自动驾驶的“奇点”时刻将近？余承东“剧透”这一时点

《科创板日报》6月10日讯（编辑邱思雨）高阶自动驾驶技术的商业化进程正在驶入“快车道”。

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6月9日，第二十五届重庆国际汽车展览会在重庆举办。阿维塔于车展上宣布，ADS高阶功能包将于6月30日面向全量用户开启订阅。

据介绍，阿维塔ADS高阶功能包涵盖城区智驾领航辅助（CityNCA）和代客泊车辅助（AVP）。订阅模式分为三种，分别为订阅（包月）价格640元/月，订阅（包年）价格6400元/年，订阅（永久）价格32000元。

在阿维塔科技发布会上，华为常务董事、智能汽车解决方案BU CEO余承东还透露，中国L3级自动驾驶标准预计在6月底出炉。工业和信息化部装备工业一司一级巡视员苗长兴也于5月中旬表示，《智能网联汽车标准体系》近期将正式发布实施，支持L3级以上自动驾驶功能商业化应用。

自动驾驶技术从L0到L5分为六个级别，其中余承东提到的“L3”是辅助驾驶和高阶自动驾驶的分水岭。L3的定义为“有条件自动驾驶”，划分标准为：“自动系统既能完成某些驾驶任务，也能在某些情况下监控驾驶环境，但驾驶员必须准备好重新取得驾驶控制权”。

目前，我国有关高阶自动驾驶的相关管理条例正在逐步落地。2022年7月，深圳出台了《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》（下文简称：《条例》），是我国首部关于智能网联汽车管理的法规，自2022年8月1日起施行。

《条例》首次明确交通事故责任认定，并对后续的政策、法规制定做出了指引。《智能网联汽车技术路线图》也明确提到我国L2/L3级渗透率到2025年将达到50%，到2030年将达到70%。随着更多政策落地，自动驾驶将向更高阶迈进。

海内外“冷暖不一”

借鉴海外经验来看，德国L3+高阶自动驾驶法规已落地一年。2021年7月，德国《自动驾驶法》正式生效。根据该法律，自2022年开始，德国将允许自动驾驶汽车（L4级）在公共道路上以及指定区域内行驶。

2022年5月17日，梅赛德斯奔驰向旗下EQS和S级轿车用户推送DrivePilot系统，该系统在S级中售价5000欧元，在EQS中售价7430欧元。目前，德国境内已经有超过1.3万公里的高速路支持奔驰的L3级自动驾驶。

从实施效果来看，德国自动驾驶升级成本高（DrivePilot系统定价高昂）、车型选择较少，并且其自动驾驶限制条件较为严苛，需在特定高速公路行驶，且最高速度限制37英里/小时，因此DrivePilot在德国的市场反响不及预期。整体来看，法规落地效果较差。

但转眼至国内，如上文所述，目前深圳已出台《智能网联汽车管理条例》，叠加《智能网联汽车标准体系》的即将推出，我国针对高阶自动驾驶的法律法规日渐完善。

此外，近日，全国首批无人路测车牌发放。友道智途、图森未来、赛可智能、云骥智行等4家企业的15辆车获颁基于立法基础的全国首批无驾驶人智能网联汽车道路测试牌照。临港划设了总长约500公里的自动驾驶开放道路，15辆持牌车辆可以在无驾驶人的状态下合法进行测试。

与此同时，本土车企自动驾驶方案价格更低，例如蔚来ET7中NAD自动驾驶服务收费仅680元/月；小鹏XPILOT3.0自动驾驶套件就可一次性支付价格2万元，或分三年每年付费1.2万元；上文提及的阿维塔的定价也相对低廉。

天风证券指出，中国多家新势力车企已预埋汽车传感器与计算平台，高级别自动驾驶具备硬件基础，如蔚来ES7、理想L9、小鹏G9等，可选车型更多，叠加国内自动驾驶方案价格更低，看好未来中国L3+自动驾驶落地效果。

自动驾驶“奇点”时刻或加速到来

近期全球瞩目的生成式AI技术，或许也将为自动驾驶行业添上一把“火”。

阿里巴巴集团首席执行官曾提出：“AI时代，所有产品都值得用大模型重新升级。”自然，自动驾驶类产品也不例外。ChatGPT引发的AI热潮席卷全球，大模型及智驾领域的玩家们也随之积极投身于AI+自动驾驶领域的探索。

目前，AI+自动驾驶领域主要有两条探索路径：一方面主要集中于应用端，例如将生成式AI引入汽车智能语音助理中，升级驾驶交互体验；另一方面，AI技术也能够应用于自动驾驶开发进程中，以实现降本增效，加速智驾技术的研发。

应用方面，近日小鹏汽车申请注册“XMARTGPT”、“XPGPT”、“XGPT”等商标。业内分析，从商标名称中可以判断，小鹏汽车预计将AI引入自家车机的语音助理中，有望成为首批将生成式AI率先引入汽车的“吃螃蟹者”。

研发层面，日前2023中关村论坛发布的20项重大科技成果中，北京智源人工智能研究院研发的通用视觉大模型SegGPT是其中之一。SegGPT是国际首个利用视觉提示完成任意分割任务的通用视觉模型，将加速高级别自动驾驶和通用机器人等实体智能产业的发展。

北京智源人工智能研究院院长黄铁军介绍，SegGPT是国际首个利用视觉提示完成任意分割任务的通用视觉模型。模型具有灵活推理能力，只需给出一个或几个示例图像和意图掩码，模型就能明白用户意图，从视觉场景中找到目标对象。

开源证券指出，自动驾驶需要大量的数据处理和分析，同时自动驾驶的应用也需要长期仿真测试以及道路测试，AI大模型的加速发展将缩短自动驾驶开发进程，进一步推动产业成熟。目前，包括小鹏、特斯拉等新能源汽车厂商正加速推动城市道路辅助驾驶功能落地。随着AI大模型的加速赋能，自动驾驶“奇点”时刻望加速到来。

（科创板日报邱思雨）

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