自動駕駛的“奇點”時刻將近？余承東“劇透”這一時點

《科創板日報》6月10日訊（編輯 邱思雨）高階自動駕駛技術的商業化進程正在駛入“快車道”。

6月9日，第二十五屆重慶國際汽車展覽會在重慶舉辦。阿維塔于車展上宣布，ADS高階功能包將于6月30日面向全量用戶開啟訂閱。

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據介紹，阿維塔ADS高階功能包涵蓋城區智駕領航輔助（CityNCA）和代客泊車輔助（AVP）。訂閱模式分為三種，分別為訂閱（包月）價格640元/月，訂閱（包年）價格6400元/年，訂閱（永久）價格32000元。

在阿維塔科技發布會上，華為常務董事、智能汽車解決方案BU CEO余承東還透露，中國L3級自動駕駛標準預計在6月底出爐。工業和信息化部裝備工業一司一級巡視員苗長興也于5月中旬表示，《智能網聯汽車標準體系》近期將正式發布實施，支持L3級以上自動駕駛功能商業化應用。

自動駕駛技術從L0到L5分為六個級別，其中余承東提到的“L3”是輔助駕駛和高階自動駕駛的分水嶺。L3的定義為“有條件自動駕駛”，劃分標準為：“自動系統既能完成某些駕駛任務，也能在某些情況下監控駕駛環境，但駕駛員必須準備好重新取得駕駛控制權”。

目前，我國有關高階自動駕駛的相關管理條例正在逐步落地。2022年7月，深圳出臺了《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》（下文簡稱：《條例》），是我國首部關于智能網聯汽車管理的法規，自2022年8月1日起施行。

《條例》首次明確交通事故責任認定，并對后續的政策、法規制定做出了指引。《智能網聯汽車技術路線圖》也明確提到我國L2/L3級滲透率到2025年將達到50%，到2030年將達到70%。隨著更多政策落地，自動駕駛將向更高階邁進。

海內外“冷暖不一”

借鑒海外經驗來看，德國L3+高階自動駕駛法規已落地一年。2021年7月，德國《自動駕駛法》正式生效。根據該法律，自2022年開始，德國將允許自動駕駛汽車（L4級）在公共道路上以及指定區域內行駛。

2022年5月17日，梅賽德斯奔馳向旗下EQS和S級轎車用戶推送DrivePilot系統，該系統在S級中售價5000歐元，在EQS中售價7430歐元。目前，德國境內已經有超過1.3萬公里的高速路支持奔馳的L3級自動駕駛。

從實施效果來看，德國自動駕駛升級成本高（DrivePilot系統定價高昂）、車型選擇較少，并且其自動駕駛限制條件較為嚴苛，需在特定高速公路行駛，且最高速度限制37英里/小時，因此DrivePilot在德國的市場反響不及預期。整體來看，法規落地效果較差。

但轉眼至國內，如上文所述，目前深圳已出臺《智能網聯汽車管理條例》，疊加《智能網聯汽車標準體系》的即將推出，我國針對高階自動駕駛的法律法規日漸完善。

此外，近日，全國首批無人路測車牌發放。友道智途、圖森未來、賽可智能、云驥智行等4家企業的15輛車獲頒基于立法基礎的全國首批無駕駛人智能網聯汽車道路測試牌照。臨港劃設了總長約500公里的自動駕駛開放道路，15輛持牌車輛可以在無駕駛人的狀態下合法進行測試。

與此同時，本土車企自動駕駛方案價格更低，例如蔚來ET7中NAD自動駕駛服務收費僅680元/月；小鵬XPILOT3.0自動駕駛套件就可一次性支付價格2萬元，或分三年每年付費1.2萬元；上文提及的阿維塔的定價也相對低廉。

天風證券指出，中國多家新勢力車企已預埋汽車傳感器與計算平臺，高級別自動駕駛具備硬件基礎，如蔚來ES7、理想L9、小鵬G9等，可選車型更多，疊加國內自動駕駛方案價格更低，看好未來中國L3+自動駕駛落地效果。

自動駕駛“奇點”時刻或加速到來

近期全球矚目的生成式AI技術，或許也將為自動駕駛行業添上一把“火”。

阿里巴巴集團首席執行官曾提出：“AI時代，所有產品都值得用大模型重新升級。”自然，自動駕駛類產品也不例外。ChatGPT引發的AI熱潮席卷全球，大模型及智駕領域的玩家們也隨之積極投身于AI+自動駕駛領域的探索。

目前，AI+自動駕駛領域主要有兩條探索路徑：一方面主要集中于應用端，例如將生成式AI引入汽車智能語音助理中，升級駕駛交互體驗；另一方面，AI技術也能夠應用于自動駕駛開發進程中，以實現降本增效，加速智駕技術的研發。

應用方面，近日小鵬汽車申請注冊“XMARTGPT”、“XPGPT”、“XGPT”等商標。業內分析，從商標名稱中可以判斷，小鵬汽車預計將AI引入自家車機的語音助理中，有望成為首批將生成式AI率先引入汽車的“吃螃蟹者”。

研發層面，日前2023中關村論壇發布的20項重大科技成果中，北京智源人工智能研究院研發的通用視覺大模型SegGPT是其中之一。SegGPT是國際首個利用視覺提示完成任意分割任務的通用視覺模型，將加速高級別自動駕駛和通用機器人等實體智能產業的發展。

北京智源人工智能研究院院長黃鐵軍介紹，SegGPT是國際首個利用視覺提示完成任意分割任務的通用視覺模型。模型具有靈活推理能力，只需給出一個或幾個示例圖像和意圖掩碼，模型就能明白用戶意圖，從視覺場景中找到目標對象。

開源證券指出，自動駕駛需要大量的數據處理和分析，同時自動駕駛的應用也需要長期仿真測試以及道路測試，AI大模型的加速發展將縮短自動駕駛開發進程，進一步推動產業成熟。目前，包括小鵬、特斯拉等新能源汽車廠商正加速推動城市道路輔助駕駛功能落地。隨著AI大模型的加速賦能，自動駕駛“奇點”時刻望加速到來。

（科創板日報 邱思雨）

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