2026 年 7 月 22 日，在中国汽车论坛技术领袖峰会上，德赛西威高级总工程师彭学明就 L3 级自动驾驶强制性国家标准落地后的行业挑战发表观点。他指出，当前车企在高阶智驾开发中普遍存在三大隐性成本：算法迭代沉没成本、L3 合规整改成本及平台整体换代重置成本，而许多企业因聚焦短期功能落地，忽视了整车十年生命周期内的长期投入。彭学明表示，现行分体式 " 大小脑 " 智驾架构虽初期成本较低，但难以满足 L3 至 L4 升级所需的合规与迭代要求，易造成重复开发与验证资源浪费。相较之下，采用同源双大算力中央计算平台可共用软件与验证体系，实现 L3 到 L4 的平滑演进，并有效控制技术负债。随着 L3 国标明确划分全链条安全责任并要求建立研发、验证、量产、售后的可追溯体系，行业竞争重心已转向平台的长期可迭代能力。彭学明强调，AI 原生路线已成为主流，L3 车型需至少 2000TOPS 算力基础，L4 则需达 6000TOPS，并预留 OTA 升级、多传感器融合及安全冗余空间。针对上述痛点，德赛西威提出 " 主域履职，副域兜底 " 的全域高算力方案，注重软硬件协同、功能安全与量产能力，避免盲目堆芯。彭学明呼吁行业摒弃低价内卷，以长期思维构建统一、安全的智能汽车生态，提升中国智能汽车在全球市场的竞争力。