7月10日下午，2025貝殼財經(jīng)年會“智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何重構(gòu)新生態(tài)”分論壇舉辦。上汽集團大乘用車智能駕駛總監(jiān)張棟林參與“車圈圓桌派”，對汽車智能化發(fā)展進行了分享。
張棟林提到，大模型對汽車智能化的變革是系統(tǒng)性和全鏈條性的，但仍然面臨多重技術(shù)與非技術(shù)挑戰(zhàn)。不管技術(shù)如何革命和迭代，整車研發(fā)和技術(shù)應(yīng)用始終在安全-體驗-成本中進行平衡。
上汽集團大乘用車智能駕駛總監(jiān)張棟林?；顒蝇F(xiàn)場圖
L2不是自動駕駛，車企要準(zhǔn)確宣傳
2025年，工信部對夸大宣傳輔助駕駛功能的現(xiàn)象進行強監(jiān)管，直指安全痛點。張棟林對此表示贊同，他給目前L2級別輔助駕駛安全程度打了7分（滿分10分）。
他說，輔助駕駛屬于L2級及以下的分級，其核心在于系統(tǒng)能夠同時控制轉(zhuǎn)向和加減速，但駕駛員必須全程監(jiān)控，從這個定義看，是相對安全的。
他強調(diào)，當(dāng)前 L2級別組合輔助駕駛還處于人機共駕的狀態(tài)，涉及駕駛員及智能輔助駕駛（ADAS）系統(tǒng)共同對環(huán)境判斷、行為決策和車輛控制，本質(zhì)上屬于機器輔助駕駛員的形態(tài)，駕駛員必須全程監(jiān)控駕駛環(huán)境和車輛狀態(tài)，并執(zhí)行全部動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)，因此駕駛員是車輛安全行駛的最終責(zé)任人。
張棟林進一步表示，使用者對于輔助駕駛功能的系統(tǒng)能力和邊界要有相對清晰的理解和認(rèn)知，車企則需要對功能進行準(zhǔn)確的定義、描述和宣傳，清晰明確告知用戶適用范圍和局限性。
“我曾經(jīng)在2021年針對L2級別輔助駕駛和L3級別有條件自動駕駛的開發(fā)及驗證表達過觀點：L2級輔助駕駛功能，更多偏向于車輛對駕駛員的監(jiān)控和監(jiān)管，特別是手和眼，不要讓駕駛員犯錯或濫用系統(tǒng)；L3級別有條件自動駕駛，更多偏向于車輛對環(huán)境和車自身的監(jiān)控，特別是ODD邊界和車輛故障，及時喚醒并有效交接駕駛員?！睆垪澚终f。
2025年，智能輔助駕駛成為熱門詞匯，被業(yè)內(nèi)廣泛關(guān)注。張棟林認(rèn)為，這由兩方面促成。從產(chǎn)業(yè)層面，隨著國內(nèi)車用SOC芯片研發(fā)能力和感知傳感器等產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展，駕駛輔助系統(tǒng)成本不斷降低，越來越多的車企提出了“智駕平權(quán)”的概念并推出了產(chǎn)品。從監(jiān)管層面，隨著駕駛輔助安全事故和用戶濫用事件的發(fā)生，國家層面加強并加快了駕駛輔助系統(tǒng)安全設(shè)計要求和標(biāo)準(zhǔn)的制定，并提出了嚴(yán)苛的強制性測試驗證場景。這一“快”一“慢”兩個層面，助推了今年智能輔助駕駛的熱度。
他介紹，上汽集團也在積極推動智能化的落地，2023年MG7就成為首款面向全球市場的搭載高速領(lǐng)航輔助系統(tǒng)和點對點泊車的燃油車型，并成為單模北斗定位芯片首個量產(chǎn)車型；2025年下半年即將上市的MG4也將進一步推進座艙智能化，新車將率先搭載與OPPO智行共同研發(fā)的手車互聯(lián)系統(tǒng)，支持手機語音備車、手車應(yīng)用融合、手車無感互聯(lián)、手機搖一搖導(dǎo)航、全量生態(tài)上車、AI智能融合等創(chuàng)新功能。
大模型或給車企帶來系統(tǒng)性變革
除了智能駕駛，AI大模型與汽車的“碰撞”也備受關(guān)注，端到端智駕正被企業(yè)應(yīng)用。張棟林表示，大模型對汽車智能化的變革是系統(tǒng)性和全鏈條性的，但在落地過程中，大模型與汽車的融合仍面臨多重技術(shù)和非技術(shù)挑戰(zhàn)。
大模型首先在感知層面帶來變革，其顛覆性的改變是“從規(guī)則驅(qū)動到語義理解”。張棟林提到，一方面是系統(tǒng)對環(huán)境理解的質(zhì)變，傳統(tǒng)的感知算法需要依賴人工定義特征，而大模型通過海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)語義級感知，如識別交警手勢、施工標(biāo)志等場景，可以自動升級、進化；另一方面是對動態(tài)場景的推演，可以構(gòu)建4D時空環(huán)境模型，從而預(yù)測行人意圖和車輛切入概率，替代傳統(tǒng)的目標(biāo)級追蹤。
其次是決策層面，大模型顛覆性的改變是從專家系統(tǒng)到類人推理；在座艙交互方面，大模型帶來的顛覆性改變是從功能機到智能體，實現(xiàn)即說即所得。
最后，研發(fā)生產(chǎn)方面，大模型最直接的改變就是降本增效，全鏈路應(yīng)用后可帶來人工智能革命，開發(fā)效率提升（如自動生成測試場景等）以及數(shù)據(jù)閉環(huán)重構(gòu)（如影子模式數(shù)據(jù)自動挖掘高價值場景等）。
車企在大模型應(yīng)用上仍面臨挑戰(zhàn)
張棟林也坦言，車企在大模型應(yīng)用上仍面臨挑戰(zhàn)。
首先，作為主機廠的工程技術(shù)管理人員，面臨新技術(shù)應(yīng)用帶來的技術(shù)決策、方法論和資源投入的挑戰(zhàn)和平衡，如大模型推理延時VS決策響應(yīng)實時性、 車載計算平臺低功耗VS大模型訓(xùn)練卡高功耗、離散低質(zhì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)VS大量高質(zhì)量場景數(shù)據(jù)等。
此外，作為整車產(chǎn)品研發(fā)交付負責(zé)人，將面臨新技術(shù)應(yīng)用所帶來的開發(fā)不確定性和質(zhì)量風(fēng)險，如大模型決策的不可解釋性，違背功能安全要求和準(zhǔn)則，會帶來質(zhì)量合規(guī)風(fēng)險；車規(guī)級工程化部署的難度，從實驗到量產(chǎn)帶來的性能損失，可能產(chǎn)生安全性問題；成本控制的挑戰(zhàn)，端側(cè)大模型需要本地有大算力，會帶來整車成本的上升。
最后，作為團隊管理負責(zé)人，面臨新業(yè)務(wù)模式下傳統(tǒng)研發(fā)體系重構(gòu)和組織變革，如人才轉(zhuǎn)型和斷層、流程沖突、供應(yīng)鏈及產(chǎn)業(yè)生態(tài)重塑。
大模型的發(fā)展既有變革亦有挑戰(zhàn)，但張棟林認(rèn)為，無論技術(shù)如何革命和迭代，整車研發(fā)和技術(shù)應(yīng)用始終會在安全-體驗-成本中進行平衡。
新京報貝殼財經(jīng)記者 白昊天
編輯 岳彩周
校對 趙琳
