东风汽车李红林：ADAS技术演进的多元路径与未来突破方向

在7月25日上海举办的 AI 汽车创新发展论坛 上，东风公司研发总院智能化技术总工程师李红林围绕 ADAS(高级驾驶辅助系统)与 ADS(自动驾驶系统)的技术发展，分享了极具行业洞察力的观点。这场由中国电动汽车百人会与中国电信联合主办的论坛，汇聚了汽车产业链上下游核心力量，而李红林对智能驾驶技术路径的解析，为行业提供了审视技术迭代的全新视角。

　　东风公司研发总院智能化技术总工程师李红林

　　ADAS 技术演进：从 模块化 到 大模型 的多元并行

李红林指出，当前 ADAS 正经历着清晰的技术跃迁：从传统的 三模块 架构(感知、决策、控制独立运行)，逐步向 两段式一段式 演进，最终将迈向 VLA 大模型 阶段。但他特别强调，这种演进并非 非此即彼 的替代关系 不同技术模式之间可能没有明确的切换节点，而是长期存在阶段性并行的状态。

　　这种 多元共存 的现状，恰恰反映了智能驾驶技术的复杂性：

传统模块化方案虽成熟度较高，但在应对突发交通事故、极端天气等复杂交通场景时，泛化能力不足，容易出现 场景覆盖盲区;

新兴的端到端方案(由数据直接驱动决策)虽简化了流程，但存在算法可解释性弱、边缘场景(如罕见路况)验证难度大等问题，难以满足安全冗余要求。

　　四度 评价体系：重构智能驾驶技术的衡量标准

针对 ADAS/ADS 的技术成熟度评估，李红林提出了 四度 框架，为行业提供了量化与质性结合的参考维度：

技术成熟度：核心算法的稳定性、场景覆盖的全面性;

可信度：系统决策的安全性、极端场景下的容错能力;

美誉度：用户对系统的接受度、使用体验的流畅性;

诚信度：技术宣传与实际性能的一致性，避免过度夸大。

这一体系突破了单纯以 自动化级别 论英雄的传统思维，更贴近用户实际需求与产业发展规律。

未来突破方向：多维度技术融合与生态协同

　　对于 ADAS/ADS 的下一步发展，李红林明确了六大技术攻坚方向：

1. 多模态感知融合架构：整合视觉、雷达、高精地图等多源数据，提升复杂环境下的感知精度;

2. 复杂场景深度理解：通过 AI 算法强化对交通参与者意图、突发场景的预判能力;

3. 强化学习赋能决策优化：让系统在动态场景中自主学习最优决策策略，接近人类驾驶的灵活性;

4. VLA 模型增强交互与推理：借助大模型提升车机的类人化推理能力，优化人机交互的自然度;

5. 合成数据破解安全验证难题：通过虚拟仿真生成极端场景数据，降低实车测试成本与风险;

6. 大模型 + 车路云协同的数据处理：构建车端、路侧、云端一体化的数据闭环，加速算法迭代。

　　生态共建：技术突破的 加速器

李红林的观点与论坛期间启动的 AI 汽车生态共建行动 形成呼应。当中国电动汽车百人会、中国电信及产业链企业携手推动生态协同，将为上述技术方向的落地提供数据共享、标准共建、测试协同等关键支撑。正如李红林所言，智能驾驶的进阶并非单一企业的 独舞，而是产业链上下游在技术、数据、场景上的深度耦合 唯有如此，才能让更安全、更智能的驾驶系统真正走进大众生活。

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