企业内训｜智能驾驶案例及实践——某央企汽车集团
9月上旬武汉，某央企汽车集团《智能驾驶案例及实践》课程在武汉市委党校开课，本课程由TsingtaoAI派驻技术专家主讲，聚焦2025智能驾驶行业关键转折点，系统解析从技术路线到量产落地的全链条实践。
课程直击行业核心痛点：在"智驾平权时代"来临之际（2025年比亚迪宣布10万级车型全面搭载天神之眼系统），如何平衡成本与性能成为生死线。内容涵盖三大维度：一是技术演进，深度剖析端到端大模型如何重构行业（特斯拉FSD V12纯视觉端到端、华为ADS 3.0两段式端到端、小鹏XOS 5.4.0一体化端到端的实战差异）；二是市场格局，解读2024年仅比亚迪/理想盈利的残酷现实下，车企如何通过"41%新能源渗透率+48%智能驾驶渗透率"双轮驱动突围；三是开发实践，基于Autoware.universe框架，手把手演示从ROS2底层架构到Carla仿真闭环验证的全流程开发。
课程特别强调"20%功能打通、80%性能爬坡"的行业铁律，结合激光雷达成本从800美元降至200美元、国产芯片算力突破等最新动态，为该央企汽车集团提供可落地的技术选型与供应链优化方案，助力在2025年这场决定生死的智驾平权大战中抢占先机。
● 掌握当前智能驾驶技术核心路径及行业动态；
● 理解主流新能源品牌技术方案及市场竞争格局；
● 提升对智能驾驶供应链、技术标准及法规的认知；
智能驾驶技术发展概述
● 智能驾驶重构汽车产业价值分布（研发投入占比变化）
● 技术路线选择的蝴蝶效应（特斯拉坚持视觉路线带来的连锁反应）
主流智驾技术方案发展趋势；
特斯拉坚持视觉路线带来的连锁反应；
端到端大模型对研发人员结构的冲击
全球及中国智能驾驶市场格局
► 全球市场动态
● 渗透率分析：2024年L2+全球渗透率14%，2025年预计30%；
● 区域竞争：美国（特斯拉FSD、Waymo）、欧洲（奔驰、Stellantis）与中国（华为、百度、小鹏）的技术路线差异；
● 政策驱动：中美Robotaxi法规进展及L3责任划分。
中国市场深度解析
► 国内市场动态剖析：
● 市场规模：2025年智能驾驶市场规模预计突破3000亿元，年复合增长率进一步提升；
● 技术梯队：第一梯队：华为ADS 3.0（端到端全场景）、百度Apollo（Robotaxi商业化）；第二梯队：小鹏XNGP（无图方案）、蔚来NOP+（高精地图依赖）；新兴势力：小米Xiaomi Pilot、极氪浩瀚智驾的L3量产计划；
● 政策支持：首批L3准入试点资质（比亚迪、蔚来等9家获批）。
► 竞争格局与车企生存现状
● 盈利分化：2024年仅比亚迪、赛力斯、理想实现盈利，亏损企业加速淘汰（威马、高合案例）；自主品牌崛起：市占率的增长，日系份额持续下滑；
智能驾驶技术关键技术路径
► 关键技术方向
● 感知技术：视觉方案（特斯拉FSD） vs. 激光雷达（华为ADS、小鹏XNGP）的优劣势；
决策与控制：端到端大模型（华为、百度Apollo）与传统规则算法的融合趋势；
● 算力与芯片：英伟达Orin、地平线征程系列、华为MDC平台的性能参数对比；
● 数据闭环：影子模式、众包地图更新与OTA能力（特斯拉、小鹏案例）。
► 技术瓶颈与突破方向
● 长尾场景处理（如无保护左转、施工路段）；
● 算力需求与能耗平衡（端到端模型压缩技术）；
● 车路协同（V2X）与高精地图依赖性的争议。
主流新能源品牌技术方案拆解
► 技术方案分类与核心差异
● 视觉优先派：特斯拉FSD Beta（纯视觉+Occupancy Network）；
● 多传感器融合派：华为ADS 3.0（激光雷达+BEV+Transformer）；
● 高精地图依赖派：蔚来NOP+；
● 无图方案新势力：小鹏XNGP。
► 典型车型技术参数对比
● 特斯拉Model 3：HW4.0芯片算力（72TOPS）、FSD Beta V12端到端能力；
● 华为问界M9：192线激光雷达、GOD网络2.0（通用障碍物识别）；
● 小鹏G9：XNGP 4.0（无图城区导航）、508TOPS双Orin-X芯片；
► 技术路径对供应链的影响
● 传感器：激光雷达（速腾聚创、禾赛） vs. 摄像头（索尼、豪威）；
● 芯片：英伟达（Orin-X） vs. 国产替代（地平线征程5、黑芝麻A1000）；
● 软件生态：开源框架（Autoware） vs. 自研OS（华为HarmonyOS、小鹏XOS）
智能驾驶技术落地挑战
► 法规与标准
● 国内法规：L3责任划分（驾驶员接管义务）、数据安全法（车内数据出境限制）；
● 国际标准：UN-R157（L3车辆型式认证）与中国国标的差异；
► 技术可靠性验证
● 测试场景库：中国标准场景库；
● 仿真测试：CARLA、Prescan工具链的应用案例；
● 道路实测：某测试车队规模与数据积累现状。
► 成本与规模化矛盾
● 硬件成本：激光雷达单价成本下降；
● 软件成本：算法开发投入占比。
供应链协同与品控管理
► 智能驾驶供应链全景
● Tier1供应商：博世（域控制器）、大陆（毫米波雷达）；
● 新兴Tier2：黑芝麻（芯片）、Momenta（算法方案）；
● 国产替代机会：地平线（算力平台）、禾赛（激光雷达）。
► 品控关键节点
● 传感器标定：多传感器时空同步精度；
● 软件版本管理：A/B分区OTA升级的可靠性验证；
● 硬件冗余设计：双MCU、双电源的失效防护策略。
► 采购策略优化
● 成本与性能平衡：国产芯片替代可行性分析（地平线 vs. Mobileye）；
● 供应商风险管控：多源供应商策略（激光雷达备选禾赛、速腾聚创）。
