文 |劉錚、嚴方方

視覺設計 | 星船知造

正文共計：4732字

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01 FSD入華、車企涌向“智駕平權”

伴隨著特斯拉FSD（Full Self-Driving，完全自動駕駛）入華的喧囂，手拿智駕新武器——端到端的中國車企們，幾乎不約而同沖向一片名為“智駕平權”的戰場。

2月9日，長安汽車發布“北斗天樞2.0”計劃，董事長朱華榮稱：從今年起將不再開發非數智化新產品，今年8月將率先在10萬元級別車型搭載激光雷達。在智駕技術上，長安旗下深藍汽車給出三套方案，覆蓋從15萬元級起跳的不同車型。

2月10日，比亞迪接力發布全民智駕戰略，智駕系統“天神之眼”也是一魚三吃，A、B、C三套方案，最低覆蓋到7萬元級的小型車上。

2月11日，長安又推出搭載天樞智駕系統的10萬元級啟源A07。

3月，吉利也發布千里浩瀚智駕方案，通過不同傳感器配置與算力階梯，實現從15~50萬元車型的全場景覆蓋。

所有人都心知肚明，中國車企的鏖戰正圍繞智駕廝殺——智駕技術既是車企在未來市場的突圍關鍵，也事關生死存亡。

2月25日，特斯拉FSD開始在中國市場推送。狼真的來了，但暫時被堵在半道——

復雜的交通信號、單獨的公交車道、無序的非機動車流，這些中國特色的駕駛場景，讓本就由于中美數據跨境限制而本土適配不足的FSD頻頻誤判。

相反，國內不論是華為、Momenta、元戎啟行等智駕供應商，還是長安、蔚小理、極氪等車企自研的智駕方案，早已針對本土場景展開“飽和式攻擊”，積累了大量在中國復雜道路上的駕駛經驗。

正是有了國內智駕的對比，才讓FSD的缺點在消費者眼中變得難以忍耐。

然而，就在2021年時，特斯拉陸續在北美生產的車型上取消毫米波雷達和超聲波雷達，改用純視覺方案，彼時的中國車企們還由于算法上難以企及，只好笨辦法跟進。

攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達、算力芯片……跟智駕相關的硬件全部上車，用猛猛堆料提升車輛多維度的感知和處理能力。

但就像被江南七怪調教多年的郭靖一樣，中國智駕產業鏈反而借此練就“下盤穩固、基礎扎實”的內功，一朝悟道，手里全是殺招——

隨著中國車企智駕大規模上量，巨大市場帶來硬件產業格局的重構：單顆激光雷達的價格已從5000元下降到1000元，覆蓋車型已低于15萬元；地平線、華為MDC等國產智駕芯片的崛起，迫使英偉達推出價格更低的Orin-Y等。

除了成本優勢，本土選手的“攝像頭+激光雷達+各種傳感器組合”的方案，輔助以騰訊等圖商輕量化地圖方案，在國內的復雜路況中，相比特斯拉的“純視覺”方案，更能精準理解道路結構，作出合理的判斷。

source：wemap

另一方面，支撐在智駕背后的AI、云計算產業，中國也已不弱于人。

2024年，端到端技術的C位出道——它意味著，人工智能真正成為智駕研發的核心環節。

中國的AI大模型在過去兩年里幾乎超速發展。而大模型的進化過程中，數據成為第一驅動力。如騰訊智慧出行副總裁鐘學丹所說，在AI驅動智駕的時代，數據質量和規模直接影響車的智力水平。

誰能構建更高效的數據閉環，就能對海量數據進行更高效的收集、存儲、處理和分析。最終卷贏智駕戰役。

source：pexels

毫無疑問，今天中國在智能駕駛領域已經具備了與全球頂尖對手抗衡的實力，這既是2025年車企加速沖向“智駕平權”戰場的原因之一，也意味著中國車企的智駕鏖戰已進入更高階的角逐。它同時伴隨來自市場的多個爭議：

車企喊出“智駕平權”的底氣是什么——怎樣才能讓消費者繼續加大買單？

目前城區NoA功能普遍還是在中高端車型上車，年內智駕平權的目標能不能實現？怎么實現？

帶著問題，我們和率先提出智駕平權的長安汽車、以及以“數智化助手”身份進入智能汽車產業鏈的互聯網企業騰訊都聊了聊——

《星船知造》判斷，既然智駕平權本質上是一場“數據”驅動的戰役，中國車企中那些以“全棧可控的自研技術”為矛、以“和伙伴共建數據閉環”為盾（底座）的企業，將在這場智駕戰役中更快勝出。

02 長安打響第一槍。憑什么？

一般來說，車圈內第一時間緊跟技術風向的，往往是以“蔚小理”為代表的新勢力。

比如2024年特斯拉剛推送FSD V12，“蔚小理”三兄弟就集體在2024重倉“五環外”：

蔚來李斌一邊強調“說激光雷達沒用的，非蠢即壞”，一邊推出搭載純視覺方案的樂道L60車型。小鵬定價在10到15萬元級的MONA開始搭載XNGP智駕系統。L6作為理想首款30萬以下的車型，搭載AD Max智駕。

但在2025年，打響“智駕平權”第一槍的卻是一家中國百年車企——長安。

source：長安汽車

長安最先為自己的智能化戰略定調：

2025年，不再生產不聯網、不智能的汽車；

2026年，實現 L3 自動駕駛；

2028年，實現 L4 級自動駕駛；

表面看，長安展現了從未有過的“激進”：

在今年北斗天樞2.0發布會上，長安明確提出要“重倉”智能化：以智駕、智艙為核心投入2000億，并為智能化板塊專門構建1萬人團隊。

但《星船知造》在對長安汽車首席智能駕駛技術官陶吉、長安汽車智能化研究院副總經理毛葉平訪談后認為，實際上長安在多年前就“激進”地進行了前瞻技術布局：

長安早在2016年便完成了國內首次長距離自動駕駛測試，路線為重慶至北京，全程約2000公里。

2017年提出北斗天樞1.0計劃，開始向智能化轉型。已累計投入1148億，建立超過5000人軟件和AI人才隊伍。在智能化相關專利上，長安位于行業前列，同時也是最早獲得國家L3特試的車企。

這些都是長安率先喊出“智駕平權”的底氣所在。

source：長安汽車

智駕技術領域，長安堅持“自主研發+合作共創”兩條腿走路

自研：在啟源E07車型上率先落地自研天樞智能駕駛系統，實現自研技術的量產化。通過與騰訊云合作，提升數據閉環能力。

長安“北斗天樞2.0”計劃：推出基于SDA平臺和天樞大模型的“天樞智駕”系統、實現AI滲透率100%的“天域座艙”等智能化技術。并將在飛行汽車、人形機器人等產業鏈上延伸布局。

合作：目前在旗下的阿維塔品牌和部分深藍車型采用華為的智駕方案。

長安汽車首席智能駕駛技術官陶吉告訴我們，長期來看，智駕平權本質上是讓智駕產生用戶價值，這個價值要讓用戶有消費意愿，才能可持續。因此長安從用戶角度，將高階智駕能力分為“可用-好用-愛用”三檔，用不同算力加以實現。

其中，100Tops算力的車型，做到城區的可用；200Tops做到城區好用；500Tops及以上，做到城區的愛用，以及面向未來L3智駕。

在技術路線上，長安會保留傳統多傳感器組合的城區NoA能力，放在低算力車型上使用；基于端到端大模型方式的智駕，則先在高算力平臺上落地，并逐步向下遷移。

source：長安汽車

了解了長安的智駕布局，也就了解了頭部車企“智駕平權”的大戰略：

左手要“以質換量”——將高階智駕下放到更低價格段的車型上，從而讓自己在市場上站穩腳跟，保證智駕車輛的保有量，以及充足的研發投入；

右手要“以量換質”——更多車輛帶來更大量的數據，用于端到端大模型的訓練，助力智駕能力持續升級。

雙手掄轉開來，便能迅速滾起雪球。

因此2025年，我們判斷，智駕玩家們必然會讓城區NoA等高階智駕功能加速普及，為了讓智駕產品能夠跨越鴻溝，可能會有車企采取補貼行為。

當價格戰經由技術升級走向更高維度——對于車企來說，面臨的會是一場既重戰略規劃、更重技術儲備的持久鏖戰。

03 應對智駕平權，具體要做好哪幾件事？

首先是車企要有自研能力，才能在成本可控和定價上掌握更多主動權。

以長安為例，長安深度參與進智駕產業鏈的每一個環節之中，在自研之外，正形成“全棧可控”的能力。

在智能化剛起步、消費市場感知不深的階段，車企們誰做得好、誰做得差，核心是在比拼供應商的能力，更需要做好的是集成能力。同時，大多數車型的換代區間至少是一年，幾乎不用擔心跟不上潮流。

但隨著智駕、智艙的大規模上車，軟件功能在汽車中的占比越來越大，OTA（Over-The-Air technology，空中下載技術）更新速度來到以“周”和“天”為單位，如果車企自身沒有掌握核心技術自研，仍依靠供應商提供的黑盒，就無法對用戶需求和數據處理的結果及時響應，實現智駕體驗的快速提升。

今年春節期間，DeepSeek熱度居高不下，長安啟源E07成為首款深度融合DeepSeek大模型并全面OTA推送的車型。背后邏輯就在于，E07采用長安完全自研的SDA天樞架構，能夠快速接入云端大模型并在本地部署。

source：長安汽車

“全棧可控”也是一樣，通過與合作伙伴的深度共創，實現對核心技術的理解與掌握，破除黑盒，最終實現應對技術、市場變化的高效率。

在長安旗下深藍系列配備的智駕方案中：既有自研的DEEPAL AD PRO，也有華為深度賦能的ADS SE、旗艦級ADS3.0。三套智駕方案從低到高覆蓋從15萬元到更高端車型，是長安“智駕平權”戰略的基本盤。

陶吉告訴《星船知造》，對于車企來說，“全棧可控”就是從最終的產品體驗、用戶體驗、產品效果來看待手頭上可用的技術，在技術的能力邊界之內，哪些東西可以給用戶帶來更好的體驗才是關鍵。

其次，“車輕云重”，和伙伴共建智駕的數據“廚房”。

如今智駕的技術天平上：

車端變得更“輕盈”——智駕硬件有了國產化替代方案，算法模型也做到可以跑在算力更低的車載計算平臺上。

云端變得更“重量級”——一力承擔起數據閉環和算力能力、助力算法模型迭代的責任，是智駕進化路上的底層基建。

端到端技術爆發靠的是人工智能技術的進化——核心是“無損信息傳遞”，從感知到決策一步到位。

這種模式依賴的不再是工程師編寫的規則代碼，而是海量真實數據訓練出的“駕駛本能”。

DeepSeek等中國大模型的超速發展進一步證明：數據密度決定模型高度。放到智駕領域，每天百萬輛車回傳的路況數據，經過清洗、標注、訓練后，成為喂養端到端模型的“黃金飼料”——數據越豐富、算法越擬人，用戶體驗就越接近“老司機”。

簡單來說，車企智駕進化速度的關鍵在于——做大數據、用好數據，形成“數據反哺技術、技術創造數據”的共生飛輪。

騰訊智慧出行副總裁鐘學丹的觀點，代表了業內的普遍態度：如何用有效的數據持續進化車企的智駕能力，涉及從端到云、再到最終訓練數據閉環的能力建設。如果不加以重視，將會在過程中不斷糾偏，消耗大量時間和成本。

陶吉也認為，在數據和云基建上的能力，是過去傳統主機廠所缺少的，但又是下一代技術最需要的核心能力。有了這個能力，相當于構建出一個非常豪華的廚房，要炒什么菜都是OK的。

云計算和數據閉環的建設，是一個漫長、復雜、重資產的項目，車企沒必要從0開始造輪子。因此，通過產業之間積極協作的方式，與現有的云供應商整合資源，是更符合市場需求的選擇。

source：pexels

長安選擇與騰訊通過合作共創的方式，共同搭建智駕的“數據廚房”——其中最重要的，就是智駕用“云”、用“圖”的數字基建。

據陶吉介紹，從數據的采集環節開始，依托騰訊的甲級測繪資質，所有采集數據的脫敏、去隱私以及回到云端的合規數據區做處理，都可以在騰訊云上完成，更好的保障數據的安全和合規。在模型的訓練和推理上，騰訊云對于GPU卡的線性加速做得非常優秀。

騰訊“多圖合一”生產模式

此外，隨著端到端落地，2024年“去高精地圖”趨勢開始加速。

騰訊做到業內首個一體化生產體系，把標準地圖(SD Map)、輔助駕駛地圖(ADAS Map)、高精地圖(HD Map)等不同精度等級的地圖數據融合在一起，按需靈活使用，讓不同地圖的功能實現優勢互補。

比如，在智駕用“圖”上，長安與騰訊不是傳統“供應商”和“主機廠”的關系，而是共研共創、深入綁定的合作伙伴。

陶吉解釋說，長安從長期的技術路線考慮，需要更可泛化、更低成本的地圖維護，需要和圖商共同討論和試驗。同時，高精地圖的能力會越來越上移到云端，成為智駕模型的真值，作為模型訓練的輸入。騰訊幫助我們從采集、到合規、到模型訓練、到上車實際部署好，每一個環節都是共同構建，我覺得這是未來主機廠和合作伙伴新的共生共贏的方式。

尾聲：智能化的廣闊未來

智駕平權絕非終點。數據資產的持續積累，會為更多智能化產業持續增添動力。

一個明顯的趨勢是——汽車的智能化進程，同時在為人形機器人、飛行汽車等新興戰略產業做好技術儲備。長安、小鵬、華為等車企，正在積極在這些領域內探索可能。

長安在“北斗天樞2.0”發布會上透露，今年底，長安會試飛新一代飛行汽車，2028年完成長安人形機器人的生產下線。

陶吉這樣形容，今天的科技產品都與大模型、AI的相關進展有關，背后離不開數據和數字基建的支撐——當打造出一個好的“數據廚房”之后，又有了很多素材，向每個方向的延伸都成為可能。

中國的互聯網、AI、先進制造業等新質生產力，正在將本土車企托舉向一個全新的高度。“不閉門”的長安和“不造車“的騰訊，是這種共生共贏合作模式的縮影與范本。

中國汽車產業已從“市場換技術”的低姿態，轉向“技術換市場”的高格調——新能源的優勢讓“出海”步伐快進；現在，智駕將為之附加更高的技術價值。

騰訊智慧出行副總裁鐘學丹在演講中提到，車企在智能化的發展上，需要聚焦在智能駕駛等核心能力上，形成自己的獨特優勢和體驗；而騰訊等科技公司，則致力于為車企在ITAI等底層能力上做好服務。

而包括云計算在內的新質生產力價值鏈，將隨著更具競爭力的中國汽車共同奔赴海外，到達更遠的目的地。

本文基于訪談及公開資料寫作，不構成任何投資建議

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