比亚迪智能驾驶技术解析

根据数据显示，在2024年1至9月期间，标配L2级别智能驾驶配置的市场中，丰田以13.0%的市场份额领先，而比亚迪和大众分别紧随其后，市场份额分别为12.2%和9.8%。而在具备NOA功能的车型方面，理想汽车以31.5%的市场占比遥遥领先，其次为问界与蔚来，分别达到24.5%和13.6%。这些数据表明，智能驾驶技术正逐步成为消费者购车时的重要考量因素，各家厂商在不断加码智能驾驶技术的同时，也在寻求通过技术突破提升市场竞争力。作为国内领先的新能源汽车企业，比亚迪在此领域也不断探索与创新，其“天神之眼”系统的“智驾平权”战略更是实现了全系列车型的智能化普及。

比亚迪智能驾驶战略解析

1. 战略发布背景与核心理念

比亚迪于2024年“梦想日”活动上正式发布了整车智能发展战略，2025年的战略则聚焦于“智驾平权”。所谓“智驾平权”，即旨在通过规模化推广高性能的智能驾驶系统，将高阶智驾功能普及到全系车型，无论是10万元以下的经济型车，还是10-20万元以及20万元以上的中高端车型，都能够享受到智能驾驶带来的便捷和安全性。据数据显示，2024年比亚迪在高速NOA和城市NOA的渗透率分别仅为1.0%和0.5%，说明其在智能驾驶普及方面仍处于初始阶段，但未来凭借战略布局，其高阶智能驾驶功能有望迎来爆发式增长。

2. 多层次产品矩阵与市场覆盖

比亚迪在产品阵容上不仅涵盖了汉、唐、宋等主打车型，还涵盖了海豹、海狮、海豚、海鸥等多个细分市场。各车型在配置上根据不同定位进行差异化设计，通过技术参数的灵活搭配，实现高端与经济型车型的双重覆盖。这种策略不仅提升了品牌竞争力，也为智能驾驶功能在各个价位段的普及打下了坚实基础。比亚迪通过将高阶智驾下沉到各级车型，满足了消费者对于科技配置的追求，更进一步拉动了整个行业对智能驾驶技术研发的投入与关注。

比亚迪技术架构与系统设计

1. 系统演进：从Dipilot到天神之眼

比亚迪在智能驾驶领域的技术研发经历了从辅助驾驶到高阶智能驾驶的不断迭代。历史上，其主要研发产品包括Dipilot辅助驾驶系统和天神之眼系统。Dipilot系统自2020年推出以来，已经实现了L2级别的驾驶辅助功能，而2023年正式推出的天神之眼系统则标志着比亚迪在L2+级别自动驾驶技术上的突破。2024年，比亚迪以AI算力作为定义智能驾驶能力的核心指标，推出了以DiPilot为品牌系列的平台产品。不同版本的尾缀数字代表了不同的算力级别，低算力版本混用英伟达与地平线的芯片，而中高算力版本则依赖于英伟达的先进方案。这种以算力为核心的产品命名方式不仅直观地反映了系统性能，也为后续产品升级与技术扩展提供了统一的技术标识体系。

2. 天神之眼三大版本详解

在天神之眼产品系列中，比亚迪将产品划分为A、B、C三个版本，分别代表不同级别的智能驾驶配置。

• 天神之眼A（DiPilot 600）：配备三个激光雷达，能够实现全国无图导航（即在无预先加载地图情况下的导航驾驶）和四方泊车功能。该版本主要针对高端车型，旨在为用户提供更加精准、全面的自动驾驶体验。

• 天神之眼B（DiPilot 300）：采用单激光雷达配置，具备全国无图导航功能，也实现了易三方泊车功能，满足中高端车型对智能驾驶的基本需求。

• 天神之眼C（DiPilot 100）：则主要用于高速公路导航与代客泊车，成为目前应用最为广泛的版本，也是比亚迪2025年2月10日发布会上重点展示的智能驾驶配置。

这种分级设计能够使比亚迪根据不同车型与市场定位提供合适的智能驾驶方案，同时也反映出比亚迪在软硬件协同设计方面的技术实力和市场敏锐度。

比亚迪智驾研发战略

1. “双线并行”的研发战略

比亚迪在智能驾驶技术研发上采取了独立自研+开放合作的“双线并行”的发展战略。一方面，通过不断加大自主研发投入，强化包括算力芯片、核心算法、大模型等关键技术的全栈技术能力；另一方面，比亚迪在部分关键技术领域积极寻求与外部优质供应商和研发机构的合作。其合作伙伴涵盖了英伟达、地平线、Momenta、华为以及大疆等国内外知名技术企业。这种双轨策略既能保障产品的技术先进性，又能降低研发风险和成本，加速新技术在产品中的落地应用。

比亚迪合作进程

2. 智驾研发团队的迅速壮大

在短短三年内，比亚迪的智能驾驶研发团队从2022年的100多人迅速扩大到2025年的5000多人，成为国内人数最多的智能驾驶团队之一。这一团队由公司内部多支研发力量整合而成，隶属于“汽车新技术研究院”。内部核心团队包括。

• 智能驾驶开发中心：主要负责方案的量产与交付，确保智能驾驶系统在整车中的稳定表现。

• 天璇团队：聚焦于高阶智能驾驶技术的研发，针对城市NOA等复杂场景进行深度探索。

• 天狼团队：则主要致力于低阶智能驾驶技术的研发，以满足基础驾驶辅助功能的市场需求。

由杨冬生、李锋、韩冰等资深技术专家带领的管理团队为整个研发体系提供了强有力的技术支持和组织保障，这不仅确保了比亚迪智能驾驶产品的技术领先性，也为后续产品的快速迭代奠定了坚实基础。

传感器及硬件配置解析

1. 传感器系统的组成与作用

智能驾驶系统的感知层是整个自动驾驶技术的重要基础，比亚迪在这一领域也下足了功夫。其智能驾驶系统主要采用以下几类传感器。

• 摄像头：比亚迪的系统通常配备12个摄像头，用于实现全方位的环境感知。每个摄像头的单价大约为100元，整体的平均销售价格约为1200元。摄像头负责捕捉周边环境的图像信息，为后续的图像处理与决策算法提供基础数据。

• 激光雷达（LiDAR）：根据车型配置，配置数量从0到3不等的激光雷达。激光雷达在实现高精度距离测量和物体识别方面起到了关键作用，单个激光雷达的成本大致在1500至2500元之间，供应商以速腾聚创和禾赛为主，分别占据约80%和20%的市场份额。

• 毫米波雷达：通常采用5个毫米波雷达，单价约为500元，主要用于检测较远距离内的障碍物及动态目标，具有良好的抗恶劣天气能力。

• 超声波雷达：用于近距离障碍物检测，一般配置12个超声波雷达，单价约300元，主要依靠内部供应保证其成本优势和集成效果。

各类传感器通过协同工作，构建起完整的环境感知网络，为智能驾驶系统提供高精度、高可靠的外界信息支持，从而实现车辆在各种复杂场景下的自动感知与响应。

2. 芯片与域控技术的核心支撑

在智能驾驶系统中，算力芯片与域控制器是实现高性能数据处理与决策运算的核心硬件。比亚迪在这一领域采取了分层次、分型号的方案：

• 芯片方案：对于DiPilot 100级别产品，采用地平线与英伟达混合的芯片方案；而DiPilot 300和DiPilot 600则主要采用英伟达Orin X芯片，保障高端车型在复杂场景下的计算需求。比亚迪正在推进自研芯片的开发工作，计划从DiPilot 100起陆续应用自研方案，未来的DiPilot 1000则计划搭载英伟达Thor芯片，从而进一步提升系统的整体算力和响应速度。

• 算法与域控：在算法方面，DiPilot 100的自动驾驶算法全部由比亚迪自主研发，而DiPilot 300和600则依赖于Momenta、华为等外部供应商的成熟技术；同时，域控制部分由比亚迪电子负责供货，实现了软硬件深度融合，确保了整车电子系统在自动驾驶功能上的稳定性和高效性。

通过对芯片和域控的精准选择与集成，比亚迪能够在不同档次车型上实现稳定而高效的智能驾驶体验，为消费者提供从基础驾驶辅助到高阶自动驾驶的一揽子解决方案。

比亚迪智驾技术发展趋势

随着传感器技术、5G通信及大数据处理能力的不断提升，未来智能驾驶系统将更多地依赖数据驱动和人工智能技术。实时数据采集、海量数据分析和机器学习算法的迭代更新，将使智能驾驶系统在处理复杂交通场景时具备更高的精准度和反应速度。比亚迪基于AI算力命名的DiPilot系列平台正是这一趋势的体现，其未来在算法优化、场景识别以及自适应决策方面均有望迎来革命性突破。

全栈自研和深度融合的方向也是比亚迪智驾系统发展的一大方向。现阶段比亚迪已在芯片、算法及大模型等关键领域展开自主研发，并计划逐步实现从感知层到决策层的全链条自研能力。这不仅能够降低对外部供应商的依赖，还可以更好地优化系统性能，提升整体智能化水平。与此同时，内部研发团队与外部技术合作的“双轨并进”模式，将成为提升智能驾驶系统核心竞争力的关键因素。

尽管目前比亚迪在高速NOA功能上已初见成效，但在城市NOA领域仍缺乏竞争力。城市道路环境复杂、交通密度大，对系统实时性和稳定性提出了更高要求。未来，随着技术的不断成熟与政策环境的逐步开放，部分车企有望在2025年底或2026年开始探索无人驾驶试点或商业化运营。比亚迪在此过程中既需要借鉴华为、理想、小鹏等头部企业的先进经验，也应加大技术投入，针对城市复杂场景开展专项攻关，力争在城市NOA技术上缩小与领先者的差距。

智能驾驶的发展不仅是单个企业的技术突破，更依赖于整个产业链的协同进步。从上游的传感器、芯片制造，到中游的软件算法、系统集成，再到下游的整车制造与售后服务，每一环节都在为智能驾驶技术的成熟提供支撑。比亚迪凭借在整车制造领域的强大优势，正逐步将智能驾驶技术与整车设计、生产和销售相融合，构建起一个涵盖技术研发、产品应用、市场推广和售后服务的完整生态体系。未来，随着技术不断迭代与供应链不断完善，智能驾驶在整车市场的普及率将呈现指数级增长态势，从而推动整个汽车产业向智能化、网联化方向迈进。

结语

智能驾驶技术正迎来从理念到实践的跨越式发展阶段，比亚迪凭借其领先的技术实力和深厚的研发积累，在智能驾驶领域已形成了较为完备的技术体系和产品矩阵。面对未来不断加剧的市场竞争，其继续保持技术创新、加强自主研发以及优化生态链建设将成为企业持续领先的重要保障。

审核编辑 黄宇