雖然前段時間工信部收緊了自動駕駛層面的監管，但是，勤奮的本土車企們也只是稍稍沉寂了一小段時間，很快又開始了輔助駕駛的宣傳。

嗓門最大的依然是華為、小鵬和理想，這三個頭部玩家依靠出色的產品力始終牢牢地把持著輿論的高地。

不過，很多人肯定也在好奇，發起全民智駕運動的比亞迪，究竟追趕到了什么境地？

真話有時候就是比假話要刺耳。在本土車圈輿論場里，一個反復出現的刺耳言論是特斯拉FSD斷代領先國內友商。

從清華大學教授鄧志東到奇瑞自動駕駛負責人谷俊麗，從地平線的蘇菁到博世中國的吳永橋，這些業內大佬不斷地接力， 提醒大家要見賢思齊，繼續向著追趕特斯拉努力。

雖說忠言逆耳利于行，良藥苦口利于病，但我并不想附和他們的觀點，以此標榜自己的冷靜客觀。

不過，大家倒是可以看一看特斯拉在自動駕駛三要素-算法、算力、數據-上的條件。

在算法層面，自2021年的AI Day開始，特斯拉始終在引領自動駕駛算法技術路線的轉變，從最初的BEV到后來的OCC，再到目前大火的端到端和生成式AI大模型，特斯拉這個顯眼包始終走在大家的前面。

相較于在算力和數據層面依靠大力出奇跡實現的領先，特斯拉在自動駕駛算法技術路線上面的引領得到了國內車企的一致真心點贊。

在算力層面，進入2024年之后，特斯拉一年之內砸了110億美金，算力規模突飛猛進，基本上比國內友商高出了一個數量級。

說實話，在算力這個方面，國內車企是真的沒脾氣。

一則特斯拉的市值高達1.5萬億美金，具備足夠的鈔超能力。

二則，英偉達最先進的AI芯片不會對特斯拉做任何限制，這點更是中國車企無人能比。

在數據層面，自搭載第三代硬件以來，特斯拉就依靠影子模式將行駛在道路上面的每一輛特斯拉變身成為數據收集器。

按照華為的說法，特斯拉自動駕駛自成閉環，數據壁壘遠超其他廠商。

在自動駕駛三要素上面，特斯拉在算法、算力、數據上面都做到了斷代領先。

至于它的FSD到底是不是斷代領先，各位善良、正直、不說假話的看官可以遵從內心，自行找到答案。

在信息洪流的時代，標簽式的語言能夠幫你迅速抓到問題的本質，但也很容易誤導你的判斷。

比如說，聽說“數據是人工智能時代的石油”，一些人就好像拿到了尚方寶劍，擲地有聲地宣稱銷量比新勢力車企高出一個數量級的傳統車企可以很快在自動駕駛領域實現完美逆襲。

好幾年過去了，也沒見到豐田、大眾和比亞迪們在自動駕駛領域實現彎道超車。

沒錯，駕駛場景數據是自動駕駛車輛認識世界和改變世界的基礎，是端到端時代自動駕駛的核心資產，但是，數據的質量才是決定模型能力的關鍵。

換句話說，數據是不是資產，得看它能不能同時滿足一致性、多樣性、全面性這三個條件。

如果不能，車輛行駛過程中不斷產生的海量數據除了徒然增加對車企自動駕駛數據閉環體系在存儲和計算上面的負擔之外，就只能到數據墳場說再見了。

近日，比亞迪公開了2025年以來搭載天神之眼輔助駕駛系統的車型銷量。

短短幾個月的時間，天神之眼輔助駕駛車型的累計銷量已經達到了48萬輛，接近小鵬XNGP車型或蔚來NOP車型的銷量總和！

這標志著，比亞迪的輔助駕駛數據即將迎來裂變，并將很快實現對國內友商的領先。

在發起全民智駕運動引發的裂變之前，比亞迪的車型矩陣在輔助駕駛系統的配置上相當混亂，導致數據一致性差。

而且，之前的大多數車輛在傳感器配置上數量不足，導致數據全面性不足。

對照之前提到的“一致性、多樣性、全面性”這三個條件，天神之眼幫助比亞迪補齊了數據在一致性和全面性上的短板。

在這樣的改變下，我們有理由相信，在端到端自動駕駛時代，比亞迪有希望憑借數據優勢實現對華為、小鵬的快速追趕！

十年飲冰，未涼熱血。自深度神經網絡于2012年重新登上人工智能的中央舞臺以來，整個自動駕駛行業經過十余年的大規模投入，已經從技術的探索期轉入了規?；穆涞仄?。

反映在算法層面，從CNN到Transformer，從圖像識別后融合到BEV視角前融合，從規則驅動的分模塊到數據驅動的端到端，從基于模仿學習的判別式小模型到模仿學習和強化學習相結合的生成式大模型。

自動駕駛算法的技術路線正在逐漸收斂，而且很有可能在未來三五年內都停留在VLA這個階段。

小指頭說，混亂是進步的階梯。在自動駕駛算法不斷演變的過程中，特斯拉、華為、小鵬作為黑馬脫穎而出，實現了對豐田、通用的后來居上。

當算法進入收斂階段，可以站在巨人肩膀上的后來者就有了快速追趕的條件。

面對機遇與挑戰并存的局面，比亞迪選擇力出一孔，集中資源進行中階智駕算法的自研，事后回看，這將成為比亞迪又一次正確的戰略決策。

從天神之眼技術矩陣來看，比亞迪輔助駕駛系統雖然有A、B、C三種配置，但在算法上只有自研的中階、委外的高階之分。

這種做法一方面規避了死磕高階導致交付延期的風險，另一方面，只有在算法層面展開自研，才有可能真正實現后來居上。

高階智駕對研發投入、人才體系、數據閉環能力的要求太高，以至于在本土車企里面，只有早早起步的蔚小理選擇了真自研。

而且，由于本土智駕方案供應商實力強且低調，很多車企可以將來自供應商的方案包裝成自研的成果，以至于很多本土車企同樣放棄了對中階智駕的自研。

根據博世中國智能輔助駕駛部門負責人吳永橋的說法，在中國的車企里面，真正在自研中階智駕的只有長安和比亞迪。

削減配置，創造集中資源的前提條件。大力開展算法自研，又能受益于算法收斂，比亞迪這一步又走對了。

道阻且長，行則將至，假自研的做法永遠無法實現真正的領先。

自助者，天助之，數據開始裂變的比亞迪在算法上敢于真自研，或許真的有一天，第一梯隊排尾的比亞迪也能在輔助駕駛領域實現行業領先。