새로운 에너지, 자율 주행, 인공 지능 및 칩 기술의 급속한 발전으로 자동차 산업은 전례 없는 변화를 맞이하고 있습니다.

Zero State LT는 자동차 산업의 최신 동향과 시장 동향에 대한 심층적인 분석에 주목하여 전문적인 관점에서 글로벌 자동차 산업의 최신 동향, 신제품 출시, 기술 혁신 및 주요 자동차 회사의 시장 성과에 초점을 맞추고 자동차 산업에 대한 심층적인 해석을 통해 그 이면의 비즈니스 논리와 시장 규칙을 밝히고 자동차 산업의 패턴을 어떻게 바꾸고 인간의 여행 방식에 어떤 영향을 미칠지 밝힙니다.

이 기사는 이 칼럼의 기사 17개로, 지능형 주행이 가장 불안정한 순간에 안전 방어선을 지키는 방법에 중점을 둡니다.

2025년 만에 하이엔드 모델부터 보급형 모델까지 지능형 주행이 인기 있는 특급차에 들어간 것 같다. 비용 절감과 풍부한 기능으로 신에너지 자동차 산업의 모든 것이 더 안전하고 스마트한 방향으로 발전하고 있는 것 같습니다.

그러나 표면적으로는 지능형 주행의 대중화라는 '혁명'은 균질화와 안전성의 위기 뒤에 숨어 있다.

Tianyancha 및 종합 미디어 정보에 따르면 시장 점유율을 추구하는 과정에서 자동차 회사는 검증 가능하고 증거 기반의 핵심 기술과 안전성에 대해 실제로 과도한 투자와 실제 생산 노력을 기울이고 있습니까? 지능형 주행 기술의 '대중화'가 자동차 회사 간의 경쟁에서 최우선 과제가 된 시점에서 지능형 주행의 안전 성능은 같은 속도로 증가하는 것일까, 아니면 조용히 '축소'되는 것일까?

인텔리전트 드라이빙 전쟁이 소비자에게 알려지지 않은 비용 절감 전쟁으로 진화하면서 가격 전쟁의 '변형'이 격화되고 기술의 균질화와 하드웨어의 이중화가 부각되고 있습니다.

앞발은 본격적인 지능형 운전 전쟁이고, 뒷발은 하늘로 쏟아지는 교통 사고 찬물이며, 이는 신에너지 자동차 산업의 지능형 운전 대중화 조류에 대해 생각해야 할 때, 트렌드입니까 "조롱"입니까?일부 자동차 회사들은 실용적으로 R&D에 참여하고, 주요 문제를 해결하는 데 투자하는 것을 주저하지 않으며, 소프트웨어와 하드웨어에서 데이터와 알고리즘에 이르기까지 독립적인 폐쇄 루프 생태계를 구축하고 있는 반면, 일부 자동차 회사들은 비용을 절감하고, 자동차에 탑승하는 속도를 개선하고, 가능한 한 많은 이윤을 위해 노력하기 위해 균질화의 늪에 조용히 빠져 있다.

1. 지능형 주행의 평등권 뒤에

2025년 만에 중국 자동차 시장은 전례 없는 "지능형 운전 평등" 추세에 접어들었습니다. 이 혁명은 기존에는 고급 자동차에서만 사용할 수 있었던 지능형 주행 기술을 바꾸어 놓았고, 점차 보급형 모델로 확산되고 있다.

例如，車企A推出了起售價僅不足8萬元的車型，並將智能駕駛功能下放至普及型產品。與此同時，車企B也在12萬元級的車型中，將城市道路領航輔助駕駛功能作為標配，進一步拉開了智能駕駛的價格門檻。車企C則突破了以往的定價限制，成功地將高速領航輔助駕駛功能以不足11萬元的價格帶入了大眾市場。

이것은 자동차 회사가 추진하는 지능형 주행 기술 대중화의 열파인 것 같지만, 실제로는 그 이면에 있는 공급망 생태계의 변화이며, 소프트웨어 및 하드웨어 기술 비용 절감을 위한 "빅 쇼"입니다.

라이다 비용이 크게 하락함에 따라 자동차 제조업체는 보급형 모델에 다중 센서 솔루션을 배포할 수 있게 되었습니다. 순수 시각 지능형 주행 솔루션의 비용도 2024년 만에 크게 절감되었습니다.

根據天眼查行業數據顯示，隨著成本不斷下探，第三方供應商方案得以快速普及，形成了強大的市場覆蓋度。例如，供應商D的方案，成本控制在萬元以內，使得城市領航功能得以低成本上車，甚至迅速被數家大品牌、超10款主流車型選用。

이와 함께 자동차 회사 E는 연합 학습 기술, 즉 분산 AI 교육 기술을 도입하여 알고리즘 반복 효율성을 몇 배로 향상시키고 브랜드 간 데이터 협업 교육을 통해 교육 비용을 크게 절감했습니다. 그러나 이것은 또한 알고리즘 아키텍처의 융합을 가져 왔기 때문에 서로 다른 자동차 회사의 많은 모델의 지능형 주행 기능과 기술 경로가 높은 수준의 유사성을 갖게되었습니다.

저비용 지능형 주행 체계는 지능형 주행 기술의 대중화를 촉진했지만 숨겨진 우려 사항도 가져왔습니다.

자동차 회사 F의 플래그십 모델은 11 라이다와 0 카메라를 탑재하고 있지만 실제 사용 과정에서는 차량 전체의 에너지 소비를 밀어 올려 에너지 소비 부담을 증가시킵니다.

그러나 점점 더 많은 자동차 회사가 모델 훈련을 위해 동일한 오픈 소스 데이터 세트를 사용하면 데이터 샘플링, 추출, 심층 신경망 훈련, 알고리즘, 컴퓨팅 성능 및 기타 포괄적인 "지름길", "비용 절감", "이익 개선" 및 "빠른 탑승"이 발생하여 필연적으로 자체 지능형 주행 기술에 단점이 생기고 심지어 오판, 식별 오류 및 기타 문제가 발생합니다.

예를 들어, 한 자동차 회사의 퓨어 비전 솔루션 모델은 작년 말과 올해 초에 여러 대의 차량에서 자동 주차 시스템의 "집단적" 고장 사고를 겪었습니다.

중국식 격리 부두의 오판률이 얼마나 큰지, 야간 세발자전거의 인식 실패율이 세단의 몇 배인지에 관해서는 아마도 자동차 회사와 공급업체가 마음속으로 소수점에 대한 정확한 답을 가지고 있을 것입니다.

다만 자동차를 구입하는 소비자가 그런 차를 운전할 때 알 권리가 없기 때문에 스마트 드라이빙 실패나 큰 사고가 발생했을 때 자동차 회사와 사용자의 관심을 끌 수 있습니다.

Tianyancha 미디어 정보에 따르면, 비용 절감을 위해 이 동종 기술 아키텍처는 여전히 많은 자동차 회사의 전략적 선택이며, 이는 비용 우선 순위의 "개념"을 기반으로 하며, 이는 또한 지능형 운전 시스템의 맹목적인 경쟁 가격 뒤에 숨겨진 잠재적인 시스템 위험을 보여줍니다. 예를 들어, 일부 극한의 도로 상황과 기상 조건에서는 일부 자동차 회사의 "비용 절감"으로 인해 지능형 운전 시스템의 인식 능력이 저하되어 알고리즘과 컴퓨팅 능력이 "리듬을 따라잡기"가 어렵습니다. 예를 들어, 폭풍우가 쏟아졌을 때 지능형 주행 시스템이 무너진 가드레일을 "지면 그림자"로 잘못 식별하면 운전자와 승객에게 어떤 결과가 발생할까요?

이성적인 관점에서 볼 때, 현재 자동차 산업에서 일부 자동차 회사의 지능형 주행 시스템은 여전히 실제 현장에 부족함과 단점이 있으며, 이는 또한 판매 포인트로 가격을 책정하고 시장에 나와 있는 지능형 주행 시스템의 안전 성능이 광고된 대로인지, 그리고 비상 상황에서 "생명을 호위"할 수 있는지에 대해 의문을 제기합니다.

2. 지능형 드라이빙 게임의 핵심 앵커는 혁신에 있습니다.

지능형 주행을 핵심 판매 포인트로 하는 자동차 회사 간의 경쟁이 치열해질수록 경쟁 우위를 강화하고 충분한 수익을 보장하기 위해 일부 자동차 회사는 지능형 주행 하드웨어 및 알고리즘의 균질화가 점점 더 분명해지고 있습니다.

예를 들어, 자동차 회사 H와 자동차 회사 I의 플래그십 모델은 11 전방 라이다, 0 측면 라이다, 0 카메라를 포함하여 거의 동일한 하드웨어 구성을 사용합니다. 두 자동차의 센서 레이아웃에도 높은 수준의 유사성이 있습니다. 이러한 종류의 하드웨어 구성 및 센서 레이아웃의 균질화를 위해 모터쇼와 자동차 시장을 자주 방문하는 소비자가 "출입구"를 보는 것은 어렵지 않다고 생각합니다.

균질화에 대해 더욱 우려되는 것은 공개 정보를 기반으로 일부 칩 공급업체가 상당한 시장 집중을 형성하고 그들의 솔루션이 대부분의 주류 모델에 채택되어 이러한 칩 제품이 장착된 10개 이상의 주류 모델이 인식 알고리즘 아키텍처의 상동성률이 더 높다는 것입니다. 동일한 공급업체, 특히 칩 가격 경쟁에서 우위를 점한 공급업체에 대한 이러한 의존성으로 인해 일부 자동차 회사는 하드웨어 설계에서 소위 표준화가 아닌 균질화라는 딜레마에 빠졌습니다.

예를 들어, 일부 자동차 회사는 컴퓨팅 파워를 맹목적으로 목표로 삼지만 중복 컴퓨팅 파워는 리소스를 낭비할 뿐만 아니라 더 높은 에너지 부담을 초래하고 전체 차량의 에너지 효율 성능에 영향을 미칩니다.

Tianyancha 정보에 따르면 알고리즘 측면에서 업계의 균질화 문제가 더 심각합니다. 점점 더 많은 자동차 회사가 더 이상 "섀도우 모드"와 유사한 방식으로 자체 차량의 실제 인간 주행 데이터를 독립적으로 채택하지 않고 모델 훈련을 위해 공급업체의 동일한 오픈 소스 데이터 세트에 과도하게 의존하여 비용을 크게 절감할 때 균질화의 위험도 자명합니다.

예를 들어, 특정 장소에서 연속적인 급커브 사고가 발생했을 때, 충분한 양의 실제 인간 운전 의사 결정 데이터에 의해 훈련되지 않은 소위 지능형 운전 시스템은 관련 시나리오에 의해 공급 및 훈련되지 않았으며 통제 불능 상태입니다.

이른바 지능형 주행 기능 혁신에서도 업계의 "매개변수 얽힘"은 균질화의 또 다른 징후입니다.

고속 조종사 지원 기능의 시나리오 적용 범위가 일정 수준에 도달하더라도 인수 요청 시간(골)고속에서 어떤 수준을 달성할 수 있는지가 중요합니다. 150km/h의 속도에서 시스템은 0미터 거리에서 장애물을 식별해야 합니다. 그러나 주류 라이다의 효과적인 감지 거리는 대부분이 약 0미터에 불과하다는 것을 알 수 있습니다. 결과적으로 지능형 주행 시스템은 적시에 장애물을 정확하게 판단하고 처리할 수 없습니다.

자동 주차 기능 측면에서 많은 자동차 회사가 채택한 수직 창고 전략도 마찬가지로 높은 균질성 문제를 가지고 있습니다. 새로운 기능을 밀어붙이기 위해 밀어붙이고, 판매 포인트를 만들기 위해 "서둘러 출근"하고, 심지어 균질화 위험을 "후속 조치"하는 이러한 기능도 장면 데이터 공급 및 교육이 충분하지 않기 때문에 많은 문제가 발생합니다.

예를 들어, 지하실에 물이 고이는 것과 같은 특수 시나리오가 발생할 때 이러한 균질한 모델의 대부분은 동일한 알고리즘 사용으로 인한 오판과 같은 오류가 발생하며 심각한 결과의 가능성도 배제할 수 없습니다.

전반적으로 자동차 산업에서 지능형 주행 기술의 균질화는 모든 측면에서 반영되고 있습니다. 더 많은 자동차를 판매하기 위해 자동차 회사 L은 고속 내비게이션 기능을 "ABC"라고 명명하고 자동차 회사 M은 동일한 기능을 "ACB"라고 명명했지만 실제로 두 자동차의 하단 레이어는 공급업체 D의 동일한 알고리즘을 사용합니다.

이러한 종류의 균질화 "인볼루션"은 소비자를 오도하기 쉬울 뿐만 아니라 지능형 운전 기술의 균질화에 대한 진실을 은폐합니다. 점점 더 많은 자동차 회사들이 어려운 문제를 해결하고 돌파구를 마련하기 위한 실제 기술 혁신보다는 지능형 주행 기능, 최고 수준 및 안전 보증 기능을 패키징하는 방법에 대해 더 많은 경쟁을 벌이고 있습니다.

3. 안전 가치의 고지를 구축하는 방법

미래 지능형 주행 경쟁에서 자동차 회사는 핵심 기술 혁신의 도움으로 안전과 안정성을 개선하고 자체 지능형 주행 기술의 차별화된 해자를 구축하기 위해 결국 균질화를 돌파해야 합니다.

예를 들어, 자동차 회사 N은 기상 레이더 데이터를 정확하게 통합함으로써 폭우와 같은 복잡한 기상 환경에서 인식 오판률을 크게 줄였습니다.

이 돌파구의 핵심은 자동차 회사 N이 다차원 기상 요인을 포함하는 차별화된 영향 매트릭스를 구축하여 강수 강도 및 레이저 감쇠 계수의 매핑 정확도를 개선하고 밀리미터파 굴절 보정 모델을 최적화하여 다양한 습도 및 강수 강도에서 지능형 주행 시스템의 인식 안정성을 달성함으로써 시스템 오판 가능성을 줄이고 악천후 시 지능형 주행 시스템의 안전성을 효과적으로 향상시킬 수 있다는 사실에 있습니다.

또 다른 예로, 지능형 주행 솔루션의 제3자 공급업체인 OE는 차별화된 동적 파장 기술을 기반으로 시장과 다른 새로운 유형의 라이다를 출시했으며, 레이저 방출 주파수를 실시간으로 조정할 수 있고, 감지 성능을 최적화할 수 있으며, 비와 안개와 같은 악천후 조건에서 시스템의 침투력이 향상됩니다.

위에서 언급한 자동차 회사 및 공급업체와 마찬가지로 균질성을 깨뜨림으로써 수행되는 차별화된 혁신은 바로 지능형 주행 시스템이 중요한 순간에 장애물을 인식할 수 있는 능력을 보장할 수 있음을 보장하고, 고속 주행에서 비상 제동 및 회피에 대한 더 많은 응답 시간을 제공하여 안전 성능을 향상시킵니다.

'안전성 프리미엄'은 자동차 회사들이 총체적으로 균질화의 장벽을 허물고 차별화된 핵심 기술 장벽을 모색하는 또 다른 원동력이 될 수 있습니다. 제가 이 말씀을 드리는 이유는 균질화로 이루어지기 어려운 안전 성능은 다양한 실질적 솔루션을 통해 지능형 주행의 핵심 기술을 진지하게 연구하는 자동차 회사와 공급업체에 의해 실현될 수 있기 때문입니다.

톈옌차의 종합 미디어 정보에 따르면 지능형 주행이 저가 자동차 대중화를 위한 '가격 전쟁'과 교통 사고에 대한 '찬물 붓기'를 경험한 상황에서 다음으로 지능형 주행의 안전 성능이 자동차 회사의 핵심 경쟁력과 지속 가능한 차별화 우위가 될 수 있다.

이러한 안전 중심의 지능형 주행은 자동차 산업의 비즈니스 모델과 시장 성과에 영향을 미칠 것입니다. 지능형 주행을 촉진하는 데 있어 안전에 대한 "선입견"으로 인해 진정으로 기술, 능력, 자본 및 증거를 갖춘 자동차 회사는 지능형 주행에 대한 사용자의 신뢰와 인식을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 자동차 회사의 시장 점유율을 높일 수 있습니다.

더 중요한 것은 균질화의 늪에서 벗어나 차별화된 기술 장벽을 활용해 사용자의 지능형 주행 안전을 호위하는 자동차 회사도 가격 자체보다 더 의미 있는 사용자가 가져다주는 '안전 프리미엄'을 누릴 수 있다는 점이다.

"면책 조항: 이 기사는 어떠한 형태의 보안 성능 평가도 구성하지 않으며, 사례의 전문은 업계 공개 정보 및 연구 데이터를 기반으로 하며 둔감화되었으며, 기사에 있는 기업 이름은 익명으로 처리되며, 현상은 업계의 일반적인 특성을 탐구하기 위한 것입니다. 특정 기업과 연관시키지 마십시오."

저자 |린페이슈

편집자|후 잔지아(Hu Zhanjia)

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