近年來，我國智能駕駛技術發(fā)展迅猛，尤其是L2級及以上高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）逐漸成為行業(yè)標配，在此背景下，汽車產(chǎn)業(yè)的競爭正在從電動化加速向智能化轉變。

在自動駕駛的競速賽道上，AI大模型正以“加速引擎”的姿態(tài)重構研發(fā)范式：如果說攝像頭、激光雷達等組成的感知系統(tǒng)賦予車輛更強的“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之一，廣州汽車集團股份有限公司（以下稱“廣汽集團”）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，廣汽集團已經(jīng)構建起全鏈條開發(fā)能力，并正在持續(xù)推動智能駕駛研發(fā)的創(chuàng)新升級。

日前召開的華為開發(fā)者大會2025（HDC 2025）高峰論壇上，廣汽集團平臺技術研究院智駕技術專業(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，廣汽集團通過與華為云攜手創(chuàng)新，正在以AI大模型為基礎，構建起數(shù)據(jù)驅動型仿真開發(fā)驗證平臺，為智能駕駛全鏈路研發(fā)保駕護航。

智能駕駛時代，仿真技術成為研發(fā)“勝負手”

在智能化浪潮下，汽車正在從機械硬件主導的交通工具，升級為集感知、決策、執(zhí)行于一體具身智能機器人。為此，我國已經(jīng)出臺了一攬子政策舉措，以推動汽車產(chǎn)業(yè)加速進入智能駕駛時代。

早在2020年，國務院辦公廳印發(fā)的《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021—2035年）》就指出，應用虛擬現(xiàn)實、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，建立汽車電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化虛擬仿真和測試驗證平臺，提升整車、關鍵零部件的計量測試、性能評價與檢測認證能力。

2024年，廣汽集團等9家企業(yè)成為首批進入智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入和上路通行試點的單位，積極實踐L3級別自動駕駛汽車的上路測試。在L3級別自動駕駛汽車從上路通行試點到規(guī)?；瘧迷圏c的同時，智能駕駛功能也正在成為消費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級及以上智能輔助駕駛新車滲透率已達55.7%，其中具備領航輔助駕駛功能的新車滲透率達到11.0%。2025年，L3級自動駕駛汽車將進入量產(chǎn)階段。

如今，廣汽集團正在無人駕駛，高級智能輔助駕駛，輔助駕駛三個賽道同步推進技術研發(fā)，以提升產(chǎn)品競爭力。與此同時，廣汽集團逐漸意識到，智能駕駛技術研發(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，仿真技術的應用必不可少。

在智能駕駛技術研發(fā)中，傳統(tǒng)的基于行駛里程的實車道路測試已經(jīng)越來越無法滿足需求，而仿真技術則憑借其集成軟硬件及相關模型的能力，可以為智能駕駛系統(tǒng)提供高效、安全、低成本且可重復的測試方案，在保證開發(fā)驗證效率的同時，確保功能的安全性。

華為云助力，構建數(shù)據(jù)驅動型仿真開發(fā)驗證平臺

作為智能駕駛研發(fā)的“加速器”和“安全閥”，仿真技術正變得至關重要：一方面，仿真測試可以在較短的時間內(nèi)完成大量測試場景，其算法邏輯驗證的效率是實車測試的數(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，廣汽集團通過與華為云合作，已經(jīng)在仿真領域建立起一整套基于數(shù)據(jù)閉環(huán)體系，從算法訓練到仿真測試再到車端部署的仿真開發(fā)驗證平臺。得益于昇騰計算、華為云盤古大模型的支持，廣汽集團仿真開發(fā)驗證平臺不僅實現(xiàn)了自主創(chuàng)新，還凸顯出兩大技術亮點：

在仿真測試層面，基于最新AI技術賦能仿真平臺建設，可構造超真實復雜場景，支持最新端到端智能駕駛算法快速驗證。廣汽集團基于STCG可控時空生成技術，融合多相機視頻、文本描述、多相機軌跡等信息，可以生成空間布局可控、符合道路結構、運動軌跡的自動駕駛真實場景視頻，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，挖掘高價值場景片段。廣汽集團借助大模型技術，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、舒適度等多個維度綜合評分，精準篩選高價值片段，將風險場景構建時間從原來的1天縮短到3分鐘。

由此，廣汽集團已經(jīng)構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)收集到仿真驗證的高效數(shù)據(jù)閉環(huán)，實現(xiàn)了端到端閉環(huán)測試效率的10倍提升。同時，廣汽集團通過打造高精度、多層級仿真工具鏈，可全面支撐智能駕駛研發(fā)各階段的仿真驗證需求。

除此之外，借助仿真開發(fā)驗證平臺的建設，廣汽集團也突破了傳統(tǒng)工業(yè)仿真軟件的難題，構建起仿真工具鏈體系，不僅可以助力汽車行業(yè)自動駕駛功能的商業(yè)化落地，也能通過AI大模型驅動智駕仿真，縮短技術創(chuàng)新周期，賦能安全管理與智慧交通建設。

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技術給汽車產(chǎn)業(yè)帶來的變革，廣汽集團正在加速推進“智行2027”行動計劃，推動智能駕駛和智能座艙的快速進化和功能落地，滿足消費者對安全、便捷、智能出行的需求。

在這一行動計劃指引下，廣汽集團已經(jīng)聯(lián)合華為正式啟動“廣汽AI中臺及應用試點項目”賦能智能化工作，并重點推動AI技術賦能汽車產(chǎn)業(yè)智能研發(fā)制造，以提高研發(fā)效率，降低運營成本，加速實現(xiàn)企業(yè)智能化、產(chǎn)品智能化的雙重戰(zhàn)略目標，全面打造智能廣汽。

廣汽集團基于華為全棧AI能力打造的AI中臺，涵蓋訓練數(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，在訓練數(shù)據(jù)生成方面，用模型生成代替車輛訓練數(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，測試用例準確性達到80%，減少92%的測試設計工作量。

借助AI技術的應用，廣汽集團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，實現(xiàn)了2D視頻模態(tài)與3D點云模態(tài)的像素級對應，在數(shù)分鐘內(nèi)即可完成復雜場景Corner case的復原，為端到端模型兩天一個版本的高效迭代提供有力支撐，進而持續(xù)提升智能駕駛算法的安全性和可靠性。

未來，隨著汽車智能化的不斷升級，智能駕駛功能將成為評價汽車智能化水平的關鍵指標和核心標準。在這一趨勢下，廣汽集團將基于自身在智能駕駛領域的深厚積累，并持續(xù)深入與華為云合作，全面發(fā)力智能駕駛技術研發(fā)，致力于實現(xiàn)“智駕平權”的目標。

基于自身在仿真技術上的創(chuàng)新實踐，廣汽集團也將與華為一道，通過AI仿真能力的外溢，模擬具身智能體在復雜環(huán)境中的行為反應，為研究人員提供豐富數(shù)據(jù)與參考，助力開發(fā)更智能靈活的具身智能系統(tǒng)。由此，廣汽集團在推動自身開展具身研究的同時，也將給具身智能行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展注入新活力。