近期，智能輔助駕駛系統(tǒng)“誤判”事故頻發(fā)，這一現(xiàn)象揭示了技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向真實(shí)路況時(shí)所面臨的“水土不服”問題。黃景全指出，這些系統(tǒng)在測(cè)試或體驗(yàn)環(huán)節(jié)中看似表現(xiàn)出色，實(shí)則很大程度上得益于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含了大量的演示場(chǎng)景。然而，一旦遭遇那些極為罕見且復(fù)雜度極高的實(shí)際路況，由于數(shù)據(jù)覆蓋不足，系統(tǒng)便容易出現(xiàn)誤判。特別是在主流價(jià)位車型中，普遍采用的“攝像頭+毫米波雷達(dá)”的純視覺技術(shù)方案，其成本相對(duì)較低，但這也意味著在應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況時(shí)，技術(shù)局限性更加明顯。

黃景全指出，純視覺方案在研發(fā)過程中，必須依賴龐大的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然而，算法優(yōu)化與數(shù)據(jù)標(biāo)注卻是其中最為挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)，也是成本壓縮的難點(diǎn)所在。他進(jìn)一步說明，在模型訓(xùn)練成本方面，行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的總投資額常常達(dá)到數(shù)千萬甚至上億元之巨。目前，市場(chǎng)上已經(jīng)實(shí)施的純視覺方案在這一方面存在明顯不足，導(dǎo)致其應(yīng)用效果不盡如人意，容易出現(xiàn)“誤判”等問題。

特斯拉近期再次發(fā)聲，其始終堅(jiān)持“純視覺方案最優(yōu)”，特斯拉在發(fā)文中表示，公司的視覺處理方案搭配端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，已通過數(shù)十億真實(shí)世界數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，成功實(shí)現(xiàn)了多場(chǎng)景、更安全的智能輔助駕駛技術(shù)路徑。不過，有業(yè)內(nèi)分析人士指出，特斯拉能否通過算法優(yōu)化與數(shù)據(jù)積累完全彌補(bǔ)硬件多樣性不足，仍需市場(chǎng)檢驗(yàn)。

智能輔助駕駛的競(jìng)速賽，本質(zhì)是技術(shù)路線與商業(yè)模式的綜合較量。當(dāng)前，中國(guó)智能輔助駕駛市場(chǎng)的“三分天下”格局已現(xiàn)雛形：華為以全棧能力構(gòu)筑技術(shù)壁壘，Momenta憑數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)靈活適配，印證“垂直整合+生態(tài)協(xié)同”的創(chuàng)新范式;車企自研在雙軌策略中尋找平衡。

在智能化配置快速發(fā)展的初期階段，J.D. Power中國(guó)區(qū)汽車產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理?xiàng)顫�指出，市�?chǎng)上存在著一個(gè)包容性較大的嘗鮮群體。然而，隨著智能化配置的逐漸普及，主流消費(fèi)者對(duì)于配置的關(guān)注點(diǎn)已經(jīng)發(fā)生了轉(zhuǎn)變。他們更加注重配置的實(shí)用性，對(duì)配置體驗(yàn)的容錯(cuò)率要求極高。因此，汽車制造商之間的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)也發(fā)生了變化，不再僅僅是比拼是否擁有智能化配置，而是開始更多地考量配置的實(shí)用性和性價(jià)比。

當(dāng)前，智能駕駛輔助技術(shù)的競(jìng)賽不僅取決于技術(shù)更新的速度，還嚴(yán)重考驗(yàn)著企業(yè)的生態(tài)融合能力和商業(yè)模式的革新。預(yù)計(jì)在接下來的三年里，將是一個(gè)對(duì)行業(yè)最終格局產(chǎn)生決定性影響的臨界期。能夠在這三個(gè)方面——安全、成本和用戶體驗(yàn)之間實(shí)現(xiàn)完美平衡的企業(yè)，最終將贏得勝利。

在2024年，我國(guó)L2+級(jí)城市智能輔助駕駛的市場(chǎng)滲透率大約介于5%至6%之間。具體來看，在25萬至40萬元的價(jià)格區(qū)間內(nèi)，L2+級(jí)城市智能輔助駕駛的滲透率已經(jīng)超過了20%;而在10萬至20萬元的價(jià)格區(qū)間內(nèi)，這一比例則不足0.2%。