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感知算法是自动驾驶系统的核心技术，承担“看懂世界”的关键任务，其发展从BEV到BEV+Transformer，再到Occupancy模型与端到端架构，持续推动系统精度与效率提升。如今，感知算法正加速赋能高阶智驾在高速、城市等场景的规模化落地，为智能驾驶的普及与商业化提供有力支撑。
围绕自动驾驶感知算法的相关热点话题，本报告核心观点有：
产业概况
自动驾驶感知算法历经Perspective View、BEV、BEV+Transformer到端到端发展，从2D感知到多模态3D建模，再到全局优化与模块融合，感知能力持续提升，同时解决鲁棒性与效率挑战。
感知算法结合场景语义分割技术，能够识别复杂场景中的语义信息，如交通标志、信号灯状态等，帮助车辆更好地理解驾驶环境并作出实时决策。通过多传感器数据融合，感知算法显著提升了感知精度和系统鲁棒性，尤其在恶劣天气等复杂条件下表现尤为出色。同时，感知算法还具备动态目标预测与行为预判能力，为行车、泊车等场景提供了有力保障。
市场方面
BEV + Transformer提高自动驾驶感知能力。BEV通过将三维环境信息映射到俯视平面，提供全局视角。Transformer大模型基于自注意力机制，通过挖掘元素联系增强模型处理序列数据的能力，两者融合使模型在全局理解和特征提取方面更稳定。占用网络模型以占用的方式重建了3D场景 ，可用于通用障碍物检测 ，精准实现空间中物体的占位情况 、语义识别 、运动情况等 ，在表征上更具优势 ，有望成为下一代自动驾驶算法进步方向。端到端自动驾驶算法的四阶段演进，从模块级BEV融合到整合深度学习的决策规划模型化，再到跨模块梯度传导的模块化端到端，最终发展为完全端到端的One Model单一模型，提升精度与泛化能力。
当前国内企业多采用“两段式（Two Model）”端到端架构，通过模块化感知、规划和控制分工，实现自动驾驶功能，覆盖高速、城市等场景，代表企业包括商汤、元戎启行、小鹏、Momenta、理想、卓驭、小米等；同时，行业正向“一段式（One Model）端到端”过渡，以简化架构、提升算法效率，代表企业为特斯拉。
发展趋势
感知算法的发展正向更高精度、更高效率和更强鲁棒性方向迈进。智能驾驶感知算法发展趋势涵盖多模态融合、自监督学习、决策耦合、轻量化、高置信度感知、仿真验证、芯片协同及区域定制，聚焦精度、效率与适配性提升。
感知算法与算力协同升级。端到端大模型技术成为焦点，红旗、小米、比亚迪、奇瑞、长安等多家车企通过高算力芯片与大模型训练，实现智能驾驶从感知到决策的全面升级，推动汽车智能化向数据驱动转型。
纯视觉+端到端成为新的智驾风向标。依托纯视觉+端到端感知方案，可实现高速NOA、城市NOA等功能，不仅覆盖多场景，还大幅降低智能驾驶成本，推动高阶智驾普及与商业化落地。
感知算法是自动驾驶的核心基础，其重要性体现在环境理解、决策支持和成本优化等多个方面。通过处理摄像头、雷达等传感器数据，感知算法实时识别车辆、行人、交通标志等信息，为自动驾驶系统提供精准的环境理解，是决策与控制的前提条件。
自动驾驶感知算法经历了从 BEV 到 BEV+Transformer，再到 Occupancy 模型和端到端的技术演进路径，各阶段技术在实际车型中也得到了广泛应用。
BEV通过将多模态传感器数据（如摄像头、激光雷达）融合为俯视图表示，解决了2D视角的局限，提升了对车辆周围环境的感知能力。然而，由于以 CNN 为主的建模方式，BEV的全局建模能力有限，特征提取在复杂场景下表现受限。
结合 Transformer 技术后，BEV进一步增强了感知能力，能够捕获全局特征并适应视角变化，使感知算法具备更强的特征表达力和序列信息建模能力。这种融合提高了感知系统的鲁棒性，但计算复杂度和算力需求也显著增加。目前大多数车型采用BEV+Transformer技术路线。
Occupancy模型专注于场景中空间状态的三维建模，将动态和静态元素整合到统一框架中，实现对场景变化的高精度感知。该模型特别适合处理动态交通环境，为复杂场景中的决策和规划提供高置信度输入。目前，华为、卓驭、小米、小鹏、蔚来等企业已在其智能驾驶系统中应用了占用网络技术。
端到端技术通过融合感知、预测和规划模块，从传感器输入直接生成驾驶决策，简化了流程并提升了效率。其发展经历了四个阶段：从模块级BEV融合到整合深度学习的决策规划模型，再到支持跨模块梯度传导的模块化端到端架构，最终演进为完全端到端的“One Model”单一模型，显著提升精度与泛化能力。
当前国内企业多采用“两段式（Two Model）”端到端架构，通过模块化感知、规划和控制分工，实现高阶智驾功能，代表企业包括商汤、元戎启行、小鹏、Momenta、理想、卓驭、小米等；同时，行业正向“一段式（One Model）”端到端过渡，以简化架构、提升算法效率，代表企业为特斯拉。
感知算法正向更高精度、更高效率、更强鲁棒性迈进，发展趋势涵盖多模态融合、自监督学习、决策耦合、轻量化设计、高置信度感知、仿真验证、芯片协同与区域定制，聚焦精度、效率及适配性的全面提升。这些创新方向不仅提升了智能驾驶系统的综合性能，也加速了技术在复杂驾驶场景中的落地应用。
与此同时，感知算法与算力协同升级成为行业重点，端到端大模型技术逐渐主导。红旗、小米、比亚迪、奇瑞、长安等车企通过整合高算力芯片与大模型训练技术，全面优化从感知到决策的流程，提高对动态交通场景的适应能力，加速汽车智能化向数据驱动的方向转型。
此外，纯视觉+端到端感知方案正在成为智驾领域的新风向标。依托该方案，可高效实现高速NOA、城市NOA等功能，同时通过降低对激光雷达等昂贵硬件的依赖，显著降低系统成本。这种技术路径不仅推动了高阶智驾的普及与商业化落地，也为自动驾驶在规模化应用中的降本增效提供了全新解决方案。
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本报告共31页PDF
产业研究报告
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1 | 智能汽车OTA产业报告（2024版） |
2 | 智能座舱产业报告（2024版） |
3 | 车规级芯片产业报告（2024版） |
4 | 智能汽车HMI产业报告（2024版） |
5 | 智能汽车HUD产业报告（2024版） |
6 | 智能座椅产业报告（2024版） |
7 | 智能车灯产业报告（2024版） |
8 | 车载声学系统产业报告（2024版） |
9 | 车载显示产业报告（2024版） |
10 | UWB车载应用产业报告（2024版） |
11 | 人形机器人产业报告（2024版） |
12 | 车载T-Box产业报告（2024版） |
13 | 车联网C-V2X产业报告（2024版） |
14 | 智能汽车全景天幕产业报告（2024版） |
15 | 智能网联汽车域融合产业报告（2024版） |
16 | 软件定义汽车产业报告（2023版） |
17 | 车联网V2X产业报告（2023版） |
18 | 智能驾驶及座舱SoC芯片行业报告（2023版） |
19 | 车载语音交互系统产业报告（2023版） |
20 | 车载信息娱乐系统产业报告（2023版） |
21 | 汽车产业ChatGPT技术应用展望（2023版） |
22 | 座舱监测产业报告（2023版） |
23 | 汽车氛围灯产业报告（2023版） |
24 | 飞行汽车产业报告（2023版） |
25 | 汽车网络安全研究报告（2022版） |
26 | 智能驾驶传感器产业报告（2022版） |
27 | 汽车液晶仪表产业报告（2022版） |
28 | 汽车基础软件产业报告（2022版） |
29 | 智能汽车域控制器产业报告 （2022版） |
30 | 智能汽车云服务产业报告（2022版） |
1 | 空气悬架产业报告（2024版） |
2 | 线控制动和线控转向产业报告（2024版） |
3 | 车路云一体化产业报告（2024版） |
4 | 自动驾驶数据闭环产业报告（2024版） |
5 | 智能驾驶操作系统产业报告（2024版） |
6 | 车载摄像头产业报告（2024版） |
7 | 车载毫米波雷达产业报告（2024版） |
8 | 车载激光雷达产业报告（2024版） |
9 | 高级驾驶辅助系统（ADAS）产业报告（2024版） |
10 | 城市领航辅助驾驶产业报告（2024版） |
11 | 智能底盘产业报告（2024版） |
12 | 自动驾驶感知技术产业报告（2023版） |
13 | 高精地图与定位报告（2023版） |
14 | 智能泊车产业报告（2023版） |
15 | 港口场景自动驾驶产业报告（2023版） |
16 | 行泊一体域控制器产业报告（2023版） |
17 | 汽车电子电气架构报告（2023版） |
18 | 干线物流自动驾驶产业报告（2023版） |
19 | 智能辅助驾驶趋势展望（2023版） |
20 | 车载计算平台产业报告（2022版） |
22 | 无人驾驶产业研究报告（2022版） |
1 | 电驱动市场研究报告（2024版） |
2 | 新能源汽车充换电产业研究报告（2024版） |
3 | 大圆柱电池产业报告（2024版） |
4 | 新能源汽车BMS产业报告（2024版） |
5 | PHEV与增程式技术产业报告（2024版） |
6 | 磷酸铁锂电池产业报告（2024版） |
7 | 动力电池梯次利用与回收产业报告（2024版） |
8 | 动力电池产业与技术动态研究报告（2024版） |
9 | 滑板底盘产业报告（2024版） |
10 | 乘用车热管理产业研究报告（2024版） |
11 | 新能源汽车超级快充产业报告（2024版） |
12 | 新能源汽车车载电源产业报告（2024版） |
13 | 固态电池产业报告（2024版） |
14 | 一体化压铸产业报告（2024版） |
15 | 车规级功率半导体产业研究报告（2024版） |
16 | 乘用车混动技术产业报告（2023版） |
17 | 插电式混合动力技术产业报告（2023版） |
18 | 新能源汽车电机控制器产业报告（2023版） |
19 | 800V高压平台产业技术报告（2023版） |
20 | 氢燃料电池产业研究报告 （2023版） |
21 | 乘用车电气化供应链现状及展望 （2023版） |
22 | 钠离子电池产业报告（2023版） |
23 | 中国乘用车动力总成电气化研究（2022版） |
市场分析报告
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1 | 2024年中国乘用车市场展望报告 |
2 | 2024年Q1-Q3中国乘用车市场回顾与展望 |
2 | 2024年上半年中国乘用车市场回顾与展望 |
3 | 2024年电气化市场展望报告 |
4 | 2023上半年中国乘用车市场总结与未来展望 |
5 | 乘用车电气化供应链现状与展望（2023版） |
6 | 2023年中国乘用车市场展望 |
1 | 马来西亚汽车市场分析报告（2024版） |
2 | 匈牙利汽车市场研究报告（2024版） |
3 | 俄罗斯汽车市场研究报告（2024版） |
4 | 2023年中国乘用车出口市场总结与展望（2024版） |
5 | 泰国汽车市场研究报告（2024版） |
6 | 墨西哥汽车市场研究报告（2024版） |
7 | 中国汽车及零部件海外市场研究与成功实践分析报告 |
8 | 东南亚汽车市场分析报告（2023版） |
9 | 欧洲新能源汽车市场分析报告（2023版） |
10 | 中东汽车市场研究报告（2023版） |
11 | 拉丁美洲汽车市场研究报告（2023版） |
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感知算法是自动驾驶系统的核心技术，承担“看懂世界”的关键任务，其发展从BEV到BEV+Transformer，再到Occupancy模型与端到端架构，持续推动系统精度与效率提升。如今，感知算法正加速赋能高阶智驾在高速、城市等场景的规模化落地，为智能驾驶的普及与商业化提供有力支撑。
围绕自动驾驶感知算法的相关热点话题，本报告核心观点有：
产业概况
自动驾驶感知算法历经Perspective View、BEV、BEV+Transformer到端到端发展，从2D感知到多模态3D建模，再到全局优化与模块融合，感知能力持续提升，同时解决鲁棒性与效率挑战。
感知算法结合场景语义分割技术，能够识别复杂场景中的语义信息，如交通标志、信号灯状态等，帮助车辆更好地理解驾驶环境并作出实时决策。通过多传感器数据融合，感知算法显著提升了感知精度和系统鲁棒性，尤其在恶劣天气等复杂条件下表现尤为出色。同时，感知算法还具备动态目标预测与行为预判能力，为行车、泊车等场景提供了有力保障。
市场方面
BEV + Transformer提高自动驾驶感知能力。BEV通过将三维环境信息映射到俯视平面，提供全局视角。Transformer大模型基于自注意力机制，通过挖掘元素联系增强模型处理序列数据的能力，两者融合使模型在全局理解和特征提取方面更稳定。占用网络模型以占用的方式重建了3D场景 ，可用于通用障碍物检测 ，精准实现空间中物体的占位情况 、语义识别 、运动情况等 ，在表征上更具优势 ，有望成为下一代自动驾驶算法进步方向。端到端自动驾驶算法的四阶段演进，从模块级BEV融合到整合深度学习的决策规划模型化，再到跨模块梯度传导的模块化端到端，最终发展为完全端到端的One Model单一模型，提升精度与泛化能力。
当前国内企业多采用“两段式（Two Model）”端到端架构，通过模块化感知、规划和控制分工，实现自动驾驶功能，覆盖高速、城市等场景，代表企业包括商汤、元戎启行、小鹏、Momenta、理想、卓驭、小米等；同时，行业正向“一段式（One Model）端到端”过渡，以简化架构、提升算法效率，代表企业为特斯拉。
发展趋势
感知算法的发展正向更高精度、更高效率和更强鲁棒性方向迈进。智能驾驶感知算法发展趋势涵盖多模态融合、自监督学习、决策耦合、轻量化、高置信度感知、仿真验证、芯片协同及区域定制，聚焦精度、效率与适配性提升。
感知算法与算力协同升级。端到端大模型技术成为焦点，红旗、小米、比亚迪、奇瑞、长安等多家车企通过高算力芯片与大模型训练，实现智能驾驶从感知到决策的全面升级，推动汽车智能化向数据驱动转型。
纯视觉+端到端成为新的智驾风向标。依托纯视觉+端到端感知方案，可实现高速NOA、城市NOA等功能，不仅覆盖多场景，还大幅降低智能驾驶成本，推动高阶智驾普及与商业化落地。
感知算法是自动驾驶的核心基础，其重要性体现在环境理解、决策支持和成本优化等多个方面。通过处理摄像头、雷达等传感器数据，感知算法实时识别车辆、行人、交通标志等信息，为自动驾驶系统提供精准的环境理解，是决策与控制的前提条件。
自动驾驶感知算法经历了从 BEV 到 BEV+Transformer，再到 Occupancy 模型和端到端的技术演进路径，各阶段技术在实际车型中也得到了广泛应用。
BEV通过将多模态传感器数据（如摄像头、激光雷达）融合为俯视图表示，解决了2D视角的局限，提升了对车辆周围环境的感知能力。然而，由于以 CNN 为主的建模方式，BEV的全局建模能力有限，特征提取在复杂场景下表现受限。
结合 Transformer 技术后，BEV进一步增强了感知能力，能够捕获全局特征并适应视角变化，使感知算法具备更强的特征表达力和序列信息建模能力。这种融合提高了感知系统的鲁棒性，但计算复杂度和算力需求也显著增加。目前大多数车型采用BEV+Transformer技术路线。
Occupancy模型专注于场景中空间状态的三维建模，将动态和静态元素整合到统一框架中，实现对场景变化的高精度感知。该模型特别适合处理动态交通环境，为复杂场景中的决策和规划提供高置信度输入。目前，华为、卓驭、小米、小鹏、蔚来等企业已在其智能驾驶系统中应用了占用网络技术。
端到端技术通过融合感知、预测和规划模块，从传感器输入直接生成驾驶决策，简化了流程并提升了效率。其发展经历了四个阶段：从模块级BEV融合到整合深度学习的决策规划模型，再到支持跨模块梯度传导的模块化端到端架构，最终演进为完全端到端的“One Model”单一模型，显著提升精度与泛化能力。
当前国内企业多采用“两段式（Two Model）”端到端架构，通过模块化感知、规划和控制分工，实现高阶智驾功能，代表企业包括商汤、元戎启行、小鹏、Momenta、理想、卓驭、小米等；同时，行业正向“一段式（One Model）”端到端过渡，以简化架构、提升算法效率，代表企业为特斯拉。
感知算法正向更高精度、更高效率、更强鲁棒性迈进，发展趋势涵盖多模态融合、自监督学习、决策耦合、轻量化设计、高置信度感知、仿真验证、芯片协同与区域定制，聚焦精度、效率及适配性的全面提升。这些创新方向不仅提升了智能驾驶系统的综合性能，也加速了技术在复杂驾驶场景中的落地应用。
与此同时，感知算法与算力协同升级成为行业重点，端到端大模型技术逐渐主导。红旗、小米、比亚迪、奇瑞、长安等车企通过整合高算力芯片与大模型训练技术，全面优化从感知到决策的流程，提高对动态交通场景的适应能力，加速汽车智能化向数据驱动的方向转型。
此外，纯视觉+端到端感知方案正在成为智驾领域的新风向标。依托该方案，可高效实现高速NOA、城市NOA等功能，同时通过降低对激光雷达等昂贵硬件的依赖，显著降低系统成本。这种技术路径不仅推动了高阶智驾的普及与商业化落地，也为自动驾驶在规模化应用中的降本增效提供了全新解决方案。
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产业研究报告
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1 | 智能汽车OTA产业报告（2024版） |
2 | 智能座舱产业报告（2024版） |
3 | 车规级芯片产业报告（2024版） |
4 | 智能汽车HMI产业报告（2024版） |
5 | 智能汽车HUD产业报告（2024版） |
6 | 智能座椅产业报告（2024版） |
7 | 智能车灯产业报告（2024版） |
8 | 车载声学系统产业报告（2024版） |
9 | 车载显示产业报告（2024版） |
10 | UWB车载应用产业报告（2024版） |
11 | 人形机器人产业报告（2024版） |
12 | 车载T-Box产业报告（2024版） |
13 | 车联网C-V2X产业报告（2024版） |
14 | 智能汽车全景天幕产业报告（2024版） |
15 | 智能网联汽车域融合产业报告（2024版） |
16 | 软件定义汽车产业报告（2023版） |
17 | 车联网V2X产业报告（2023版） |
18 | 智能驾驶及座舱SoC芯片行业报告（2023版） |
19 | 车载语音交互系统产业报告（2023版） |
20 | 车载信息娱乐系统产业报告（2023版） |
21 | 汽车产业ChatGPT技术应用展望（2023版） |
22 | 座舱监测产业报告（2023版） |
23 | 汽车氛围灯产业报告（2023版） |
24 | 飞行汽车产业报告（2023版） |
25 | 汽车网络安全研究报告（2022版） |
26 | 智能驾驶传感器产业报告（2022版） |
27 | 汽车液晶仪表产业报告（2022版） |
28 | 汽车基础软件产业报告（2022版） |
29 | 智能汽车域控制器产业报告 （2022版） |
30 | 智能汽车云服务产业报告（2022版） |
1 | 空气悬架产业报告（2024版） |
2 | 线控制动和线控转向产业报告（2024版） |
3 | 车路云一体化产业报告（2024版） |
4 | 自动驾驶数据闭环产业报告（2024版） |
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6 | 车载摄像头产业报告（2024版） |
7 | 车载毫米波雷达产业报告（2024版） |
8 | 车载激光雷达产业报告（2024版） |
9 | 高级驾驶辅助系统（ADAS）产业报告（2024版） |
10 | 城市领航辅助驾驶产业报告（2024版） |
11 | 智能底盘产业报告（2024版） |
12 | 自动驾驶感知技术产业报告（2023版） |
13 | 高精地图与定位报告（2023版） |
14 | 智能泊车产业报告（2023版） |
15 | 港口场景自动驾驶产业报告（2023版） |
16 | 行泊一体域控制器产业报告（2023版） |
17 | 汽车电子电气架构报告（2023版） |
18 | 干线物流自动驾驶产业报告（2023版） |
19 | 智能辅助驾驶趋势展望（2023版） |
20 | 车载计算平台产业报告（2022版） |
22 | 无人驾驶产业研究报告（2022版） |
1 | 电驱动市场研究报告（2024版） |
2 | 新能源汽车充换电产业研究报告（2024版） |
3 | 大圆柱电池产业报告（2024版） |
4 | 新能源汽车BMS产业报告（2024版） |
5 | PHEV与增程式技术产业报告（2024版） |
6 | 磷酸铁锂电池产业报告（2024版） |
7 | 动力电池梯次利用与回收产业报告（2024版） |
8 | 动力电池产业与技术动态研究报告（2024版） |
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10 | 乘用车热管理产业研究报告（2024版） |
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17 | 插电式混合动力技术产业报告（2023版） |
18 | 新能源汽车电机控制器产业报告（2023版） |
19 | 800V高压平台产业技术报告（2023版） |
20 | 氢燃料电池产业研究报告 （2023版） |
21 | 乘用车电气化供应链现状及展望 （2023版） |
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23 | 中国乘用车动力总成电气化研究（2022版） |
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9 | 欧洲新能源汽车市场分析报告（2023版） |
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