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比亚迪2025年的智能驾驶战略

2025-01-16 汽车电子设计 阅读:
最近密集调研了很多智能驾驶的计划,我们能看到最重要的还是有一些基本点···

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最近密集调研了很多智能驾驶的计划,我们能看到最重要的还是有一些基本点。0bhednc

从基于规则的方法向端到端(End-to-End, E2E)学习方法的转变,基于规则的方法在过去占据主导地位,但随着技术的发展,端到端的学习方法因其更高的性能上限而获得了更多的关注,这就有了一个后发优势的可能性。0bhednc

在这个基础上比亚迪正以2025年为目标,全力推进智能驾驶技术的量产化,在全年500万+的基础上,计划实现300万套高快NOA起步的智驾系统覆盖,占其新车总量的60%。0bhednc

比亚迪的战略基于对市场需求的深刻洞察,涵盖L2++及以上技术方案,融合内外部资源,包括核心算法自研与供应商合作,力求在智能驾驶领域创造新的行业标杆,要在一年内实现从中高阶智能驾驶部署率的飞跃,这是2025年中国汽车行业最大的变量。0bhednc

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Part 10bhednc

比亚迪2025年0bhednc

智能驾驶战略及实现路径0bhednc

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在介绍之前,我们回顾一下整个智能驾驶方法论的变化,高阶智能驾驶领域正在经历显著的技术路径演进和范式转变,最突出的变化是从传统的基于规则的方法向数据驱动的端到端(End-to-End, E2E)学习方法的转变,体现了自动驾驶技术研发方向的战略调整。0bhednc

在传统方法中,智能驾驶工程团队依赖精心设计的算法和少量高质量标注的数据来构建自动驾驶系统。0bhednc

随着算力和数据获取能力的增强,端到端的学习方法开始崭露头角,大量的真实世界数据进行训练,旨在直接从原始传感器输入到控制输出建立一个完整的映射模型。0bhednc

从目前的理论上来看拥有更高的性能上限,但其发展速度相对较慢,因为它通常需要海量的数据和强大的算力支持,尤其是在实现无监督或弱监督学习的情况下。0bhednc

在中国市场,端到端学习方案已经呈现出模块级、车辆级以及云端协同的多种形式,核心要素是算力、模型与数据的有效结合,充分利用了每天收集的大量视频资料等真实世界数据集,并预计年底将达到亿级规模。0bhednc

通过模仿学习,即用真实数据训练云端的基础模型,再借助知识蒸馏技术将训练成果高效地转移到车载系统,可以实现性能的持续提升,Scaling Law在车端同样适用,意味着随着模型大小和训练数据量的增加,模型性能也会相应提高。0bhednc

我们也看到目前行业里有相对成型的方案了!0bhednc

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比亚迪在2025年的战略聚焦于“智驾平权”,即通过规模化推广智能驾驶系统,让高快NOA功能普及至10-15万级的主流市场车型,核心是降低智能驾驶系统的成本,同时保证技术体验不打折扣,从而实现规模化应用。0bhednc

比亚迪的2025年计划主要通过内外两方面协同实现。0bhednc

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外部合作:强化生态共建0bhednc

● 硬件方面,比亚迪通过与地平线和英伟达的深度合作,硬件上实现模块化整合,搭载地平线征程6和英伟达Orin N等高性能芯片,形成中高端智驾方案。0bhednc

 中算力方案:15-30万级车型搭载的中算力解决方案,基于地平线J6E/M英伟达Orin N/X芯片,支持高快NOA和城市NOA。0bhednc

 高算力方案:搭载两颗Orin X芯片,具备全场景智能驾驶能力。0bhednc

 超高算力方案:规划Thor的方案,配置1000TOPS和2000TOPS的方案0bhednc

● 算法供应, Momenta为高速NOA和城市NOA提供强有力的技术支持。0bhednc

● 传感器方案,比亚迪采用了包括激光雷达、11V和多个毫米波雷达+视觉摄像头等多种融合感知方案 。0bhednc

我们在这里展开一下,国产方案是:0bhednc

 征程J6E专为高速公路NOA,具备80TOPS的强大运算能力,并支持Transformer架构,实现了高达10倍的性能提升,采用被动散热设计,配备100DMIPS算力的CPU,确保了高效的数据处理能力。0bhednc

 征程J6M覆盖基本的城市NOA提供了128TOPS的更高运算能力,整体系统价格控制在5000元以内,是一款高性价比的选择,CPU算力提升至137DMIPS,进一步提高了计算效率。0bhednc

 J6M支持激光雷达,增强了环境感知精度,尤其适用于城市交通中的复杂情况,还配备了记忆行车功能,能学习驾驶员的习惯路线,提供更个性化的驾驶辅助。0bhednc

这个我们近期体验过了,J6E和J6M均采用了SiP(系统级封装)模组化设计,方式简化了组装过程,减少了整体体积,同时缩短了开发周期,使得制造商能够更快响应市场需求。0bhednc

这种设计也增加了产品的灵活性,便于根据客户需求定制不同的配置选项,既满足个性化需求又保持成本效益。0bhednc

英伟达的方案我们之前也介绍过了。0bhednc

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内部发力:提升自研能力0bhednc

比亚迪通过内部整合自研团队,明确了硬件标准化、软件模块化的战略方向。0bhednc

现阶段,比亚迪的自研算法已实现ACC、LCC和ALC功能,覆盖L2+级智能驾驶。而未来其重点将是攻克高快NOA和城市NOA核心算法,包括基于深度学习的路径规划、决策逻辑优化等模块,以实现从供应商依赖到自研为主的转变。0bhednc

● 这个目前看下来:0bhednc

 自研智驾芯片:中长期战略,当然肯定是在做的。0bhednc

 自研算法:围绕AI 超算开发部、大数据平台部等,主攻 AI 算法、AI 基础设施、大模型等技术及平台,构建一整套的系统迭代。0bhednc

在这里拭目以待的部分,是内部能力成长状态和外部供应的协同情况,这块任务很重。0bhednc

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Part 20bhednc

对比亚迪2025年0bhednc

智能驾驶的分析与展望0bhednc

比亚迪的智能驾驶战略体现了“从豪华到普惠”的核心逻辑,即将高端智能驾驶技术逐步下放至主流市场。通过规模化生产、成本优化和技术模块化,比亚迪不仅能提升市场渗透率,还能在10-15万级的价格区间建立竞争壁垒。0bhednc

● 这种逻辑的实现基于三个关键:0bhednc

 成本降低:通过与供应商协作优化硬件方案,主要降低芯片的成本,同时和激光雷达企业博弈(甚至可以自己做)来降低智能驾驶硬件的成本。0bhednc

 技术普及:以大规模交付为目标,通过前装量产逐步优化智能驾驶算法的可靠性和覆盖能力。0bhednc

 用户教育:通过部署和OTA,加速用户对高快NOA等功能的接受和信任,促进市场需求的释放,实现智能驾驶车型的标配使用。0bhednc

从优势来看,比亚迪具有强大的成本控制能力和市场规模优势,能够将中阶智驾投放到 10-15 万级车型,实现高快 NOA + 轻量级城市 NOA 功能。0bhednc

比亚迪在自研方面投入较大,构建了自研团队,加大了对中阶智驾的研发力度,未来有望实现技术的自主可控。比亚迪在 2025 年的智能驾驶战略具有重要意义。0bhednc

通过自研与供应商协同的方式,比亚迪有望在中高阶智驾市场取得突破,打上智能化的标签。0bhednc

我们还需要一年的时间来验证25年的变化,我们会跟踪比亚迪、吉利、奇瑞和长城,这些传统车企的情况,他们的转型和变化代表中国最中坚的新能源汽车开始走向智能化。0bhednc

小结0bhednc

在2025年让10万元级的车型都配上智驾,这是比较确定的事情。2025年卷起来的智能驾驶情况,是你不会是不行的,有了也是大家一起在持续赛跑,持续在投入资金,很难通过智能驾驶的标签来拉开差距。0bhednc

责编:Ricardo
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