4月2日，大疆车载负责人沈劭劼在中国电动汽车百人会论坛（2023）上分享了大疆做智能驾驶的逻辑。
沈劭劼认为，一个L2+智能驾驶系统占整车的成本应该有一个区间，这个区间上限是5%，下限是3% 。
所谓L2+，是指一些比较高阶的功能，包括领航高速、记忆泊车、行车辅助、泊车服务、主动安全等，这个系统的总成本，包括各种软件、硬件、跟地图相关的东西、各种辅助关联件等。
在解释该区间时，沈劭劼表示：
“上限为什么是5%，为什么不是更高？其实目前我们还能比较深刻地认识到我们的科技水平并不足以达到L3或者更高阶的水平。在L2+的阶段，智能驾驶系统带给我们的，其实是在一定程度上去缓解我们的驾驶疲劳。对于消费者来说，为了缓解疲劳的这一个动作到底愿意付出多少？这个其实就是自动驾驶系统的上界。
下界为什么是3%，不是更低？还回归到使用的问题，太便宜了，造成对整个系统的软硬件架构，各种各样的限制过分突出的时候，其实这个功能就很难让大家去使用了，所以我们会遵循这么一个比例来进行整体的设计。
这个下界其实实话实说还比较好看，因为我们努力一把，是可以把行泊一体的系统，搭配各种高分辨率的数据传感器给装上去了，也能够保证软件上有足够高的利润。上界如果这个预算比较足，也可以把激光雷达等方方面面的传感器装上去，基本上我们遵循这么一个原则进行整个系统的设计。”
在一系列的约束条件之下，大疆车载做智驾系统会遵循如下逻辑：
首先，多场景硬件复用。本能地拒绝任何一个传感器在某一种使用场景下不被使用的这么一个情况。换句话说，就是泊车使用的环视传感器，想办法让它在其他所有的场景下都能够被用得起来。
第二，极限压榨硬件潜力。无论是哪一丁点的算力，行泊一体的过程中，各种各样空闲的算力都想办法去把它给用上。
第三，弱依赖、少假设。这更多是工程理念上的问题，如果我们的卫星定位失效怎么办，如果地图鲜度不能保证怎么办，更多一点的是，如果路上遇到我们无法识别的这些物体怎么办，如果路不是平的怎么办，方方面面的这些约束倒逼大疆去思考一个立体视觉的解决方案，在保证低成本的同时来尽可能的去减少整个系统对环境所带来的依赖，每一个依赖其实隐含的是给这个系统的鲁棒性带来一定的降低。
最后，产业深度合作。更多是向内求解，适配不同的芯片平台，适配不同的传感器配置，跟合作伙伴一起去思考如何让这个系统更经济的落地。
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