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      2026,中國智駕駛入決賽圈

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      作者 常遠

      編輯重點君

      兩周前,一位名叫David Moss的特斯拉車主,坐進自己的Model 3里,從美國西海岸的舊金山一路開到了東海岸的紐約。在全程4397公里的旅途中,車輛僅憑攝像頭和神經網絡,便在零接管的情況下完成了這趟旅程,耗時近3天。

      在更早之前的舊金山停電事件中,特斯拉能夠正常運營,而谷歌旗下Waymo卻因陷入混亂引發(fā)了全城大擁堵。

      這兩起自動駕駛領域的標志性事件,既驗證了特斯拉FSD在復雜路況下的穩(wěn)定性,也意味著模型驅動的端到端方案與規(guī)則驅動的多傳感器融合方案,在曠日持久的技術路線之爭中取得了階段性勝利。

      而在大洋彼岸的中國,隨著技術路線收斂和商業(yè)落地加速,行業(yè)也正在經歷劇烈洗牌:曾經估值百億、背靠長城汽車的獨角獸毫末智行被曝陷入停擺;縱目科技、清研微視等中腰部玩家,也在這一輪洗牌中因資金斷裂或技術掉隊而聲量漸微。

      除去親自下場的車企,在供應商賽道上,牌桌上的玩家所剩無幾:華為乾崑智駕、地平線、Momenta、卓馭科技、元戎啟行,以及剛在港股上市的文遠知行等。

      這幾家公司,代表了中國智駕力量的最高水平,也將在2026年決出勝負。目前的行業(yè)共識是:競爭將在2026年結束,最終只會有兩到三個玩家勝出。

      從拼規(guī)則到卷模型

      特斯拉一直是自動駕駛技術的風向標,2023年底發(fā)布的FSD V12和2025年發(fā)布的FSD V14是兩個關鍵轉折點。

      FSD V12開創(chuàng)了一個全新的范式,證明了大模型驅動的端到端技術路徑的可行性,行業(yè)開始緊隨其后轉向端到端方案;FSD V14則為解決FSD V13的黑箱困境,放棄了堅持兩年的純端到端路線,加入思維鏈能力,行業(yè)紛紛押注VLA(Vision-Language-Action,視覺-語言-動作模型)。

      小鵬汽車董事長何小鵬到北美體驗后甚至表示,FSD V14與特斯拉Robotaxi已經沒有區(qū)別,認為L2和L4可以用同一套系統(tǒng)實現。

      有觀點認為L2與L4的開發(fā)范式終將統(tǒng)一,未來兩三年內,一套模型既能賦能10萬級的乘用車,也能以極低成本部署Robotaxi,徹底打破了過去設計運行域的限制。

      過去的2025年,VLA、世界模型、一段式端到端取代“開城”、NOA(領航輔助駕駛),成為新的行業(yè)熱詞。在FSD V14發(fā)布后,國內主機廠開始跟進VLA路線,供應商也隨之動作頻繁,多家企業(yè)開始重構技術架構,有的甚至推倒重來。

      其中轉型最堅決的要數地平線、卓馭科技和文遠知行三家。地平線和文遠知行憑借目前國內唯二的一段式端到端架構,成為異軍突起的黑馬,在實際體驗上挑戰(zhàn)華為ASD。

      據我們了解,地平線在2025年6-7月完成了技術架構的整體切換,完成了驚險的一躍。其智駕負責人蘇箐曾在華為主導研發(fā)了智駕架構,到地平線之后又徹底推翻了此前的技術路線。

      去年11月,地平線HSD正式完成量產上市,采用一段式端到端架構與強化學習,搭載于長安深藍L06(HS300版本)和奇瑞星途ET5(HS600版本),激活量超12000輛。此外,地平線還通過“HSD Together”模式,向合作伙伴提供算法服務、數據支持與基座模型授權。

      文遠此前聚焦于L4 Robotaxi領域,去年降維切入L2+賽道,憑借新技術架構變革實現了彎道超車。據其第三季度財報介紹,文遠與博世聯合開發(fā)的一段式端到端L2+解決方案于2025年11月正式實現量產,項目從啟動到量產僅用時7個月,該方案將隨奇瑞星途ES和ET車型的年度改款推出,并通過OTA升級現有車型。此外,該方案已被廣汽集團的多款大眾市場乘用車選中。

      這套系統(tǒng)在行業(yè)內積累了不少口碑,有多次體驗過的行業(yè)人士對我們評價,其實際體驗已達到國內第一梯隊水平。

      卓馭科技去年完成了身份切換,從大疆徹底分拆。相比于地平線和文遠,其架構切換更為激進,徹底放棄積累了八年的規(guī)則代碼,All in端到端路線,用CEO沈劭劼的話說就是“刪庫重練”。在市場策略上,卓馭則主打性價比路線,核心是利用低成本方案,讓不足10萬元的A0級電動車也能具備城市NOA功能。

      VLA與WA路線之爭

      2025年被稱為VLA上車元年,理想、小鵬、長城等車企紛紛推出量產車型。就連特斯拉FSD V14也放棄了純端到端,轉向類似VLA的架構,通過引入思維鏈(Chain of Thought)解決端到端黑箱帶來的低級錯誤。

      但行業(yè)也開始出現分歧,以小鵬、理想、長城等為代表的主機廠堅定擁抱VLA路線;而華為明確拒絕VLA,堅持走WA(World Action,世界模型)路線。

      VLA派的看法是,VLA相當于給車輛裝上大腦,將大語言模型的邏輯推理能力深度集成進神經網絡,使車輛能像人一樣思考,擁有更強的泛化能力,從而具備處理長尾場景的能力。

      VLA確實解決了純端到端靠“死記硬背”視頻片段、缺乏底層邏輯的短板,但也面臨算力消耗巨大,難以在車端實現毫秒級響應的問題。

      WA派則認為VLA畫蛇添足。華為認為VLA看似取巧,實則因語言轉譯帶來了延遲和誤差。

      華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志曾表示,“華為不會走向VLA的路徑,我們認為這樣看似取巧,其實并不是走向真正自動駕駛的路徑。華為更看重WA,也就是World Action,中間省掉language這個環(huán)節(jié)。”

      相比其他國內企業(yè),華為擁有難以比擬的資源優(yōu)勢,采取壓強式投入,在資金和人力上具有壓倒性優(yōu)勢,華為ASD也被普遍視為目前國內智駕體驗的天花板。

      有行業(yè)人士擔憂,華為早期智駕很多是靠龐大的人工規(guī)則堆砌出來的。這導致其轉向純端到端/模型驅動時面臨巨大的沉沒成本,架構轉型難度大。但有熟悉華為研發(fā)體系的人士告訴我們,華為對智駕這樣決定生死的關鍵技術,一定不會只有一套方案。

      除此之外,還有一派相對小眾的RL(強化學習)路線,以Momenta為代表。Momenta認為強化學習是補足端到端短板的關鍵,單純的VLA或普通端到端容易學到壞習慣、且難以應對罕見場景,強化學習通過獎勵(安全+1)和懲罰(碰撞-1)機制,能利用壞數據進行訓練,明確不能做什么,從而讓系統(tǒng)更安全、更具泛化能力。

      Momenta目前暫未完成一段式端到端研發(fā)。知情人士告訴我們,背后原因在于,Momenta去年拿了這么多項目,重心在交付,幾乎是“一千人做幾千人的事”,沒有精力去做新的端到端模型。在被市場教育后,目前已經安排了團隊封閉開發(fā),死磕一段式端到端

      護城河:軟硬一體、數據和資金

      AI技術的發(fā)展證明:利用計算能力的通用方法長期看一定能勝過依賴人類知識和規(guī)則的設計。因此,自動駕駛的技術路線也一定會收斂為一個最優(yōu)解。目前的行業(yè)共識是,一段式端到端是未來方向。

      所謂一段式端到端是指通過一個整體模型直接將傳感器輸入映射為車輛的控制指令,中間不拆分感知、決策、規(guī)劃等傳統(tǒng)模塊。其真正解決了長期以來智駕中安全與舒適不可兼得的矛盾——以往的規(guī)則驅動為了安全往往會導致急剎、頓挫,而一段式則消除了這種不安全感、并提升了乘坐體驗。

      對于智駕供應商來說,真正的護城河來自三個層面:

      首先是軟硬一體。如果把自動駕駛技術視為一個標準功能,芯片和軟件的組合類似手機通信模塊Modem,需軟硬件協(xié)同優(yōu)化才能釋放最佳能力。端到端算法和軟件,對芯片的最低算力要求是1000T稠密算力、1TB/s帶寬起,沒有這種芯片能力的芯片廠商,長期來看一定會被淘汰。而目前,行業(yè)僅有華為和地平線完成了相關技術儲備。

      據我們了解,Momenta今年的核心任務就是量產自研芯片,如果量產成功、實現軟硬一體,也就意味著,Momenta與地平線兩家頭部廠商間的競爭將更為激烈。

      其次是數據。端到端模型需要海量的高質量數據進行訓練。行業(yè)測算顯示,車企若要自研,獲取足夠高質量數據以維持模型迭代的門檻是年銷量50萬輛。從幾家頭部供應商看,華為有問界等爆款車支撐其世界模型的數據閉環(huán);地平線、Momenta、文遠知行則必須依賴合作車企打造出爆款車型,才能獲得足夠規(guī)模的數據。沒有爆款車,就沒有數據;沒有數據,端到端模型就無法迭代,最終會在決賽圈中掉隊。

      最后是資金。行業(yè)測算顯示,每年投入20億元訓練模型、10億元采購大規(guī)模計算芯片,是訓練一段式端到端大模型的標準。而符合這個標準的玩家并不多。

      正是因為先進智駕研發(fā)難度高、資金投入大,車企自研也在降溫。一位頭部車企智駕負責人告訴我們:“主機廠自研智駕已經降溫了,大部分都覺得自己搞不出來。自研花的錢比預期大得多,而且事不好干。加上之前一些負責自研的高管和主機廠內部磨合不暢。所以主機廠越來越不愿意投錢自研,畢竟這行確實不太賺錢。”

      結語

      過去一年,智駕行業(yè)監(jiān)管趨嚴、L3加速落地、馬太效應愈發(fā)強烈。針對夸大宣傳和安全事故,監(jiān)管出臺更嚴格規(guī)定,如禁止使用“自動駕駛”進行宣傳,同時L3級準入許可發(fā)放,標志著行業(yè)進入規(guī)范化發(fā)展階段。在這種背景下,資源越來越向頭部聚集,車企與華為、地平線、Momenta等頭部供應商綁定更加緊密。

      與此同時,國內L2+的紅海廝殺也正在倒逼中國智駕企業(yè)加速出海,L4級Robotaxi成為新的戰(zhàn)場。2025年,百度蘿卜快跑全球訂單突破1700萬單超越Waymo;文遠知行與Uber在阿布扎比啟動合作;小馬智行在沙特和韓國布局。從舊金山到北京,再到中東,中國智駕力量正在全球范圍內通過“乘用車L2+”與“Robotaxi L4”的雙輪驅動模式,在全球市場占據了重要位置。

      對于2026年的行業(yè)主線,上述頭部車企智駕負責人認為,L3/L4作為宣傳或下一階段的戰(zhàn)略中心沒問題,但對于大多數仍需為生存而戰(zhàn)的企業(yè)來說,今年的重心還是L2+和城市NOA,L3/L4只會是輕量化探索。

      2026年進入更激烈的淘汰賽,未來可能只有兩到三家智駕玩家。目前華為依然是絕對頭部,地平線、Momenta、文遠知行等還在第一梯隊。

      122年前,汽車行業(yè)先驅霍拉肖·杰克遜和蘇厄爾·克羅克駕駛汽車從舊金山到紐約,耗時63天,成為首批駕車橫跨美國的人,證明汽車不是曇花一現的玩具。122年后的今天,David Moss依靠特斯拉FSD耗時3天走完了同樣的路程,證明自動駕駛時代已經正式到來。

      對于參與到這場技術浪潮的中國智駕企業(yè)而言,如何持續(xù)留在牌桌上與如何勝出,一樣重要。

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