当前，国内高阶智驾正站在市场高速增长的门槛上，这一领域的发展迎来了前所未有的机遇。随着技术的进步与消费者认知度的提升，国内汽车制造商之间的竞争焦点已不再仅仅是城市NOA的“开城数量”而是转向了更高层次的竞争——“端到端”大战。值得注意的是，在价格区间超过30万元的新能源车型中，高阶智能驾驶配置的普及率接近100%，这标志着一个全新的时代——智驾平权时代的到来。
什么是高阶智驾？
高阶智驾指的是更够提供高级别自动化驾驶功能的系统，根据国际汽车工程师学会（SAE International）制定的标准，自动驾驶技术分为六个等级（Level 0 - Level 5），从完全手动驾驶到完全自动驾驶。高阶智驾一般指的是处于Level 2以上，直至Level 5的技术。
在两年前，只要拥有高速NOA，就被视为拥有高阶智驾。然而，随着技术的快速发展和市场的日益成熟，高速NOA已逐渐失去了其稀缺性和独特性。如今，真正能够被称为“高阶”的智能技术，是城市NOA。相比高速场景，城市NOA的应用环境更为复杂多变，涉及到更多的交通参与者，如行人、自行车骑行者以及各种类型的车辆。此外，城市道路中还存在诸如交通信号灯、复杂路口等多种因素，这些都大大增加了城市NOA实现的难度。
从这里我们可以看到，高阶智驾的定义是动态的。
目前，高阶智驾的主流技术方案主要有两种：激光雷达方案与纯视觉方案。其中，激光雷达方案通过发射激光束并接收反射回来的信息，生成详细的点云图，来精确测量车辆与周围物体的距离，从而实现对车辆位置的精确定位以及对周围环境的高度精准感知和分析，还能有效应对各种光照条件和气候状况，具有较高的稳定性和可靠性，是市场上的主流选择。
相比之下，纯视觉处理方案的成本要低得多，主要依赖于车载摄像头采集的图像数据，并利用计算机视觉算法和深度学习模型来解析这些数据，从而实现对环境的理解和驾驶辅助功能。纯视觉方案在面对雨雪天气、夜间低光照等极端环境时，容易受到干扰导致识别错误或遗漏重要信息，稳定性不足。
今年不少车企在发布会上都陆陆续续喊出：“把高阶智驾价格打下来。”的口号。其中，其中，小鹏MONA M03 和长安深蓝S07尤为引人关注。小鹏MONA M03 以不到16万元的价格提供了小鹏的XNGP智驾系统，而深蓝S07借着搭载华为乾崑智驾系统,直接把售价做到了20万元以下。
高阶智驾价格战显然不可避免。
相关数据显示，中国绝大多数家庭的购车预算在20万以内。目前，市面上搭载激光雷达技术的新能源车型只有30万以上的高配或顶配，20万以下的车型，其智驾配置主要配备的是成本较低的纯视觉处理方案。
值得注意的是，上述这两款车型虽然实现了高阶智驾功能，但均未采用成本较高的激光雷达技术。余承东曾表示:“低于30万元的华为智驾都是亏钱的。”高阶智驾进入下沉市场已经不可避免，这也代表车企需要将价格控制在合理的范围之内，激光雷达的价格在市场趋势面前显示不够强势。
下面我们说说纯视觉方案。
在智能驾驶领域中，特斯拉一直都坚持纯视觉方案，马斯克认为“如果雷达与摄像头传来的信息相互矛盾，智能驾驶系统反而会难以抉择。不如只选其一，做到极致。”为了精进视觉处理的效率，特斯拉首先提出了基于BEV+Transformer的自动驾驶感知路线。
BEV能够提供全局视角，帮助系统更好地理解周围环境，提高感知和决策的准确性。此外，还可以将激光雷达、雷达和相机等多模态数据融合在同一平面上，这有助于在处理Corner Case时提供更好的支持。Transformer架构则被广泛应用于感知、预测与决策当中。BEV+Transformer架构，可以构建一个端到端的自动驾驶系统，优秀的数据处理能力为行驶过程中可能会遇到的Corner Case，提供了更安全的保障。
很多企业在认识到“端到端”纯视觉方案的经济效益后，也纷纷开始效仿，但是BEV+Transformer架构也并非是十全十美的。
首先，Transformer模型的计算资源和内存，对芯片的性能要求极高；其次，Transformer模型的优化与迭代需要海量的数据进行长时间的训练才能达到其最佳性能。这两点催生了国内企业普遍需要面对的算力问题以及数据问题。算力问题一直深受国家高度重视，车企建立智算中心也是势在必行，这样既可以降低长期成本，也可以提升数据闭环能力。
但数据问题所带来的挑战是多维度的，中国是一个道路条件复杂且天气多变的国家，这在一定程度上就会增加数据的处理需求，海量数据的处理这势必会影响标注成本的增加。只有数据这还远远不够，训练端到端模型是一个庞大且复杂的工程体系，为了训练出可用的 BEV 模型，需要大量的数据采集和预处理。包括从不同传感器（如摄像头和激光雷达）收集数据，并进行相应的预处理，以确保数据质量和一致性，这对国内标注企业提出了极高的要求。
为了更好地助力中国自动驾驶行业的蓬勃发展，博登智能正式推出了其自主研发的数据处理平台——BASE5.0。BASE平台以其卓越的适用性和全面的功能，能够高效地完成从数据采集、清洗、标注到最终验证的全流程服务。
BASE平台的数据处理能力覆盖了语音、文本、图像、视频以及点云等多种模态类型，这使得平台能够满足不同应用场景下的多样化需求。更重要的是，通过引入AI辅助标注，BASE5.0可显著降低传统标注过程中的成本投入，帮助企业节省大约40%-50%的成本，将工作效率提高50%以上。这种高效且经济的数据处理解决方案，无疑将为中国乃至全球的自动驾驶行业带来革命性的变化。
为了满足日益增长的高质量、多模态数据需求，博登智能不断优化和完善数据工程技术、数据标准规范以及标注方法，BASE5.0可开展包括通用图像标注，3D/4D点云标注，图片点云融合标注，NLP文本标注，医疗影像标注，视频描述标注，音素标注，音频标注等标注业务。
4D车道线
2D图像目标检测&语义分割
AVM语义分割
3D目标检测
3D语义分割
截至目前，博登智能依靠其在技术创新方面的卓越成就，已成功与众多行业内的领军企业构建了稳固的合作桥梁。这些合作伙伴涵盖了主机厂、通信服务商以及医疗健康等多个领域，其中包括知名的吉利汽车、零跑汽车、中国联通，以及全国各地的多家市级医院等。通过与这些头部企业的深入合作，博登智能不仅展示了自身强大的技术实力和服务水平，同时也为其持续发展奠定了坚实的基础。
如需了解更多博登智能相关内容，请与博登智能销售经理盛佳红联系（18758852859 jiahong.sheng@bodenai.com）
自动驾驶之星和生成式AI与具身智能知识星球，新人优惠券来袭，结识一群志同道合的小伙伴一起成长。
自动驾驶之星社区将在10月26号在上海举办大模型线下交流活动。欢迎大家报名参加，我们邀请行业专家和大家一起来分享大模型在具身智能和自动驾驶场景中的应用！
自动驾驶之星社区大模型线下活动报名开始啦！（10月26号 上海）我们回来啦！
下一个风口会不会是生成式AI 与具身智能的时代，我们特意创建了生成式AI与具身智能交流社区，关于大模型，机器人的相关业界动态，学术方向，技术解读等等都会在社区与大家交流，欢迎感兴趣的同学加入我们(备注具身智能)！
自动驾驶之星知识星球主打自动驾驶量产全技术栈学习，并包括: 学习板块，求职面试，有问必答，论文速递，行业动态五大板块！星球内部包括端到端大模型，VLM大模型，BEV 障碍物/车道线/Occ 等的学习资料！
生成式AI与具身智能知识星球，我们相信生成式AI 与具身智能会碰撞出出乎我们意料的内容，本知识形象并包括: 学习板块，求职面试，有问必答，论文速递，行业动态五大板块！星球内部包括生成式AI大模型，具身智能，业界资料整理等的学习资料！
👇点个“赞”和“在看”吧
