BEV+Transformer感知架构：智能驾驶技术的新革命

随着智能驾驶技术的快速发展，BEV+Transformer感知架构逐渐成为行业的主流选择。这一架构不仅提升了感知精度，还大幅降低了硬件成本，推动了智能驾驶技术的普及。本文将深入探讨BEV+Transformer感知架构在各车企中的应用及其未来发展趋势。

BEV+Transformer感知架构的核心优势

BEV（Bird’s Eye View）即鸟瞰图，Transformer则是一种基于自注意力机制的深度学习模型。两者的结合使得车辆能够更准确地感知周围环境，尤其是在复杂路况下表现出色。BEV+Transformer感知架构的核心优势在于：

1. 高精度感知：通过多传感器数据融合，BEV+Transformer能够生成高精度的环境地图，提升自动驾驶系统的感知能力。

2. 硬件成本降低：相比传统架构，BEV+Transformer减少了对高精度地图的依赖，降低了硬件成本。

3. 泛化能力强：该架构能够适应不同场景，提升自动驾驶系统的泛化能力。

比亚迪的“天神之眼”系统

比亚迪在2025年推出的“天神之眼”智能驾驶系统，采用了BEV+Transformer感知架构。该系统分为A、B、C三个版本，覆盖了从高端到经济型的不同车型。其中，A版本在仰望品牌车型中配备L3级硬件，B版本在腾势和部分比亚迪车型中使用Momenta提供的智驾方案，C版本则为比亚迪自研，主要实现高速NOA和行泊一体功能。

比亚迪通过大规模量产和数据积累，迅速提升了智能驾驶技术水平。预计到2025年，比亚迪的训练里程将达到1.5~2亿公里/日，超过特斯拉当前的水平。这一数据优势将助力比亚迪在智能驾驶领域占据领先地位。

华为的全方位布局

华为在智能驾驶领域的布局同样引人注目。其ADS 3.0版本采用了BEV+Transformer感知架构，实现了从感知到规划的全流程智能化。华为通过自研芯片和激光雷达，降低了硬件成本，提升了智驾系统的整体性能。

华为的云端算力超过10EFlops，里程数据达到4.6亿公里，均处于行业前列。其与多家车企的合作，进一步提升了数据迭代效率，巩固了在智能驾驶领域的领先地位。

特斯拉的技术创新

特斯拉在智能驾驶技术上的创新同样值得关注。其FSD V12完全采用端到端神经网络，大幅缩减了代码量，提升了系统的灵活性和泛化能力。特斯拉通过BEV+Transformer算法架构，实现了从感知到决策的全流程智能化，为行业树立了新的标杆。

小鹏与理想的差异化竞争

小鹏汽车将纯视觉方案作为企业战略，致力于解决“人眼”看得更清楚的问题。其XNet模型和鹰眼视觉方案，均基于BEV+Transformer感知架构，提升了自动驾驶系统的感知精度。

理想汽车则采用了端到端+VLM双系统，效仿人脑的快思考和慢思考机制，提升了智驾系统的处理能力。理想通过世界模型对双系统进行能力训练和考试，进一步提升了系统的迭代效率。

NOA技术的普及与未来

NOA（Navigate On Autopilot）领航辅助驾驶功能，正在从高端尝鲜迈向大众普惠。比亚迪将高速NOA功能下探至6.98万元的海鸥智驾版，推动了智能驾驶技术的普及。华为、理想、小鹏等头部企业，则通过不断优化NOA技术，提升了系统的安全性和可靠性。

预计到2030年，NOA市场规模将超过3000亿元。随着技术的不断突破和创新，NOA系统将变得更加智能、安全和可靠，深刻改变人们的出行方式和生活方式。

结语

BEV+Transformer感知架构正在引领智能驾驶技术的新革命。比亚迪、华为、特斯拉等头部企业，通过不断创新和优化，推动了智能驾驶技术的普及与升级。未来，随着NOA技术的进一步普及，智能驾驶将成为汽车行业的标配，为人们带来前所未有的出行便利。