芯感智协同破局：高阶智驾驶入规模化落地深水区
围绕高阶智能驾驶从技术验证走向大规模商用的核心命题，“芯-感-智协同创新赋能高阶智驾规模化落地”专题论坛在京举办。来自整车、芯片、传感器及行业机构的代表齐聚一堂，就产业链协同路径与系统级创新能力展开深入研讨。
芯感智协同成高阶智驾规模化共识
艾媒网（iiMedia.cn）获悉，2026年4月26日，2026北京车展科技创新论坛“芯-感-智协同创新赋能高阶智驾规模化落地”专题论坛在京举办。
来自中国第一汽车股份有限公司、黑芝麻智能、欧摩威集团、芯旺微电子、兆易创新、仁芯致远等整车企业、芯片厂商、传感器供应商与行业机构的代表齐聚一堂，共同研判中国高阶智能驾驶产业的发展路径。
与会者普遍认为，中国智能网联汽车产业正迈入全球竞争的核心赛道，高阶智驾的规模化落地正面临技术升级、供应链安全与全球化竞争的多重机遇与挑战。当前，随着L3级自动驾驶准入与上路试点持续深化，L2+级智驾功能加速向主流车型渗透，行业竞争焦点从早期的技术参数比拼，逐渐转向工程化量产能力、系统性成本优化与全场景安全能力的综合较量。
此次论坛清晰勾勒出行业核心共识：高阶智驾的规模化落地并非单一环节的技术突破，而是芯片、感知、智能算法全产业链深度协同创新的系统性工程，表明中国智驾产业正式驶入规模化落地的深水区。
算法范式革新与芯片架构重构：从“唯算力论”到深度绑定
智驾算法的范式革新，为芯-感-智协同划定了核心方向。当前，智能驾驶算法已完成从“规则+小模型”到端到端模型的跨越，正加速向VLA大模型、世界模型进阶。中国第一汽车股份有限公司研发总院首席在论坛中指出，AI模型正逐步替代传统规则设计，形成“知识+数据”双驱动的迭代模式。
算法的迭代不再是孤立的软件优化，其对长时序推理、多模态数据融合、全场景泛化能力的极致追求，从源头对底层算力架构、感知数据精度、传输实时性提出了全新要求，这也构成了芯-感-智全链条协同的底层逻辑。
算法的爆发式升级打破了车规芯片“唯算力论”的内卷困局。黑芝麻智能乘用车产品市场负责人王治中表示，先进制程产能受限与算力需求激增的行业矛盾，正倒逼芯片产业从单纯的参数堆砌转向架构创新、效率提升与生态开放。
论坛上展示的产业实践印证了这一趋势：无论是原生适配VLA与世界模型的车规AI芯片，还是芯旺微电子赋能线控底盘的高安全车规MCU，亦或是兆易创新应对智驾海量数据需求的车规存储方案、仁芯致远打通舱驾数据动脉的高速SerDes芯片，均展现出从孤立硬件供给向系统级解决方案的跃迁。
车规芯片从设计阶段即与智驾算法、场景需求深度绑定，通过架构创新实现算力、安全、成本的最优平衡，正成为芯片产业不可逆转的演进方向。这种从“硬件定义汽车”到“软件定义汽车”再到“算法与芯片协同定义汽车”的转变，正在重塑整个汽车产业的价值链。
全工况感知升级与产业链协同：筑牢安全底座的数据闭环
高阶智驾的安全边界，最终由感知系统的性能下限决定。欧摩威集团自动驾驶及出行事业群中国区负责人Ahmed Irathni在论坛上强调，全工况、全天候的感知能力是用户建立信任、实现智驾商业运营的核心前提。
高分辨率毫米波雷达与高鲁棒性摄像头的组合应用，有效补齐了暴雨、浓雾、低温等极端场景下的感知短板，打通了芯-感-智协同创新的数据入口。值得注意的是，感知系统的升级并非简单的传感器数量堆叠，而是通过芯片端的智能调度与算法端的融合优化，实现异构传感器之间的优势互补与冗余备份。
这一升级意味着感知系统从传统的单一数据采集端，演变为与芯片算力、算法决策形成实时闭环的智能前端。在规模化落地的工程实践中，感知数据的精度、实时性与可靠性决定了算法模型的推理质量，而芯片的算力调度与数据传输效率又反过来制约着感知融合的上限。
论坛上，产业链各环节代表一致认为，未来的高阶智驾系统必须建立在全工况感知体系之上，通过高可靠性的传感器矩阵捕捉复杂环境下的微小变化，经由高速SerDes等传输链路无损耗送达计算单元，再由适配大模型需求的AI芯片进行实时推理，最终形成数据驱动的安全闭环。
这种跨层级、跨厂商的协同不仅重塑了技术架构，更重新定义了供应链的合作范式——从过去简单的零部件采购关系，转向基于共同技术目标的前置协同开发模式。
规模化深水区的挑战与前景：从单点突破到生态共赢
中国高阶智驾正站在从“技术验证”迈向“规模商用”的历史性关口，但规模化落地的深水区远比技术原型开发更为复杂。
具体而言，市场的演进轨迹为这一转型提供了清晰的量化锚点。iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2025年中国无人驾驶汽车行业市场环境分析及消费行为调查数据》显示，2022-2030年中国不同驾驶等级的渗透率呈现自动化程度持续提升、高阶自动化逐步突破的演进趋势。2022年以低阶自动化为主，高阶空白；2025年L2将成主流，L3起步突破；2030年高阶自动化加速渗透，自动化成绝对主流。到2030年，自动化等级（L2及以上）渗透率将达85%，其中高阶自动化（L3及以上）占比35%，反映出“从辅助驾驶到部分自动化，再到有条件/完全自动化”的产业升级逻辑，技术成熟度、政策支持与消费接受度共同推动驾驶自动化成为汽车产业的核心竞争力。这一由数据勾勒出的需求扩张趋势，影响了产品落地的严苛程度。
L3级自动驾驶试点的深化与L2+功能向主流车型的渗透，预示着智能驾驶将从高端市场的小众配置转变为大众消费的标准选项，这对工程化量产的一致性、供应链的稳定性、极端场景的可靠性以及全生命周期的成本控制提出了近乎严苛的要求。
与此同时，全球化竞争加剧、先进制程产能受限、车规级认证周期长、不同国家法规标准差异等问题，无一不考验着中国智驾产业的系统级创新能力与全球化运营能力。
论坛与会各方普遍认为，未来行业竞争格局将逐步从单一企业或单项技术环节的比拼，转向涵盖芯片设计、感知硬件、算法研发、整车集成以及道路基础设施与数据服务等多维度的产业生态较量。高阶智驾的规模化落地，有赖于产业链各方在项目初期即打破传统垂直分工模式，建立基于共同技术目标的前置协同开发机制，通过架构层级的系统创新而非简单的硬件堆叠来推动整体方案优化。
在此背景下，全产业链在算力效率、感知精度、算法泛化及成本控制等方向上的协同推进，是构建从数据采集、传输、存储到计算决策全栈技术生态的重要基础。这一进程的成效，将一定程度上影响中国智能网联汽车产业在全球竞争中的发展空间与节奏。
随着芯、感、智协同创新机制的持续完善与产业实践的深入，中国高阶智驾有望逐步加快规模化落地的进程，推动智能驾驶技术从特定场景向更广泛的出行应用延伸，在全球智能出行产业格局中占据相应的竞合位置。
