行业发展趋势 - 电动化是汽车产业上半场 智能化是下半场 人工智能 芯片 数据等技术深度融合推动产业从L2向L3 L4乃至L5级自动驾驶跃迁 [1] - L2+及以上高阶辅助驾驶功能装配率在2024年相比2023年提升一倍以上 高速NOA和城市领航功能正迅速向中低端车型普及 [7] - 芯片算力需求从通勤领航50-100TOPS提升至城区领航300-500TOPS 全无人驾驶需要1000-2000TOPS算力支持 [7] 技术创新与安全架构 - 智能汽车直接关乎生命安全 行业存在功能炫酷但体验不安的困境 [3] - 提出人因工程为核心的新安全架构 从视觉 听觉 触觉等多维度构建符合人类认知与行为习惯的智能交互系统 [3] - 建立人因安全架构 将驾驶员多维感知与认知特性融入软硬件设计 形成评估验证 用户体验 工程实践的闭环体系 [3] 标准化体系建设 - 标准化工作通过强制性标准筑牢安全底线 通过推荐性标准引领技术创新 [4] - ADAS领域31项标准中已完成16项 其中AEB 组合驾驶辅助等4项标准已由推荐性国标转为强制性国标 [4] - 自动驾驶数据记录系统DSSAD已于2024年作为强制性标准发布 为责任认定提供依据 [4] - 标准制定机制从滞后于产品转向与技术并行 遵循先快优强四字方针：布局早 进程快 质量优 强制尽强 [4] 基础设施与计算架构 - 构建四级算力体系 将时延敏感型任务卸载至路侧与边缘节点 非实时任务调度至区域或中心云 实现车云算力互补与动态协同 [7] - 通过网络参数调优与多模态数据工具链提升训练数据价值 降低采集与标注成本 [7] - 芯片企业不仅提升算力规模 更注重计算架构创新与能效优化 [7] - 将车载智能计算扩展至机器人及通用端侧推理市场 实现大小脑融合 覆盖从日常行车到复杂城市路况的全栈智能需求 [8] 国际合作与产业协同 - 在联合国框架下牵头制定自动驾驶国际法规 国内标准与国际标准保持同步演进 [4] - 标准化工作遵循急用先行 国际接轨原则 加快芯片 操作系统 人工智能等关键领域标准制定 [5] - 呼吁行业共同推动人因交互标准建设 在语音交互 视觉引导 动态界面等领域建立行业基线 [3] - 呼吁行业推进网络能力开放与标准化 使运营商网络指标成为智能驾驶系统的环境参数 [7]