北汽：组合辅助驾驶仿真与验证探讨

随着汽车智能化浪潮的推进，组合辅助驾驶技术已成为行业焦点，其仿真验证环节对保障系统安全性和可靠性至关重要。北汽研究总院在仿真验证体系建设方面进行了深入探索，旨在通过技术创新提升用户体验与行车安全。

2025年7月22日，北汽研究总院智能辅助驾驶专业总师徐志刚在2025第八届智能辅助驾驶大会上表示，仿真验证是确保辅助驾驶系统安全高效落地的核心基础，北汽正通过构建“一核三环”体系推动组合辅助驾驶技术迭代，并呼吁行业协作以降低测试成本、提升验证效率。

北汽研究总院智能辅助驾驶专业总师

以下为演讲内容整理:

组合辅助驾驶行业分析

当前，组合辅助驾驶行业在政策法规与技术趋势双重驱动下快速发展。政策层面，国家近年来密集发布智能网联汽车领域指导文件，如《智能网联汽车创新发展战略》《车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南》《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》等，涵盖准入、数据安全、车路云一体化试点等方面，为体系建设和测试验证提供明确方向。

图源:演讲嘉宾素材

技术趋势上，算法、算力和数据的突破正在推动智能汽车技术由量变到质变，人工智能发展正从当前的认知智能阶段迈向未来的具身智能阶段；在这一进程中，端到端自动驾驶算法的开发以及旨在整合座舱与辅助驾驶功能的车端通用大模型构建成为关键路径，未来将实现具备“类人”能力的辅助驾驶系统；同时，数据驱动的测试仿真方法以及基于世界模型的生成式场景创建技术，正在为整车开发提供安全高效的验证手段，并随着算法、算力和数据的深度耦合，共同重构智能汽车的技术范式与体验边界。

图源:演讲嘉宾素材

技术路线方面，当前乘用车的组合辅助驾驶系统以单车智能为主，最高目标是实现L3级功能，但其设计运行条件有限，主要聚焦于结构化道路场景；传统单车智能基于车端传感器存在感知能力、障碍物目标识别数量及感知范围等方面的局限性，难以完全覆盖所有场景需求；车路云一体化技术路线被视为单车智能之外的另一条路径，通过路侧加装的摄像头、激光雷达等组合感知设备及边缘计算单元，进行道路交通参与者检测并实时发送车端，可提供超视距感知能力，有效解决鬼探头、异常车辆变道避让、交通事故变道避让、盲区检测等场景问题，特别是能解决遮挡问题，实现与单车智能的协同；北汽判断该技术路线当前推进速度尚不特别快，但正通过承接国家课题任务等方式与合作伙伴共同推进，并预测可能在2030年左右与单车智能深度融合，目前正通过承接国家课题任务等方式，与合作伙伴共同推进相关测试仿真及验证工作。

图源:演讲嘉宾素材

仿真验证分析必要性

仿真验证在组合辅助驾驶开发中不可或缺，需要覆盖从产品定义到整车测试的全流程开发微流程；该流程不仅包括产品定义、系统需求分析、系统设计，还涉及部件需求分析、部件设计开发、系统集成验证、系统测试及最终的整车测试；北汽在系统需求分析和系统设计层面已具备自主能力，能为量产项目赋能并提供系统分析指导，在系统集成验证和系统测试层面也初步建立了基于中高阶以下的体系和自研能力，拥有完整的整车测试团队；整车企业对利用更多仿真测试替代实车验证有非常急迫的需求以提升效率，但为保障用户安全，整套实车测试验证工作目前仍是红线，一样都没有减少，完整测试链必须得到支持；仿真验证的必要性在于其能加速系统迭代，北汽正积极探索通过软件的集成验证和系统的测试验证来减少工作量，但目前，在更高阶系统中能否真正减少测试量、降低成本仍需行业共同努力与突破。

图源:演讲嘉宾素材

北汽组合辅助驾驶开发目标与策略

北汽以打造“AI虚拟司机”为核心开发目标，旨在赋予车辆类人的多维认知力，推动辅助驾驶从“功能时代”迈向“体验时代”，让车辆听得懂指令、看得见环境、找得到目的地，为用户提供兼顾“安全、舒适、高效”的交互式辅助驾驶体验；具体表现为在极致安全护航者方向，基于先进模型与AI大脑实现全场景实时守护，比驾驶员更早预判、更快响应、更稳控制，例如在道路因施工改道且警示牌提前300米放置的场景下，当车速为120km/h时能提前9秒预警，通过多模感知大模型识别路面状况与交通提示，经AI大脑分析决策，并基于SOA架构调用底盘和车控系统完成执行，贯通感知-决策-执行全链路；在高效畅行者方向，通过VLA模型融合多源数据，对语音指令和环境感知数据进行实时采集与深度融合分析，精准理解用户需求及复杂场景状况，制定最优策略驱动车外设备与外界交互，实现高速收费站自动选最短排队通道、复杂路口或人车混行时动态协商提效率，最终使辅助驾驶用时优于人驾；在全地形个性化驾驶者方向，依托大模型规划越野路径，例如用户向车机发送户外风景照片后，车辆可匹配目的地并规划路线，通过采集大量野外环境数据库训练算法模型，并借助仿真平台强化学习，提升非结构化道路通行能力及特殊地形舒适性，最终实现辅助驾驶通过非结构化道路到达目的地。

图源:演讲嘉宾素材

开发策略上，为有效应对开发周期和成本的挑战，北汽采取平台化应用为基础的原则，推行功能定义及接口的平台化、传感器布置的平台化以及域控硬件的平台化，以实现降本增效的目标；同时，为应对技术迭代快的挑战，北汽深化生态合作策略，在汽车开发微流程的下半端与产业链紧密协作，秉持着“有所为有所不为”的策略，具体表现为与芯片合作伙伴、算法合作伙伴以及算力合作伙伴共同推进开发工作，确保在关键环节实现全栈自主可控，并将安全作为研发不可逾越的底线贯穿始终。

图源:演讲嘉宾素材

北汽仿真验证体系实践

北汽构建了“一核三环”安全开发与测试验证保障体系，覆盖系统开发、过程保障、测试验证及上路运行全链路，支持组合辅助驾驶量产及L3准入。体系建立方面，该体系已支撑L2级ADAS量产、NOA系统首发城市功能，并入围国家L3准入试点；仿真体系以软件在环和硬件在环(HIL)为核心，SIL用于规控算法测试，HIL用于域控制器验证，当前仿真工具链获中汽研华诚认证认可。

图源:演讲嘉宾素材

在L2级ADAS HIL实践中，北汽开发2000+测试用例，建设智能驾驶一体机/多摄像头域控仿真系统，涵盖场景泛化、动力学模型开发、工具链集成及分批次测试执行，支撑封闭场地测试和交规符合性验证。

图源:演讲嘉宾素材

未来展望与挑战

组合辅助驾驶仿真验证面临多重挑战。未来，北汽将持续优化仿真平台，探索基于3DGS和世界模型的环境搭建，以提升场景覆盖能力；同时，需行业协作解决高阶段系统测试工作量未减的问题，通过技术创新降低成本。挑战包括非结构化道路仿真验证难度大、车路云一体化技术落地缓慢，以及数据安全与合规性要求日益严格。北汽呼吁产业链伙伴共同推进标准化工作，以实现更安全、高效的辅助驾驶产品落地。

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