AI端侧深度之智能驾驶-上-：技术范式迭代打开性能上限，竞争、监管、应用
今天分享的是：AI端侧深度之智能驾驶-上-：技术范式迭代打开性能上限，竞争、监管、应用加速高阶智驾落地
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智能驾驶产业发展核心总结
智能驾驶作为物理AI（指使用运动技能理解并交互现实世界的模型）率先落地的场景，正迎来技术、政策与应用的多重突破。其核心驱动力来自技术范式迭代、车企竞争加剧及监管政策完善，推动高阶智驾加速落地。
技术层面，架构与训练范式的革新是关键。架构上，端到端架构替代传统模块化架构成为主流，以特斯拉FSD v12为例，其通过数据驱动和全局优化，显著提升无接管行驶距离与比例，解决了模块化架构信息损耗、规则繁琐等问题。训练范式则从规则驱动（依赖人工编写规则，成本高且泛化弱）转向数据驱动（模仿人类驾驶数据，如理想汽车端到端模型），并进一步向知识驱动演进（结合物理规律与推理，如小马智行世界模型），不断突破智驾性能上限。
商业化方面，车企竞争推动智驾“平权”与“升规”并行。比亚迪等车企将智驾功能下放至10万元级车型，华为、小鹏等则推进L3级智驾量产；同时，ToC乘用车以买断制、订阅制为主，ToB运营车（如Robotaxi）因硬件成本下降，商业模型初步跑通。
政策层面，全球从试点转向推广。国内首次放开L3级乘用车上路（如《北京市自动驾驶汽车条例》），L4级无人驾驶运营试点区域扩大；美国加州等通过法规创新加速技术落地。
应用价值上，智能驾驶可减少事故（L2+智驾事故率降低40%）、提升通行效率（智能交通使通行效率提升15%-30%）。当前L2级及以上车型销量占比已超50%，城区NOA等高阶功能渗透率快速提升，预计2030年相关市场规模将超3000亿元。
整体来看，技术突破、政策支持与市场需求共振，推动智能驾驶进入规模化落地关键期，产业链中车载芯片、传感器、座舱显示等环节将深度受益。
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