车载AI：智能驾驶新体验

车载AI:智能驾驶新体验演讲者：-1车载AI的核心技术架构2车载AI的功能革新3车企技术路径差异4未来发展趋势5用户选择建议6车载AI的挑战与对策7智能驾驶的实际应用场景8车载AI的未来展望PART1第1部分车载AI的核心技术架构车载AI的核心技术架构算力与算法：车载AI依赖高性能芯片(如5nm制程的蔚来"神玑"芯片)和云端协同计算，实现从数据采集到决策执行的闭环传感器技术：智能汽车通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器实现环境感知，形成多传感器融合、纯视觉或仿生双目视觉三种主流技术路径数字底盘技术：通过线控技术取代传统机械连接，实现车辆操控的电子化，为L3级自动驾驶提供基础支持PART2第2部分车载AI的功能革新车载AI的功能革新1支持多模态交互(语音、手势)、连续对话及车身设施控制(空调、座椅调节等)，如吉利银河M9的智能座舱系统智能座舱交互2辅助驾驶能力3安全性与舒适性优化涵盖自适应巡航、自动泊车、复杂路况避障等功能，华为问界M9和小鹏G7的辅助驾驶系统已实现从"执行指令"到"理解意图"的跨越数字底盘可预判颠簸并主动调整悬挂，提升驾驶平稳性；AI算法在极端天气下增强感知冗余，降低事故风险PART3第3部分车企技术路径差异车企技术路径差异全栈自研派如华为和小鹏，从芯片(昇腾AI芯片、图灵芯片)到大模型(盘古模型、小鹏世界基座模型)实现全链路自主可控协同合作派如吉利通过自研星睿AI模型与外部企业联合研发，加速技术落地；理想则在核心驾驶模型自研的同时，接入第三方模型优化非核心功能PART4第4部分未来发展趋势未来发展趋势端云协同深化：5G技术推动本地快速响应与云端复杂计算的结合，进一步降低车端算力需求成本下探与普及：随着技术成熟，高阶智能驾驶功能将从高端车型向中低端市场渗透，类比智能手机的普及路径标准化与法规完善：行业需统一传感器配置、数据接口等标准，同时推动L3+级自动驾驶的法律法规落地PART5第5部分用户选择建议用户选择建议优先选择全栈自研车型(如小鹏G7、华为问界M9)，其算法迭代速度更快注重前沿技术考虑智能座舱交互能力强的车型(如理想L9、吉利银河M9)，侧重舒适性与多场景适配家庭出行需求可关注纯视觉方案车型(如特斯拉)，但需接受极端环境下性能折衷成本敏感型PART6第6部分车载AI的挑战与对策车载AI的挑战与对策>6.1技术挑战由于智能汽车大量依赖数据处理与决策，对用户数据的收集和保护是必须关注的焦点。技术需实现足够的安全保护，保障用户的隐私权不同地域、气候和道路条件下的驾驶环境差异大，车载AI需具备更强的多场景适应性，以应对复杂多变的实际路况对于智能驾驶系统，可靠性及稳定性是决定其能否被广泛接受的关键因素。系统需在各种情况下都能保持稳定运行，减少故障率数据安全与隐私保护多场景适应性可靠性及稳定性车载AI的挑战与对策>6.2法规与伦理挑战系列1系列2类别1类别2类别3543210法规滞后目前针对自动驾驶的法规尚不完善，如何制定合理的法规以适应自动驾驶技术的发展，是亟待解决的问题伦理问题在紧急情况下，自动驾驶系统如何做出决策？是否应优先考虑乘客安全还是其他道路使用者？这需要社会共识和明确的伦理指导原则车载AI的挑战与对策>6.3应对策略持续投入研发，提升车载AI的各项性能指标，包括感知、决策、执行等环节的准确性和效率加强技术研发采用加密、匿名化等手段保护用户数据，同时开发数据使用透明度技术，让用户了解并控制自己的数据使用情况数据保护与隐私保护技术政府、企业和社会各界应共同参与，制定合理的法规和伦理规范，引导自动驾驶技术的健康发展法规与伦理规范制定PART7第7部分智能驾驶的实际应用场景智能驾驶的实际应用场景7.1高速自动驾驶高速自动驾驶是目前智能驾驶的主要应用场景之一。车载AI系统可以在高速公路上实现车辆的自动驾驶，包括车辆控制和变道等操作，减少了驾驶员的负担，提高了驾驶的便捷性和安全性智能驾驶的实际应用场景7.2停车场自动泊车在停车场等复杂环境中，车载AI系统可以实现自动泊车功能。通过传感器和算法的配合，车辆可以自动寻找停车位并完成泊车操作，大大提高了停车的效率和便利性智能驾驶的实际应用场景7.3交通拥堵辅助在交通拥堵的情况下，车载AI系统可以辅助驾驶员进行驾驶，如自动跟车、保持安全距离等操作，减少了驾驶员在拥堵路段的疲劳和操作难度智能驾驶的实际应用场景7.4紧急情况下的决策当遇到紧急情况时，如车辆前方突然出现障碍物或者行人时，车载AI系统可以快速进行决策和反应，保障驾驶员和乘客的安全。这种紧急情况下的决策需要经过大量真实路况的测试和验证，确保其准确性和可靠性PART8第8部分车载AI的未来展望车载AI的未来展望随着技术的不断进步和法规的逐步完善，未来车载AI有望实现完全自动驾驶的目标。这将使驾驶更加便捷、安全、高效8.1完全自动驾驶的实现车载AI的未来展望车联网是未来智能交通的重要发展方向之一。通过车联网技术，车辆之间可以相互通信、协同驾驶，提高道路交通的效率和安全性。未来车载AI将进一步推动车联网技术的发展，实现更高级别的智能驾驶8.2车联网的进一步发展车载AI的未来展望8.3智能化服务延伸到更多领域除了智能驾驶外，车载A