会议纪要丨2026看自动驾驶最新变化

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自动驾驶领域近期有哪些重要政策或行业动态？对于今年的自动驾驶产业链，尤其是高阶智能驾驶辅助系统（L3/L4级别）的发展趋势有何预期？

最近，特斯拉的FSD正在从买断制向订阅制转变，并且上海出台了一项推动L3和L4级自动驾驶车辆大规模应用的政策。月底可能还会有关于自动驾驶运营服务规范的新政策发布，这将作为一个国家推荐标准，对自动驾驶出租车运营有直接影响。预计春节之前，一些新的传统自主品牌将加大对高阶智能驾驶辅助系统的下沉市场推广力度，尽管面临补贴退坡、成本压力和全球涨价等问题，但今年被视为L3/L4大规模量产元年，各厂商都不希望落后于竞争对手。

在芯片厂商方面，德州仪器在CES上有哪些新产品展示？

德州仪器在CES上推出了下一代芯片PDA5系列，其算力区间为10到1200 tos，主打极致低功耗设计，能够通过风冷实现散热，适合运行transformer和VRA模型。此外，他们还推出了集成化设计的城下毫米波雷达，成本更低且分辨率和探测距离均有提升。

德州仪器在车载传感器领域的创新以及与其他芯片厂商的竞争态势如何？

德州仪器通过统一的底网兼容工具包帮助车企缩短新车开发周期并减少研发成本。同时，与其他芯片厂商相比，他们在功耗差异和集成化设计上具有竞争优势。

Mobileye在自动驾驶芯片领域的最新进展及特点是什么？

Mobileye在CES上展示了其最新旗舰芯片Q7系列，主打低延迟和高负载核心算法，尤其在运行全视觉transformer和卷积神经网络模型时，延时表现优于其他竞品。不过，Mobileye的产品重点在于NPU架构设计，与GPU架构对标可能并不完全合理，但在当前车载模型参数量增大、浮点算力和内存带宽需求快速变化的背景下，其IQ7系列芯片仍面临与英伟达旗舰产品直接竞争的压力，且今年量产的IQG芯片难以与之前预期的L3L4级别高阶芯片实现重大突破。

在算法层面，model I推出的ZVA双系统是什么？云端模型方面，model I有什么新进展？

ZVA双系统是model I在CES芯片厂商规划中推出的一个创新点，它结合了传统快慢系统的BUA加occupy决策规划模型和一个以代言模型主导、帧率较低的NR系统。主模型运行在高帧率（十帧以上甚至二三十帧），而针对难以识别的常见场景时，会切换到低帧率（1到2帧）的NR系统，以此来提高系统的稳定性和决策的确定性，减少对大型模型的依赖。model I推出了一种名为ACI的强化学习框架模型，该模型基于量产车收集的地图信息以生成更复杂的博弈产品，并声称能对标阿尔法到GL水平。此外，model I还与欧洲最大车企大众合作，计划于今年Q3Q4在美国进行无价资源的level taxi测试，目标是实现完全依赖摄像头和4G毫米波进行level taxi，同时预计在2027年开始在欧洲扩展level 3T车队，预计2033年达到10万台规模。

OBI这条线有哪些重点分享？

OBI最新的IQ7能够实现更低延迟运行，并提供了一套类似传统VA的快慢双系统算法参考设计。此外，OBI还介绍了其云端测试模型以及与大众合作开发的logistics自动化解决方案。

高通在智能汽车领域有哪些新动态？

高通在CES上重点介绍了其三驾融合的never java right fact以及下一代座舱平台8797系列，首发量产伙伴为理想，预计今年4月开始应用。高通还分享了8797系列在多家车企中的定点进展，并透露了新合作伙伴信息。同时，高通正计划将汽车辅助驾驶技术迁移到机器人领域，推出月龙系列芯片，服务于机器人和AMR企业机器人市场，旨在通过共通的底层技术和算法能力，推动汽车与机器人赛道的共同发展。

在机器人行业规模化量产上量后，芯片厂商的估值体系主要来源是什么？高通系列新一代芯片平台8797的情况如何？

在机器人行业规模化量产上量之后，芯片厂商的估值体系核心来源仍然是车。海外龙头企业的动作显示，未来车的供应链将与机器人芯片供应链高度重合。高通系列的下一代8797高端芯片平台已披露定点情况，虽然今年在中低端市场可能面临联发科等消费级对手的冲击，但在高端市场表现稳定，并且已将业务延伸至机器人领域，提供从芯片到整体解决方案的参考设计。

欧video在自动驾驶领域有何新进展？

欧video除了介绍其CD300服务器平台迭代外，还着重讲述了musical AI概念，强调AI不仅要理解屏幕内的信息，还需掌握物理世界的规律如动力、摩擦力和惯性等。他们发布了世界模型cosme，这是一个能生成大量仿真测试合成视频的现实数据模拟器，用于处理复杂的驾驶场景和推理。

阿凡FML（秘鲁语境下的翻译）在智能驾驶领域有何重大意义？

阿凡FML是一个结合了VA架构的自动驾驶模型，同时也是VRA架构在秘鲁项目中的应用实例。该模型设计上采用双系统框架，快系统负责经典决策和预测规控，慢系统则处理复杂驾驶场景和推理。阿凡FML的成功研发标志着智能驾驶有了更高预期，并且通过了欧标认证，目标市场瞄准海外市场，尤其是欧洲和美国。

阿凡FML开源对市场有何影响？

阿凡FML开源后，证明了VA架构在自动驾驶领域能够实现从L2跨越到L4级别的功能升级，大大缩短了传统车企的研发进程，使它们也能具备实现L2直接到L4的能力。这为硬件平权提供了理由，同时也可能提升NVIDIA等核心控制器厂商的市场份额。但需要注意的是，阿凡FML模型的效果并不一定优于国内已量产并获得市场肯定的芯片方案。

NVIDIA在自动驾驶领域有哪些推动作用？

NVIDIA通过推进车辆自动驾驶模型的研发和应用，以及世界模型（Cosmos）的研发，对整个汽车行业具有重要意义。例如，它们的GVDA方案正助力豪华车品牌如奔驰在全球范围内扩展高阶自驾车型的市场，包括在欧美市场推出基于Ovidio方案的车型，并且还与多家汽车厂商合作，加速基于NVIDIA芯片解决方案的落地。

黑芝麻在自动驾驶芯片市场有何动态？

黑芝麻在CES上展示了基于A2000芯片的功能，并且该芯片已顺利通过审查回到国内。A2000是相对后发的高阶自动驾驶芯片，具有设计上的亮点，如更宽缓存层、优化存储和内存带宽等，从而实现更高性能效率和成本竞争力。今年，黑芝麻有望实现多个定点落地和终端放量，特别是在CV加速、高速级别以及机器人平台等方面。此外，黑芝麻还收购了一家低功耗消费电子单芯片公司益智电子，并计划在未来几年内达到累计收入十几亿、利润接近一亿的水平。

地平线和传感器公司在自动驾驶领域有哪些布局？

地平线在高阶自动驾驶推进及机器人领域有加速趋势，具体的进展可能在CES上有待观察。而在传感器领域，重点提及了禾赛科技，其在CES上宣布了激光雷达产能预期翻倍增长，从今年的200万产能提升至明年的400万产能，并且已与英伟达在NBS方案中成为配套厂商，为海外L3级别车型提供传感器解决方案。禾赛科技还获得了120个车型的量产定点，预计于四月份开始量产创新版ATX产品，全生命周期订单规模庞大。

今年激光雷达在海外市场的量产落地情况如何？激光雷达公司未来在机器人领域的布局和展望是什么？

今年年底至明年年初，德赛以及欧洲头部品牌和日系品牌的一些海外定点项目将会开始量产落地。此外，境外药厂商也表示随着高压场景中机器人的“robot tax”落地，禾赛激光雷达在L4领域的应用不仅限于国内，在海外如科沃斯、 Motion 等公司也搭载了其补埋或主激光雷达。同时，在工业机器人领域，JT系列累计出货量已突破20万台。激光雷达公司除了在L3L4领域有直接线性相关应用外，还将在机器人产品中实现快速增值，比如速腾推出了全球首个外卖小哥配送机器人、全固态第二代激光雷达、360度L系列以及更小更平价的every系列等产品，并与C迪、新时期等企业进行无人商用车和其他场景的合作。

速腾在激光雷达交付量方面的表现怎样？

速腾今年Q4激光雷达交付量略高于市场预期，尤其是机械激光雷达交付量超出预期。其中，机械激光雷达从10月的4万左右规模，在接下来的两个月内增长到二十多万台，每月接近10万交付量。速腾在激光雷达与识别机器人产品的增长斜率持续上升，可能受到欧盟反倾销因素影响，这也体现了我们对激光雷达行业的持续看好。

对于芯片厂商在激光雷达和机器人领域的规划有何见解？

所有芯片厂商下一代芯片将提升至1000 tos以上，甚至达到2000 tos级别，并推出基于VIA框架的算法参考设计。各厂商都在积极推进激光雷达在机器人领域的量产实践，如Role Ti、地平线与哈罗的合作，以及高通、Mobile I和英伟达等公司通过不同方式布局机器人领域。同时，传感器厂商也受益于服务机器人和工业机器人在海外市场的强劲出口，激光雷达出货量增速迅猛。

算法平权和硬件自适应对于汽车市场有何影响？

NVD正推动算法方面的平权，使传统车企和二三线车企能通过硬件快速缩小研发差距，实现自适应。此外，高通等公司也希望在海外市场实现高低售价层面上更大的突破，正积极与奔驰等车企合作。整体来看，从CES上的表现和动作判断，今年自动驾驶和机器人领域将持续繁荣。