智能驾驶实测有多强——IDC《智能驾驶能力评估，2024》研究发布

●   智能驾驶市场发展现状：基于当前技术现状和法规要求，L2级别的组合驾驶辅助功能已成为各大汽车品牌竞逐的核心战场。随着主动安全等辅助驾驶功能日益完善，能够体现产品独特性和企业核心技术优势的高阶辅助驾驶功能开始成为企业竞相投入的方向和宣传重点。

●   本次研究评估结果：在此市场情况下，本次研究重点评估各品牌的智驾车型覆盖度、泊车能力、行车能力三大维度。品牌方面，聚焦极越、理想、特斯拉、问界、蔚来、小鹏（排名不分先后，按照企业简称的首字母顺序排序）六个汽车品牌。

1.尽管高阶智驾功能上车成为必然趋势，但搭载高阶智能驾驶功能的车型售价难以下沉至25万元人民币以下区间或需要用户付费选装，这无形中构成了普通消费者使用的准入壁垒。

2.各品牌自动泊车普遍拥有较高水平：各品牌车型在标准划线的垂直车位、侧方车位等停车场景的停入成功率、停车效率都具有不错表现。但在对于未划线的自定义车位停车、停车途中会车、车位识别成功率的稳定性方面，各车型处理能力普遍需要提升。

3.领航辅助驾驶功能效果差异明显：

1)  在高速领航辅助驾驶表现突出的品牌，在车流正常工况下表现可靠，能顺利完成车道行驶、上下匝道、合理并线、超车等任务，但在车流量大的匝道进出场景中车辆的决策能力仍有待改善。其余品牌的高速领航辅助驾驶使用场景相对受限，或在车流较少的进出匝道场景仍面临挑战。

2)  在城区领航辅助驾驶测评中，少数领先品牌的车型能够基本实现端到端的自动驾驶任务，能够完成具有较高难度的无保护左转、车辆密集情况下的右转、掉头等任务。绝大部分车型的城区领航辅助驾驶功能存在较多不可用区域，面对复杂场景无法完成任务或预留足够时间提醒接管，易出现急刹、突然要求接管等操作。除了驾驶任务外，IDC注意到，各品牌普遍能够提供清晰及时的驾驶意图交互，如通过文字、导航画面、语音解说将车辆的规划路线具象化，大大提升驾驶员对领航辅助驾驶系统的信心和理解。

●   Transformer架构在智能驾驶领域的成熟运用及工程实践，极大地增强了算法的感知能力。决策规划模块正由规则导向逐步向模型形态转变，从而为提升车辆的自主决策与应对复杂路况能力提供了发展空间。不仅如此，企业已经开始对整个感知-规划环节的端到端算法进行深度探索与实际部署，这一系列努力为进一步实现高效的辅助驾驶乃至自动驾驶奠定了基础。

●   在算力层面，针对智能驾驶领域的大规模计算需求，企业积极研发和应用高性能、专用型NPU芯片，这种定制化的芯片为车端运行大规模神经网络和复杂模型提供了强大支撑。

●   数据是智能驾驶技术迭代的关键要素。当前，已有企业能够将数据采集、处理、模型训练、仿真直至最终车载应用的全过程构建为一个完整的数据闭环，推动软件版本的迭代速度显著提升，使得一日之内完成多个版本迭代成为可能，有效驱动智能驾驶能力的快速升级。

●   AI技术作为智能驾驶进步的核心驱动力，其快速迭代将显著提升智能驾驶效果、推动功能快速渗透： AI技术迎来一系列突破性进展，让市场见证其在推动智驾效果上的巨大潜力。未来，随着智驾数据量的积累、视觉大模型及多模态大模型技术框架与效果的提升，加之企业对AGI技术的探索深化，智能驾驶在感知的准确性、感知物体丰富度、场景“理解”、复杂工况决策判断的能力有望达到新的高度，以此形成整体智驾效果的增强。同时得益于算法的提升，智能驾驶将有望逐步摆脱对特定硬件设施的高度依赖，转而协助车企为更多用户提供成本效益更高、不受地理区域限制的智驾出行体验，加速智能驾驶汽车的渗透。

●   无人驾驶应用场景有潜力在乘用车领域得到探索与拓展：当前，乘用车搭载的辅助驾驶功能已在市场较高渗透并得到亮眼发展，这股势头无疑为迈向智能驾驶最高境界——无人驾驶提供了强有力的牵引。伴随关键技术瓶颈的突破、企业界的大规模研发投入及政策层面的积极推动，自动驾驶应用不仅有望在矿卡无人作业、港口自动化运输、低速配送等应用场景得到深度和广度上的双重深化，无人驾驶技术的新一轮应用探索也即将启幕。例如乘用车低速场景下的自动泊车寻位、自动寻找电桩等功能。