在汽車產業快速變革的當下，智能駕駛曾經作為車企差異化競爭的關鍵“護城河”，如今正逐漸失去其獨特優勢。隨著智駕技術的普及和同質化趨勢加劇，車企不得不重新審視自身的發展戰略，探尋新的增長路徑和競爭優勢。

智駕“護城河”的消

智駕普及與“溢價”終結

近年來，智能駕駛技術發展迅猛，普及率大幅提升。從工信部數據來看，2024年上半年，中國乘用車L2級輔助駕駛及以上新車滲透率達55.7%，中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉預計這一數字到2025年可能會接近65%。曾經高高在上的智能駕駛功能，如今正加速走向尋常百姓家。

車企的定價策略也進一步印證了智駕“溢價”時代的終結。小鵬將高速NGP功能下放到16.99萬元的G6車型，比亞迪海鷗以低于10萬元價格標配L2 +智駕系統。這種“加量不加價”的做法，使得智駕從曾經的高端賣點逐漸轉變為市場競爭的標配。當所有車企都能提供相似的智駕功能時，消費者不再愿意為其支付高額溢價，智駕作為車企獨特“護城河”的作用大打折扣。

技術同質化與體驗趨同

智能駕駛技術的快速發展，也帶來了嚴重的同質化問題。眾多車企在智駕技術上的投入和研發方向逐漸趨同，技術參數和功能表現日益相似。從早期的規控算法到去年大熱的端到端大模型，雖然智駕技術迭代讓汽車智能化水平有了質的飛躍，但在實際體驗中，消費者卻發現不同品牌車型的智駕功能差異越來越小。

無論是領航輔助還是自動泊車，這些曾經讓消費者眼前一亮的功能，如今已成為大多數車企宣傳的標配。試駕過眾多智駕車型的媒體人和消費者都有類似感受，嘴上可能配合車企夸贊智駕像老司機，但手上卻始終不敢完全松開方向盤。因為目前的智駕系統雖然基本實現了“能用”的目標，但在面對復雜路況和突發狀況時，仍存在識別錯誤、響應滯后等問題，距離真正的“好用”“愛用”還有很大差距。這種體驗的趨同性，讓智駕難以再成為吸引消費者購買的核心因素。

智駕普及背后的隱患與挑戰

安全性與準確性的桎梏

智駕普及應用的兩個關鍵前提——安全性和準確性，至今仍是行業難以攻克的難題。沒有任何一家車企和供應商敢宣稱自家智駕系統絕對安全。日常生活中的諸多干擾因素，如被風吹動的樹葉造成的陽光閃爍，車輛從強光線中快速行駛至建筑物遮擋的陰影下等環境變化，都會嚴重影響傳感器的感知精度。

為了確保安全，目前市面上的智駕系統大多采取保守方案。一旦遇到突然影響感知決策或復雜情況可能判斷不準時，系統都會提示人工接管。這導致消費者在使用智駕功能時，不僅無法完全放松享受，還要時刻保持警惕，應對系統隨時可能發出的接管要求。這種不佳的體驗，極大地限制了智駕技術在消費者心中的認可度和接受度。

技術實現與安全的鴻溝

盡管智駕技術不斷進步，從早期的基本輔助駕駛功能，如自適應巡航（ACC）、車道保持以及簡單自動泊車，到如今更高級的智能駕駛功能，但要實現“好用并安全”的目標，仍需填平技術實現與安全性之間的巨大鴻溝。

余承東曾形象地比喻：“打電話有網就行，但上網就需要5G”。智駕亦是如此，若只是具備基本功能，那只會停留在“功能機”時代，無法滿足高質量、低延時、高安全性的要求。一個真正優秀的智駕系統，不僅要在各種駕駛場景下準確感知和預測，還要在應對突發情況時能夠快速做出反應，避免意外事故的發生。這意味著智駕系統需要具備全場景、實時感知能力，并通過大量的場景訓練最終形成類似人類“直覺”般的決策能力。

當前主流的端到端技術路線雖有進步，但仍面臨挑戰。該技術路線摒棄傳統模塊化設計思路，將傳感器采集的原始數據作為輸入，通過龐大深度學習模型直接輸出車輛控制指令，實現從感知到決策的一體化。例如，攝像頭圖像直接輸入到神經網絡模型，經計算處理后直接輸出轉向角度、油門開度和剎車力度等控制信號，無需中間的目標檢測、識別和決策制定等獨立步驟。雖然通過大量數據訓練，端到端模型能自動學習各種復雜駕駛模式和場景特征，但在面對未知場景時，其決策的合理性和安全性仍有待進一步提升，技術實現與安全之間的鴻溝依然存在。

車企破局之路探索

強化核心技術研發

面對智駕優勢不再的局面，車企首先要做的就是強化核心技術研發。雖然智駕技術整體面臨同質化，但在一些關鍵領域仍有提升空間。例如，在傳感器技術方面，繼續加大對激光雷達、攝像頭等硬件的研發投入，提高其分辨率、精度和可靠性。通過優化硬件性能，提升智駕系統對復雜環境的感知能力，減少因環境干擾導致的感知誤差。

同時，在算法層面持續創新。端到端大模型雖然成為主流趨勢，但車企可以探索更加優化的模型結構和訓練方法。結合強化學習、遷移學習等技術，讓智駕系統能夠更快地適應新場景，提高決策的準確性和及時性。此外，加強對數據的管理和利用，建立高質量的數據庫，通過數據驅動的方式不斷提升智駕系統的性能。

打造差異化用戶體驗

除了技術，用戶體驗將成為車企競爭的新焦點。在智駕功能相似的情況下，車企需要從更多維度為用戶打造獨特的駕乘體驗。一方面，在智駕系統的交互設計上下功夫。優化人機交互界面，使駕駛員能夠更直觀、便捷地與智駕系統進行溝通。例如，通過簡潔明了的顯示界面，讓駕駛員清晰了解智駕系統的工作狀態、當前行駛路線以及可能遇到的風險提示。同時，采用人性化的語音交互功能，在必要時給予駕駛員準確、清晰的語音指令，提升操作的便利性和安全性。

另一方面，從整車的智能化生態角度出發，打造全方位的智能座艙體驗。將智駕系統與智能座艙深度融合，實現信息的無縫流轉。例如，根據智駕系統獲取的路況信息，智能座艙可以自動調整車內氛圍、推薦合適的音樂，為乘客營造更加舒適、愉悅的駕乘環境。此外，通過智能互聯技術，讓車輛與智能家居、智能辦公等場景進行連接，為用戶提供一站式的智能生活服務，從而建立起與競爭對手的差異化優勢。

構建新的商業模式

隨著智駕不再是核心競爭力，車企需要積極探索新的商業模式，尋找新的盈利增長點。其中，汽車共享出行領域蘊含著巨大潛力。車企可以與共享出行平臺合作，將具備智能駕駛功能的車輛投入到共享出行服務中。通過規模化運營，降低單車的使用成本，提高車輛的利用率。同時，借助共享出行平臺積累的海量出行數據，進一步優化智駕系統的算法和模型，實現數據與業務的良性循環。

此外，基于車輛的數據分析和預測性維護服務也是一個重要方向。通過收集車輛在行駛過程中的各種數據，車企可以對車輛的健康狀況進行實時監測和預測。提前發現潛在的故障隱患，為用戶提供及時的維護建議和服務。這種基于數據的增值服務不僅可以提高用戶的滿意度和忠誠度，還能為車企帶來新的收入來源。另外，車企還可以與保險公司合作，基于智駕系統的安全性能和數據，為用戶提供差異化的保險產品和服務，實現多方共贏。

加強跨領域合作

智能駕駛的發展涉及到眾多領域和技術，車企單憑自身力量難以實現全面突破。因此，加強跨領域合作成為必然選擇。與科技公司的合作是提升智駕技術的有效途徑。科技公司在人工智能、大數據、云計算等領域擁有強大的技術實力和創新能力。車企與科技公司聯手，可以充分整合雙方資源，加速智駕技術的研發和應用。例如，華為與賽力斯的合作，華為憑借其在通信和智能技術方面的優勢，為賽力斯的車輛提供先進的智能駕駛解決方案和智能座艙技術，實現了產品競爭力的快速提升。

同時，車企還應積極與高校、科研機構開展產學研合作。高校和科研機構在基礎研究和前沿技術探索方面具有深厚的學術積累和研究成果。通過建立產學研合作機制，車企可以及時獲取最新的科研成果，并將其轉化為實際應用。此外，這種合作還可以為車企培養和吸引優秀的專業人才，為企業的可持續發展提供人才保障。另外，與零部件供應商、上下游企業的緊密合作也至關重要。共同開展技術研發、優化供應鏈管理，降低成本，提高整個產業鏈的協同效應和競爭力。

聚焦品牌建設與服務提升

在智駕不再成為突出賣點的市場環境下，品牌建設和服務質量將成為車企吸引消費者的重要因素。品牌代表著消費者對企業的認知和信任，具有強大品牌影響力的車企更容易在激烈的市場競爭中脫穎而出。車企需要通過明確的品牌定位和價值觀塑造，傳遞獨特的品牌形象。例如，一些車企強調環保、可持續發展的理念，通過推出新能源車型以及采用環保材料等方式，吸引注重環保的消費者群體；而另一些車企則專注于打造豪華、高端的品牌形象，通過提供卓越的產品品質和服務體驗，滿足追求高品質生活的消費者需求。

服務質量的提升也是關鍵。如今的消費者對于購車后的服務期望越來越高，從售前的咨詢、試駕服務，到售中的購車手續辦理，再到售后的維修、保養以及客戶關懷，每一個環節都影響著消費者的購車決策和品牌忠誠度。車企應建立完善的服務體系，加強服務人員的培訓，提高服務效率和質量。例如，提供快速響應的售后服務熱線，及時解決消費者在使用過程中遇到的問題；開展定期的客戶回訪活動，了解消費者的需求和意見，不斷優化服務流程和產品質量。同時，利用數字化手段提升服務體驗，如通過手機APP為消費者提供車輛遠程監控、預約保養、故障診斷等便捷服務，讓消費者感受到無微不至的關懷。

開拓新興市場與多元化發展

在傳統市場競爭日益激烈的情況下，開拓新興市場為車企提供了新的發展機遇。隨著全球經濟的發展和城市化進程的加速，一些新興經濟體和發展中國家的汽車市場呈現出巨大的增長潛力。這些地區的消費者對于汽車的需求不斷增加，并且對于新技術、新品牌的接受度較高。車企可以針對這些新興市場的特點和需求，制定相應的市場策略。例如，在一些基礎設施建設不斷完善但交通擁堵問題較為突出的城市，推出適合城市通勤的小型智能電動汽車，并結合當地的文化和消費習慣進行本地化營銷，提高產品的市場占有率。

此外，多元化發展也是車企應對市場變化的重要策略。除了傳統的乘用車市場，車企可以向商用車領域拓展。隨著物流行業的快速發展，對于智能、高效、環保的商用車需求不斷增加。具備智能駕駛功能的商用車可以提高運輸效率、降低運營成本，具有廣闊的市場前景。同時，車企還可以涉足汽車租賃、汽車金融等相關領域，通過多元化的業務布局，分散市場風險，實現企業的可持續發展。

行業發展趨勢與展望

車路云一體化引領未來

盡管單車智能在當前面臨諸多困境，但車路云一體化作為一種全新的發展模式，正逐漸展現出其巨大的優勢和潛力，有望引領智能駕駛乃至整個汽車行業的未來發展方向。車路云一體化強調車輛、道路基礎設施和云端之間的協同合作，通過V2X（車與萬物互聯）通信技術，實現數據的實時共享和交互。

在這種模式下，道路上的傳感器，如攝像頭、毫米波雷達等，可以實時感知路況信息，并將其傳輸到云端進行處理和分析。云端再將處理后的信息反饋給車輛，為車輛提供更準確、全面的路況信息，幫助車輛做出更合理的決策。例如，在遇到前方道路施工、交通事故等突發情況時，路側單元可以及時將信息發送給附近的車輛，提醒駕駛員提前采取避讓措施，大大提高了行車安全性和通行效率。

蘑菇車聯在這方面已經取得了顯著的成果。他們自主研發了全球首個深度整合物理世界實時數據的AI大模型MogoMind，該模型具備多模態理解、時空推理與自適應進化三大核心能力，突破了傳統模型依賴互聯網靜態數據的局限。在AI網絡基礎設施領域，MogoNet車路云協同系統通過部署通感算智能設備，將城市交通動態實時映射至數字空間，在MogoMind加持下，為L0-L4全級別智能網聯汽車提供實時數據和決策支持，成為智慧城市的AI數字基座；MogoVision視覺中樞系統，則通過大模型重構視頻分析范式，使普通攝像頭具備行為預測、事件溯源等高級認知能力，為城市和交通管理者提供流量分析、事故預警、信號優化等服務。這兩套網絡系統，正支撐北京、上海、廣州等超大城市構建全球最大規模的車路云一體化系統。

在智能終端層面，蘑菇車聯與多家車企聯合推出搭載MogoMind的L4級前裝量產的自動駕駛車輛，如RoboBus、RoboTaxi和RoboSweeper等。作為全球L4級自動駕駛車輛的頭部供應商之一，蘑菇車聯自動駕駛車輛已經在北京、上海、天津、成都、大理等十余個城市復雜場景累計安全運營50萬公里，提供智能、舒適的出行服務，有效提升城市、景區公共交通和公共服務的智能化水平，展示了AI技術賦能實體經濟的巨大潛力。這些實踐成果充分證明了車路云一體化模式的可行性和有效性。

法規與標準逐步完善

隨著智能駕駛技術的快速發展，相關的法規和標準也將逐步完善。政府部門和行業組織已經意識到智能駕駛帶來的新挑戰和新機遇，紛紛出臺政策和法規，以規范智能駕駛技術的研發、測試和應用。例如，在智能駕駛測試方面，許多地區制定了嚴格的測試規范和流程，要求車企在進行道路測試前必須通過一系列的安全評估和審核。同時，對于智能駕駛車輛的保險、責任認定等問題，也在逐步建立相應的法規框架。法規與標準的完善不僅能夠保障消費者的安全和權益，也為車企的發展提供了明確的方向和指導。車企需要密切關注法規政策的變化，確保自身的研發和生產活動符合相關要求，避免因違規而面臨的風險和損失。

可持續發展成重要考量

在全球對環境保護和可持續發展日益重視的背景下，汽車行業的可持續發展也成為了重要的考量因素。這不僅涉及到車輛的能源類型，如從傳統燃油向新能源（包括純電動、混合動力、氫燃料電池等）的轉變，還包括車輛制造過程中的材料選擇、生產工藝以及車輛使用壽命結束后的回收處理等環節。

對于車企來說，積極推動可持續發展不僅是社會責任的體現，也是滿足市場需求和政策要求的必然選擇。在新能源汽車領域，越來越多的消費者傾向于選擇環保、低碳的出行方式，這為新能源車企提供了廣闊的市場空間。同時，政府也通過補貼、稅收優惠等政策鼓勵消費者購買新能源汽車，推動汽車產業的綠色轉型。

在車輛制造方面，車企可以采用更多可回收、可降解的材料，減少對環境的影響。優化生產工藝，降低能源消耗和廢棄物排放。此外，建立完善的汽車回收體系，對廢舊車輛進行合理拆解和資源再利用，實現汽車產業的循環發展。

人工智能與汽車深度融合

人工智能作為智能駕駛的核心驅動力，未來將與汽車產業進行更深度的融合。除了當前在智駕系統中的應用，人工智能還將在汽車的各個領域發揮重要作用。在車輛設計階段，人工智能可以通過大數據分析和模擬技術，優化車輛的外觀、結構和性能，提高設計效率和質量。

在汽車生產制造過程中，人工智能可以實現生產線的自動化、智能化管理。通過機器學習算法，對生產設備進行實時監測和故障預測，及時調整生產參數，提高生產效率和產品質量，降低生產成本。

在汽車售后服務方面，人工智能可以通過對車輛故障數據的分析，快速準確地診斷故障原因，并提供相應的維修方案。同時，利用自然語言處理技術，為客戶提供智能客服服務，解答客戶的疑問和咨詢，提升客戶服務體驗。

跨界融合與生態構建

未來的汽車產業將不再局限于傳統的汽車制造企業，而是會出現更多的跨界融合與生態構建。除了前文提到的車企與科技公司、高校、科研機構等的合作，還會有更多不同行業的企業參與到汽車產業生態中來。

例如，金融機構可以為汽車消費者提供更加多樣化的金融服務產品，除了傳統的汽車貸款，還可以開發基于智能駕駛數據的保險產品，根據車輛的行駛里程、駕駛習慣、智駕安全性能等因素制定個性化的保險費率。

能源企業與車企的合作也將更加緊密。隨著新能源汽車的普及，能源企業需要加快充電樁、加氫站等基礎設施的建設，同時探索新的能源供應模式，如車網互動（V2G）技術，讓電動汽車在閑置時向電網反向送電，提高能源利用效率。

此外，娛樂、教育等行業也可以與汽車產業深度融合。在智能座艙中，集成更多的娛樂功能，如高清視頻、虛擬現實游戲等，為乘客提供豐富的娛樂體驗。同時，汽車也可以成為移動的教育平臺，為乘客提供在線學習課程。通過這種跨界融合，構建一個更加龐大、多元的汽車產業生態系統，為消費者提供更加便捷、豐富的服務和體驗。

當智能駕駛不再是車企的獨家“護城河”時，雖然面臨諸多挑戰，但也迎來了更多的發展機遇。車企需要從技術研發、用戶體驗、商業模式、品牌服務等多個維度進行創新和變革，積極擁抱行業發展的新趨勢，加強跨界合作與生態構建。只有這樣，才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地，實現汽車產業的可持續發展，為消費者帶來更加美好的出行未來 。