智能驾驶发展趋势上，姜海鹏提出导航辅助驾驶ODD从高速场景向城市场景扩张，红绿灯空车、路口转向、路口博弈、待转区通行、环岛通行、导航变道、切入避让、借道绕障、拥堵变道、非机混行这典型的城市十大场景将进入攻坚阶段。
整体而言，中国智能驾驶发展遥遥领先，中国市场在全球智能汽车份额中达到57%，以26%的渗透率增速领跑全球，到2025年高阶辅助驾驶的搭载率预计会超过70%。
一边面对着巨大的市场增量空间，一边面临着巨大的降本增效挑战，面对这样的情况，行业整体都非常纠结，姜海鹏形象地用“一半是海水，一半是火焰”来形容中国车企之境遇。
为了迎合趋势、锁定未来市场，选择从现在开始投入，但成本一定高、周期一定长；如果选择循序渐进，又会担心技术落后，当行业整体把成本控制下来了，自己却又掉队了。
无论做什么样的选择，智能驾驶肯定是不断向前发展的，而感知路径选择直接关乎智驾方向选择。
姜海鹏说经过几年的技术验证，感知技术路线由原来的纯视觉技术路线与多传感融合之争，逐渐统一为视觉为主，覆盖多数使用场景，其他模态传感器为辅，主要为了增强安全性。
其中有几个关键技术问题需要解决，一是提早检出、合理避让未知和可变形障碍物，二是如何由高精地图逐渐转向终极形态的普通导航地图，三是建立高效高精的数据闭环真值系统，获取真实有效数据。
算力平台迭代方面，目前知名的企业有高通、英伟达、安霸、Mobileye、地平线、黑芝麻、寒武纪等公司。
姜海鹏总结道，从2019年算力平台量产以来，经历了高算力阶段，尤其是2020-2021年。但高算力在智能驾驶场景效果上并未达到预期。而到了2022年，算法优化以后，对算力的要求反而降低，中算力规模量产成为主流。
他还分享了一组数据，据预测，30-50T的算力将会是未来选择的一个重要区间，因为这样的算力基本能满足高速NOA、自动泊车、部分城市场景等符合消费者预期的智驾需求。
未来几年，车企会充分利用中算力平台来促进智能驾驶普及，高算力平台将作为一个研发平台开展一些行业探索。
在探讨感知传感器技术升级这一话题时，姜海鹏将4D成像雷达和激光雷达技术进行了对比。
他认为，结合发展趋势，二者在测速、测距方面逐步趋同，但是毫米波比激光波长长，物理特性决定毫米波雷达在穿透能力优于激光雷达，环境适应性好，是全天候传感器；二者都能输出点云，4D毫米波雷达点云密度和稳定性低于激光雷达，在感知算法里数据置信度低于激光雷达；综合来看二者不存在完全替代关系，在L2场景下，依据不同场景定位选择不同传感组合，L3及以上场景，二者相互冗余。
平台规划方面，基于以上的感知、算力、传感器的发展，平台化传感架构将以场景ODD（Operational Design Domain，设计运行域）为切片，以算力为基础，结合性价比，构建量产高中低算力平台。姜海鹏通过一张曲线图进行了形象说明。虽然国内外所选路径有错差别，但最终落点都是完全自动驾驶。