从「一招鲜」到「平台化」，智能辅助驾驶需要全能战士

Nullmax 推出全栈自研的四款量产级 MaxDrive 辅助驾驶解决方案，覆盖从 SAE L2 主动安全功能到城区辅助驾驶系统，满足不同车型及市场多样化需求。

在这场辅助驾驶「全民」时代的开局之战，为什么「平台化战略」能够成为从头部车企到供应商的第一枪？

在上海车展的交流中，Nullmax 创始人兼 CEO 徐雷博士剖析了辅助驾驶方案的发展方向，其核心观点在于移植的高效性与低成本性至关重要。

他以手机市场为喻，指出不同车型如同各类手机，覆盖从低端到旗舰的广泛区间。

徐雷强调，当下亟需提升辅助驾驶方案在不同平台间的快速移植能力，针对各个细分车型市场量身定制最具竞争力的产品方案。

无论是基于一体机的国产方案还是海外方案，或是从行泊一体域控迈向舱驾一体域控方案，打造差异化优势无疑是车企优先考量的关键所在。

02、辅助驾驶「全民时代」，「从中阶到中高阶」仍是第一战场

辅助驾驶量产走向纵深，技术参数竞争正在让位于「场景理解力」。

目前辅助驾驶按场景可分为三类：

• 面向高速公路场景的高速领航辅助驾驶（高速 NOA）
• 中高阶智能辅助驾驶（高速 NOA + 城市记忆领航）
• 高阶智能辅助驾驶（全场景城市辅助驾驶）

从落地进度来看，面向高速公路场景、泊车场景为主的行泊一体域控方案渗透率最高。

高工智能汽车研究院监测数据显示，2024 年中国市场前装标配 NOA 交付 197.47 万辆，同比增长 162.31%；前装标配行泊一体域控 290.34 万台，同比增长 86.59%。

行泊一体域控方案的优势在于将行车与泊车功能集成于一体，实现资源共享与优化利用。

例如，Nullmax 的「MaxDrive Standard 行泊一体域控方案」，定位为 L2 + 辅助驾驶解决方案，车辆安全完整性达到 ASIL-D 最高等级，可实现高速 NOA，记忆行车以及记忆泊车和自动泊车功能。

这一方案已适配 TI TDA4 系列、瑞萨 V4 系列、黑芝麻智能 A1000 及 C1236 系列等芯片平台，并实现多款车型前装量产。在 2024-2025 年，已获得多个头部主机厂/Tier1 的定点项目，开启大规模量产交付。

在行泊一体基础上，控制域走向驾舱融合。驾舱融合可实时处理智能座舱和高速辅助驾驶两个功能，优化算力利用率，提升辅助驾驶功能体验，降低成本。

2025 年，越来越多舱驾一体方案进入量产阶段，主要有英伟达 Thor 平台为代表的大算力路线和高通、黑芝麻平台为代表的性价比路线。

Nullmax 联合各大芯片厂商，从 8T 算力行泊一体到高通 SA8775 芯片、黑芝麻智能 C1296 芯片的舱驾一体产品，主打中低端车型市场，为客户和消费者实现最优性价比，响应「全民时代」市场需求。

Nullmax 推出的「MaxDrive Standard_Hyperlink 舱驾一体域控方案」，目前已适配主流的舱驾融合芯片，即高通 SA8775（48 TOPS 算力）与黑芝麻智能 C1296（52.5TOPS 算力）平台，并且满足 GSR 2.0, CNCAP, ENCAP 的 5 星法规要求。

在智能汽车「既要性能又要实惠」的市场趋势下，Nullmax 通过技术创新打造了一套高性价比、高度集成式的智能驾驶解决方案。

这套系统的核心优势在于精准调度芯片资源，让高通 SA8775（48TOPS）和黑芝麻 C1296（52.5TOPS）这类中端芯片发挥出顶尖水平——通过极致的优化算力利用率，充分且高效的资源调配，榨尽芯片的最后一滴算力。

其中，基于高通 SA8775 芯片打造的方案，配合 NXP S32G 芯片作为「中央协调器」，将车辆的智能驾驶、车载娱乐、车身控制、动力管理、网络通信五大系统深度打通。

例如当车辆进行记忆泊车时，不仅能自动规划路线，还会联动关闭车窗、调取环视影像、限制动力输出，形成全方位的安全防护。

这种跨系统协作能力，让 10-15 万元价位的车型也能实现支持城市通勤、跨楼层自动泊车等高端功能。

更值得关注的是，Nullmax 通过算法平台化给不同芯片准备了「万能适配器」，目前已支持高通、黑芝麻等主流芯片，正在拓展到瑞萨 X5 系列。

这意味着车企可以灵活选择不同厂商的硬件，快速开发出适应中国复杂路况、欧洲严格法规、日韩狭窄街道等全球市场需求的智能驾驶系统，帮助国产汽车品牌真正走向世界舞台。

辅助驾驶走到今天，在竞争之外，回归用户价值，从行泊一体到舱驾一体，打造全民需求的产品，服务最主流的人群，已经成为大势所趋。

03、辅助驾驶竞争，如何打造平台化能力？

如果说早期的智能驾驶竞争是单项冠军的较量，那么平台化战略的兴起则宣告了全能战士时代的来临。

当行业告别依靠某个惊艳功能博取眼球的「一招鲜」阶段，真正考验企业的是如何将感知算法、决策规划、硬件适配等核心能力模块化重组，形成可快速适配不同算力平台、不同场景需求的技术「乐高」。

这种从点状突破到体系建设的转变，本质上是对智能驾驶复杂技术生态的重构——既要保持各功能模块的技术锐度，又要构建起支撑全场景覆盖的生态基座。

那些率先完成这种「基因重组」的企业，正在将技术积累转化为可无限延伸的平台势能，在智能驾驶的全民普及浪潮中占据战略制高点。

这种基因重组的实践，在 Nullmax 的 BEV-AI 技术架构中得到了充分体现。

通过将感知、决策、规划等核心能力解耦为模块化单元，车企得以像搭建「技术乐高」一样，在不同算力平台和场景需求中自由组合。

以动态障碍物检测（BEV - AI - OD）为例，该技术实现了 2D 目标检测和 3D 目标检测的联合检测。

通过先进的算法和模型，能够准确识别和定位动态障碍物，如车辆、行人、自行车等，为后续的决策和规划提供可靠的数据支持。

在实际应用中，无论是在高速行驶还是城市道路复杂交通场景下，都能有效避免碰撞事故的发生，提高行车安全性。

此外，Nullmax 具备的平台化的中间件 MaxOS，可使平台化软件的 Stack 快速移植到不同芯片，提升开发效率。

Nullmax 还基于 BEV - AI 研究，探索端到端技术新形态，推出 HiP - AD 方案，达到感知规划端到端设计目标，且无需依赖大语言模型庞大参数量。

在实际应用中，BEV - AI 技术架构的优势得到了充分展现。

例如，在城市复杂路况测试中，Nullmax 的 HiP - AD 方案能够快速、准确地感知周围环境信息，包括车辆、行人、交通信号灯等，还能迅速规划出合理的行驶路径，面对车辆加塞、行人突然横穿马路等复杂情况时，决策既合理又及时，展现出了接近人类优秀驾驶水平的能力。

Nullmax 基于 BEV-AI 架构打造的感知中台，通过将算法能力解耦为可自由组合的模块化单元，实现了从 8TOPS 到 500+TOPS 算力平台的无缝迁移。

这种「技术乐高」式的创新，不仅将高阶智驾功能的开发周期缩短，更关键的是打破了「算力军备竞赛」的怪圈，让技术创新回归用户价值的本质。

04、决胜新维度：当算力军备竞赛转向场景理解力比拼

站在 2025 年的门槛回望，中国智能驾驶产业已走出野蛮生长的草莽阶段。

当平台化能力成为标配，未来真正的较量将转向对用户需求的精准洞察与快速响应。

一方面，辅助驾驶功能将不断向中低端车型下沉，实现更广泛的市场覆盖。

通过「平台化」战略，车企能够为不同价位段的车型提供丰富多样的辅助驾驶解决方案，让更多消费者享受到智能驾驶带来的便利和安全。

另一方面，技术的创新和突破将成为竞争的关键。

行业玩家们需要不断探索新的技术路径和架构，如端到端多模态大模型、BEV - AI 技术等，以提升辅助驾驶的智能化水平和用户体验。

当车企聚焦场景定义与用户体验时，Nullmax 这类技术供应商，正通过标准化的软件架构成为智能驾驶时代的「技术连接器」，其构建的数据闭环系统，不仅将芯片适配验证周期压缩，更通过量产数据反哺算法进化。

随着「全家桶」战略的推进和平台化能力的打造，辅助驾驶正迎来全民时代。

从行泊一体到舱驾一体及更复杂场景的辅助驾驶应用，一些头部玩家从未掉队。依靠硬核技术实力的支撑，它们仍在继续冲刺，或将走得更远。