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一辆搭载高阶智能辅助驾驶功能的车最低需要多少钱？

对于华为来说，30万左右就够了。

对于小鹏来说，20万左右就够了。

对于大疆来说，10万左右就够了。

三档市场，各自为王

智能辅助驾驶功能在车圈儿向来有争议，我们能发现豪华品牌车型在智驾方面的动作并不急促，就如法拉利CEO所言，他们并不在乎自动驾驶。

当目标用户更爱纯粹的操纵体验或者有司机代劳，那么目前仍需接管的智驾功能就并非必需品。所以目前智驾功能的上车都主要集中在30+万及以下的家用车领域。

搭载高阶智能辅助驾驶功能的阿维塔11，售价31.99万起

在该领域首当其冲的当属华为，作为智驾第一梯队的明星供应商，华为提供全栈的智能驾驶方案，以首款合作的车型极狐阿尔法S HI版为例，搭载硬件如下：

·华为MDC 810 芯片

·3颗激光雷达

·6颗毫米波雷达

·13颗高清摄像头

·12颗超声波雷达

·高精度地图（本文中暂算入硬件）

在软硬件的加持下，华为智驾方案可以实现点到点的领航辅助功能、自动泊车等功能，具体表现可以查看AutoLab此前的智驾大横评，在各项测试中都做到了“遥遥领先”。

当然，一台车并不能够完全代表华为的水平，由于合作方式和范围的限制，例如问界M5在硬件上仅搭载1颗激光雷达，却因为与鸿蒙座舱的融合获得了独特优势，所以除了某台车的体验感，想知道其实力，还得看背后的技术。

鸿蒙座舱

首先是设施。在今年7月的华为云智能驾驶创新峰会上，华为云正式发布云基础设施——乌兰察布汽车专区，在这里通过“三分区”和“七防护”实现海量自动驾驶数据的安全和技术运转。

“三分区”指的是数据处理区、智驾业务区和网络中继区，分别负责接入数据、业务研发和传出数据，以上流程同时会得到资质图商的技术参与，例如数据只有图商审批过后才能传出。

“七防护”指的是云上防御，比如安全运营平台、华为云云原生安全服务，简单来说通过软件抵抗危险因素实现整个运营的稳固，总之它最后交出的成绩是99%的威胁可以在5分钟内闭环。

巨量的数据运转和高效的运营离不开高算力的支持，而华为云通过在乌兰察数据中心部署昇单集群达2000P Flops的昇腾AI云服务解决了这个问题。

熟悉华为的朋友应该对昇腾有所耳闻，作为华为旗下的芯片顶流，其推出的910堪称业内算力最强的芯片，采用7nm工艺，算力水平达256TFOPS，你可以理解为这颗小芯片抵得上50颗CPU的运转能力。

昇腾910芯片

同时华为云还发布了自动驾驶开发平台，从开发、仿真测试、实车测试到量产上车，直接一条龙服务。其中华为的盘古大模型通过场景模拟、数据抓取标注等方式将整套流程的效率大大加速。

综合看来，华为建立生态体系的行动也极为超前，“快、全、强”，但这样的高投入也意味着成本的下限，所以华为也是业界出了名的“贵”。

再来看看小鹏汽车，作为最早在国内量产车市场打下智驾标签的企业，小鹏一直坚持全栈自研路线，在今年以XNGP智驾方案成功进阶智驾第一梯队，同时也成了20万级别智能车的代表选手。

以首搭XNGP功能的小鹏G6为例，其智驾硬件如下：

·双英伟达Orin-X芯片

·2颗激光雷达

·5颗毫米波雷达

·12颗高清摄像头

·12颗超声波雷达

·高精度地图

有了硬件为基础，小鹏汽车开发出最新一代感知架构Xnet进一步完善其在感知上的需求。Xnet通过多相机和雷达采集数据，在BEV视觉网络中通过Transformer进行融合，实时构建地图，生成路况信息，预测目标轨迹，提升系统的实用性和稳定。

BEV感知也是目前业界较领先的技术，通过多相机多帧的方式，将每个相机的素材用视频流的方式输入到大模型的深度学习网络，再进行时序融合，输出目标物4D信息。

说起来好像有点复杂？其实就是通过技术重现人类获取信息的过程，由于各个硬件输入的信息会有方位上的差距，用拼图思维去确认同一时间下的完整路况，持续这一过程，就能随时保持判断的状态。

实现这个架构就需要大量的数据，除去用户车为小鹏提供的海量收集数据，小鹏还需要通过大模型来模拟少见、危险场景的仿真数据。

接下来需要对数据做标注，小鹏汽车为此打造了全自动标注系统，效率为人工的45000倍。

最后就是训练环节。小鹏汽车与阿里云共同打造了自动驾驶智算平台——扶摇，在SEPA 2.0 「扶摇」全域智能进化架构赋能下，小鹏智驾综合研发效率提升30%，智驾车型适配成本降低70%。这也成就了小鹏XNGP功能的全系标配。

那么智能辅助驾驶功能的价格还能再下探吗？大疆觉得可以。

就如自家的览沃科技一出手，就将激光雷达价位从万元级下拉到6000元级别的事迹一样，大疆车载首款合作的车型宝骏KiWi EV大疆版价格即为10万左右。

大疆全新一代智能驾驶解决方案【成行】则首搭宝骏云朵，大疆表示这套方案成本在5000-15000元，支持行泊一体。

个人觉得这套方案的最大亮点不在于便宜，而是可以走纯视觉路线实现城区领航功能。该方案分为7V传感器配置和9V传感器配置，以功能更全面的9V传感器为例，其智驾硬件如下：

·1惯导双目传感器

·7视觉传感器

·32-200TOPS算力域控制器（算力根据车企需求提供，达到80TOPS即可摆脱高精度地图）

对比起来，这套方案配置可以说是“极简”了，同时摆脱高精度地图和激光雷达的依赖意味着对于硬件能力的开发、视觉在线感知的要求更高。

大疆的技术秘诀之一在于其惯导双目传感器，通过模拟人眼视觉原理获取距离信息生成稠密的点云，再通过测距原理在数据上还原三维物理世界的深度信息。

惯导双目传感器

比如面向某不规则物体，先计算出左摄像头中每个像素在右摄像头中的对应像素，结合每个摄像头间的相对位置和镜头参数，就可以换算出其位置。

立体双目测距原理图

这和激光雷达工作原理有相似之处，区别在于激光雷达的测量距离更远，另外惯导双目传感器由于是视觉采集，比激光雷达的线采点云密度高，但是精度不如激光雷达。当然，成本方面惯导双目传感器是具有绝对优势的。

那么模拟人眼的技术，在人眼也识别困难的暴雨、夜间等场景，识别力如何呢？

为了应对多场景，大疆在摄像头模组中植入视觉惯导融合定位技术，利用加速度数据提升双目测距的精度和稳定性。

视觉惯导融合定位技术，在地下多层停车场工作

同时基于大疆在无人机领域深度打磨的实时定位与地图构建技术，万一受极端环境影响传感器无法直接感知环境信息，也可以通过融合一些与定位相关的信息片段，比如直线速度、路牌或其他参照物在图像上的位置，来定位车辆和构建环境信息。

另外【成行平台】做到了将BEV感知技术赋能给低至32TOPS的算力平台。同支持BEV感知技术的小鹏汽车平台算力则高达508TOPS。

再结合一系列技术，例如全向深度估计技术（避障）、4D纯视觉自标注技术（覆盖数据）、开放空间的决策规划技术等，最终实现下图中八大功能。

虽然主打“平价”，但大疆车载作为供应商也很灵活，这套纯视觉智能驾驶系统也支持扩展毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、高精度地图等传感器，进一步增强系统在极限场景下的性能及安全冗余。

“智驾平权”，是不是双向奔赴

既然十万元也能做出智能驾驶辅助方案，那大疆车载就能稳操胜券了？也很悬。

一来是硬件决定着智能辅助驾驶能力的上限，即使用32TOPS算力平台实现BEV感知技术的运转是件很了不起的事，但对于高算力平台来说实现这项技术原本就没有算力限制的阻碍。

往远了看，需要接入传感器或者拓展软件能力时，有限的算力则成为功能升级的难关。往近了看，视觉路线受控于感知硬件探测距离的限制，留给车辆反应的时间更少，大疆车载【成行】只能在近距离反应上下功夫。

二来是体验方面的差距。

我询问了一位服务于25+万以上车型的某智能方案供应商专家，对于低成本智驾方案的看法。他表示，之所以搭载在高价位车型上，是成本真的控制不下来。低成本方案对于硬件控本和软件开发的要求极高，这更有利于高阶辅助驾驶的普及。

正如大疆车载这套方案也支持通过增加传感器提升体验一样，目前这套方案从最终效果来说绝不是最优解，只能让入门更简单，将更多中低预算的群体纳入使用高阶智能驾驶功能的区间。

大疆车载对于行业使命也很清晰，大疆总裁罗振华曾表示：当前产业阶段最关键的问题不是分主次，而是做普及。大疆，打响了十万级智驾市场科技平权的第一枪。

不过从现阶段消费者对于智能驾驶功能的需求状态来看，大疆车载的路仍旧艰难。在中高端群体中，智驾功能并非能稳定推动销量，例如问界M5在发布智驾版以后，经过5月和6月的回弹，在7月再次销量下跌，环比跌幅达到25%。

问界M5智驾版，头顶一颗激光雷达

而当消费区间来到10万级别，现阶段这些获得“智驾平权”的消费者，真的需要这项权利吗？

大点的空间、数量多些的音响亦或是增加一些安全气囊，与智驾功能到底谁更有吸引力，或许今天晚上宝骏云朵的上市能给出初步答案。

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