張克

中國智駕市場正在逐漸形成新趨勢；一方面，類似特斯拉和比亞迪這樣的超級大廠，憑借龐大銷量和持續巨大投入，有能力和實力自研智能座艙和智駕系統，但是對于大多數車企來說，巨大投入和重復研發，導致它們喪失了自研能力，開始逐漸向著華為、地平線等靠攏。

4月22日，上海車展期間，華為“智能 創造可能”技術大會，正式發布華為乾崑智駕ADS 4（參數丨圖片）、鴻蒙座艙HarmonySpace 5、乾崑車控XMC等全新解決方案。具體的落地技術，更是全方位突破：

• 端到端時延降低50%，重剎率降低30%，越來越像老司機；
• 乾崑智駕世界引擎，可利用AI生成模型，用AI訓練AI；
• 高精度固態激光雷達、艙內激光視覺傳感器，顯著提升車輛感知能力；
• 全新數字底盤引擎，實現車身、電機、懸架、轉向、制動等部件全域融合架構；
• 華為高速L3級商用解決方案；
• 支持車位到車位切換泊車代駕VPD功能；
• 鴻蒙座艙，乘客口語化控車的成功率可達85%；
• 全新16.1英寸車載智慧屏，具有3K分辨率和98%P3色域。

……以上種種，任何一項拿出來都足夠開一場技術發布會，但是，本文重點不是這里，更不是技術分析，重點是開篇提到的行業發展趨勢。華為大批新技術突破，印證了一個行業共識：華為正在引領一場軍備競賽。

一年1800億的技術軍備競賽

根據發布會官宣，華為每年在智能駕駛與智能座艙領域投入超 100 億元、整體研發費用高達 1800 億元時。事實上華為每年20%收入投入研發，投入的成效顯而易見，2024年華為以6600件國際專利申請量排名全球第一，華為在全球授權專利累計超過14萬件，其中90%以上為發明專利。而且華為專利集中在5G，芯片，通信，計算，人工智能等領域，和汽車智能座艙智能駕駛息息相關，“芯片 - 算法 - 硬件 - 數據” 四大核心環節全面覆蓋，從軟件到硬件，從平臺到系統，從車規級芯片到固態激光雷達的全面涉及，并形成了“預研一代、開發一代、商用一代”的健康機制。

一個顯而易見的現實是，華為不但利用千億級研發，構筑起寬廣技術邊界和護城河，同時也大幅度提升了“技術軍備競賽”的門檻。事實上，至少在汽車智能座艙和智能駕駛領域，門檻之高已經不是普通車企所能跨越。

原本，鴻蒙座艙和乾崑智駕已經在國內屬于XX（違反廣告）級存在，在華為持續高強度資金澆灌之下，技術先進性和后來者落差只會越來越大，技術門檻會越來越高。

更大意義在于，得益于華為在人工智能、大數據、5G通信等方面深厚基礎，華為在車智能方面研發的高度和深度超越了任何車企，100億智能研發投入，相當于很多車企年收入，超過了絕大多數車企研發總投入。但是對于絕大部分車企，研發投入要涉及外形、內飾、空間、動力、性能、安全性、耐候性等等很多方面，真正分給智能駕駛部分，僅僅是幾分之一。無法和華為相比。

相比華為100億（1800億）的巨大研發投入，大部分車企的研發普遍面臨著各種困局。

如果進行平臺和底座研發，那么將會曠日持久，需要大手筆的真金白銀，需要搭建強有力的隊伍，需要持續的投入。尤其考慮到技術發展的日新月異，技術路徑的任何偏差，都可能導致研發失敗。哪怕僅僅進行一個智能座艙的研發，同樣也需要天文數字的投入。某傳統車企2024年智能座艙研發投入高達15億元，研究成果和華為相比，依然有著奔馳和大眾的差距。以嚴重依賴算法的語音交互能力為例，當華為鴻蒙座艙已經可以用“幫我將車頂上面的那塊布打開”的模糊語境控制天窗，很多車企自研的語音大模型自然語音識別率不到80%。這種差距需要巨大的時間和真金白銀來填補。

華為持續十幾年在智能領域的重金投資，確實也構筑了全系統全方位的技術鴻溝。比如，華為泊車代駕 VPD 功能已實現全國 10 萬停車場覆蓋。某新勢力耗時 3 年自研的泊車算法，在跨層停車場場景的成功率不足 60%，而今年華為車位到車位的輔助駕駛甚至可以達到50萬個停車場。這種巨大差距，會讓大部分車企疲于奔命。

巨大浪費；15家車企都在研究智能座艙

車企在智能化方面一窩蜂的研發，還導致另一個問題，就是研發資源的巨大浪費。

現在中國有著幾十家規模車企，再加上幾十家合資以及獨資車企，再加上部分商用車企，車企數量超過100家。

如果每家都去搞智能座艙，每家都去搞智能駕駛，其實是一個巨大浪費，投入巨大，效果堪憂。比如某二線車企累計投入 20 億元研發智能駕駛，最終僅能實現基礎 L2 功能，單車智能化成本高達 8000 元，而采購華為 ADS SE 基礎版的成本不足 5000 元，效果則比自研的好得多，不但技術更先進，而且更加安全可靠。

而據不完全統計，目前僅僅國內 15 家主流車企的智能座艙團隊累計超過 2 萬人，每年研發支出超過 200 億元。但是幾萬人研發隊伍，幾百億投入，得到僅僅是15套功能雷同的基礎座艙，且功能集中在語音交互、導航等基礎模塊。與此同時華為 HarmonySpace 5 已經滲透到AI 畫質增強、聲場消音等創新功能，已經形成了技術代差；如果唯技術論，那么幾萬人的時光，幾百億投入，其實就是一種白白浪費。

傳統車企智能團隊就地解散？

有鑒于此，有一種觀點認為，既然華為已經有了從平臺到底座，從算法到系統，從激光雷達到揚聲器全系統智能架構，其實除了幾家頭部之外，大部分車企應該做一些戰略取舍，智能團隊可以就地解散。完全可以通過直接使用華為、地平線等現有成果，以產業分工模式，實現高效和集約化發展。“這些車企可以將精力和資源集中在整車制造，品控管理，供應鏈優化和營銷渠道等方面。”

這種觀點當然有一定道理，但是實施起來很難，因為部分車企抱有掌握所有核心技術的執念，部分車企則因為業務沖突對于華為抱有深深敵意。

客觀分析，車企其實沒必要將華為當成競爭對手。一方面，華為已經多次聲明不會造車，不會在整車領域和車企形成競爭。此外，現在包括奇瑞、上汽、北汽、長安、等國內主流車企紛紛和華為合作，甚至寶馬和奧迪這樣的百年豪華品牌也開始擁抱華為，華為更不可能涉及整車，所以沒必要對于華為抱有敵意。

更重要的是，畢竟大部分車企幾十億研發費用和華為1800億完全不在一個等級，有的車企的智駕能力連施工道路的錐桶都不能識別，頻繁釀成重大事故。華為的激光雷達已經可以識別倒車后的懸空甚至水塘。某傳統車企與華為合作后，將原有的智駕團隊大幅度壓縮，轉為專注用戶場景定義與硬件適配，研發成本大幅度下降，研發效率大幅度提升，

華為的系統性解決方案本質上提供了一個百貨商店，既包括整體系統平臺，也包括算法訓練、數據認證（如 6 億公里仿真數據的安全認證），還包括如高精度固態激光雷達、43 揚聲器這樣的獨立硬件。車企既可以直接打包完整的鴻蒙座艙和乾崑智駕，也可以按需所取，按單點菜。

當然，這里說的就地解散，僅僅是一種情緒表達，并非真正解散。比亞迪、特斯拉這樣的頭部大廠，有著巨大的銷量攤平研發費用，每年就有著極其充裕的研發預算，可以進行從鋼板強度到高能力智駕的全系統研發覆蓋。但是對于大多數二線或者三四線車企，其實可以采用采取 “1+N” 策略，以華為方案為主，同時保留部分團隊進行備選供應商適配，避免技術依賴風險； 或者在平臺和底座方面應用華為技術，在畫面交互設計、場景化功能開發等應用層面實現自身的個性化，保持自身的獨特競爭力。

結語：行業發展到一定階段，產業分工是必然。傳統燃油車時代，除了豐田寶馬大眾這樣的大廠，博世、采埃孚、愛信和大陸則通過核心零部件實現自身價值。在智能化時代，車企解散智能研發部門不是放棄創新，而是將資源集中到更擅長的領域 —— 正如電腦行業 “芯片交給英特爾、系統交給微軟”，未來汽車分工革命是必然，15家車企同時研發智能座艙本身既沒有必要，也是巨大浪費。

從 “千軍萬馬搞研發” 的低效競爭，轉向各司其職的專業化分工，已經是行業趨勢所在。