markdown 伴随智能驾驶技术的快速发展，汽车行业正经历一场深刻的变革。近日，在“汽车之家全球AI科技大会”上，行业专家们围绕“大模型技术如何重塑智能驾驶？”这一主题展开了深入探讨。会议聚焦于
与会嘉宾普遍认为，智能驾驶正经历从L2向L3过渡的关键时期。同济大学汽车学院朱西产教授指出，汽车智能化革命的浪潮甚至超过了电动化。尽管L4技术在Robotaxi领域已有实践，但L3的落地仍面临挑战。广汽集团执委吴坚坦言，L3的责任划分模糊，主机厂对此持谨慎态度。重庆千里科技股份有限公司联席总裁王军也表达了类似的观点，认为L3的技术难度并非瓶颈，而是责任界定的问题。然而，随着《智能网联汽车组合辅助驾驶系统安全要求》强制性国标的出台，以及消费者对相关功能信任度的提升，L3的商业化落地有望加速。轻舟智航联合创始人、CEO于骞预计，L3车型将在中国市场快速涌现，但初期将主要应用于泊车、高速等特定场景。科大讯飞智能汽车事业部副总裁李展眉则强调，L2向L3过渡是一种必然趋势，这符合经济发展规律。
在L3阶段，车辆需要具备更强的环境感知能力，提前预判10秒后的风险。这对于现有的深度学习模型来说，是一个巨大的挑战。朱西产认为，生成式AI模型和Token的关联关系是解决这一问题的关键。Aibee创始人兼CEO林元庆则将语言模型视为对物理世界的理解，并指出，视觉感知对算力的需求巨大。元戎启行副总裁、技术合伙人刘轩预测，面向L3的自动驾驶系统，车端算力需求至少要达到1500TOPS以上。目前，英伟达、高通、地平线等芯片厂商的方案已能支持这一算力级别。元戎启行发布的VLA模型，专注于驾驶相关的语义理解与推理能力，以增强系统“像人一样思考”的能力。这突显了在智能驾驶领域，不仅需要通用知识，更需要特定场景经验和风险预判意识。
除了单车智能，V2X技术也被寄予厚望。吴坚认为，V2X方案有望在中国落地，为驾驶安全提供更多保障。他强调，V2X需要强政府的协调，提供路端设备和数据共享。此外，智能座舱的未来发展也备受关注。王军设想，在未来，座舱AI将能根据用户需求，提供个性化的路线规划和自动驾驶服务。地平线副总裁吕鹏表示，智能汽车与具身智能在底层算力平台方面有很多共性，智能驾驶的能力可以外延到机器人领域。李展眉认为，智能座舱的L4、L5时代有机会更快到来，因为其容错性相对较高。
L3自动驾驶的落地，不仅需要技术的突破，更需要产业链各方的共同努力。从L2到L3的过渡，将是智能驾驶发展的重要里程碑。你认为，在L3时代，哪些技术将成为关键？
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