| “智能化将是未来汽车产业竞争的核心要素之一。”这是近日在2025世界智能网联汽车大会上达成的共识。但在车企眼中，智驾技术是否自研，其选择并不一致。有的企业坚持全栈自研，但有的企业还想“投机取巧”，近期出现了某车企员工冒充其他车企员工，企图套取第三方智驾网络安全方案的事件，在一定程度上反映出部分车企“造不如买”的心态。实际上，坚持自研的车企正日益减少，大部分车企选择“自研与外采并行”的模式，并逐渐形成了二成自研、八成采购的“二八格局”。 立足当下，应如何看待车企智驾研发的现状？在新的竞争格局下，车企怎样才能避免被淘汰？“二八格局”是否会发生改变？新能源汽车技术门槛是在降低还是提高……这些与企业发展紧密相关的问题，正成为智驾走向普及进程中的重要问题。
据统计，目前国内配装辅助驾驶系统的乘用车新车渗透率达6成以上，较2021年提升40％。部分新能源车企、造车新势力的智能驾驶系统，至今仍坚持高投入自主研发。但由于市场的繁荣，车企在智能驾驶研发上呈现出“百家争鸣”的态势。博世智能驾控中国区总裁吴永桥表示，特斯拉自研的全自动驾驶（FSD）系统在算法水平上“大幅领先”国内智能驾驶方案至少1～2年。不过，吴永桥也劝告国内车企：“智能驾驶迟早会成为标配，车企没必要自行研发。” “车企是否选择自主研发，不只是‘野心’使然，更是基于自身条件和所处的市场环境等因素来决定的。”天津大学教授、博士生导师姚春德向记者表示，车企通过自主研发，能够拥有智能驾驶技术的自主权，可根据自身的战略规划和技术理念，对智能驾驶系统进行深度定制，使其完全契合自身的产品定位和品牌形象。而且，自研模式赋予了车企技术排他性，让这些企业在激烈的市场竞争中具备一定的竞争优势。然而，也必须认识到，要实现智能驾驶的全栈自主研发，车企需具备芯片设计或稳定的供应链、传感器标定、数据标注与算法迭代的全链条能力，这无疑是对车企技术和资金实力的一大挑战。 “理论上而言，自研模式的优势和短板都较为显著。”姚春德谈到，一方面，在车企自研模式下，数据闭环效率和软硬件深度耦合方面具有独特优势。在数据闭环效率方面，企业对数据采集、标注、训练的全流程拥有绝对掌控权，这使它们能够针对复杂非结构化道路等具体场景迅速优化算法，较快形成“用户使用-数据反哺-体验升级”的正向循环，为用户带来更优质的驾驶体验。另一方面，自研投资巨大、资金消耗快且回报周期长，这是选择自研的车企面临的一大难题。此外，这些车企还需承担技术迭代压力与安全责任，这也是不可忽视的因素。 相比之下，“自研＋外采”模式成为多数车企的选择。“这种模式具有平衡效率与风险的特点。”清华大学车辆与运载学院教授、博士生导师帅石金向《中国汽车报》记者谈到，采用这种模式的车企，早期或许是无奈之举，但如今通过嫁接外部成熟技术，能够迅速补齐自身的技术短板，大幅降低研发的试错成本，让车企能够在短时间内推出具有竞争力的智能驾驶产品。总体来看，车企面临的市场风险相对较小。 打造“技术护城河” 面对日益激烈的智驾市场竞争，车企如何避免被淘汰，并在智驾技术领域提升实力，已成为车企共同面临的课题。“单一模式存在一定局限，也会给车企带来一定风险。”在姚春德看来，在智驾发展的早期阶段，全栈自研模式曾被众多车企视为构筑技术壁垒、实现差异化竞争的重要“法宝”，也被奉为“技术护城河”。然而，随着时间推移以及技术和市场格局的不断演变，这种模式的弊端逐渐显现。它大多面临研发周期较长的挑战。从算法的研发、测试与优化，到硬件的设计、生产和集成，每个环节都需耗费大量时间和资金。据行业数据显示，完成一套较为成熟的智能驾驶全栈自研方案，平均需要3～5年时间。在此期间，市场环境变化迅速，竞争对手不断推出新技术和新产品，消费者的需求也在持续升级。较长的研发周期使车企容易错过最佳的市场窗口期。 与之相反，单一依赖外部供应商的“拿来主义”模式，虽在短期内能帮助车企快速获取智能驾驶技术，实现产品的智能化升级，但从长远来看，存在诸多隐患。这种模式使车企在技术上过度依赖外部供应商，缺乏自主研发能力和核心技术储备。一旦供应商出现技术故障、供应中断或合作关系破裂等问题，车企将面临巨大风险，甚至可能陷入生存危机。 “从实践层面看，智驾已成为行业竞争的焦点。车企要不断提升自身能力，避免被淘汰的风险，更要从实际出发，选择适合自己的研发路径。”帅石金谈到，从技术角度而言，日均采集10万＋公里数据的车企，选择自研具有得天独厚的优势。丰富的数据资源是智能驾驶算法训练的“源泉”，能持续提升智驾系统的性能和可靠性，还能不断优化端到端模型，使系统在复杂路况下的决策更加精准高效。对于算力稀缺型车企，即依赖外部芯片供应的企业来说，选择“外采＋联合研发”的模式或许更为合适。在当前的智驾发展进程中，算力是制约技术发展的关键因素之一，而芯片则是算力的核心载体。由于芯片研发技术门槛高、资金投入大，许多车企短期内难以实现芯片的自主研发，因此需依赖外部供应商。此外，面对日益复杂的智驾应用场景，以及实际应用对智能驾驶系统的感知、决策和执行能力要求不断提高的现实，灵活采用多模式或许更为实用。在某些有能力自主研发的核心技术上以自研为主，其他部分采用“外采＋联合研发”的复合模式，可充分发挥整合及生态优势，实现技术的快速迭代和场景的精准适配，从而使车企保持一定优势。 在技术层面，一些车企正加大“端到端大模型”的研发力度，这也成为车企构建技术优势的关键，如此才能实现“感知-决策-控制”全链路的深度优化。强化学习算法可赋予智驾系统更强大的自主学习能力，优化决策策略。在数据层面，车企不仅要具备较强的数据收集能力，更应通过对这些数据的深度挖掘和分析，不断优化智驾算法，提升系统在复杂场景下的应对能力，以确保行车安全。 “除技术层面外，供应链生态也至关重要。”姚春德表示，加强供应链管理，是车企在市场竞争中制胜、避免被淘汰的重要环节。如今，一些车企采用的多元化供应商策略，成为车企规避风险、保障供应链稳定性的重要手段。在这种情况下，若某一供应商出现产能波动，车企可凭借多个供应商及时获取供应，避免受制于人，从而保障智驾车型的交付，确保市场份额的稳定。同时，这种多元化供应商模式不仅增强了车企在供应链环节的抗风险能力，还能通过引入竞争机制，促使供应商不断提高产品质量和服务水平，为车企的智驾发展提供坚实保障。 “二八格局”能否改变 目前，在智能驾驶研发领域，车企中存在着二成自研、八成采购的“二八格局”，这种格局具有一定的代表性。“二八格局”意味着车企既要保留自身在核心算法优化等方面的能力，又要高度依赖如“华大地魔”（华为、地平线、大疆、Momenta）等第三方供应商提供的成熟智能驾驶方案。这种格局的形成并非偶然，背后存在着深刻的技术研发资源因素。与投入高额成本进行全栈自研相比，第三方平台凭借其标准化的技术和强大的规模效应，成为大多数车企高效、低成本的选择。这种标准化技术和规模优势，使第三方平台能够以更高效、更经济的方式为车企提供智能驾驶解决方案。当前智能驾驶产业的“二八格局”正逐渐趋于一种稳态，不易改变。 但是，也有不同观点。“‘二八格局’虽已成为当前智能驾驶产业的相对稳态，但并非不可改变。”帅石金认为，其变革的核心在于车企对“技术主权”与“商业效率”的重新平衡。 越来越多的车企在智能驾驶研发上愈发开放，更倾向于采用“有限自研”的方式。传统车企通常聚焦于用户体验，通过优化人机交互界面和交互方式，提升用户使用智能驾驶功能时的便捷性和舒适度。同时，车企也注重场景定义权，依据自身对市场和用户需求的理解，定义适合自身车型的智能驾驶应用场景。对于感知算法、芯片整合等重资产环节，传统车企则交由第三方专业供应商完成，降低了研发成本和风险。这种“能力分层”的模式正逐渐受到行业看好，形成了“自研不盲攻、合作不依赖”的共生生态。 姚春德也表示，随着搭载智能驾驶功能的车型价格下沉，智能驾驶技术进入应用期，这为改变“二八格局”提供了关键破局点。其中，标准化正成为推动智能驾驶规模效应的重要力量。第三方供应商通过硬件预埋和软件复用的方式，有效降低了高阶智能驾驶的成本。同时，软件复用也减少了开发成本和时间，使更多车企能够负担得起高阶智能驾驶技术，加速了其在市场中的普及。 在智能驾驶领域，数据是驱动技术发展的核心要素之一。车企与供应商共建数据合规平台，有效解决了“自研无数据、外采无沉淀”的痛点，使双方能够在保证数据安全和合规的前提下，共享和利用数据，实现数据价值最大化。通过共建数据平台，车企能够获取更多数据用于智能驾驶系统的研发和优化，供应商也能根据数据反馈不断改进其技术和产品，形成良性的数据闭环。 “越来越多的车企正从追求全栈自研转向精准聚焦。”在姚春德看来，在战略层面，一些车企保留了智能驾驶功能定义权和用户场景算法优化的关键环节，形成了车企在智能驾驶领域独特的差异化体验，有助于车企在市场竞争中脱颖而出。在执行层面，部分车企创新性地建立了“技术中台”，将传感器融合、基础算力调度等通用性较强的模块外包给专业的第三方供应商，而车企自身则聚焦于本土化场景的算法调优，针对性地优化相关场景的算法，使车辆凭借优化后的算法，能更精准地判断周围环境，合理规划行驶路径，大大提升了智能驾驶车辆在复杂城区场景下的驾驶便利性和安全性。 “改变的趋势之一，是第三方供应商从‘技术输出’转变为‘生态共建’。”帅石金分析，一些较为领先的第三方供应商正率先转型，构建起“软硬一体”的更强大“护城河”。在硬件标准化方面，第三方供应商为车企提供强大的计算支持，实现更高级别的自动驾驶功能。这种硬件标准化策略，使车企在选择智能驾驶解决方案时更加灵活，为不同层次的消费者提供了多样化的选择。在软件平台化方面，有第三方供应商允许车企根据自身的品牌定位和用户需求，自定义加速、转向策略等。这种创新模式兼顾了标准化与个性化需求，既保证了智能驾驶系统的基本功能和性能稳定性，又满足了车企对产品差异化的追求，助力车企在市场竞争中打造特色产品。 “改变是为了进行多层面优化。”帅石金强调，对技术而言，改变是为了从“模块堆砌”迈向“系统进化”；对产业而言，改变是为了从“内卷竞争”走向“效率革命”；对用户而言，改变是为了从“技术溢价”实现“智能驾驶平权”。 造车门槛越来越高 众多新能源车企不仅投身于智能驾驶研发领域，还积极开展芯片开发、电池打造等业务。造车门槛似乎越来越高。“新能源车企跨界研发，涵盖自研或合作研发智能驾驶等技术，正成为行业的新常态。”在姚春德看来，越来越多新能源车企的举措表明，新能源汽车企业不再局限于传统的整车业务，而是积极向智能驾驶及算法、车规级芯片、动力电池等核心技术领域拓展，形成了既有重点需求、又向多领域延伸的研发新格局。 市场调研数据显示，头部车企的研发投入正逐年递增，其中约6成集中于智能驾驶系统、芯片和电池等领域。“这意味着车企需在多个技术维度发力，才能在激烈的市场竞争中占据优势，而无法像以往那样仅固守整车业务。”姚春德表示，实际上，技术研发领域的拓展往往存在内在联系。例如，车企若要在智能驾驶领域取得突破，不仅需要强大的算法研发能力，还需要高性能的算力芯片支撑算法运行，以及可靠的电池技术保障车辆能源供应。 宁新涛分析指出，相较于燃油车，新能源汽车的结构看似简化，但其技术门槛实则提高，尤其是智能驾驶领域的技术复杂度呈指数级上升。要构筑“数据＋算力＋算法”的“三维壁垒”，让新晋者面临巨大挑战。同时，车企不仅需投入巨额资金，还需建立完善的数据采集、处理和分析体系，并持续优化算法，以提升智能驾驶系统的性能和安全性。 “跨界布局的实质是提升车企整体技术水平，并非意味着技术门槛降低。”姚春德谈到，若仅因互联网企业跨界入局造车，或看到车企研发更多跨界技术，就认为新能源汽车行业技术门槛降低，这种观点极为片面。从车企财报不难看出，车企在研发上逐年增加的巨额投入，恰恰表明核心技术门槛在不断提高。没有巨额资金投入，企业很难跨越从技术研发到产品落地、再到市场认可的鸿沟。车企在技术研发上的投入和努力，不仅未降低行业门槛，反而加大了后来者进入该领域的难度。这并非车企“野心勃勃”，更多是迫于竞争压力的无奈之举，也是积极提升竞争力的实际需求。 帅石金认为，当新能源汽车行业从“政策驱动”转向“技术驱动”，真正的竞争已从“会不会造车”升级为造“聪明”“安全”“高效”的车。这种多维度、立体化的门槛提升，既是新能源汽车产业逐渐走向成熟的标志，也预示着新能源汽车即将进入“技术红利”与“淘汰加速”并存的新阶段。只有在三大核心领域建立深度“技术护城河”的企业，才能在这场“全要素比拼”中笑到最后。 |
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