2026年6月17日-18日，盖世汽车第九届智能驾驶与出海大会在上海圆满召开。
当前，全球智能驾驶产业正经历从技术突破到商业化落地的关键跃迁，中国企业凭借在感知算法、大模型座舱、智能底盘等领域的持续积累，正加速走向国际市场。与此同时，欧洲、中东、东南亚等海外区域对智能网联汽车的需求快速释放，政策法规逐步完善，为中国智能驾驶企业出海提供了战略窗口。从产品出海到技术出海，从单一市场拓展到全球化生态构建，中国智能驾驶产业正站在国际化发展的新起点上。
政策层面，国家持续推动智能网联汽车准入和上路试点，各地自动驾驶示范区加速扩容，为技术迭代和场景验证提供了坚实支撑；产业层面，整车企业、Tier1供应商与自动驾驶科技公司深度协同，在智能驾驶系统、智能座舱、车路协同等核心技术方向持续突破，产业链全球化布局意愿显著增强。然而，如何应对海外法规差异、建立本地化运营体系、构建可持续的商业模式，仍是行业出海过程中亟需破解的核心命题。
站在产业变革与全球化的交汇点上，本次大会以“智行全球 共拓新程”为主题，旨在凝聚产业共识、破解出海发展壁垒，助力中国智能驾驶技术与产品深度深耕全球市场，推动国内汽车智能化产业优势转化为国际竞争优势，携手行业各方共启新征程。
中国乘用车市场简析
盖世汽车合伙人、研究院副总裁王显斌介绍到，当前中国乘用车市场正经历深刻的结构性变革。整体大盘进入低速存量调整阶段，虽受内需疲软影响，今年1-5月零售端跌幅达15%-20%，批发总量同比下降6.2%，但出口的高速增长有效对冲了内销压力，预计全年批发跌幅将收窄至1%-2%。
王显斌表示，出口市场已成为核心增长极，欧洲已超越中东成为我国汽车第一大出口区域，占比约四分之一；此外，巴西、独联体等市场表现也十分亮眼。他指出，轻型电动车在全球市场的渗透率将从2025年的25%提升至2030年的45%，中国市场同期将从56%增长至80%，而ADAS（L2级及以上）预计2030年渗透率达59%，基本成为标配。
王显斌丨盖世汽车合伙人、研究院副总裁
“豪华”的智驾在路上
当前，中国ADAS市场渗透率已近60%，高阶智驾正从“技术制高点”竞争转向效率比拼，而“科技平权”趋势下，10万级车型已普及L2.5+功能，这给豪华汽车品牌带来了挑战。捷豹路虎中国自动驾驶及智能辅助驾驶副总裁邢斌谈到，作为高度全球化的主机厂，捷豹路虎面临地缘政治、供应链合规、区域法规差异等多重压力，核心矛盾在于如何在“全球一致性”与“本地适应速度”之间取得平衡，同时应对消费端被拉高的技术期待。
为此，捷豹路虎明确了“豪华ADAS”的定位，不只堆叠算力，而是追求“Effortless、Trustworthy、Unique”的体验，强调在正确时间做正确的事，并让智驾调性契合旗下不同品牌基因。邢斌表示，捷豹路虎希望将技术转化为“有灵魂的非凡体验”，让智驾成为豪华感知的一部分，而非冰冷的功能清单。
邢斌｜捷豹路虎中国自动驾驶及智能辅助驾驶副总裁
从信任到可运营，全工况感知推动高阶智能驾驶落地
当前，中国智能驾驶迭代节奏迅猛，2023至2026年，L2、L3、L4 各等级功能依次完成市场渗透、试点落地与规模化布局，行业竞争也从功能比拼转向信任比拼。智能驾驶高速发展的背后，全天候、长周期稳定运行的安全能力成为核心考验，复杂天气、特殊路况等场景极易打破用户信任，因此整车感知硬件的可靠性至关重要。
欧摩威自动驾驶及出行事业群中国区负责人Ahmed Irathni介绍到，欧摩威的摄像头搭配AI夜视、除雾除冰等技术，可适配全场景作业；雷达则凭借高带宽模式实现高精度点云感知，可替代超声波雷达优化泊车安全，且单雷达即可满足AEB法规要求。摄像头与雷达作为智能驾驶的核心感知硬件，是欧摩威打造产品可靠性、筑牢用户信任的关键抓手。
Ahmed Irathni｜欧摩威自动驾驶及出行事业群中国区负责人
构筑智能汽车大模型的算力根基
当前，智能驾驶辅助技术快速普及，新能源车型智驾渗透率持续走高，模型、数据、训练节奏全面升级，算力已然成为车企竞争的核心焦点。行业正从L2+逐步向L3、L4乃至L5阶段演进，技术路线也从传统模型过渡到端到端、VLA及世界模型，对算力规模、数据体量、集群调度能力提出断崖式提升，同时行业还面临数据挖掘、标注、路测验证三大现实难题。
华为技术有限公司智驾解决方案专家黄梓亮介绍到，华为依托昇腾AI打造全栈算力底座，凭借自研芯片、服务器、超节点集群构建多层次算力产品矩阵，通过架构创新、芯片迭代实现高性能与高稳定性。凭借Driving SDK、工具链及大模型能力，覆盖数据处理、模型训练、仿真、端侧部署全流程，并已落地多个实践案例，为智能汽车大模型发展筑牢算力根基。
黄梓亮｜华为技术有限公司智驾解决方案专家
从IDE到自动驾驶流水线：JetBrains如何加速SDV软件开发生命周期（SDLC）
JetBrains C++ Engineering Lead Evgenii Novozhilov介绍到，依托成熟的代码解析、索引、重构等核心能力，JetBrains打造了适配C/C++开发的CLion工具。该工具深度兼容汽车行业主流的CMake、Bazel构建系统。结合MCP、ACP两大协议，CLion打通IDE与AI智能体的联动能力，配套文本检索、代码分析等工具集，有效降低大模型请求延迟、削减任务成本与预算超支问题，全面提升开发效率。
CLion还整合了多项实用能力赋能SDV开发，支持AI后台代码检查、MISRA规范检测，还接入Parasoft等静态分析工具并基于SARIF格式输出结果，相关数据均可同步给AI智能体。Evgenii Novozhilov表示，依托完善的AI生态、协议体系、静态检测与调试功能，CLion构建起智能化开发体系，为汽车领域C/C++开发打造了一体化智能工作平台。
Evgenii Novozhilov｜C++ Engineering Lead，JetBrains
顺络在智能驾舱中的产品创新和赋能
顺络电子深耕汽车电子领域多年，是全球领先的电子元器件及技术解决方案提供商。深圳顺络电子股份有限公司厦门分公司总经理吴少龙介绍到，在智能座舱与ADAS加速融合的产业趋势下，顺络电子针对“更高、更快、更小、更可靠”的元器件核心需求，推出了覆盖从电源到信号全链条的创新产品方案。
吴少龙谈到，目前顺络电子产品已全面渗透智能座舱、智能驾驶、动力底盘及车身电子等核心功能域。他表示，顺络电子以工匠精神在材料、工艺与制造端持续渐进式创新，提供满足AEC-Q200严苛标准的车规级器件，全方位赋能整车智能化变革。作为电子元器件领域的“工业大米”，顺络电子愿以坚实的技术底座，为中国汽车产业的智能化升级提供可靠而有力的“米”力量。
吴少龙｜深圳顺络电子股份有限公司厦门分公司总经理
车规级操作系统-汽车电子软件的基石
QNX作为全球领先的汽车基础软件平台，凭借其高可靠、高安全的实时操作系统，已成为智能汽车电子软件的基石。QNX大中华区首席代表董渊文介绍到，在汽车电子电气架构从分布式向域融合持续演进的趋势下，QNX通过提供符合ISO 26262、ASIL D最高功能安全等级的操作系统，有效支撑了智能座舱、自动驾驶及跨域融合等复杂场景的量产落地。
面对中国市场的高速迭代与全球化出海需求，QNX深度协同本土芯片及方案商，帮助国内供应链显著缩短开发周期并降低海外合规风险。通过持续强化功能安全与网络信息安全的双重保障，QNX不仅稳固了其在汽车电子领域的根基，也为更广泛的智能系统提供了安全、可靠的基础软件支撑。
董渊文｜QNX大中华区首席代表
软件定义汽车时代：软件部署的新挑战
当前，汽车电子电气架构从分布式向集中式、区域式转型，硬件集成难度降低，但复杂度全面转移至软件层面，中间件、软件集成验证等领域市场规模持续增长。汽车软件兼具云软件的迭代需求与芯片行业的高可靠性要求，智驾功能、整车控制功能向中央计算平台上移后，多芯片、多ECU协同带来严苛的端到端时延、任务调度难题。传统依赖人工试错、经验调优的模式效率低下，新增功能极易打乱原有系统运行，已无法适配行业发展。
TrustMotion中国总经理夏青青介绍到，针对行业痛点，TrustMotion通过形式化定义、自动化部署、全维度验证三步，替代传统测试迭代模式，有效缩减集成验证周期、提升OTA部署可靠性。其核心产品MotionWise及模块化组件MotionWise Schedule，可实现整车跨系统确定性调度与通信，在高低负载场景下均能稳定控制时延与抖动，保障功能安全与实时性。
夏青青｜TrustMotion中国总经理
AI应用上车加速度：长城汽车VLA实践与探索
长城汽车智能驾驶产品资深专家陈龙介绍到，长城汽车智能驾驶从规则驱动、数据驱动演进至知识驱动的VLA架构，能够赋予系统“听得懂、看得见、会思考”的能力。早期模块化算法依赖人工编写规则，难以穷举场景；端到端时代引入大模型，依赖数据喂养，但未见过的场景仍会失效。为此，长城汽车提出下一代知识驱动方案，VLA不仅融合人类语言与物理世界理解，更将世界模型知识纳入体系，实现从“能用”“敢用”到“好用”的体验跃升。
长城VLA已落地高频驾驶语言交互，支持诸多语音指令；同时通过多传感器空间编码和文本解码，让车辆理解环境并输出思维链推理。这种技术转化聚焦于用户信任感，既提升复杂场景处理能力，又通过透明化推理过程增强安心感。陈龙表示，VLA正成为连接算法创新与用户价值的关键桥梁，推动辅助驾驶真正迈向智能交互时代。
陈龙｜长城汽车智能驾驶产品资深专家
守护ADAS之眼，传感器清洁系统解决方案
考泰斯（广州）塑料技术有限公司/中国区研发总监姜里介绍到，考泰斯是德事隆工业集团旗下的全球化企业，在全球13个国家拥有30余家工厂。考泰斯顺应新能源和自动驾驶趋势，重点布局传感器清洗系统、复合材料电池包两大新业务，并以ALLEGRO、PENTATONIC专属名称打造产品体系。
针对自动驾驶场景的传感器清洁痛点，考泰斯2018年就前瞻布局技术升级，迭代阀门、水泵、喷嘴等核心部件，自研低噪离心风机，搭建仿真建模体系与风洞动态测试平台，形成纯液、纯气、气液混合三类清洗方案。目前其传感器清洗系统已实现无人出租车、巴士量产，具备软硬件一体化自研自产能力，依托成熟的制造经验与完善的技术体系，形成显著的行业竞争优势。
姜里｜考泰斯（广州）塑料技术有限公司/中国区研发总监
基于系统协同验证的智能电子系统规模化交付方案
Cadence中国区应用技术总监蒋庆东介绍到，当前，汽车行业对性能、功耗和交付周期的要求日益严苛，头部厂商已从PCB级设计深入至芯片自研，亟需打通芯片-封装-系统全链路以实现整体优化。对此，Cadence的Allegro X APD等工具支持先进封装的规划、布线、多物理场仿真及物理验证，并通过与Innovus、Virtuoso等工具的协同，显著提升设计效率与一次成功率。
AI驱动层面，Cadence JedAI平台将设计自动化划分为L1至L5五个等级，当前已实现超50%先进节点设计采用AI辅助，尤其在ChipStack验证中成效显著。蒋庆东表示，基于系统协同验证的智能电子系统规模化交付方案，Cadence正通过系统级协同设计与验证，助力客户应对从芯片到系统的复杂挑战。
蒋庆东｜Cadence中国区应用技术总监
高阶智能驾驶量产落地与未来发展趋势分析
当前，智能驾驶行业迎来快速发展期，汽车电子制造市场持续扩容，高阶智驾已成行业主流，车载电子电气架构完成从分布式到域控式的迭代，并向中央集成式架构演进，规模化落地潜力巨大。
深圳市鑫信腾科技股份有限公司产品总监郭致鑫介绍到，鑫信腾聚焦高智驾规模化落地，打造域控制器全流程组装、测试解决方案，依托技术、工艺、数据、设备四大创新平台，搭配自研软件、电气及视觉算法体系，实现产线高效、高精度、可追溯生产。同时，鑫信腾业务延伸至具身机器人领域，以AI视觉技术规避装配误差，产品与服务获得多家头部企业认可，全方位赋能智能驾驶及机器人产业量产落地。
郭致鑫｜深圳市鑫信腾科技股份有限公司产品总监
基于Physical AI Dataset的ADS验证闭环: 从场景理解到覆盖度驱动决策
Foretellix中国应用工程总监徐天皓介绍到，基于Physical AI Dataset的ADS验证闭环，核心在于从“条件覆盖”转向“行为覆盖”，通过时序场景检索捕捉自车与交通参与者的动态交互模式，而非依赖静态属性区间。Foretellix通过数据导入、地图还原、去噪和场景匹配，将无图数据转化为可检索的抽象场景，并支持多场景组合与覆盖度分析，帮助企业快速挖掘高价值场景，为算法训练和验证提供结构化基础。
在出海与法规应对方面，该闭环紧扣L3/L4法规对ODD分布与覆盖度的证明要求，通过风险维度分解和场景树构建，将验证计划系统化、可视化，并与数据湖、仿真及合成数据生成联动，加速企业数据飞轮运转。徐天皓表示，Foretellix提供从场景泛化到回归测试的一体化方案，助力企业在安全举证和算法边界探索中实现高效、可追溯的验证闭环。
徐天皓｜Foretellix中国应用工程总监
虚拟认证助力智驾出海
dSPACE HIL技术高级经理张希指出，虚拟认证的核心是构建仿真置信度评估框架，将传统场地测试左移至硬件在环和车辆在环平台，从而提升测试效率并覆盖软件全生命周期更新。dSPACE依托其全球布局与本地化战略，可提供从场景、传感器到车辆动力学的完整仿真工具链。
张希介绍到，dSPACE强调仿真置信度的系统化构建，通过对比仿真与真实数据，自动生成符合标准的验证报告，以形成提交给技术服务机构的关键证据。同时，dSPACE提供涵盖流程咨询的“全家桶”服务，帮助企业走通各国法规流程。张希表示，虚拟认证不仅将线下认证转为线上高效流程，还能应对驾驶员监控等新兴安全挑战，为中国智驾产品的全球化扩张提供了一套兼顾合规性与效率的打包式解决方案。
张希｜dSPACE HIL技术高级经理
当座舱开始“真的懂你和探索周围！”：AI如何带领智驾迈进！
安富利亚太区工程总监华诗显指出，当前智能驾驶正从L2+跨越至L4，算力平台和芯片需求急剧提升；同时，AI的爆发使座舱不再只是交互界面，而是能通过多OS融合、C-V2X、5G及多模态传感器，实时感知周围物理世界，包括盲区内的突发风险。
华诗显强调，未来的座舱智能更依赖生态协同，而非单芯片或单车智能。通过融合语音、视觉、深度学习和VLA模型，车辆将能辨识物体、预判危险、甚至担任“出行秘书”，主动安排路线与娱乐。他表示，“懂你”不仅依赖车内感知，更需要路侧设施、云端和市政系统协同进化；这一基础设施升级浪潮，将带来远超汽车销量上限的新产业机会，而安富利正以平台化方案助力客户率先落地。
华诗显｜安富利亚太区工程总监
热点对话：AI Agent时代：智能驾驶正在从“辅助驾驶”走向“驾驶智能体”
大模型进入汽车后，智能驾驶会演变成“驾驶Agent”吗？算力是否仍然是智能驾驶发展的核心瓶颈？智驾平权时代，车企如何实现商业闭环？车企自研与供应商模式，未来谁将主导智能驾驶生态？全球智驾时代，智能驾驶如何跨越法规、数据与本地化挑战？智驾出海浪潮下，企业应该如何行动？
围绕以上行业热点话题，大会进入热点对话环节。本次热点对话以“AI Agent时代：智能驾驶正在从“辅助驾驶”走向“驾驶智能体”为主题，由长城汽车技术品牌与规划总监杨永喆支持，JetBrains智能汽车业务中国区负责人杜嘉宁、KPIT CTO陈毅驰、长城汽车智能驾驶产品资深专家陈龙、华为技术有限公司智驾解决方案专家黄梓亮参与讨论。
面向量产的自动驾驶技术开发与合规验证
北汽研究总院智能驾驶专业总师徐志刚指出，当前自动驾驶正从L2级辅助驾驶向L3、L4加速跨越，政策法规体系已从顶层设计转向开放准入与标准完善，北京、上海等地纷纷出台配套规则，为商业化扫清障碍。市场层面，预计2030年NOA渗透率将超70%，L3规模化量产临近；技术路线上，行业正从模块化架构向端到端大模型及VLA（视觉语言动作模型）演进，数据闭环能力成为核心壁垒。然而，车端大算力对安全可靠性提出严峻挑战，冗余安全、预期功能安全及长尾场景处理仍需体系化突破，运营监控与应急机制也有待完善。
徐志刚强调，北汽研究总院已围绕量产落地展开系统性实践：基于阿尔法S构建L3六位一体冗余安全架构，搭建“一核三环”准入保障体系，并建成基于多模态世界模型的闭环仿真平台，累计沉淀超2000例L2 NOA测试用例，相关仿真体系已获第三方认证。目前，北汽正依托北京市“五站两场”开展高速与城区核心区域的上路试点，稳步推进商业化。展望未来，从L2到L4的体系演进将重塑责任边界——L3阶段人机共驾与企业主体责任并行，L4则迈向数据和知识双轮驱动。他认为，测试验证与准入创新是通往规模化量产的关键基石，行业需持续探索更高效的合规验证路径。
徐志刚 | 北汽研究总院智能驾驶专业总师
踏浪前行：智能驾驶企业的出海壁垒与困境
知行科技高级系统总监张伟指出，智能驾驶出海面临法规、场景与成本多重考验。知行科技作为首家港股上市的国内智驾企业，已基于地平线芯片率先在欧盟高法规地区量产，并在德国、马来西亚设立研发制造中心，服务覆盖东欧、中东。
张伟介绍，出海壁垒首先来自法规差异：欧盟GSR及NCAP要求高，GDPR推高数据合规成本。场景适配更棘手，海外道路基础设施参差，车道线破损、限速多样，德国不限速高速需重调规划；泊车场景各国车位尺寸、习惯各异，国内模型常失效，多语言界面也需大量投入。
张伟表示，针对这些，知行科技形成系统方案：行车方面，单V方案通过GSR认证并满足NCAP，调整报警敏感度与ELK触发条件；泊车方面，采集多国数据，国内1:1搭建验证场地，利用大模型生成异形车位样本；交互设计借助AI辅助多国语言适配；数据处理严格脱敏与专线传输。张伟强调，出海是体系能力考验，知行科技以“本地化模拟+大模型增值+合规链路”应对挑战，随着无图方案性能提升，出海业务有望从投入期迈向规模盈利。
张伟 | 知行科技高级系统总监
在中国，为全球 - 博世为中国客户ADAS出海赋能
博世智能驾控中国区，智能驾驶工具链和基础设施总监黄罗毅指出，ADAS出海面临功能法规、数据闭环与数据安全三重挑战。法规层面，欧盟GSR、UN ECE R及NCAP体系复杂，场景上德国施工区、右侧优先规则等与国内差异显著，国内算法难以泛化，须实地迭代。数据安全更棘手，GDPR罚款高昂，部分国家采用Opt in规则，智驾数据获取艰难。
博世凭借全球化布局与本土化方案双轨并行赋能客户：功能法规侧，已赋能全球超360个ADAS项目，7500余名研发人员及100余处工程中心提供支持；数据闭环侧，与微软合作降低成本，与腾讯共建合规专有云，欧洲设多个上传点保障流转；数据安全侧，从硬盘加密到邮寄密码锁实现端到端防护，测试车张贴二维码明示细则，更创新引入联邦学习技术，数据不出境仅传输模型参数，兼顾合规与模型复用。
黄罗毅表示，博世将持续推动中国技术向海外输出，聚焦欧洲市场，吸纳德国工程经验，中西合璧打造量产产品。他强调，将demo转化为量产才是真正能力，博世正以体系化方案助力中国客户在全球ADAS赛道稳健前行。
黄罗毅 | 博世智能驾控中国区，智能驾驶工具链和基础设施总监
从L2+全球量产到L4场景落地：中国智驾出海需要怎样的可信时空底座
北云科技 销售VP杨宏林介绍到，面向中国智驾从L2全球量产到L4场景落地的出海需求，可信时空底座的核心在于构建适应海外复杂环境的信号链路、耦合方式与功能安全体系，而非简单复用国内方案。当前全球市场格局分化：中国L2渗透率2025年超60%，NOA超15%，整车出口持续攀升；美国L2渗透率超40%，L3/L4由Waymo、特斯拉主导；欧洲L2约35%，NOA仅1%但L4已有中国玩家落地。出海驱动力正从单一车型出口转向芯片到算法的技术范式输出，同时面临法规差异、本地化部署水土不服、地图数据合规及道路基础设施差异等挑战。
杨宏林指出，在地图与定位方案上，行业从高精地图转向轻图解决方案，定位则从网络RTK转向全球可用的网络PPP技术，兼顾精度与成本。北云科技的可信时空底座从三方面突破：信号链路采用更高AD量化位数、更宽采样带宽和更多通道数，增强抗干扰与多径抑制能力；耦合方式采用深耦合方案，以IMU反向标定基带数据，在复杂场景下抑制GNSS数据发散，提升定位可靠性；功能安全方面，芯片获莱茵第三方认证，模组采用异构冗余和专用MCU，并配备功能安全级IMU，输出定位错误状态位。
产品形态涵盖P模组、IMU模块及P-BOX方案，分别适配L2高阶NOA和L4无人化场景。杨宏林表示，北云科技提供从信号优化到功能安全的完整时空底座解决方案，助力中国智驾在海外实现高效、可靠的量产与落地闭环。
杨宏林 | 北云科技 销售VP
信任、合规与规模化：時空智能如何支撑智能驾驶全球化落地
TomTom大中华区资深客户成功经理陈威诚介绍，中国智驾全球化落地需围绕合规、规模化与信任三大维度构建时空智能。合规是首要门槛，欧盟法规严谨，GDPR对数据跨境构成最大挑战。TomTom在欧洲建立本地数据处理闭环，具备真匿名化与先处理再储存机制，保障合规与安全跨境使用。2026年起Euro NCAP要求实时共享道路风险，TomTom已打通相关闭环。未来L4法规与GSR持续升级，窗口期不断缩紧。
陈威诚表示，规模化是稳定复制的核心。TomTom拥有实时数据、地图模型、软件及AI完整闭环，协同运作是关键。车道级地图需覆盖全路网城区与复杂路口，方可实现规模化。TomTom采用开放生态融合多元数据，支持车厂接入自有数据统一为世界模型，并支持Kariya整合ADAS能力，在多国多法规多车型下保持一致体验，满足合规并实现全球稳定复制。
信任则需长期验证，陈威诚认为，可从经营时间、规模与数据量判断。TomTom在地图领域积累超30年，覆盖全球200余国，服务超65个OEM品牌，大量项目已量产，量产经验决定交付稳定性与风险可控性。作为车规优先企业，TomTom拥有AI原生平台，尊重本地自主权，目标是打造可全球复制的高端智驾体验。合规、规模化与信任形成闭环，成为中国智驾走向世界的坚实底座。
陈威诚 | TomTom 大中华区资深客户成功经理
当导航遇上自动驾驶：在全球范围内大规模构建值得信赖的NOA
HERE Technologies资深方案架构师黄银华指出，中国智驾出海正从“座舱导航为卖点”转向“辅助驾驶方案为核心竞争力”，地图作为超视距传感器与环境底座，在智驾系统中价值不可替代。HERE依托全栈地图组合、多元数据更新与云端闭环能力，为中国车企出海提供L0到L3的全场景支撑。
黄银华介绍，全球L2+渗透率持续攀升，中国市场2030年将领先欧美5-10年。HERE采用分层供给模式，按需交付地图属性，避免冗余成本，并可随法规平滑升级；地图构建整合高精采集车、众包感知、轻量化采集及人工校验，通过三步更新策略低成本保证全球鲜度。在业务模式上，HERE以地图为车端导航与智驾底座，配合ODD管理提前规划行驶区域，满足海外安全与体验要求；云端平台可完成算法训练与仿真迭代，通过众包回传闭环持续优化，地图贯穿全程支撑汽车进化。HERE已与宝马、奔驰实现L2+及L3量产合作，全球累积1500家客户、90家车厂合作经验。
黄银华坦言，中国车企出海短板在于应对欧洲EASA及NCAP等频繁更新的法规，但长板在于技术迭代、OTA及交互体验领先。尽管行业存在轻地图甚至无图口号，地图作为超视距传感器的核心价值依然稳固，HERE正以全球化底座助力中国车企跨越法规与场景门槛，稳健出海。
黄银华 | HERE Technologies 资深方案架构师
至此，第九届智能驾驶与出海大会圆满落下帷幕。感谢各位演讲嘉宾、生态合作伙伴与行业同仁的深度参与和智慧碰撞。从政策准入与法规合规的体系构建到感知算法与时空底座的硬核突破，从大模型座舱与VLA架构的体验革新到虚拟认证与数据闭环的安全护航，从本土量产实践到全球化生态布局的路径探索——两日来的精彩研讨，全景式呈现了中国智能驾驶产业从技术攻坚到规模出海的蓬勃活力，也深刻回应了行业在法规适配、场景落地、商业闭环等关键命题上的现实关切。站在产业变革与全球化的交汇点，智能驾驶正从“辅助驾驶”加速迈向“驾驶智能体”，中国企业的技术优势与全球化视野，正在为世界汽车产业转型贡献独特力量。期待产业各方继续携手，以技术创新为引擎、以合规安全为基石，共同推动中国智能驾驶方案在全球市场扎根生长，将产品优势转化为持续领先的国际竞争力。让我们相约下一届盛会，再启新程！
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