辅助驾驶，不再是性价比游戏
辅助驾驶已经成为中国汽车工业进入智能化下半场的核心战场。
近年来，大量汽车公司下注「伪性价比」路径-用尽可能少的硬件资源堆叠更多的功能模块：拨杆变道，记忆停车，高速 NOA、城市 NOA…这些能力直接进入商品传单，却很难扛起真实可用的感觉。
这种玩法曾经被视为效率的体现，也符合要求。「中国制造」长期以来「成本控制-感觉领先」行业逻辑。
然而，现实迅速揭示了它的局限性:性能瓶颈、功能抽签、使用体验分离、极端工作条件下失效...这些问题正在消耗用户的信任。
行业举起「性价比」旗帜试图用有限的计算能力和带宽来支撑越来越复杂的功能需求。因此，系统很难升级，甚至在长尾场景中。「罢工」。
这种产品与用户之间形成「需求移位」：顾客渴望的是「托付感」，而且市场交付的是「 Demo 感 」。
更为重要的是，一套真的「可以托付，可以规模化」辅助驾驶系统，远非拼几个功能模块那么简单，它必须要有一整套从底层平台到上层能力的系统工程。
如今，辅助驾驶需要告别。「性价比想象」，从 功能列举，价格贴近百姓，转化为底层算率和系统性能。 领先于核心感受。
安全性不再是辅助驾驶的选择，而是新阶段的门票。
01安全，不是辅助驾驶的加分项，而是及格线
辅助驾驶的真实底层，不是智能，而是安全。
全部「看上去炫」的 AI 能力，最后都要落到最后。「关键场景是否可以自我保护」这是个问题。
但是那些低成本的堆叠功能，压缩冗余设计「性价比方案」，常常在关键时刻掉链子：
高速 NOA 不能丝滑并道，变成摆设；
城市 NOA 无法识别突然插入的行人或非机动车，造成误判；
在夜间、雨雾等极端工况下，感知融合响应延迟。「罢工」。
这种「看得见但不可靠」感觉，本质上是为了换取宣传功能而牺牲性能，一旦发生意外，汽车公司将面临控制、责任和口碑的多重危机。
今年 6 本月，国家标准信息公共服务平台发布了《智能联网汽车组合驾驶辅助系统安全要求》，征集了强制性国家标准项目的意见，明确了从运动控制到驾驶员干涉、系统边界、检测能力、功能安全的通用技术标准，也规定了典型工作条件的检测方法。
这个政策为辅助驾驶划定了更清晰的安全底线，也意味着行业监管正在从事。「鼓励创新」逐步转向「督促合规」。早期的「容错窗口」很快就关掉了，过去那种「PPT 交付」开发模式，将被完全淘汰。
强制性标准不仅提高了准入条件，而且宣布「堆叠功能-讲故事」的辅助驾驶 1.0 阶段结束。
因此，冗余计算率、冗余模型、冗余决策逐渐成为行业新共识。
新一代特斯拉 AI5 芯片性能被推到极限，一个可以达到极限。 2000~2500 TOPS，目前几乎是主流芯片 10 倍数，甚至超过两台英伟达达 DGX Spark 超算。
蔚来的神玑 NX9031 芯片，相当于 4 颗 Orin-X，已在 ET9、ET5、EC6 等待车型大规模落地。
小鹏 G7 Ultra 三个版本搭载的自研图灵芯片终于超越了力量。 2200 TOPS，属于同级别车型 3~28 倍，可以同时支持智驾大模型和驾驶舱大模型的即时运行。
尽管芯片自主研发缓慢，但其焕新版本 L 这个系列已经配备了英伟达 Thor 保证高级辅助驾驶系统的稳定性，旗舰芯片。
在天神之眼平台上，连比亚迪还引入了英伟达高性能芯片，并发出了明确的技术转型信号。
这类硬件冗余不是奢侈，而是底线。创始人何小鹏曾经说过： 「买车先看算率」，逐渐成为 AI 汽车消费者时代共识 。
辅助驾驶不是 PPT 上面的展示，需要通过展示，「真实界限情景验证」工程系统。但是在工程闭环中，只有性能冗余，才能支撑真正可用的智能体验。
02使辅助驾驶落地，系统平衡性能、安全性和成本。
辅助性驾驶能否大规模落地，关键不在于功能酷炫，而在于是否具备工程交付能力。
行业逐步形成共识：要实现规模布局，必须构建「铁三角」架构—— 安全体系 × 性能支撑 × 成本规模化 。
德赛西威执行副总裁李乐乐在第十七届轩辕汽车蓝皮书论坛上指出：「安全平权是辅助驾驶平权的前提，安全技术的普及是最大的平权之一。」
「平权」这并不意味着存在 10 一万元车型的简单堆叠功能，应该是 30 在万元级技术平台上逐步下沉能力，「安全与体验」成为所有价位段用户都可以触及的基础，而非高价配置。
因此，每个家庭都需要走向量产化的辅助驾驶计划，同时必须具备三重能力：
安全体系 ： 智能驾驶安全生命线的基础是构建功能安全、网络安全、预期功能安全等安全系统能力组合辅助驾驶的安全底座。
高性能支撑 ：计算率大，带宽高，模型大，可解决长尾问题，帮助驾驶场景，提高驾驶安全性。
成本规模化 ：实现跨车型复用，通过平台化、规范化、模块化，降低边际成本。
辅助性能，不仅仅是堆芯片拼算率，更取决于整个平台能否高效运行。
算率只是「发动机」，真正决定系统性能的，还有数据传输有多快，算法响应有多顺利，以及在关键时刻能否立即做出决定。
更为重要的是，计算能力需求的提高不是线性的，而是指数级的跃升。
在今年 CVPR 会上，小鹏世界底座模型负责人刘先明指出， L2 到 L3 跨越，不仅仅是功能复杂度的提高，更是计算能力需求的质变。
就当前主流方案而言，L2 级别系统一般依赖 80~300 TOPS 计算率，用于车道维护、自动巡航等任务； L3 该系统需要面对开放的市政道路、复杂的交通参与者和动态环境，必须依赖数千人。 TOPS 等级以上计算率，支持大规模神经网络即时推理。
这不但是从「规则系统」到「认知系统」技术飞跃，也是整个平台的飞跃。「算率×带宽×大模型」能力提出新的要求。
可以堆积芯片计算率，但是带宽越来越成为性能瓶颈。
黑芝麻科技 CEO 单记章指出，未来性能突破的关键在于带宽架构的创新，例如选择 Hyperband 等技术，将 DRAM 与计算逻辑封装相结合。「存算一体」设计可以显著提高带宽，降低成本。
这意味着仅仅通过提高计算率很难解决系统瓶颈。如果带宽有限，即使理论计算率很高，也很难支持大模型的高频推理和即时决策。
许多业内人士认为，随着大模型的全面性「上车」，整个行业对计算率和带宽协同能力的要求将继续上升。计算平台能否顺利承载模型运行和系统演变，将成为辅助驾驶。「拼系统」核心战场。
03大模型上车，不是为了炫耀技巧，而是为了让系统真正做到。「懂情景」
在过去，辅助驾驶的逻辑是「感知，规划，控制」： 看清楚，做动作，少犯错误。 。
而且大型车型的引入，带来了接近人类驾驶员的「理解语义的能力」：
能够识别前车行为的意图，如变道趋势；
能理解「非结构化障碍物」，例如漂浮的塑料袋和静止锥桶；
可以在多目标动态交互中动态管理路径决策，例如应对骑电动车过马路的老年人。
这一能力不能通过传统的规则体系来实现，必须依赖。「 多模态×高参数×持续学习 」大模型机制。
小鹏的 VLA VLM 双模式方案，将环境感知和路径预测交给高精度视觉和多模式模型，可以应对夜间、雨天等极端场景，甚至可以通过广告牌、地标等视觉信息在缺乏定位环境的情况下完成精准导航。
华为乾崑 ADS 4 将于今年秋天推送，「世界引擎 世界性行为模式」声称端到端延迟的架构 减少 50% ，提高通行效率 20%，正从「效仿人类」迈向「超越人类」。
大型模型不是炫耀技能，而是构建「可靠性交付，持续进化」辅助驾驶平台的关键钥匙。
辅助驾驶的发展，正走向第三阶段：
第一阶段是「功能战」： 谁更便宜谁赢 ；
第二阶段是「感受战」： 谁更顺滑谁赢 ；
第三阶段是「安全战」： 谁更值得信任谁赢 。
一个真正完善的辅助驾驶系统，不是看它是否识别红绿灯，而是看它是否在极端情况下拯救了一条生命。这就是「安全平权」真正的含义。
行业必须认识到：安全，从不具有性价比。，「托付感」是智能驾驶时代的核心产品。
为了实现这种信任，我们必须回到技术基础。——安全性更高，必须依靠性能更高的计算平台。
在「感受战」之后，行业进入了这个行业「安全战」。
从决策冗余到模型容错，从长尾场景到极端环境下的响应，每种能力的落地都要以计算率为基础。没有足够的计算率，就没有足够的安全冗余。一旦关键时刻失败，即使只有一次，用户信任也会被彻底摧毁。
高安全性和高计算能力，不再是技术和感觉。「两张皮」，它构成了辅助驾驶的核心理念「一体两面」。
AI 时代的智能汽车不是炫耀技术的平台。它以高性能完成了辅助驾驶安全的普及，让每个人都能平等享受到智能带来的安全效益。这才是中国智能汽车产业后半段真正的价值起点。
本文来自微信微信官方账号 “汽车之心”（ID：Auto-Bit），作者：赵悦鹏，36氪经授权发布。
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