當多數車企追求速度，長城在智駕上選擇了克制

當下，智能駕駛的競爭，已遠不止于“功能上車”的速度之爭。

根據《中國智能駕駛行業趨勢白皮書（2025）》的數據，城區NOA滲透率突破10%的關鍵門檻，預計2026年將直接上探至22%，市場規模向百萬臺量級沖刺。

而一旦進入百萬輛級，行業的競爭焦點也隨之清晰：能否將前沿技術轉化為穩定、好用的量產體驗；能否構建高效的數據閉環以驅動系統持續進化；能否在激進的普及策略與絕對的安全底線之間找到平衡。

要理解這場轉型的激烈程度與工程實質，或許沒有比一家主流車企的研發試驗場更直觀的窗口。

在長城汽車位于保定的智能網聯試驗場里，7019米的高速測試環道上，車輛在不斷進行極限變道與匯流壓力測試；旁邊新建的多功能模擬隧道，正制造出暴雨、濃霧等極端環境，不斷測試傳感器的感知邊界。

而這些反復的測試、失敗與調整，恰恰是智能駕駛的必經途徑。

車企智駕的競爭，已經換了一道題

過去那種在發布會上比拼“開了多少城”、“算力有多強”的聲音，正逐漸被一個更實際、更貼近用戶的問題取代：當消費者把車開回家后，這套系統到底敢不敢用、能不能常用？

競爭的核心，已從“功能有沒有”轉向“體驗好不好”。

城市領航輔助等高階功能正在快速普及，但真正拉開差距的，是系統在復雜真實場景中的表現：面對突然橫穿的電動車、被雨水模糊的車道線、規則曖昧的無保護路口，系統是否足夠克制、足夠穩定。

在這一階段，單次演示的成功已不再重要，決定體驗上限的，是持續學習和進化的能力。誰能通過大規模真實行駛數據，持續發現問題、修正模型，誰才有可能建立真正的體驗壁壘。

與此同時，沒有規模，就難有未來。根據上述白皮書預測顯示，到2026年，具備高階智駕能力的車型年銷量或將突破500萬臺。這一數字無疑將車企的生存門檻進一步拉高，只有實現足夠規模的車輛覆蓋，才能支撐起可持續的數據回流與研發投入。這意味著，智能駕駛技術必須快速落地到那些真正走量的主力車型上，而非僅僅作為高端車的“科技標簽”。能否跨越“百萬量產”這條線，直接決定了玩家能否繼續參與下一階段的競爭。

此外，法規也在為行業明確規則、劃定底線。隨著L3級自動駕駛準入試點的展開，責任認定更加清晰——車企必須為系統的行為承擔法律責任。安全，不再僅僅是宣傳話術，而是必須通過嚴格測試與系統冗余來保障的硬指標。

長城智駕的 “保守進化”

面對行業都不可回避的考題，各家車企的選擇卻不盡相同。其中，長城汽車展現了一種相對保守的風格——在研發上敢于投入前沿，在落地時卻極度克制。

這種“保守進化”的風格，首先體現在其對測試驗證體系的重資產投入上。早在 2018 年，長城自建的智能網聯試驗場一期便已投入使用，包含 13.4 萬平方米封閉測試區和 7019米高速環道，可模擬暴雨、隧道強光等極端工況；2025 年，二期項目啟動，進一步補齊復雜坡道、多場景隧道等測試能力。

長城自建汽車智能網聯試驗場

這背后的邏輯不難理解：在封閉場地內主動創造暴雨、濃霧等危險工況，反復“折磨”系統，遠比在用戶車上遭遇未知故障后再修補更為負責。看似“慢”，實質上是將安全風險前置于研發端，用確定的成本去對抗上路后的不確定風險。

在技術路線的選擇上，面對行業追逐的“完全端到端”理想架構，長城自研的SEE大模型采取了務實的混合模式：既用大模型提升感知和決策的流暢性與擬人化水平，又審慎地保留了關鍵的人工規則作為安全冗余。這種設計承認了當前AI技術存在“不可解釋”的局限性，不為了技術的純粹性而犧牲安全底線。同樣，其系統明確規避某些模糊的“炫技”交互，強調指令的明確性，核心都是為了降低用戶誤用和系統誤判的概率。

長城的“保守進化”， 或許正是源于傳統車企對大規模量產復雜性的長期認知：一項功能一旦搭載于數十萬輛車上，任何微小的不穩定都會被無限放大。

現實挑戰與真正的分歧

長城的 “保守進化” 并非沒有短板，其面臨的挑戰，也是整個智能駕駛行業需要突破的瓶頸。

盡管高端車型的智駕表現已頗為亮眼，但在更走量的中端車型上，系統的穩定性和功能完整性有時會出現波動。這背后是成本與性能的永恒博弈：高昂的傳感器和算力芯片，要讓售價十多萬的車型也毫無妥協地搭載，對任何車企都是巨大的成本壓力。即便通過技術創新努力壓低硬件價格，如何在有限的預算內，實現軟件體驗的深度優化與穩定輸出，依然是橫亙在“技術普惠”理想前的現實溝壑。

與此同時，行業對進化速度的競賽也構成了另一種壓力。盡管長城通過自研體系實現了以周為單位的迭代，但業內已有玩家將這一周期縮短至數天。這種速度差異，本質上是兩種研發模式的路線之別：全棧自研追求深度可控與系統整合，但可能犧牲部分敏捷性；而開放合作的生態模式則利于快速集成與迭代。

對于消費者而言，更快的更新往往意味著更及時的體驗優化。如何在堅持技術自主的同時，構建起足以匹配甚至引領市場的迭代節奏，是選擇重研發模式的車企需要持續解答的命題。

更根本的挑戰，其實在汽車行業之外。 一方面，法規還沒完全跟上。車企的技術已經能支持更高級別的自動駕駛，但萬一出了事故，責任到底怎么算？相應的保險和交通規則，都還需要明確。另一方面，硬件成本還是太高。雖然一直在降價，但一套高階智駕的硬件，依然是整車最貴的部分之一。

2026 年，被視為高階智駕從十萬級交付邁向百萬級規模的關鍵節點。

在這一階段，行業的“快”與長城的“慢”，并非節奏偏好之爭，而是對風險如何分配的不同選擇。當智能駕駛進入規模放大的區間，誰更早把不確定性壓回研發端，誰就更有可能走到下一輪競爭。

（文｜引擎視角 作者｜韓敬嫻 編輯｜李玉鵬）