中国经济网北京4月24日讯(记者 郭跃) 昨日，国际数据公司(IDC)发布了《智能驾驶能力评估，2024》研究。该研究针对当前中国汽车智能驾驶相关问题，通过实车测试，并基于IDC咨询对车企、技术供应商的智能驾驶软件、硬件的调研基础，形成对车企智能驾驶体验效果的综合评估，并梳理出关键的市场观点及趋势。
IDC中国高级分析师洪婉婷介绍，当前市场格局中，各品牌车型在泊车辅助以及高速领航辅助驾驶功能上表现出较高的同质化水平，但部分行业领军企业已率先在全域领航辅助驾驶技术上取得了显著的优势地位。展望未来，中国智能驾驶市场的竞争将进一步白热化，企业能否确立竞争优势，有赖于其在智能驾驶技术研发上的持久投入、对智驾数据资产的有效管理和高效利用，以及不断提升自身产品在安全性能与可靠性方面的表现。
具体来看，IDC表示，当下高阶辅助驾驶功能是市场竞争焦点，基于当前技术现状和法规要求，L2级别的组合驾驶辅助功能已成为各大汽车品牌竞逐的核心战场。随着主动安全等辅助驾驶功能日益完善，能够体现产品独特性和企业核心技术优势的高阶辅助驾驶功能开始成为企业竞相投入的方向和宣传重点。同时，部分品牌已取得领先优势。
而从整体测试结果来看，IDC提出三点分析：
一是尽管高阶智驾功能上车成为必然趋势，但搭载高阶智能驾驶功能的车型售价难以下沉至25万元人民币以下区间或需要用户付费选装，这无形中构成了普通消费者使用的准入壁垒。
二是各品牌自动泊车普遍拥有较高水平。各品牌车型在标准划线的垂直车位、侧方车位等停车场景的停入成功率、停车效率都具有不错表现。但在对于未划线的自定义车位停车、停车途中会车、车位识别成功率的稳定性方面，各车型处理能力普遍需要提升。
中国经济网北京4月24日讯(记者 郭跃) 昨日，国际数据公司(IDC)发布了《智能驾驶能力评估，2024》研究。该研究针对当前中国汽车智能驾驶相关问题，通过实车测试，并基于IDC咨询对车企、技术供应商的智能驾驶软件、硬件的调研基础，形成对车企智能驾驶体验效果的综合评估，并梳理出关键的市场观点及趋势。
IDC中国高级分析师洪婉婷介绍，当前市场格局中，各品牌车型在泊车辅助以及高速领航辅助驾驶功能上表现出较高的同质化水平，但部分行业领军企业已率先在全域领航辅助驾驶技术上取得了显著的优势地位。展望未来，中国智能驾驶市场的竞争将进一步白热化，企业能否确立竞争优势，有赖于其在智能驾驶技术研发上的持久投入、对智驾数据资产的有效管理和高效利用，以及不断提升自身产品在安全性能与可靠性方面的表现。
具体来看，IDC表示，当下高阶辅助驾驶功能是市场竞争焦点，基于当前技术现状和法规要求，L2级别的组合驾驶辅助功能已成为各大汽车品牌竞逐的核心战场。随着主动安全等辅助驾驶功能日益完善，能够体现产品独特性和企业核心技术优势的高阶辅助驾驶功能开始成为企业竞相投入的方向和宣传重点。同时，部分品牌已取得领先优势。
而从整体测试结果来看，IDC提出三点分析：
一是尽管高阶智驾功能上车成为必然趋势，但搭载高阶智能驾驶功能的车型售价难以下沉至25万元人民币以下区间或需要用户付费选装，这无形中构成了普通消费者使用的准入壁垒。
二是各品牌自动泊车普遍拥有较高水平。各品牌车型在标准划线的垂直车位、侧方车位等停车场景的停入成功率、停车效率都具有不错表现。但在对于未划线的自定义车位停车、停车途中会车、车位识别成功率的稳定性方面，各车型处理能力普遍需要提升。
三是领航辅助驾驶功能效果差异明显，包括：1)在高速领航辅助驾驶表现突出的品牌，在车流正常工况下表现可靠，能顺利完成车道行驶、上下匝道、合理并线、超车等任务，但在车流量大的匝道进出场景中车辆的决策能力仍有待改善。其余品牌的高速领航辅助驾驶使用场景相对受限，或在车流较少的进出匝道场景仍面临挑战。
2)在城区领航辅助驾驶测评中，少数领先品牌的车型能够基本实现端到端的自动驾驶任务，能够完成具有较高难度的无保护左转、车辆密集情况下的右转、掉头等任务。绝大部分车型的城区领航辅助驾驶功能存在较多不可用区域，面对复杂场景无法完成任务或预留足够时间提醒接管，易出现急刹、突然要求接管等操作。除了驾驶任务外，IDC注意到，各品牌普遍能够提供清晰及时的驾驶意图交互，如通过文字、导航画面、语音解说将车辆的规划路线具象化，大大提升驾驶员对领航辅助驾驶系统的信心和理解。
从技术层面来看，IDC表示，智驾效果的提升，得益于算法、算力和数据开发等多个维度的智能驾驶技术突破。比如，Transformer架构在智能驾驶领域的成熟运用及工程实践，极大地增强了算法的感知能力。在算力层面，针对智能驾驶领域的大规模计算需求，企业积极研发和应用高性能、专用型NPU芯片，定制化芯片为车端运行大规模神经网络和复杂模型提供了强大支撑。此外，当前已有企业能够将数据采集、处理、模型训练、仿真直至最终车载应用的全过程构建为完整的数据闭环，从而推动软件版本的迭代速度显著提升，有效驱动智能驾驶能力的快速升级。
展望未来，IDC则认为，以AI投入驱动智能驾驶发展、无人驾驶应用场景拓展将是发展趋势。随着智驾数据量的积累、视觉大模型及多模态大模型技术框架与效果的提升，加之企业对AGI技术的探索深化，智能驾驶在感知的准确性、感知物体丰富度、场景“理解”、复杂工况决策判断的能力有望达到新的高度，以此形成整体智驾效果的增强。同时得益于算法的提升，智能驾驶将有望逐步摆脱对特定硬件设施的高度依赖，转而协助车企为更多用户提供成本效益更高、不受地理区域限制的智驾出行体验，加速智能驾驶汽车的渗透。
