随着小鹏汽车将高速NGP功能引入16.99万元的G6车型，以及比亚迪海鸥以不到10万元的价格标配L2+智能驾驶系统，汽车行业正经历一场深刻的变革，“智能驾驶溢价”时代悄然落幕，一个全新的智能驾驶时代分野已然显现。
据工信部最新数据显示，2024年上半年，中国乘用车市场L2级及以上辅助驾驶新车的渗透率已达到55.7%，预计至2025年，这一比例或将逼近65%。这一趋势表明，智能驾驶正快速成为汽车的标配功能，消费者对智能驾驶的期待值也在逐步调整，从最初的惊叹不已到如今的习以为常，甚至开始追问：“何时智能驾驶才能真正无需人工干预？”
面对这一变化，车企们感受到了前所未有的压力。当智能驾驶功能成为行业标配，如何吸引消费者成为新的难题。车企们意识到，仅凭智能驾驶的基本功能已不足以构成竞争优势，消费者更看重的是智能驾驶的实用性和安全性。因此，寻找新的价值定位，成为汽车行业的迫切需求。
在智能驾驶技术的演进过程中，安全性和准确性始终是核心考量。尽管智驾技术日新月异，但至今尚无车企敢断言其系统绝对安全。树叶摇曳导致的阳光闪烁、光线突变等环境因素，都可能影响传感器的感知精度。因此，市面上的智能驾驶系统大多采取保守策略，在复杂或不确定情况下提示驾驶员接管。
从早期的规控算法到如今热门的端到端大模型，智能驾驶技术取得了质的飞跃，但要让智能驾驶真正达到“好用”且“爱用”的程度，仍需跨越技术与安全之间的鸿沟。当前的智能驾驶系统已初步实现“能用”目标，但要迈向“好用”，还需进一步提升系统的全场景感知能力和实时决策能力。
端到端技术路线的兴起，标志着智能驾驶系统向一体化迈进。通过深度学习模型，系统能够直接从传感器数据中提取信息，输出控制指令，无需中间步骤。这种一体化设计使得智能驾驶系统在面对未知场景时也能做出合理决策，逐步培养出类似老司机的“直觉”。
当智能驾驶系统具备“直觉”后，它便能综合分析道路环境信息，在人车混流、无保护左转等复杂交通环境中，像老司机一样从容应对。AI技术的加持使得汽车不再是简单的执行工具，而是具备认知能力的智能体。智能交互系统能够实现跨场景、多模态的人车互动，为用户提供沉浸式的车内智能环境。
智能交互系统分为两个层次：一是简单的车机控制操作，如打开空调、控制车窗等；二是复杂的联网查询和规划服务，如天气查询、餐厅推荐等。用户需要的不仅仅是一个信息库，而是一个能够及时反馈关键信息、协助驾驶的全能助理。因此，交互深度的竞争将成为新的焦点。
通过与道路系统的融合，车辆能够实时共享道路状态、交通事件等信息，形成协同感知、实时决策的“群体智能”。这不仅提升了智能驾驶系统的安全性，还加速了系统的自我进化。在智慧道路上，每辆车都是数据生产者，也是系统优化的受益者。
随着AI技术的飞速发展，汽车行业正经历前所未有的变革。AI已成为决定智能驾驶安全性、制造效率乃至整车研发周期的关键力量。未来，车企和智能驾驶技术供应商的差距将主要体现在数据质量和模型优化能力上。
英伟达CEO黄仁勋提出，人工智能正从感知式AI向生成式AI迈进，并最终进入物理AI时代。物理世界AI与数字世界AI不同，它需要在开放、高随机性的环境中与实体交互，其决策直接关系到生命安全。因此，物理世界AI对安全性的要求更为严苛。
物理世界AI的应用将极大地扩展智能驾驶系统的能力。通过将物理世界实时数据纳入模型训练，车路云AI网络能够进行实时分析，为驾驶员和自动驾驶车辆提供精准决策支持。同时，大模型对摄像头视频流的实时处理，将为交通管理部门提供交通流量分析、事故预警等服务。
智能汽车作为物理世界AI的重要应用之一，正引领着汽车产业的深刻变革。未来，由智能汽车、智慧道路、云基础设施等组成的实时交互物理世界AI网络，将催生出远超单体智能维度的价值蓝海。在这场由AI驱动的产业革命中，谁率先定义了人与机器智能的共生法则，谁就将把握住连接物理世界与数字世界的超级入口。
