问题——辅助驾驶普及提速，但体验与安全边界仍待夯实。 近年来，辅助驾驶智能电动汽车上加速装车应用，成为消费者选车的重要考量。，复杂路况中的“反应慢半拍”、长尾场景识别不足、功能割裂导致体验不一致等问题仍时有发生。业内普遍认为，随着渗透率提升，系统可靠性、可解释性与持续迭代能力将成为决定产业走向的关键指标。国际汽车工程师学会（SAE）对应的报告显示，2025年全球L2+级别辅助驾驶系统渗透率已超过35%，并保持较快增长。规模扩大带来更高安全要求，也对技术路线提出新考验。 原因——场景碎片化与成本压力倒逼技术底座升级。 在论坛上，卓驭科技首席执行官沈劭劼表示，未来两年全球辅助驾驶行业或将全面拥抱基础模型，并判断智能驾驶公司将加速向“移动物理智能”公司转型。该判断背后，是行业对“跨场景泛化能力”的迫切需求：传统以单任务、单功能为中心的算法体系，需要分别为高速、城区、泊车等场景开发与维护，面对极端天气、施工改道、异形交通参与者等长尾情况时，数据采集、标注与验证成本高企，迭代周期拉长。另一上，模型与算力规模快速扩张，单一功能交付的经济性下降，促使企业寻求可复用、可迁移、可持续学习的统一技术底座，以降低“多套系统并行”的工程复杂度与全生命周期成本。 影响——基础模型或重塑辅助驾驶竞争格局与产品形态。 业内观点认为，基础模型的价值于其更强的通用学习能力与跨任务迁移潜力，尤其是融合视觉、语言等多模态信息后，可在理解道路语义、预测交通参与者意图、处理突发事件诸上提供更一致的决策基础。如果这一趋势加速落地，产业竞争将从“堆功能、拼参数”转向“拼数据闭环、拼系统工程、拼安全合规”。同时，车企与供应链的协作关系也可能发生变化：基础模型需要更大规模的数据、算力与持续训练能力，推动整车企业、一级供应商与平台型企业在数据治理、工具链和验证体系上更紧密协同。卓驭科技表示，将在北京车展开放试乘体验，展示基于原生多模态基础模型的乘用车产品，这也折射出行业从概念验证走向产品化、规模化的信号。 对策——以安全为底线，补齐数据、验证与监管协同三大短板。 多位业内人士指出，基础模型引入辅助驾驶并非“万能钥匙”，其落地需要系统性工程支撑。首先是数据治理与闭环：应建立覆盖典型场景与长尾场景的数据采集、清洗、标注和回灌机制，提升训练数据质量与代表性，避免“数据偏差”放大风险。其次是验证评测体系：除道路实测外，应强化仿真验证、对抗测试与边界条件测试，形成可量化、可追溯的安全指标体系，并推动整车、算法、传感器与执行机构的联合验证。再次是合规与责任边界：在辅助驾驶仍处于分级发展阶段的背景下，应深入明确功能能力边界与人机共驾责任提示，加强用户教育，避免夸大宣传引发误用。同时，建议行业在标准体系、事故数据共享与安全事件复盘机制上加快协同，以更透明、更可验证的方式提升公众信任。 前景——从“功能叠加”走向“能力底座”，出行产业或迎新一轮重构。 面向未来，基础模型驱动的技术路线有望推动辅助驾驶从“场景拼装”迈向“通用能力”构建，并进一步与智能座舱、车路云协同、智能底盘等融合，形成软硬件一体化的“移动智能体”。业内判断，在L2到更高等级能力演进过程中，决定性因素不仅是算法表现，还包括供应链成熟度、整车电子电气架构、成本可控性以及法规与标准完善程度。随着规模效应显现，基础模型或成为行业基础设施之一，推动乘用车、商用车等多领域应用加速落地，但其发展仍需在安全红线内循序渐进。
辅助驾驶的下一阶段，不只是算力更强、功能更多，更在于对复杂道路环境的理解更深、对安全边界的把控更稳。基础模型带来的空间值得关注，但其价值最终要体现在可验证的安全、可持续的成本和可监管的落地上。面向新一轮产业变革，坚持安全底线与创新并行，才能让技术真正服务于更可靠、更高效的出行。