近年來，我國智能駕駛技術(shù)發(fā)展迅猛，尤其是L2級(jí)及以上高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）逐漸成為行業(yè)標(biāo)配，在此背景下，汽車產(chǎn)業(yè)的競爭正在從電動(dòng)化加速向智能化轉(zhuǎn)變。
在自動(dòng)駕駛的競速賽道上，AI大模型正以“加速引擎”的姿態(tài)重構(gòu)研發(fā)范式：如果說攝像頭、激光雷達(dá)等組成的感知系統(tǒng)賦予車輛更強(qiáng)的“感知力”，那么決策算法、數(shù)據(jù)處理和仿真測試則決定了其“判斷力”的水平。
作為國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈布局最完整的汽車集團(tuán)之一，廣州汽車集團(tuán)股份有限公司（以下稱“廣汽集團(tuán)”）早在2013年便開始了智能駕駛系統(tǒng)的研發(fā)工作。在過去十幾年間，廣汽集團(tuán)已經(jīng)構(gòu)建起全鏈條開發(fā)能力，并正在持續(xù)推動(dòng)智能駕駛研發(fā)的創(chuàng)新升級(jí)。
日前召開的華為開發(fā)者大會(huì)2025（HDC 2025）高峰論壇上，廣汽集團(tuán)平臺(tái)技術(shù)研究院智駕技術(shù)專業(yè)總師王代涵表示，為了提升智能駕駛研發(fā)過程中的研發(fā)效率和功能安全性，廣汽集團(tuán)通過與華為云攜手創(chuàng)新，正在以AI大模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建起數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型仿真開發(fā)驗(yàn)證平臺(tái)，為智能駕駛?cè)溌费邪l(fā)保駕護(hù)航。
廣汽集團(tuán)平臺(tái)技術(shù)研究院智駕技術(shù)專業(yè)總師王代涵
智能駕駛時(shí)代，仿真技術(shù)成為研發(fā)“勝負(fù)手”
在智能化浪潮下，汽車正在從機(jī)械硬件主導(dǎo)的交通工具，升級(jí)為集感知、決策、執(zhí)行于一體具身智能機(jī)器人。為此，我國已經(jīng)出臺(tái)了一攬子政策舉措，以推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)加速進(jìn)入智能駕駛時(shí)代。
早在2020年，國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021—2035年）》就指出，應(yīng)用虛擬現(xiàn)實(shí)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，建立汽車電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化虛擬仿真和測試驗(yàn)證平臺(tái)，提升整車、關(guān)鍵零部件的計(jì)量測試、性能評(píng)價(jià)與檢測認(rèn)證能力。
2024年，廣汽集團(tuán)等9家企業(yè)成為首批進(jìn)入智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點(diǎn)的單位，積極實(shí)踐L3級(jí)別自動(dòng)駕駛汽車的上路測試。在L3級(jí)別自動(dòng)駕駛汽車從上路通行試點(diǎn)到規(guī)模化應(yīng)用試點(diǎn)的同時(shí)，智能駕駛功能也正在成為消費(fèi)者購車的核心考量要素。根據(jù)工信部公布的數(shù)據(jù)，2024年上半年，我國L2級(jí)及以上智能輔助駕駛新車滲透率已達(dá)55.7%，其中具備領(lǐng)航輔助駕駛功能的新車滲透率達(dá)到11.0%。2025年，L3級(jí)自動(dòng)駕駛汽車將進(jìn)入量產(chǎn)階段。
如今，廣汽集團(tuán)正在無人駕駛，高級(jí)智能輔助駕駛，輔助駕駛?cè)齻€(gè)賽道同步推進(jìn)技術(shù)研發(fā)，以提升產(chǎn)品競爭力。與此同時(shí)，廣汽集團(tuán)逐漸意識(shí)到，智能駕駛技術(shù)研發(fā)過程中，研發(fā)效率與功能安全性之間的兩難問題正日益凸顯，而要做到兩者的平衡，仿真技術(shù)的應(yīng)用必不可少。
在智能駕駛技術(shù)研發(fā)中，傳統(tǒng)的基于行駛里程的實(shí)車道路測試已經(jīng)越來越無法滿足需求，而仿真技術(shù)則憑借其集成軟硬件及相關(guān)模型的能力，可以為智能駕駛系統(tǒng)提供高效、安全、低成本且可重復(fù)的測試方案，在保證開發(fā)驗(yàn)證效率的同時(shí)，確保功能的安全性。
華為云助力，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型仿真開發(fā)驗(yàn)證平臺(tái)
作為智能駕駛研發(fā)的“加速器”和“安全閥”，仿真技術(shù)正變得至關(guān)重要：一方面，仿真測試可以在較短的時(shí)間內(nèi)完成大量測試場景，其算法邏輯驗(yàn)證的效率是實(shí)車測試的數(shù)百、上千倍；另一方面，仿真測試可以模擬現(xiàn)實(shí)中每1000萬英里才出現(xiàn)一次致命事故，定制極端高危場景來驗(yàn)證系統(tǒng)的安全性，從而降低測試成本并保障人員安全性。
為此，廣汽集團(tuán)通過與華為云合作，已經(jīng)在仿真領(lǐng)域建立起一整套基于數(shù)據(jù)閉環(huán)體系，從算法訓(xùn)練到仿真測試再到車端部署的仿真開發(fā)驗(yàn)證平臺(tái)。得益于昇騰計(jì)算、華為云盤古大模型的支持，廣汽集團(tuán)仿真開發(fā)驗(yàn)證平臺(tái)不僅實(shí)現(xiàn)了自主創(chuàng)新，還凸顯出兩大技術(shù)亮點(diǎn)：
在仿真測試層面，基于最新AI技術(shù)賦能仿真平臺(tái)建設(shè)，可構(gòu)造超真實(shí)復(fù)雜場景，支持最新端到端智能駕駛算法快速驗(yàn)證。廣汽集團(tuán)基于STCG可控時(shí)空生成技術(shù)，融合多相機(jī)視頻、文本描述、多相機(jī)軌跡等信息，可以生成空間布局可控、符合道路結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)軌跡的自動(dòng)駕駛真實(shí)場景視頻，將可控視頻生成的幾何一致性提升80%。
在數(shù)據(jù)處理層面，基于大模型的場景理解能力，可提取難例場景，挖掘高價(jià)值場景片段。廣汽集團(tuán)借助大模型技術(shù)，可以通過自然語言或圖像等作為輸入，并快速從安全性、效率、法規(guī)遵從、舒適度等多個(gè)維度綜合評(píng)分，精準(zhǔn)篩選高價(jià)值片段，將風(fēng)險(xiǎn)場景構(gòu)建時(shí)間從原來的1天縮短到3分鐘。
由此，廣汽集團(tuán)已經(jīng)構(gòu)建起全鏈路一體化的數(shù)據(jù)仿真體系，并形成從數(shù)據(jù)收集到仿真驗(yàn)證的高效數(shù)據(jù)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)了端到端閉環(huán)測試效率的10倍提升。同時(shí)，廣汽集團(tuán)通過打造高精度、多層級(jí)仿真工具鏈，可全面支撐智能駕駛研發(fā)各階段的仿真驗(yàn)證需求。
除此之外，借助仿真開發(fā)驗(yàn)證平臺(tái)的建設(shè)，廣汽集團(tuán)也突破了傳統(tǒng)工業(yè)仿真軟件的難題，構(gòu)建起仿真工具鏈體系，不僅可以助力汽車行業(yè)自動(dòng)駕駛功能的商業(yè)化落地，也能通過AI大模型驅(qū)動(dòng)智駕仿真，縮短技術(shù)創(chuàng)新周期，賦能安全管理與智慧交通建設(shè)。
AI賦能智能駕駛研發(fā)，助力汽車行業(yè)智能化變革
面對AI技術(shù)給汽車產(chǎn)業(yè)帶來的變革，廣汽集團(tuán)正在加速推進(jìn)“智行2027”行動(dòng)計(jì)劃，推動(dòng)智能駕駛和智能座艙的快速進(jìn)化和功能落地，滿足消費(fèi)者對安全、便捷、智能出行的需求。
在這一行動(dòng)計(jì)劃指引下，廣汽集團(tuán)已經(jīng)聯(lián)合華為正式啟動(dòng)“廣汽AI中臺(tái)及應(yīng)用試點(diǎn)項(xiàng)目”賦能智能化工作，并重點(diǎn)推動(dòng)AI技術(shù)賦能汽車產(chǎn)業(yè)智能研發(fā)制造，以提高研發(fā)效率，降低運(yùn)營成本，加速實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能化、產(chǎn)品智能化的雙重戰(zhàn)略目標(biāo)，全面打造智能廣汽。
廣汽集團(tuán)基于華為全棧AI能力打造的AI中臺(tái)，涵蓋訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成、智能APP、代碼數(shù)字人、測試工程數(shù)字人等。其中，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方面，用模型生成代替車輛訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集，車輛測試成本可降低80%，模型生成效率可提升70%。在測試工程數(shù)字人方面，AI生成測試用例可覆蓋60%的需求，測試用例準(zhǔn)確性達(dá)到80%，減少92%的測試設(shè)計(jì)工作量。
借助AI技術(shù)的應(yīng)用，廣汽集團(tuán)不僅融合端到端模型和視覺語言大模型VLM，開發(fā)了ADiGO GSD智能駕駛輔助系統(tǒng)；還依托盤古多模態(tài)大模型，實(shí)現(xiàn)了2D視頻模態(tài)與3D點(diǎn)云模態(tài)的像素級(jí)對應(yīng)，在數(shù)分鐘內(nèi)即可完成復(fù)雜場景Corner case的復(fù)原，為端到端模型兩天一個(gè)版本的高效迭代提供有力支撐，進(jìn)而持續(xù)提升智能駕駛算法的安全性和可靠性。