在中国汽车产业迈入智能化下半场的当口，辅助驾驶已成为核心战场。
过去几年，大量车企押注「伪性价比」路径——用尽可能少的硬件资源堆叠更多功能模块：拨杆变道、记忆泊车、高速 NOA、城市 NOA……这些能力快速进入产品宣传页，却难以撑起真实可用的体验。
这一打法曾被视作效率的体现，也符合「中国制造」长期以来「成本控制-体验领先」的产业逻辑。
但现实迅速揭示出它的局限性：性能瓶颈、功能阉割、使用体验割裂、极端工况下失效……这些问题正在消耗用户信任。
行业高举「性价比」的旗帜，试图用有限算力和带宽支撑越来越复杂的功能需求，结果是系统更新困难、甚至在长尾场景中直接「罢工」。
这些产品和用户之间形成了「需求错位」：用户渴望的是「托付感」，而市场交付的却是「Demo 感」。
更重要的是，一套真正「可托付、可规模化」的辅助驾驶系统，远不是拼几个功能模块那么简单，它必须是一整套从底层平台到上层能力的系统工程。
今天，辅助驾驶需要告别「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。
安全不再是辅助驾驶的可选项，而是新阶段的入场券。
01、安全，不是辅助驾驶的加分项，而是及格线
辅助驾驶的真正底层，不是智能，而是安全。
所有「看起来炫」的 AI 能力，最终都必须落在「关键场景下能否保命」这个问题上。
而那些低成本堆功能、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，变成摆设；
城市 NOA 识别不了突然插入的行人或非机动车，导致误判；
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，本质上是在牺牲性能来换取宣传功能，一旦出事，车企将直面监管、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了《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项目的意见征集，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，也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」逐步转向「督促合规」。早期的「容错窗口」正在迅速关闭，过去那种「PPT 交付」的开发模式，将被彻底淘汰。
强标不仅提高了准入门槛，也宣告「堆功能-讲故事」的辅助驾驶 1.0 阶段结束。
因此，算力冗余、模型冗余、决策冗余，正在成为行业新共识。
特斯拉新一代 AI5 芯片性能被推至极限，单颗可达 2000~2500 TOPS，几乎是当前主流芯片的 10 倍，甚至超过两台英伟达 DGX Spark 超算。
蔚来的神玑 NX9031 芯片，相当于 4 颗 Orin-X，已在 ET9、ET5、EC6 等车型大规模落地。
小鹏 G7 Ultra 版搭载的三颗自研图灵芯片，总算力超过 2200 TOPS，是同级车型的 3~28 倍，能同时支撑智驾大模型与座舱大模型实时运行。
理想虽然芯片自研稍慢，但其焕新版 L 系列已搭载英伟达 Thor 旗舰芯片，保障高阶辅助驾驶系统的稳定性。
连比亚迪也在其天神之眼平台中引入英伟达高性能芯片，释放出明确的技术转型信号。
这类硬件冗余不是奢侈，而是底线。小鹏创始人何小鹏曾说：「买车先看算力」，正在成为 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。而在工程闭环中，唯有性能冗余，才能支撑起真实可用的智能体验。
02、让辅助驾驶落地的，是性能、安全与成本的系统平衡
辅助驾驶能否规模化落地，关键不在于功能炫酷，而在于是否具备工程化交付能力。
行业逐步形成共识：要实现规模部署，必须构建「铁三角」架构——安全体系 × 性能支撑 × 成本规模化。
在第十七届轩辕汽车蓝皮书论坛上，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」并不意味着在 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，而非高价配置的专属。
这就要求每一家要走向量产化的辅助驾驶方案，必须同时具备三重能力：
安全体系： 功能安全、网络安全、预期功能安全等安全体系能力构建起了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以解决辅助驾驶场景的长尾问题，提升车辆驾驶辅助的安全性。
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，不只是堆芯片拼算力，更取决于整个平台能否高效运转。
算力只是「发动机」，真正决定系统表现的，还有数据传输有多快、算法响应有多流畅，以及关键时刻能否即时做出决策。
更重要的是，算力需求的提升并非线性，而是指数级跃升。
在今年的 CVPR 大会上，小鹏世界基座模型负责人刘先明指出，从 L2 到 L3 的跨越，不只是功能复杂度的提升，更是算力需求的质变。
以目前主流方案为例，L2 级系统通常依赖 80~300 TOPS 算力，用于车道保持、自适应巡航等任务；而 L3 系统则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。
这不仅是从「规则系统」到「认知系统」的技术飞跃，也对整个平台的「算力×带宽×大模型」能力提出新要求。
芯片算力可以堆上去，带宽却越来越成为性能瓶颈。
黑芝麻科技 CEO 单记章指出，未来性能突破关键在于带宽架构创新，例如采用 Hyperband 等技术，将 DRAM 与计算逻辑封装一体。这类「存算一体」设计可显著提升带宽并降低成本。
这意味着，仅靠提升算力已无法解决系统瓶颈。如果带宽受限，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。
多位行业人士认为，随着大模型全面「上车」，整个行业对算力与带宽协同能力的要求将持续走高。计算平台能否稳定承载模型运行与系统演进，将成为辅助驾驶「拼系统」的核心战场。
03、大模型上车，不是为了炫技，而是让系统真正「懂场景」
过去，辅助驾驶的逻辑是「感知、规划、控制」：看清楚、做动作、少出错。
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 将在今年秋季推送，基于「世界引擎+世界行为模型」的架构，号称端到端延迟降低 50%，通行效率提升 20%，正从「模仿人类」走向「超越人类」。
大模型不是炫技，而是构建「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：
第一阶段是「功能战」：谁更便宜谁赢；
第二阶段是「体验战」：谁更丝滑谁赢；
第三阶段是「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，而是看它是否在某个极端场景拯救过一条生命。这才是「安全平权」的真正含义。
行业必须意识到：安全，从来没有性价比，「托付感」才是智能驾驶时代的产品核心。
而要实现这样的托付，必须回到一个技术根基——更高的安全，必须依托更高性能的计算平台。
在「体验战」之后，行业迈入的是「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，每一项能力的落地都要以算力为底座。没有足够的算力，就没有足够的安全冗余。而一旦在关键时刻失效，哪怕只是一次，也将彻底摧毁用户信任。
高安全与高算力，不再是技术与体验的「两张皮」，而是构成辅助驾驶核心价值的「一体两面」。
AI 时代的智能汽车，不是炫技平台，用高性能去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，这才是中国智能汽车产业下半场真正的价值起点。
