当全球汽车产业从"电动化上半场"迈入"智能化下半场",高精度定位正从智能驾驶系统的"可选配置"演变为"安全刚需"。2026北京车展,北斗星通云芯事业群副总、和芯星通总经理张冰在论坛中表示,其车载GNSS模组全球累计出货量已达数千万级。这一数字不仅标志着和芯星通在汽车前装市场的规模化应用,更折射出全球OEM与Tier1对"安全可靠的卫星导航定位追求"的集体共识。
高精度定位服务的架构选择
从BEV + Transformer的视角重构,到Occupancy Network的立体空间感知,再到端到端的一气呵成,直至VLA与WA的知行合一——智能驾驶的进化在感知维度不断升维,在决策链路持续短缩。
BEV Transformer解决的是"车周围有什么",GNSS/高精定位解决的是"车在世界的哪里"。两者在BEV空间汇合,才能做真正的城市NOA。
Occupancy Network 是自动驾驶从"识别物体"进化到"理解空间"的关键一跃。Occupancy 解决了"看清空间"的问题,GNSS/高精定位告诉它"你正往哪走",但看清之后怎么开,传统方案卡在了人工规则的瓶颈。从 Occupancy 到端到端,是自动驾驶从"科学问题"(理解物理世界)转向"工程问题"(直接优化驾驶行为)的质变—而 GNSS/高精定位从 "独立导航模块" 进化为 "端到端模型的输入信号之一"。
VLA/WA 给端到端补上"大脑",让它从"自动驾驶仪"变成"驾驶智能体“。端到端让车"会开",VLA/WA让车"懂任务、能推理"。从端到端到VLA/WA,是自动驾驶从"运动控制系统" 进化为 "具身智能体" 的质变——GNSS/定位从"导航工具" 升级为 "连接物理世界与语义知识的时空基准"。
市场趋势:技术供给与市场需求的“双向奔赴”
我们从2026年北京车展已明显看到L3级自动驾驶已从"概念演示" 进入 "量产前夜"。多家世界模型、VLA方案密集上车。视觉与激光雷达提供相对定位,GNSS提供绝对定位锚点;没有后者,多传感器融合将失去时空基准,导致 "感知正确但定位漂移" 的系统性风险。全球L2+渗透率突破35%、L3法规在欧盟与中国同步松绑的产业拐点,标志着技术供给与市场需求正走向“双向奔赴”。
VLA/WA技术对于GNSS的核心需求:
绝对定位:提供全局绝对位置基准,持续、稳定、无跳变地修正累积漂移
时间同步:提供全系统ms-ns级绝对时间基准
完好性:自我监测误差并输出保护级
抗干扰与抗欺骗:抵抗多径效应与信号欺骗
法规与场景适配:对网络安全、信息安全等愈发重视


VLA方案追求语义化、场景化、高连续、高可用;WA方案追求高精度、高频率、低延迟、强同步。针对VLA 和WA两种智能驾驶大模型,和芯星通提供了不同的方案:
VLA方案:
• 提供GNSS位置语义信息(道路、区域、场景类型)
•亚米-米级车道级定位精度输出
•5-10Hz频率,10-50ms延时定位输出,满足LLM实时推理需求
• 智能场景识别,为LLM提供语义推理环境
• 多路径抑制算法,城市峡谷性能提升
WA方案:
• 提供GNSS信息用于全局空间建图与定位,提供绝对地理基准
•厘米级定位精度输出,支撑模型初始化
•10-20Hz频率,构建和更新3D世界模型
•PPS+硬件中断,纳秒级时间同步
• 视觉、IMU紧耦合,GNSS失效时维持高精度推算
技术实力拆解:千万级量产如何达成?
基于10余年的车载领域量产实践,和芯星通在车载IVI领域出货已超数千万片,智能辅助驾驶数百万片,V2X也已有数十万的量级出货。头部客户的首选,源于和芯星通一直以来的车载GNSS技术创新和对严苛的车规级质量体系和测试体系的坚持实施:
在提升卫星导航定位安全可靠性方面,输出保护等级PL,为全智驾场景高精度定位兜底;
在应对卫星导航极端环境方面,采用云芯协同,共同应对电离层达峰周期;
在面向多场景定位策略方面,使用GNSS智能场景识别,自适应调整定位策略,更聪明准确地输入定位结果;
在多信息源融合方面,高精度GNSS/IMU组合导航,复杂环境下提升系统的鲁棒性。
此外,和芯星通坚持严苛的车规级质量体系,是 GNSS从“能用”走向“敢用、可信、可靠”的必要桥梁;采用全方位软硬件可靠性测试体系,5M1E 是检验千万级车规GNSS产品实践的唯一标准。
目前,和芯星通的GNSS模组已嵌入多家主流智驾方案的生态协同,其保护等级输出接口,直接对接自动驾驶系统的置信度评估模块,实现"定位精度+定位可信度"的双重闭环。搭配北斗星通集团旗下真点科技的TruePoint服务,以及天线事业群的车载天线,真正实现"一套硬件平台、全球合规适配"。这种集团化“芯片/模组-算法-服务-天线”的一体化交付能力,是区别于其他供应商的关键差异化。当高精度定位从"成本项"转化为"安全资产",北斗星通"安全、可靠、全球化"高精度定位技术和产品,正在成为全球智能汽车不可或缺的时空基座。
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