• 高階智能輔助駕駛技術正加速向L3/L4級邁進，核心圍繞算力、數據與算法三大要素演。

• 從2022年高速場景的NOA量產落地，逐步向2024年城市復雜路況的NOA功能延伸，并于2025年實現全場景車位到車位功能的規模化應。

• 算力競賽：云端算力達到EFLOPS級，車端算力向千TOPS芯片躍遷，支持端到端大模型本地部。

• 多傳感器融合：激光雷達成為主流配置，如比亞迪“天神之眼”系列、極氪千里浩瀚H5/H7等車型均配備超高清激光雷達，配合毫米波雷達與攝像頭，提升復雜場景的感知精度。

• 域控制器集成：頭部車企加速域控架構整合，如理想AD MAX采用雙Orin-X域控制器，實現算力資源動態分配。

• BEV+Transformer架構普及：基于鳥瞰圖（BEV）的Transformer算法成為主流，可融合多傳感器數據生成動態語義地圖，實時預測行人、車輛軌跡。

• 數據閉環體系構建：全流程閉環加速形成，真實與合成數據雙引擎驅動，數據閉環向全流程自動化演。

• 蔚來、理想、小鵬等新勢力車企表現活躍，推出AD MAX、AD PRO、XNGP等重要技術成果。

• 傳統車企如上汽集團、長城汽車、比亞迪等也不甘落后，比亞迪推出“天神之眼”系列產品。

• 極氪推出千里浩瀚H5/H7等相關產品。

• 華為、特斯拉（FSD）、地平線等提供算法、算力芯片、傳感器等核心技術支持。

• Mobileye、英偉達等國際供應商仍占據重要地位，但本土企業如地平線正快速崛起。

• 車企與科技公司聯合開發成為趨勢，例如小米與汽車品牌合作推出Xiaomi Pilot Max/Pro系統。

• 高階智能輔助駕駛正從單一場景向全場景自動駕駛過渡，最終目標是實現L4級自動駕駛。

• 車路協同（V2X）與智能交通基礎設施的結合將成為未來重點。

• 全棧自研：需高研發投入與數據閉環能力，僅頭部新勢力可維。

• 自研+外采：因平衡效率與可控性，將成為多數車企主流選。

• 全棧外采：因技術迭代快、成本低，在中低端車型中仍有空。

• 技術長尾問題：復雜場景下的長尾問題仍需解決，如暴雨、隧道等特殊環境的感知精度。

• 倫理爭議：L3級有條件自動駕駛責任認定試點方案的推行，為技術商業化厘清了權責邊界，但大規模商業化仍需突破倫理爭。

• 數據處理效率：如何高效處理海量感知數據是需要解決的難題。

• 用戶信任：智能輔助駕駛事故暴露了技術邊界與用戶認知的錯配，引發公眾對安全性的信任危。

• 預計L2+滲透率將從2024年的8%躍升至2025年的15%，未來乘用車的高階智能輔助駕駛市場仍將持續高速增。

• 地方試點先行，北上深等地已開放L3級有條件自動駕駛測試，深圳2022年率先通過L3立。

• 面對復雜場景下的長尾問題，車企通過多模態感知融合、大模型決策算法和動態場景重建等技術強化系統魯棒性，同時建立從傳感器冗余到算力備份的多層級安全保障機。

綜上所述，2025年中國高階輔助智駕市場正處于技術快速迭代與商業化探索的關鍵期，頭部企業通過技術創新、生態合作與成本優化加速布局，行業呈現多元化技術路線與差異化競爭格局。未來，隨著政策支持、基礎設施完善與用戶認知提升，高階智駕有望逐步從高端車型向中低端市場滲透，成為智能汽車的核心競爭力之一

文琳編輯

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