編者語：后臺回復“入群”，加入「智駕最前沿」微信交流群
每當談及自動駕駛時，很多人想到的都是諸如華為、小米、蔚來等造車新勢力，傳統車企的存在感似乎不強，但比亞迪是個例外。從天神之眼的發布，到5月28日發布會上拿出的4納米芯片、物理AI大模型，比亞迪在智駕的研發上從未止步，時至今日，比亞迪的自動駕駛技術發展如何了？
天神之眼的三條技術路線是如何劃分的？
比亞迪目前將智能駕駛系統統一在天神之眼品牌下，按硬件平臺與功能定位劃分為DiPilot 100、DiPilot 300和DiPilot 600三套方案。這三者并不是簡單的配置高低，而是對應了不同的傳感器架構與計算平臺選擇。
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DiPilot 100定位于基礎的高快領航與泊車輔助，其核心計算由一顆地平線征程5芯片提供，AI算力為128 TOPS。感知硬件包括一顆800萬像素前視攝像頭，負責主要視覺感知，配合5顆4D毫米波雷達和12顆超聲波雷達。這套方案沒有配備激光雷達，4D毫米波雷達替代了部分傳統角雷達的功能，能夠提供高度信息，輸出相對稠密的點云，幫助系統在高速場景下識別靜止障礙物和路沿。其前向攝像頭水平視場角約120度，結合雷達融合，可支持高速公路和城市快速路的導航輔助駕駛，以及跨層記憶泊車和遙控泊車功能。
DiPilot 300方案在感知能力上顯著增強，前向改為三目攝像頭模組，由一顆800萬像素主攝、一顆200萬像素廣角和一顆200萬像素長焦組成，兼顧不同距離和視野。車身還布置了4顆800萬像素側視攝像頭、1顆800萬后視攝像頭，以及4顆300萬像素環視攝像頭，形成了完整的360度視覺覆蓋。毫米波雷達同樣是5顆4D型號。計算平臺可選雙征程6M芯片（總算力256 TOPS）或英偉達Orin N方案。憑借增強的視覺感知，這套系統能夠在不依賴高精地圖的情況下，實現城市道路的記憶行車和高速全場景NOA。
DiPilot 600則是當前技術能力的最高體現，它在DiPilot 300視覺和毫米波雷達的基礎上，額外增加了3顆半固態激光雷達，傳感器布置變成11個攝像頭、5個4D毫米波雷達、12個超聲波雷達和3個激光雷達。激光雷達型號為速騰聚創M1P，等效126線，負責近場低空補盲和遠距離探測，最遠探測距離300米。計算平臺采用雙英偉達Orin-X芯片，AI算力達到508 TOPS。這套硬件支撐了無需高精地圖的城市NOA，并具備窄路通行、斷頭路掉頭等復雜場景處理能力。三套方案的架構設計存在繼承性，DiPilot 300與600在視覺感知框架上高度復用，便于數據和算法的統一迭代。
算法端向端到端大模型轉變，具體帶來了什么？
早期智駕系統采用模塊化算法，將感知、預測、規劃等任務分開處理，隨著市場進入城市NOA需求，端到端的方案被提了出來。比亞迪最新的智駕技術也引入了端到端神經網絡架構，將傳感器輸入直接映射為車輛控制信號。
搭載DiPilot 600的車型已通過OTA推送了基于端到端大模型的版本，這一版本的核心變化在于，規劃與決策模塊由一個統一的神經網絡完成，不再需要人工編寫大量的規則代碼。在實際表現上，車輛在處理無保護左轉、繞行路邊臨時停車等場景時，動作的連貫性和類人程度有了明顯提升。模型能夠理解前方有散落紙箱這類開放語義指令，并對斷頭路進行自主路徑規劃，完成倒車調整和重新泊入，這些能力表明系統已經具備了一定的場景泛化能力。
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在感知環節，BEV+Transformer+占用網絡的組合仍然是基礎框架，多攝像頭與雷達數據被融合到一個統一的時空特征空間中，形成對周圍環境的連續表達。占用網絡則直接預測三維空間中每個體素是否被占據，從而識別不規則障礙物，這對城市低速穿行至關重要。DiPilot 600的激光雷達點云還會作為占用網絡的重要輸入，強化對異形物體的檢測。
還有一個值得一提的是多模態大模型的接入，比亞迪與DeepSeek合作，將DeepSeek-V2模型部署在Orin-X芯片上運行。該模型主要用于增強系統對復雜場景的語義理解，比如解讀施工路牌的臨時指示、理解交警手勢意圖，以及改善人機語音交互的自然度。模型推理延遲被控制在20毫秒以內，滿足了實時性要求，這意味著智駕系統不僅能看見物體，還能在一定程度上理解交通環境中的文字與符號信息，對長尾場景的應對會更為從容。
在5月28日的發布會上，比亞迪將算法進一步升級為物理AI大模型，與單純的數據驅動模型不同，物理AI大模型強調將物理規律作為約束融入網絡設計，使模型對真實世界的運動、碰撞、遮擋等規律有內在的理解，而不僅僅是擬合數據分布。這有望減少一些違背常識的詭異輸出，讓車輛行為更符合物理直覺，不過具體的技術實現細節還有待后續公開。
璇璣架構如何打通智駕與底盤控制？
智駕系統與車輛底盤控制的深度融合，是比亞迪當前一個比較獨特的技術方向，這是通過璇璣中央計算平臺來實現的，該平臺整合了智駕域、座艙域和車身域，形成集中式電子電氣架構。
在預瞄控制中，智駕感知系統實時輸出的路面高程、曲率、坡度等信息，會直接傳遞給云輦-Z全主動懸架系統。懸架可根據前方路況提前調整單輪阻尼與剛度，例如在高速過彎時主動增加外側支撐，通過顛簸路面時瞬間降低阻尼。這種以毫秒為周期的協同，讓車輛動態響應從被動反饋變為主動預判。
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易四方四電機獨立驅動系統也與智駕路徑預瞄聯動，系統可依據規劃出的理想軌跡，對各車輪進行獨立的扭矩矢量分配，輔助車輛以更合理的姿態入彎和出彎，降低轉向不足或過度趨勢。這種融合不僅僅是功能疊加，本質上是感知、決策、執行三大環節的縱向打通，傳感器數據流不再僅用于輔助駕駛決策，也會直接參與車輛動態控制閉環。
新近發布的璇璣架構2.0更是進一步深化了這種整合，它采用了艙駕電三合一的中央大腦設計，將智能座艙、智能駕駛和車身電子的核心計算集中到更少的物理單元中，減少了跨域通信延遲，也讓算力調度更靈活。同時，傳感器端提出了衛星架構，智駕最前沿推測可能是將部分感知處理前移，形成可擴展的傳感網絡，以支持后續更高階的自動駕駛傳感器組合。
自研芯片邁向4納米，面向L3/L4的技術儲備如何？
向底層硬件延伸則是比亞迪保證技術自主性的關鍵一步，此前已流片的智駕芯片璇璣剛剛有了明確的量產后續。在5月28日的發布會上，比亞迪正式推出中國首款4納米制程車規級智駕芯片，璇璣A3，并宣布已開啟規模化量產。
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該芯片AI算力約為200 TOPS，三顆芯片協同工作時可實現超過2100 TOPS的總算力。與同級產品相比，其單位算力功耗降低了約20%，并且針對自研算法做了深度優化，算力利用率提升了一倍。這顆芯片將支持L3乃至L4級別的自動駕駛，這意味著比亞迪在核心計算硬件上開始具備全棧閉環能力。
在高等級自動駕駛的傳感器側，比亞迪也給出了一些前瞻性技術方向。面向未來的天神之眼自動駕駛版（L3/L4），官方提到了十重冗余的平臺架構，以及全球首搭的超千線激光雷達、閃拍攝像頭和雙遠紅外攝像頭。超千線激光雷達能提供極高密度的點云，精細刻畫三維環境；閃拍攝像頭推測可以在瞬間完成高動態范圍成像，抑制鬼影和過曝；遠紅外攝像頭則用于夜間和惡劣天氣下的行人、動物等熱源探測，彌補可見光攝像頭的短板。這些硬件組合在一起，指向的是在極其復雜的城市環境中實現更高級別自動駕駛的安全冗余和感知極限突破。
有一點要提的是，比亞迪已獲得深圳L3級有條件自動駕駛上路測試牌照。測試方案基于DiPilot 600及激光雷達硬件，車輛配備了雙冗余制動、雙冗余轉向和獨立供電電源，可在高速公路擁堵路段啟用交通擁堵領航功能，此時系統承擔全部駕駛責任，允許駕駛員脫手。L3的落地意味著整套電子電氣架構、功能安全設計以及人機交互邏輯都需要按照更高的標準重新驗證，目前這些測試數據正在反哺量產系統的迭代。
最后的話
從傳感器、計算平臺到自研4納米芯片，再到物理AI大模型與跨域融合，比亞迪在自動駕駛領域的技術框架已相當清晰。其核心思路依然是發揮垂直整合的能力，讓感知、決策、控制硬件與算法之間形成更緊密的聯動，并在底層芯片上逐步實現自主。隨著璇璣A3的規模量產和L3/L4技術方案走向落地驗證，比亞迪在智能化下半場的競爭中將主要圍繞這套完整的技術鏈條展開。
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