在中国汽车产业迈向智能化下半场的关键节点，辅助驾驶已成为核心战场。过去几年，众多车企押注“伪性价比”路径——以有限的硬件资源堆叠更多功能模块，如拨杆变道、记忆泊车、高速NOA、城市NOA等。这些功能虽快速成为产品宣传亮点，却难以提供真实可用的体验。这种打法曾被视为“效率”的体现，符合“中国制造”长期以来的“成本控制 - 体验领先”逻辑，但如今其局限性正迅速暴露：性能瓶颈、功能阉割、使用体验割裂、极端工况下失效等问题，正在消耗用户信任。

行业曾试图用有限算力和带宽支撑复杂功能需求，结果却是系统更新困难，甚至在长尾场景中“罢工”。产品与用户之间形成了“需求错位”——用户渴望的是“托付感”，而市场交付的却是“Demo感”。一套真正“可托付、可规模化”的辅助驾驶系统，远非简单拼凑功能模块，而是需要从底层平台到上层能力的系统工程。如今，辅助驾驶必须告别“性价比幻想”，从功能罗列、价格亲民，转向以底层算力与系统性能为基础的体验领先。安全，也不再是辅助驾驶的可选项，而是新阶段的入场券。

一、安全：辅助驾驶的及格线

辅助驾驶的真正底层逻辑并非智能，而是安全。所有看似炫酷的AI能力，最终都必须回答“关键场景下能否保命”这一问题。那些低成本堆功能、压缩冗余设计的“性价比方案”，往往在关键时刻掉链子：高速NOA无法顺滑并道；城市NOA识别不了突然插入的行人或非机动车；感知融合响应延迟，在夜晚、雨雾等极端工况下“罢工”。这种“看得见却靠不住”的体验，本质上是牺牲性能换取宣传功能，一旦出事，车企将面临监管、责任与口碑的多重危机。

今年6月，全国标准信息公共服务平台发布《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》拟立项强制性国家标准，明确了从运动控制能力到驾驶员干预、系统边界、探测能力和功能安全的通用技术标准，规定了典型工况的测试方法。这一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从“鼓励创新”转向“督促合规”。早期的“容错窗口”正在关闭，“PPT交付”的开发模式将被淘汰。

算力冗余、模型冗余、决策冗余，正成为行业新共识。特斯拉新一代AI5芯片单颗算力可达2000 - 2500TOPS，是当前主流芯片的10倍；蔚来神玑NX9031芯片相当于4颗Orin - X，已在ET9、ET5、EC6等车型大规模落地；小鹏G7 Ultra版搭载三颗自研图灵芯片，总算力超2200TOPS，能同时支撑智驾大模型与座舱大模型实时运行；理想焕新版L系列搭载英伟达Thor旗舰芯片；比亚迪也在其天神之眼平台引入英伟达高性能芯片。这些硬件冗余并非奢侈，而是底线。“买车先看算力”正成为AI时代汽车消费者的共识。

辅助驾驶不是PPT上的展示品，而是需要经历“真实边界场景验证”的工程体系。唯有性能冗余，才能支撑起真实可用的智能体验。

二、系统平衡：安全、性能与成本的“铁三角”

辅助驾驶能否规模化落地，关键在于是否具备工程化交付能力。行业已形成共识：要实现规模部署，必须构建“安全体系×性能支撑×成本规模化”的“铁三角”架构。

德赛西威执行副总裁李乐乐指出，“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”并非在10万元车型上简单堆叠功能，而是要在30万元级技术平台上逐步下沉能力，让“安全与体验”成为所有价位段用户都可触及的基础。

这要求辅助驾驶方案具备三重能力：

• 安全体系：功能安全、网络安全、预期功能安全等构建起组合辅助驾驶的安全基座，是智能驾驶安全生命线的基础；
• 高性能支撑：大算力、高带宽以及大模型可解决长尾问题，提升驾驶辅助安全性；
• 成本规模化：通过平台化、标准化、模块化设计，实现跨车型复用，压缩边际成本。

辅助驾驶的性能不仅取决于芯片算力，更在于整个平台的高效运转。算力只是“发动机”，数据传输速度、算法响应流畅度以及关键时刻的决策能力同样关键。而且，算力需求呈指数级跃升。从L2到L3的跨越，不仅是功能复杂度的提升，更是算力需求的质变。L2级系统通常依赖80 - 300TOPS算力，用于车道保持、自适应巡航等任务；而L3系统需面对开放式城市道路、复杂交通参与者与动态环境，必须依赖千TOPS级以上算力，支撑大规模神经网络实时推理。

带宽正成为性能瓶颈。黑芝麻科技CEO单记章指出，未来性能突破关键在于带宽架构创新，如采用Hyperband等技术，将DRAM与计算逻辑封装一体，“存算一体”设计可显著提升带宽并降低成本。这意味着，仅提升算力无法解决系统瓶颈，若带宽受限，即便理论算力再高，也难以支撑大模型的高频推理与实时决策。

三、大模型上车：让系统真正“懂场景”

过去，辅助驾驶遵循“感知、规划、控制”的逻辑；而大模型的引入，带来了接近人类驾驶员的“语义理解能力”：能识别前车行为意图，如变道趋势；能理解“非结构化障碍物”，如飘来的塑料袋与静止锥桶；能在多目标动态交互中动态调整路径决策，如应对骑电动车横穿马路的老人。这些能力无法靠传统规则系统实现，必须依赖“多模态×高参数×持续学习”的大模型机制。

小鹏的VLA + VLM双大模型方案，将环境感知与路径预测分别交由高精视觉与多模态模型完成，可应对夜间、雨天等极端场景，甚至能在缺少定位条件下通过广告牌、地标等视觉信息完成精准导航。华为乾崑ADS 4基于“世界引擎 + 世界行为模型”架构，端到端延迟降低50%，通行效率提升20%，正从“模仿人类”走向“超越人类”。

大模型是构建“可信交付、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：“功能战”（谁更便宜谁赢）、“体验战”（谁更丝滑谁赢）之后，进入“安全战”（谁更值得托付谁赢）。真正成熟的辅助驾驶系统，不是看它是否识别红绿灯，而是看它是否在极端场景拯救过生命。这才是“安全平权”的真正含义。

行业必须意识到：安全没有性价比，“托付感”才是智能驾驶时代的产品核心。高安全与高算力是辅助驾驶核心价值的“一体两面”。AI时代的智能汽车，是用高性能实现辅助驾驶安全的普及，让每个人都能平等享受智能带来的安全红利，这正是中国智能汽车产业下半场真正的价值起点。