智能辅助驾驶的困境与突破：技术路线、数据挑战与市场格局

近期，智能辅助驾驶系统“误判”事故频发，这一现象揭示了技术从实验室走向真实路况时所面临的“水土不服”问题。黄景全指出，这些系统在测试或体验环节中看似表现出色，实则很大程度上得益于模型训练数据中包含了大量的演示场景。然而，一旦遭遇那些极为罕见且复杂度极高的实际路况，由于数据覆盖不足，系统便容易出现误判。特别是在主流价位车型中，普遍采用的“摄像头+毫米波雷达”的纯视觉技术方案，其成本相对较低，但这也意味着在应对复杂路况时，技术局限性更加明显。

黄景全指出，纯视觉方案在研发过程中，必须依赖庞大的数据训练模型，然而，算法优化与数据标注却是其中最为挑战性的环节，也是成本压缩的难点所在。他进一步说明，在模型训练成本方面，行业领先企业的总投资额常常达到数千万甚至上亿元之巨。目前，市场上已经实施的纯视觉方案在这一方面存在明显不足，导致其应用效果不尽如人意，容易出现“误判”等问题。

特斯拉近期再次发声，其始终坚持“纯视觉方案最优”，特斯拉在发文中表示，公司的视觉处理方案搭配端到端神经网络架构，已通过数十亿真实世界数据样本训练，成功实现了多场景、更安全的智能辅助驾驶技术路径。不过，有业内分析人士指出，特斯拉能否通过算法优化与数据积累完全弥补硬件多样性不足，仍需市场检验。

智能辅助驾驶的竞速赛，本质是技术路线与商业模式的综合较量。当前，中国智能辅助驾驶市场的“三分天下”格局已现雏形：华为以全栈能力构筑技术壁垒，Momenta凭数据驱动实现灵活适配，印证“垂直整合+生态协同”的创新范式;车企自研在双轨策略中寻找平衡。

在智能化配置快速发展的初期阶段，J.D. Power中国区汽车产品事业部总经理杨涛指出，市场上存在着一个包容性较大的尝鲜群体。然而，随着智能化配置的逐渐普及，主流消费者对于配置的关注点已经发生了转变。他们更加注重配置的实用性，对配置体验的容错率要求极高。因此，汽车制造商之间的竞争焦点也发生了变化，不再仅仅是比拼是否拥有智能化配置，而是开始更多地考量配置的实用性和性价比。

当前，智能驾驶辅助技术的竞赛不仅取决于技术更新的速度，还严重考验着企业的生态融合能力和商业模式的革新。预计在接下来的三年里，将是一个对行业最终格局产生决定性影响的临界期。能够在这三个方面——安全、成本和用户体验之间实现完美平衡的企业，最终将赢得胜利。

在2024年，我国L2+级城市智能辅助驾驶的市场渗透率大约介于5%至6%之间。具体来看，在25万至40万元的价格区间内，L2+级城市智能辅助驾驶的渗透率已经超过了20%;而在10万至20万元的价格区间内，这一比例则不足0.2%。