盖世汽车讯，7 月 22 日，2026 中国汽车论坛技术领袖峰会顺利举办。德赛西威高级总工程师彭学明围绕 L3 自动驾驶新规落地，剖析当下车企做高阶智驾的普遍痛点：分体式智驾架构后续合规成本高、低价硬件路线扛不住长期 OTA 迭代，不少企业只看重短期功能落地，忽略十年整车生命周期带来的各类隐性成本。他结合行业规律，给出同源中央计算平台的落地思路。

图片来源：2026中国汽车论坛

随着 L3 自动驾驶强制国标正式落地，行业比拼逻辑彻底改变。新规不止增加测试条目，更清晰划定自动驾驶全链条安全责任，要求车企搭建研发、验证、量产、售后全链路可追溯体系。彭学明判断，过往靠低价硬件快速上车的模式很难走远，行业比拼重心落到平台长期可迭代能力，未来五年将是各家锁定高阶智驾行业地位的关键定型期。

当前大量车型采用分体 “大小脑” 智驾架构，这套模式短期落地成本更低，但长期会积攒大量合规、迭代层面的技术负债。如果后续需要从 L3 升级到 L4，企业要重复投入开发、验证、OTA 全套资源。与之相对，同源双大算力中央大脑可以共用一套软件、验证体系，实现 L3、L4 平滑升级，有效规避重复投入。同时行业告别传统规则化算法上限，全面走向 AI 原生路线，依靠算力支撑大模型看懂复杂路况。

彭学明点明三类容易被忽略的隐性成本：算法迭代沉没成本、L3 合规整改成本、平台整体换代重置成本，车企做智驾必须以整车十年使用周期做长远规划。硬件层面，AI 原生 L3 车型最低需要 2000TOPS 算力打底，L4 远期需要 6000TOPS 算力，算力要预留 OTA、多传感器融合、安全冗余的富余空间。

针对行业痛点，德赛西威推出 “主域履职，副域兜底” 全域高算力方案，不盲目堆砌芯片，完整配齐软硬件、安全、量产全链条能力。彭学明呼吁行业摆脱低价内卷，以长期思维搭建统一安全的产业生态，依靠自主全域智能架构提升国内智能汽车全球竞争力。

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