆的当前位置、目标地点以及实时交通状况，规划出最优行驶路径。
        目前，智驾方案主要有四条技术路线，分别是纯视觉方案、融合感知方案、端到端大模型方案和轻图重感知方案。具体来看，在实际应用中，厂商通常会发展或融合多种路线。例如，华为 ADS 3.0 采用多传感器融合和端到端融合方案，配备了 192 线激光雷达、多个毫米波雷达、视觉感知高清摄像头及超声波雷达等大量先进传感器，将不同视角、不同类型的数据进行融合处理，形成一个统一的、基于鸟瞰图的环境模型。同时，华为 ADS 3.0 采用端到端类人智能驾驶技术，从单纯识别障碍物，提升到深度理解驾驶场景。
        比亚迪的技术路线则更为多元化。天神之眼 C 采用纯视觉路线，不搭载激光雷达，支持高速 NOA 功能，适配 10 万级车型，如秦 L、海豚等；天神之眼 B 标配 1 颗激光雷达，支持城市 NOA，应用于汉 EV、腾势 N7 等中高端车型；天神之眼 A 搭载 3 颗激光雷达，支持无图城区领航，专为仰望 U8 等超高端车型设计。此外，比亚迪在天神之眼智驾系统中采用数据驱动的端到端（E2E）学习框架，依托超过 400 万辆智能车的云端数据库，每月新增数十万条驾驶场景数据。
        从余承东的言论来看，他对比亚迪降低智驾成本的努力表示认可。比亚迪在这方面确实做了大量工作，例如与速腾聚创、禾赛科技合作，将单颗激光雷达成本降至 200 - 300 美元；通过 SiP 系统级封装技术降低硬件复杂度，将芯片、存储、电源管理集成，J6M 方案硬件成本控制在 5000 元以内等。
        余承东可能不认可的是，比亚迪将天神之眼 C 也描述为高阶智驾。天神之眼 C 配备了 “前视三目 5R12V12U” 传感器组合，包括 5 个毫米波雷达、12 个摄像头和 12 个超声波雷达。其中，前视三目尤为关键，最远可探测 350m，能生成 10 倍稠密点云，可精确识别路上的不规则障碍物。从性能参数来看，比亚迪这颗三目摄像头性能强劲。然而，需要注意的是，天神之眼 C 并不支持城市 NOA 和城区领航等功能，那么它究竟算不算高阶智驾呢？
        这里补充一下概念科普，原本行业对高阶智驾的定义，是国际自动机工程师学会（SAE）定义的 L3 级及以上级别的智能驾驶。但由于法规等因素，L3 级尚未落地，因此行业目前将具备高度自动化的智能驾驶能力定义为高阶智驾，主要代表功能是城区 NOA，即汽车能够在城市道路中自主应对复杂路况、交通信号、行人及其他车辆的交互等情况。相对地，将不具备这种能力，仅具备一些基础驾驶辅助功能的智驾称为低阶智驾。
        不过，由于目前大家都无法宣称达到 L3 级或更高级别的自动驾驶，这些定义并非官方标准。也就是说，厂商可以自行定义，但消费者是否认可，最终还是要通过试驾或实际驾驶来判断。比亚迪的举措确实冲击了华为智驾的江湖地位，影响了其议价能力。那么，华为会如何应对呢？