简介：2026年拉斯维加斯CES消费电子展期间，英伟达CEO黄仁勋的主题演讲成为汽车行业关注的核心焦点。区别于消费端的喧嚣，黄仁勋提出的“物理AI的ChatGPT时刻已到来”，本质是一次面向自动驾驶产业的战略宣言——以Alpamayo开源AI平台为核心，英伟达正式开启从车载芯片供应商向全栈自动驾驶解决方案服务商的转型。这一转型不仅直接挑战特斯拉FSD的技术垄断格局，更将重塑全球自动驾驶产业的分工逻辑与竞争态势。对于中国车企而言，英伟达的开源策略是快速补能的机遇，还是核心技术依赖的陷阱？自动驾驶“开源生态”与“封闭生态”的路径之争，又将如何影响行业未来3-5年的技术路线选择？一、技术破局：从“感知”到“推理”，Alpamayo破解行业痛点自动驾驶行业长期受困于“长尾问题”——极端天气、突发障碍等罕见场景下的决策偏差，成为L3及以上级别技术商业化的核心瓶颈。英伟达Alpamayo平台的核心价值，在于通过“推理驱动”模式，首次从技术层面给出破解思路。相较于传统自动驾驶系统“感知-预测-决策”的线性逻辑，Alpamayo构建了“感知-推理-规划-执行”的闭环架构，其三大核心组件的技术设计均直指产业痛点，且已形成可落地的技术指标：• Alpamayo R1推理模型：业界首款面向量产的视觉-语言-行动（VLA）开源模型，采用100亿参数架构，具备“思维链（Chain-of-Thought）”决策能力。区别于传统端到端模型“黑箱决策”，该模型可输出决策因果链（如“减速避让→因前方电动车违规横穿→且左侧车道无来车”），解决了自动驾驶决策的可解释性难题，这也是车企获取监管认证的关键前提。• AlpaSim仿真框架：完全开源的端到端仿真工具，集成Cosmos生成式世界模型，可基于物理定律生成高保真合成场景。该工具可降低自动驾驶真实路测成本并缩短模型迭代周期，对于中小车企及初创公司而言，大幅降低了自动驾驶技术的研发门槛。• 物理AI开放数据集：涵盖1700小时全球多城市驾驶数据，重点收录暴雨、暴雪、施工占道等极端场景。对比行业主流数据集（如Waymo Open Dataset的1200小时数据），其长尾场景覆盖更全面，为模型训练提供了关键的数据支撑。从产业视角来看，Alpamayo的技术突破并非单一产品层面的创新，而是构建了“模型-工具-数据”三位一体的完整开源技术体系。这一体系将直接颠覆自动驾驶领域长期存在的“单打独斗”式封闭研发模式，推动行业向“生态协同”的开源创新范式转型。而技术的价值最终需要通过产业落地来兑现，英伟达也同步公布了Alpamayo的量产路径与生态布局，试图将技术优势转化为产业竞争力。二、产业落地：奔驰首发与生态合围，2026打响“开源元年”第一枪技术的产业价值最终取决于落地进度与规模化能力。英伟达在发布Alpamayo平台的同时，同步披露了其量产时间表、核心合作伙伴及商业化路径，既展现了明确的落地决心，也透露出其以开源为核心重构产业生态的战略意图。具体可从三个维度展开：1. 标杆落地：奔驰CLA打头阵，2026年全球分步上线首个量产搭载车型确定为新一代奔驰CLA，采用“双Orin芯片+双重自动驾驶堆栈”架构，后续将升级为双Thor芯片（算力达2000 TOPS）。该车型计划2026年Q1在美国上路，Q2进入欧洲市场，Q4登陆中国等亚洲市场。从时间线看，这一进度与特斯拉FSD在中国的落地节奏基本同步，直接形成正面竞争。2. 生态合围：拉拢车企、代工与出行平台，构建产业联盟除奔驰外，Lucid、捷豹路虎、Stellantis等车企，富士康（代工）、Uber（出行）等产业链企业已确认加入Alpamayo生态。值得注意的是，英伟达明确提出“2027年联合生态伙伴测试L4级Robotaxi服务”，这意味着其不再局限于“供应商”角色，而是要深度参与自动驾驶的商业化运营。3. 核心策略：全栈开源，打造“自动驾驶的安卓系统”Alpamayo采用“全栈开源”策略——模型权重、仿真工具、数据集全部开放，这与特斯拉FSD的封闭生态形成鲜明对比。从产业逻辑看，这一策略精准切中了多数车企的痛点：一方面，中小车企缺乏自研自动驾驶的技术和资金实力，开源平台可降低准入门槛；另一方面，即便是比亚迪、吉利等具备自研能力的头部车企，也可通过开源生态降低研发成本，聚焦核心差异化技术。开源平台可显著降低车企研发成本与周期，这一优势或将吸引更多车企加入英伟达生态，形成对特斯拉封闭生态的规模优势。三、格局重构：面对特斯拉、高通与中国车企的三重围剿Alpamayo的发布正式点燃了自动驾驶行业的“生态大战”。当前赛道已形成“特斯拉封闭生态”“英伟达开源生态”“中国车企自研生态”三足鼎立的格局，英伟达面临着来自技术、产业、地缘的三重竞争压力：1. 正面交锋：特斯拉的“数据壁垒”难以撼动面对Alpamayo，马斯克公开回应“5-6年后才可能构成实质竞争”，其底气源于特斯拉的核心优势——数据积累。截至2026年初，特斯拉FSD已实现全球首次零接管横穿美国（4396公里），海量真实路测数据形成了“数据-模型-体验”的正向循环。从技术路线看，特斯拉坚守“纯视觉+端到端封闭模型”，而英伟达押注“多传感器+开源推理模型”，两条路线的优劣将在2026-2027年的量产落地中逐步显现。2. 侧翼夹击：高通、Mobileye的差异化市场策略在车载芯片领域，高通和Mobileye并未坐视英伟达扩张，而是通过差异化策略抢占市场：竞争对手核心优势市场策略当前进展高通座舱+ADAS跨域整合能力，成本优势明显深度绑定中国车企，主打“一芯多屏多域”解决方案Snapdragon Ride平台已获30+车型采用，与零跑合作推出跨域融合方案Mobileye成熟的EyeQ芯片+REM地图数据，安全冗余设计完善深耕传统车企，推进渐进式自动驾驶落地获美国头部车企900万套EyeQ6H订单，第二代SuperVision 2026年量产3. 后方变量：中国车企“借势开源+坚持自研”的双轨制对于中国车企而言，英伟达的开源策略是“双刃剑”：一方面，可借助Alpamayo快速提升自动驾驶技术水平；另一方面，也担忧核心技术被“卡脖子”。因此，多数头部车企采用“自研+合作”的双轨策略：• 比亚迪：高端车型（仰望U8）搭载英伟达双Orin X芯片，同时推进自研车规级AI芯片，计划2026年量产上车；• 小米汽车：2026款SU7搭载英伟达Thor芯片，同时推进自研智驾芯片研发；• 长城汽车：与元戎启行合作落地无图城区NOA，同时依托九州超算中心构建自研算力体系；中国车企的自研浪潮，不仅削弱了英伟达的“技术垄断”可能，更有望凭借本土数据优势，在开源生态中形成差异化竞争力。四、未来预判：开源主流化、数据壁垒化与产业再分工从产业研究视角看，Alpamayo的发布并非孤立事件，而是自动驾驶行业从“技术探索期”进入“商业化攻坚期”的标志性节点。未来5年，行业将迎来三大变革：1. 研发模式变革：开源成为主流选择：随着开源技术成熟，越来越多中小车企将采用开源自动驾驶平台，行业研发重心从“基础能力构建”转向“差异化功能创新”（如智能座舱联动、个性化驾驶风格）；2. 竞争焦点变革：从“技术参数”转向“运营数据”：随着L4级Robotaxi商业化推进，“真实运营数据积累”将成为比“算力、算法”更核心的竞争壁垒，特斯拉、Waymo等先行企业的优势将进一步扩大；3. 产业分工变革：出现专业“自动驾驶服务商”：像英伟达这样的企业将成为“技术平台服务商”，车企聚焦“整车集成与用户运营”，产业分工将更加细化，形成“芯片-平台-整车-运营”的完整产业链条。结语：开源与封闭的对决，决定行业未来走向黄仁勋在CES的布局，本质上是一场“生态赌局”——用开源策略撬动全行业资源，对抗特斯拉的封闭生态。对于汽车行业而言，这并非“非此即彼”的选择：开源生态降低了技术门槛，加速了行业整体进步；封闭生态则推动了技术的深度迭代，形成了明确的标杆。对于中国车企而言，当前最理性的选择是“借势开源+坚持自研”：借助Alpamayo等开源平台快速补齐基础能力，同时聚焦本土场景数据（如复杂路况、用户驾驶习惯）构建差异化优势。毕竟，自动驾驶的终极竞争，不仅是技术和生态的竞争，更是本土化能力的竞争。互动：你认为开源生态会成为自动驾驶的主流方向吗？中国车企如何在开源与自研之间找到平衡？欢迎在评论区分享你的观点～

简介：智能驾驶行业充斥“颠覆”“零接管”等激进宣传之时，行业老兵苏箐的理性发声尤为珍贵。在首届地平线技术生态大会上，前华为智能驾驶负责人、现地平线副总裁苏箐打破2022年转投后的沉默。他摒弃行业“赢赢赢”的乐观叙事，直指智驾研发的“智力与体力双重挑战”，深度剖析技术瓶颈并预判产业趋势，为行业呈现了发展阶段的精准画像。一、为何值得关注？苏箐演讲的三大稀缺性苏箐的演讲之所以引发行业震动，核心在于其不可替代的三大“稀缺性”，这也是其对汽车行业研究的核心价值所在。其一，发声主体的行业分量。作为国内智驾研发的早期推动者，苏箐主导过华为达芬奇AI芯片架构与ADS自动驾驶系统落地，现执掌地平线高阶智驾方案HSD研发，兼具一线实操经验与顶层战略视野，观点均源于多年全链路技术积累，具备极强的行业参考价值。其二，内容表达的坦诚特质。在行业普遍回避技术短板、渲染乐观预期的语境下，苏箐直言“这一代深度学习或遇天花板”“未来3-5年行业将进入深度攻坚期”，甚至坦陈因追求“替代人类司机”的终极目标曾陷入“抑郁”，为行业研究提供了技术深水区的真实样本，助力规避表面宣传带来的认知偏差。其三，趋势判断的产业导向。演讲并非单纯“诉苦”，而是给出清晰的产业演进路径：城区L2平民化、L2-L4技术大一统、“十倍法则”驱动迭代，所有预判均直指智驾商业化核心命题。尤为关键的是，他将2024年特斯拉FSD V12发布定义为“行业分水岭事件”，为行业发展阶段划分提供了重要参考坐标。二、深水区三大痛点：规模化落地必须跨越的三道坎苏箐系统梳理了当前智驾研发的核心困境，这些痛点正是行业从“技术验证”迈向“规模化落地”必须跨越的三道关键门槛。1. 范式已定：告别“狂飙突进”，进入“精修深水区”苏箐将特斯拉FSD V12发布类比为“奥本海默证明原子弹可造”，认为其成功验证了端到端范式的可行性，但仅完成“从0到1”的关键突破，随即警示行业“别太嗨，已进入深度攻坚期”。核心矛盾清晰可见：此前智驾进步依赖技术范式迭代，2024年后理论内核的跨越式变革暂告段落，未来3-5年的核心任务是“从1到100”的极致优化，考验的是企业的工程攻坚能力，而非单纯的创新爆发力。2. 拟人困境：“水坑难题”与类人决策的成本苏箐透露，地平线团队正攻坚“遇水坑如何应对”“与卡车错车该等还是绕”等复杂场景——这些看似细微的场景，正是智驾从“可用”迈向“可靠”的关键，要求机器兼具规则遵守与类人决策能力。人类司机的常识性决策，对机器而言需海量数据训练与复杂算法支撑，且研发成本极高，这进一步加剧了企业的研发压力。苏箐坦言自己曾陷入“抑郁”，核心便在于团队目标并非打造“能用”的系统，而是真正可替代人类的“靠谱伙伴”。3. 底层焦虑：深度学习天花板与下一代AI的等待最核心的焦虑源于技术底层的不确定性：苏箐直言当前深度学习技术或已触及天花板，下一代AI基础理论尚无明确突破信号。这类似燃油机热效率的物理极限，当前智驾迭代仍依赖算力与数据堆砌，而规模定律的边际效应已显著显现。这意味着算力与性能的投入产出比持续走低，极端场景数据的获取难度也不断加大。若基础理论无突破，智驾或长期停留在“接近人类但无法超越”的阶段。三、未来四年：苏箐预判的智能驾驶演进图景基于对技术困境的深刻认知，苏箐提出四大核心预测，为行业提供了清晰的演进脉络，精准贴合商业化落地需求。1. 短期（1年）：城区L2平民化，下沉10万级市场苏箐判断，地平线HSD系统未来一年将实现体验大幅提升并快速普及，类似“新时代的自动挡”。这一预判已得到市场验证：首搭HSD的深蓝L06与星途ET5上市两周内，城区NOA激活量便突破12000辆。关键突破在于技术普惠：HSD系统成本已压降至7000元内（仅为行业主流方案的1/4），即将向10万元级国民车下沉。结合工信部数据，2025年前三季度L2级乘用车新车渗透率达64%，苏箐预判L2将从高端配置全面转向全系标配。2. 中期（2-3年）：L2-L4技术大一统，共享内核端到端范式将彻底打通L2与L4的技术壁垒。苏箐预测，未来2-3年内L4可实现乘用车与Robotaxi双模式部署，平均无干预里程（MPI）有望提升至5-10万公里，大幅降低商业化部署成本。这一趋势已现端倪：2025年，小马智行第七代Robotaxi在广州实现城市级L4单车盈利，其核心技术架构与家用车高阶智驾系统高度重合。苏箐指出，未来L2与L4仅安全冗余和功能权限存在差异，技术内核完全一致。3. 长期（3-5年）：“十倍法则”驱动，拒绝功能杂货铺面对基础理论的不确定性，苏箐提出地平线的应对策略——“十倍法则”：每代芯片与产品实现十倍算力、十倍模型容量提升，通过持续积累让新能力自然生长，形成“功能树”式架构，拒绝碎片化功能开发。例如，HSD系统未专门开发“靠边停车”功能，却能通过海量数据训练自主实现该能力。这种思路或成为行业主流，即通过搭建强大基础平台，让新能力主动“生长”而非被动开发。4. 终极竞争力：组织与工程能力的比拼苏箐强调，在技术范式稳定期，工程能力与组织能力将成为核心竞争力。当行业普遍掌握端到端逻辑后，技术转化效率、成本控制能力、长尾场景应对能力，最终取决于企业的组织效率与工程落地实力。地平线的实践印证了这一点：团队以“小步快跑”模式持续优化架构，通过开放生态已赋能超310款车型，有效分摊研发压力。苏箐坦言：“应对行业变化无需应激，关键是强化工程与组织能力，稳定的组织才能承接一切变化。”四、行业启示：告别狂欢，拥抱理性的三大必修课苏箐的演讲，本质上标志着智驾行业从“概念狂热期”全面进入“工程攻坚理性期”。这一转变为行业从业者与研究者带来三大关键启示。其一，技术宣传回归务实。2025年初工信部已叫停“自动驾驶”“零接管”等夸大宣传，苏箐的坦诚发声恰好顺应这一监管导向。未来行业竞争焦点将从“讲故事”转向“拼体验”，企业需以真实用户数据、稳定量产表现建立市场信任。其二，普惠化成为核心赛道。地平线“十万元级国民NOA”目标与苏箐“智驾平权”理念，共同印证技术下沉已成为行业共识。当前10-20万元价格带车企正加速城市NOA部署，这一趋势将在未来两年持续强化。其三，生态协同取代单打独斗。苏箐多次强调开放生态的重要性，地平线通过HSD全栈方案显著降低了车企的研发门槛与时间成本。在深度攻坚期，单一企业难以覆盖全场景技术需求，通过生态合作分摊成本、加速落地，将成为行业主流选择。结语：一场需要耐力与理性的持久战苏箐的罕见发声，堪称行业的“清醒剂”。智能驾驶从来不是“赢赢赢”的速胜战，而是需要耐力、理性与协同的持久战。当前行业正从“范式突破”向“极致优化”、“高端尝鲜”向“国民普惠”转型，紧盯技术迭代、成本变化与生态重构三大核心，便是把握智驾未来趋势的关键抓手。

简介：中国汽车出海已从“整车出口”迈入“智能化出海”的下半场，自动驾驶作为汽车智能化的核心竞争力，其出海路径正迎来关键转折——不再是单一技术的海外试点，而是依托量产生态的规模化落地。近日，中国自动驾驶科技公司Momenta与东南亚出行及生活服务巨头Grab正式官宣战略合作，Grab向Momenta注入战略投资，双方将共同推进L4级自动驾驶能力直接集成于量产车型，打造无需后期昂贵改装即可运营的一体化解决方案，并强势进军东南亚市场。这场合作并非简单的跨国资本联姻，更标志着中国自动驾驶出海从“技术单点输出”向“量产生态输出”的范式升级。而这套以“量产集成+本地平台”为核心的新路径，为何能成为东南亚市场的破局关键？一、破解三大痛点：为什么“量产集成”是关键？长期以来，中国自动驾驶企业出海大多延续“Robotaxi改装车试点”的路径：采购传统车型后，加装激光雷达、毫米波雷达等昂贵传感器，再搭载自研算法开展小规模测试。这种模式在技术验证阶段可行，但要实现商业化落地，却面临三大无法回避的痛点。其一，成本高企难降。传统改装车方案单车改装成本动辄百万级，即便是规模化运营后，成本也难以压缩到民用可接受范围，导致盈利周期无限拉长；其二，规模化能力不足。改装依赖人工操作，周期长、效率低，无法适配东南亚出行市场对运力的海量需求；其三，适配性差。改装车未考虑本地车型特性和路况，后续维护、硬件迭代都面临诸多阻碍。对比之下，Momenta与Grab联手推进的“L4级自动驾驶量产集成方案”，精准瞄准上述痛点给出解决方案。其核心逻辑是将自动驾驶能力前置至车辆生产环节，通过“前装集成”替代“后装改装”，具体优势可对应破解传统模式的三大难题：• 破解成本痛点：通过与主流车企深度合作形成规模化效应，将底层算法与硬件接口封装为标准化模块，借助多客户分摊研发成本，显著降低单车自动驾驶相关成本；• 破解规模化痛点：量产车型下线即具备自动驾驶能力，无需额外改装周期，可快速接入运营网络，适配东南亚市场的运力需求；• 破解适配性痛点：前装集成方案经过车企完整的整车验证，能更好适配不同路况与气候环境，尤其契合东南亚高温、多雨、路况复杂的场景特性。本质而言，传统改装车模式是“为技术找场景”的被动探索，而量产集成模式是“为场景造技术”的主动适配——后者更贴合商业化落地的核心逻辑，也是Momenta能与Grab达成深度合作的关键前提。二、为什么是东南亚？为什么是Grab？自动驾驶技术的商业化落地，离不开“有需求的市场”与“能落地的伙伴”双重支撑。量产集成模式的价值要充分释放，必须匹配具备潜力的市场与优质的本地化合作伙伴——东南亚+Grab的组合，正是这一逻辑的精准落地。从市场潜力来看，东南亚是全球最具增长活力的出行市场之一。据Phocuswright《东南亚出行市场报告2023-2027》数据，2023年东南亚出行市场在线预订额已具备一定规模，预计到2027年整体出行市场预订额将达730亿美元，其中在线出行预订额将突破540亿美元，移动预订占比将超50%；而自动驾驶作为解决城市拥堵、提升出行效率的关键方案，在新加坡、曼谷、雅加达等人口密集、交通拥堵严重的城市需求极为迫切。更重要的是，东南亚各国对自动驾驶的政策友好度持续提升。以新加坡为例，已出台明确的自动驾驶测试与运营法规，为自动驾驶商业化提供了合规保障；马来西亚、印尼等国也在积极推进智能交通试点，为自动驾驶落地创造了良好环境。有了潜力市场，还需具备本地化运营能力的合作伙伴承接技术落地。作为东南亚出行领域的头部玩家，Grab为Momenta提供了关键的本地化支撑，核心优势体现在三点：• 成熟的运营网络：作为东南亚领先的超级应用，Grab业务覆盖区域内多个核心市场，拥有完善的网约车、出租车运营体系，可快速承接自动驾驶车队的落地与规模化运营；• 多元的生态协同：除出行服务外，Grab还覆盖外卖、支付、物流等多元生活服务，未来自动驾驶车队可与这些业务深度协同，构建“出行+生活”的全场景服务生态，提升商业价值；• 深厚的本地洞察：Grab深耕东南亚市场多年，对本地交通规则、用户习惯、路况特点有着深刻理解，能为Momenta的算法优化提供精准的本地化数据支持，加速技术适配。不难看出，Momenta的技术优势与Grab的本地化能力形成精准互补，这种“技术+场景”的协同效应，正是双方合作能在东南亚自动驾驶赛道抢占先机的核心原因。三、行业风向：“量产出海”会成为主流吗？在Momenta之前，文远知行、小马智行等中国自动驾驶企业已开启海外布局，但大多聚焦欧美、中东的改装车Robotaxi试点。这类试点虽能积累技术经验，但受限于成本高、规模化难等问题，始终难以突破商业化瓶颈。而Momenta与Grab的合作，为中国自动驾驶行业提供了一套可复制的出海新范式——“量产集成+本地平台绑定”。这套路径的核心价值，在于充分依托中国汽车产业的核心优势，破解海外落地的关键难题：一方面，依托中国汽车产业强大的量产能力，实现自动驾驶技术的低成本规模化输出。中国是全球最大的汽车生产国，拥有完整的汽车供应链体系，这为自动驾驶技术的前装集成提供了天然优势；另一方面，通过与本地出行平台合作，快速解决本地化运营、合规、用户获取等难题，降低出海落地门槛。事实上，随着中国汽车智能化水平的不断提升，“智能化出海”已成为中国汽车出海的新趋势。此前，比亚迪、蔚来、小鹏等车企旗下多款车型已搭载L2级辅助驾驶系统，相关技术能力已通过出海车型输出。而Momenta与Grab的合作，则将中国自动驾驶的出海水平提升到了L4级商业化落地的新高度。基于这一逻辑，“量产出海”有望成为中国自动驾驶企业出海的主流赛道。无论是与海外车企合作实现技术前装，还是与本地出行平台绑定开展运营，核心都离不开“以量产降本、以本地化提效”——唯有如此，才能让自动驾驶技术真正走出实验室，迈向规模化商业化。结语：自动驾驶出海，进入“量产生态决胜”时代如果说此前中国自动驾驶出海处于“技术探索期”，那么Momenta与Grab的合作，标志着行业正式迈入“商业化落地期”。从“改装车试点”到“量产车运营”，从“技术单点输出”到“量产生态输出”，中国自动驾驶的出海逻辑正在不断清晰、深化。对中国汽车产业而言，自动驾驶已成为继新能源之后的又一核心竞争力。“量产出海”不仅能推动自动驾驶技术的商业化成熟，更能助力中国汽车产业完成从“整车出口”到“智能化生态出口”的关键升级，夯实全球竞争力。当然，东南亚市场的路况复杂性、行业竞争格局变化，仍给Momenta与Grab的合作带来算法优化、规模化运营等挑战。但不可否认的是，“量产集成+本地平台”的出海新范式，已为中国自动驾驶企业指明了清晰方向。最后，不妨在评论区聊聊你的看法：你认为“量产集成+本地平台”会成为中国自动驾驶出海的最优解吗？除了东南亚，哪些市场更适合中国自动驾驶技术落地？

简介：工信部正式批准两款L3级有条件自动驾驶车型入市，这一标志性事件不仅引爆行业关注，更标志着中国智能网联汽车产业正式从“技术测试验证阶段”迈入“量产商业化应用阶段”。作为SAE J3016标准下衔接L2辅助驾驶与L4高度自动驾驶的核心层级，L3落地绝非单一企业的技术突破，而是政策、产业、技术协同推进的必然结果，更将深度重塑未来智能汽车的竞争格局。此次批准并非偶然，而是《“十四五”智能网联汽车发展规划》中“2025年实现高阶自动驾驶规模化应用”目标的关键落地举措，为后续全国性L3准入标准构建了“地方试点-行业验证-全国推广”的核心样本。一、首发阵容：长安与北汽此次获批的长安深蓝SL03与北汽极狐两款车型，均聚焦主流纯电市场，其技术配置选型、试点场景布局均围绕“抢占L3商业化先发优势”展开，背后暗藏企业差异化竞争的战略逻辑。具体技术参数与战略考量如下：• 长安深蓝SL03（SC7000AAARBEV型）：核心智驾硬件采用“5颗毫米波雷达+12颗超声波雷达+单Orin-X芯片”组合，算法重点优化“交通拥堵场景”适配性。其试点区域锁定重庆内环快速路等核心路段，支持车速≤50km/h的单车道自动跟车、车道保持及加减速控制。据长安汽车官方数据，该车型已完成超20万公里专项路测，覆盖暴雨、大雾等100余种极端场景。从战略层面看，长安抢先获批既可为“国内首批L3量产车型”标签强化技术品牌背书，也能通过重庆试点积累拥堵场景真实路测数据，反哺算法迭代，为后续多场景L3拓展奠定基础。• 北汽极狐（BJ7001A61NBEV型）：搭载华为MDC 610智驾计算平台，配套3颗激光雷达及多传感器融合方案，支持车速≤80km/h的高速公路单车道自动驾驶，试点覆盖北京京台高速、机场北线高速等干线道路。相较于长安，北汽极狐L3功能更聚焦高速长途场景，精准契合北方地区高频高速出行需求；同时依托华为智驾技术协同优势，构建“技术差异化+场景精准化”竞争壁垒，强化高端智能纯电市场定位。需强调的是，两款车型L3功能均严格限定于“高速公路/城市快速路的单车道结构化道路”，暂不支持路口通行、非结构化道路及极端天气工况。这一功能边界清晰凸显当前L3技术的核心局限——高度依赖特定场景的环境感知条件，尚未具备全场景适配能力，也为后续规模化落地埋下场景覆盖不足的隐患。二、核心变革：行业性突破与现存争议L3级自动驾驶的核心突破不仅在于技术量产，更在于打破L2级辅助驾驶“驾驶员全责”的单一责任框架，建立“系统-驾驶员”分级责任划分体系。这一体系既填补国内高阶自动驾驶责任认定的制度空白，更将通过责任约束倒逼行业提升技术可靠性、健全风险管控体系。具体责任规则及行业影响可拆解为两方面：核心责任规则：L3功能激活且车辆处于规定试点路段内，若系统未发出接管提醒即发生事故，由车企承担主要责任（需自证系统无缺陷）；若系统已发出接管提醒（通常设置5秒响应时间），驾驶员未及时接管导致事故，需承担30%-70%责任，具体比例根据接管提醒清晰度、事故严重程度综合判定。从行业发展视角看，这一责任规则将产生两大正向影响：其一，倒逼车企提升算法与系统可靠性，当前长安、北汽均为L3车型投保至少500万元专属责任险，并建立“数据回溯-缺陷召回-责任赔付”全链条风险管控机制；其二，推动自动驾驶专属保险体系完善，平安保险、人保等头部机构已针对性开发定制化保险产品，覆盖“硬件故障-算法缺陷-驾驶员误操作”等多类风险场景，填补传统车险空白。尽管责任框架实现突破性进展，行业仍存两大核心争议待解：一是“接管提醒有效性界定”缺乏统一标准，系统视听觉提醒的清晰度阈值、驾驶员因疲劳分心未感知提醒的责任边界，均需后续法规细化；二是跨区域行驶责任认定空白，若车辆超出试点路段后L3功能未自动退出引发事故，责任划分尚无明确依据。值得注意的是，相较于德国、日本的L3责任规则（德国明确“系统激活状态下车企全责”），国内“风险共担”框架更贴合国内自动驾驶技术成熟度、道路环境复杂度，落地可行性更强。三、现实骨感：走出“试点温床”，L3面临四道“冷酷关卡”在责任框架初步明确后，L3从“试点”迈向“规模化普及”仍受多重核心瓶颈制约，直接决定短期落地进程，核心可归纳为四大维度：1. 关卡一：场景“牢笼”——何时能开出高速路？当前L3仅覆盖北京、重庆少数高速路段，全国仅10余个试点城市具备落地条件；且仅适配无行人、无红绿灯的结构化道路，用户高频的市区通勤等非结构化场景尚未覆盖。中汽协数据显示，其用户使用率不足15%，难以成为购车核心决策点。2. 关卡二：AI“盲区”——雨雾天和突发状况怎么办？第三方测试数据显示，L3系统存在明显技术短板：对非标准障碍物识别准确率不足80%，极端天气下传感器性能衰减显著，对突发交通行为的预判响应较人类驾驶员慢0.3-0.5秒，短期难以突破。3. 关卡三：成本“高山”——贵出来的几万块谁买单？L3成本压力集中于三方面：硬件新增成本2-5万元、单款车型研发投入超10亿元、年保费及维修成本显著高于普通车型。东吴证券预测，在成本降至1万元以内前，其市场渗透率难以突破10%。四、破局之路：车企与供应链，如何打好这场“配合战”？面对L3规模化落地的多重瓶颈，智能汽车行业竞争焦点已从“单一技术研发竞赛”转向“政策准入+场景落地+生态协同”的综合角逐。对此，车企与供应链需构建协同破局路径，精准破解核心痛点：1. 车企：加速“政策-场景-技术”协同布局：一方面强化与地方政府试点合作，优先布局北京、上海、广州等智能网联基础较好的城市，逐步扩大L3场景覆盖；另一方面采用“渐进式迭代”策略，先通过高速、拥堵等单一场景验证技术可靠性与市场接受度，再向多场景融合演进。同时，建立透明的用户告知机制，明确L3功能边界与使用规范，规避用户误操作引发的安全风险与责任纠纷。2. 供应链：聚焦核心部件国产化与成本管控：激光雷达、高算力芯片、域控制器等是L3功能的核心支撑，当前国内供应链已在中低端激光雷达、域控制器领域实现突破，但高端芯片仍依赖进口。供应链企业需加速核心技术研发，推进高端芯片、激光雷达等部件国产化替代，同时通过规模化生产降本。行业机构预测，2026年L3规模化普及将带动核心部件市场规模突破500亿元，头部企业有望充分受益。结语：发令枪已响，但马拉松刚刚开始首批准入，只是鸣响了L3规模商用的发令枪。它确立了一条前所未有的责任赛道，也瞬间拉高了参赛门槛。前方是场景、成本、技术的漫长马拉松。这场竞赛，淘汰的不是最慢的选手，而是无法平衡技术创新与风险管控的玩家。 互动：当系统在一定条件下需要为事故负责，这增强了你的信任，还是加剧了对技术局限的担忧？

简介：12月10日至11日召开的中央经济工作会议，将“坚持内需主导，建设强大国内市场”定为2026年经济工作重点，其中“优化‘两新’政策实施”的部署，恰好踩中智能驾驶产业的发展节奏。作为新型基础设施与汽车消费升级的核心交汇点，智驾行业正迎来政策导向与产业趋势的双向共振，有望成为激活汽车行业内需潜力的关键引擎。而中信证券最新研报，则进一步明确了这一共振趋势下的行业发展路径。一、政策点火：“两新”东风，如何精准吹向智驾赛道？“两新”政策（大规模设备更新+消费品以旧换新）并非全新概念，过往实施已充分显现提振汽车消费的成效：2024年全国汽车报废和置换更新合计超580万辆（其中报废近270万辆、置换超310万辆），带动销售额9300多亿元；2025年1-11月汽车以旧换新超1120万辆，占同期消费品以旧换新总销售额的近半壁江山（2025年1-11月消费品以旧换新总销售额超2.5万亿元）。此次中央明确2026年优化“两新”政策，虽具体细节尚未落地，但从过往政策逻辑与行业需求来看，核心仍将围绕“降低消费门槛、推动产业升级”展开。这一导向对智驾行业而言，将形成消费端与产业端的双重潜在利好，也与中信证券研报预判的“智驾商业化加速”趋势高度契合：1.消费端：若延续汽车以旧换新补贴，将进一步降低消费者更换智能网联汽车的成本。参考河南信阳的政策落地案例，当地将国四燃油车纳入以旧换新补贴范围，消费者置换新能源汽车可叠加万元级补贴，实际购车成本降幅超15%，未来这一模式有望向智驾车型延伸，加速10-20万价格带车型的智驾配置渗透率。2.产业端：设备更新政策将推动物流、矿山等商用领域加速淘汰老旧装备，为智能驾驶装备的规模化部署奠定基础。这恰好呼应了中信证券研报的核心判断——L4级自动驾驶将率先在商用场景落地，政策与产业趋势形成精准共振。二、产业路标：中信研报揭示的两个“必须跨越”的门槛在“两新”政策的潜在加持下，我国智驾行业已进入从L2辅助驾驶向L3/L4高阶自动驾驶跨越的关键阶段。据工信部数据，2025年前三季度L2级乘用车新车渗透率已达64%，同比增长21.2%，终端需求的崛起为行业升级提供了基础。而中信证券研报披露的两大核心信息，更清晰锚定了2026-2027年的行业关键拐点：1.2027年L2强标落地：新版L2智驾强标拟于2027年1月1日实施，法规覆盖施工区域识别、50cm纸箱障碍规避等数十项严苛测试，仅少数头部产品能完全通过。这将直接推动DMS双监测、激光雷达等安全硬件的强制配置，加速行业格局向头部集中。2.2026年L4商用爆发：L4级无人自动驾驶将遵循“先封闭后开放、先载货后载人”的顺序，Robotaxi、Robovan和矿山无人驾驶将迎来快速商业化。其中矿山无人驾驶已在部分区域跑通盈利模型，叠加设备更新政策激励，有望成为最先规模化落地的商用场景；Robovan则已形成规模化订单，2026年交付量预计翻倍。三、生态构建：铺平智驾“最后一公里”值得注意的是，“两新”政策并非孤立发力，而是与当前多项智驾专项政策形成协同效应，为行业构建起“技术研发-基础设施-商业化落地”的完整支撑体系，进一步放大政策红利：1.资金与技术兜底：中央经济工作会议明确超长期特别国债将重点支持“两新”领域，叠加“人工智能+”行动的部署，智驾行业的核心技术研发、基础设施建设（如车路云一体化）将获得更多资金倾斜，加速技术突破与场景落地。2.准入与法规铺路：此前多部门联合发布的《汽车行业稳增长工作方案（2025—2026年）》，已明确推进L3级车型生产准入，同时推动道路交通安全、保险等配套法规完善。目前北京亦庄、上海临港等试点区域已实现城市级车路云协同覆盖，其中北京亦庄车路云端到端应用时延低至91.09ms，为L4级自动驾驶的商业化落地扫清了场景障碍。3.产业链联动：政策协同将加速激光雷达、域控制器等核心硬件的成本下降与技术迭代。头部激光雷达厂商披露信息显示，随着规模化应用推进，2025-2026年激光雷达成本将持续下降，其中禾赛科技计划2025年将主力产品成本减半，中信证券研报亦预判激光雷达将下沉至15-20万元车型，进一步推动智驾配置向中低端车型下沉。四、内需增长新动能：智驾“量质齐升”的核心逻辑政策协同与产业趋势的双向驱动，最终将落脚到内需增长上。结合两者来看，2026年智驾行业将实现“量质齐升”的内需扩张，核心逻辑在于“消费端下沉+产业端放量”的双轮发力：从消费端看，若以旧换新政策延续并向智驾车型倾斜，将直接拉低中低端车型的智驾配置门槛。当前24万元以下中低端车型的L2级以上智驾配置率仍偏低，其中10-20万价格带车型智驾配置率不足30%，而终端消费者对高阶智驾功能的接受度正持续提升。需求与政策的双重推动下，这一细分市场将成为智驾渗透率增长的核心主力。从产业端看，物流、矿山等领域的设备更新需求，将为L4商用智驾提供规模化订单。以矿山无人驾驶为例，国家多部门明确要求2026年煤矿智能化产能占比不低于60%，露天矿山无人化开采为重点推进方向，相关政策导向将直接拉动无人驾驶装备需求；Robovan则可降低物流行业30%-50%的运营成本，在电商物流快速发展的背景下，市场空间有望快速打开。这种“消费端下沉+产业端放量”的需求结构升级，将形成“政策导向—需求释放—技术升级—成本下降—需求扩容”的良性循环。而这一循环过程，也将进一步加速行业格局集中，具备核心技术优势与规模效应的头部企业，将更高效地承接政策红利与市场需求，成为行业发展的最大受益者。结语：2026，从“政策选项”到“市场必选项”所有信号都已清晰：2026年，智能驾驶将不再是展厅里的科技展品或配置表上的昂贵选装。在“两新”政策的普惠性推动与L4商用的刚性需求拉动下，它将真正融入消费与生产的毛细血管，成为驱动汽车产业内需增长的核心引擎。对于行业而言，窗口期不是用来观望的，而是用来冲刺的。 互动：结合政策导向与场景落地难度，你认为2026年Robotaxi、Robovan和矿山无人驾驶哪个场景会最先实现规模化落地？背后核心逻辑是什么？欢迎在评论区留言分享你的观点！

简介：2025年12月9日，鸿蒙智行“五界”（问界/智界/享界/尊界/尚界）掌门人首次与华为余承东同台，通过央视新闻直播完成跨界对话。这场被业内称为“中国汽车工业史上最豪华阵容”的直播，不仅是鸿蒙智行“1+5”生态体系成型的公开宣告，更标志着中国新能源汽车行业正式告别“单品内卷”，迈入“生态协同竞争”的全新阶段——这一转变，将深刻改写未来3-5年的行业竞争格局。一、战略范式：“技术同源，品牌共生”的生态架构何以成立？此次五界首聚的核心价值，在于正式宣告鸿蒙智行“华为技术中台+五家车企品牌前台”协同架构的全面落地。通过清晰的品牌差异化定位，鸿蒙智行已构建起覆盖15万-200万元全价格带的产品矩阵，形成全维度市场渗透能力，具体定位如下：——问界（赛力斯）：鸿蒙智行“先行者”，聚焦25-57万元高端市场，以M9等车型站稳50万级销冠；——智界（奇瑞）：科技豪华路线代表，采用“产销服一体化”独立运营模式，累计交付超10万台；——享界（北汽）：深耕行政级豪华市场，以旅行车等细分品类实现差异化突破；——尊界（江淮）：冲击超豪华市场，首款车型S800售价70.8-101.8万元，进一步完善高端产品矩阵；——尚界（上汽）：主流市场“破局者”，H5车型15.98万元起售，快速切入大众消费市场；正如撒贝宁“握紧的拳头”比喻所指，这种“技术同源、品牌差异化”的协同格局，精准破解了传统车企智能化转型的核心痛点。车企无需从零搭建智能化体系，即可借助华为技术补齐短板，同时保留自身制造积淀与品牌基因，为生态化发展奠定基础。二、基座范式：标准化体系落地，筑牢生态核心竞争力生态架构的稳定运行，离不开底层技术体系的强力支撑。直播现场集中亮相的华为智能汽车技术成果，不仅是鸿蒙智行的核心壁垒，更在多个维度引领行业智能化方向，且通过标准化输出覆盖全生态产品：1.  智能驾驶：华为ADS 4.0系统采用多传感器融合方案（192线激光雷达+4D毫米波雷达+800万像素摄像头），已实现“车位到车位”全场景领航，感知与决策能力处于行业领先水平；2.  智能座舱：鸿蒙微内核架构实现车-机-家无缝互联，全场景免唤醒语音交互功能，重新定义智能座舱交互体验；3.  补能技术：搭载800V高压平台，实现“充电10分钟，续航200km”的高效补能表现，有效缓解用户里程焦虑；这种“技术标准化、产品差异化”的输出模式，区别于单一车型的技术炫技，标志着鸿蒙智行已具备批量交付高端智能化体验的能力，同时推动行业竞争从“单点技术突破”向“系统能力比拼”转型。三、市场范式：交付与高端化双突破，验证生态模式可行性技术与生态的协同效应，最终转化为可量化的市场成果。鸿蒙智行核心品牌的交付数据与价格突破，不仅印证了“华为技术+车企制造”模式的可行性，更推动国内新能源市场格局重构：——交付表现：核心品牌交付势头强劲，其中问界2025年11月交付量超5万辆，智界累计交付已突破10万台，推动鸿蒙智行整体跻身新能源行业第一梯队；——价格突破：以问界M9为代表的高端车型持续热销，累计交付超26万辆稳居50万级豪华SUV领先地位，一年保值率达79%，位居新能源SUV前列，印证中国品牌高端化转型成功；——格局重塑：随着鸿蒙智行生态的成型，国内新能源市场竞争格局持续优化，传统豪华品牌电动化转型压力进一步增大；这些市场成果不仅夯实了鸿蒙智行的行业地位，更证明中国品牌已具备在高端市场与国际豪华品牌正面竞争的实力，为行业高端化转型提供了可参考的实践样本。四、转型范式：给传统车企的“生态化”转型路线图鸿蒙智行的生态实践，其深层价值在于为中国汽车行业提供了一套可复制的智能化转型范式。通过“统一技术标准、共享服务网络、共建补能生态、联合技术创新、协同营销发力”五大核心动作，该模式实现了成本、效率与风险的三维优化：1.  成本优化：跨品牌共享售后中心、联合建设充电站，降低单个企业的渠道与运营成本；2.  效率提升：统一技术迭代节奏，让各品牌同步享受最新技术红利，避免重复研发；3.  风险降低：车企无需从零搭建智能化体系，借助华为技术快速转型，降低试错成本。这一范式对传统车企具有重要参考价值。在智能化转型普遍面临“投入大、周期长、风险高”的行业背景下，“生态协同”正成为中小车企突破转型瓶颈、大型车企加速智能化落地的最优解之一。五、进化范式：2026，生态从“整齐划一”迈向“和而不同”从直播披露的信息来看，2026年将成为鸿蒙智行“产品规模化落地+生态精细化运营”的关键一年，其发展重心将从“架构搭建”转向“价值深化”，具体方向可概括为三大维度：1.  产品矩阵全面开花：智界首款MPV V9将以豪华姿态叩开高端商务市场大门，尚界高端轿跑剑指性能豪华赛道，享界硬派越野车则填补生态品类空白、进军户外出行赛道。未来一年，多款新车将密集落地，构建起覆盖轿车、SUV、MPV、越野的全场景产品矩阵，让“技术同源”的核心优势渗透到每一个细分赛道，实现对不同消费圈层的精准覆盖；2.  智驾技术持续迭代：行业技术迭代将进入加速期，鸿蒙智行计划2026年全面推进L3、L3+级自动驾驶规模化落地，重点突破高速场景全流程领航；2027年向L4级城区无人驾驶方向推进。通过端到端大模型算法优化与车路云协同体系深化，逐步降低用户对人工驾驶的依赖，推动智能汽车从“辅助驾驶工具”向“全场景出行伙伴”转型，重新定义未来出行的安全与效率边界；3.  生态格局进阶升级：鸿蒙智行将逐步告别“整齐划一的集团军”初期发展阶段，迈入“协同共生的诸侯时代”。在统一技术标准的底层支撑下，五大品牌将获得更大的自主创新权限，重点在设计语言、用户定位、场景服务等维度打造专属差异化标签，最终形成“和而不同”的生态格局——既保留集体作战的核心竞争力，又释放单个品牌的创新活力，实现生态整体价值与品牌个性的双向提升。结语：生态，是未来十年的唯一“护城河”鸿蒙智行迈出的，不只是“超凡一步”，更是为整个中国汽车工业划下了一条新的起跑线。它证明，在智能化深水区，单点技术优势易被追赶，但一个开放、协同、持续进化的生态，才是难以逾越的真正壁垒。竞争的核心，已从制造一辆更好的车，转向运营一个更有生命力的系统。生态战，就是终极战。 互动：面对“自建全栈”、“加入鸿蒙”、“另组联盟”等不同路径，如果你是传统车企的决策者，在智能化转型的十字路口，你会如何选择？

简介：近日，地平线创始人余凯在星途ET5上市发布会上正式宣布，地平线HSD（Horizon SuperDrive™）城区辅助驾驶系统进入大规模量产阶段。这一里程碑事件，不仅标志着地平线完成从“车载AI芯片供应商”到“全栈智驾解决方案提供商”的战略转型，更将深刻改写中国智能驾驶行业的竞争格局，推动高阶智驾从“高端专属”向“全民普惠”加速迈进。一、破局时刻：HSD为何能打破“双巨头”垄断？从行业背景来看，当前中国智能驾驶市场正处于“渗透率快速提升+头部格局固化”的关键节点。据佐思汽研2024年城市NOA产研报告显示，2023年1月至2024年10月期间，城市NOA第三方供应商市场呈现明显“双巨头垄断”特征——Momenta以60.1%市占率居首，华为HI模式占比29.8%，两者合计掌控超九成市场份额，第三方中小供应商加速退出。在此背景下，地平线HSD以“高性价比+全场景适配”的差异化路线实现大规模量产，有望打破现有垄断格局，为行业竞争注入新活力。值得注意的是，HSD的量产落地并非孤立事件，而是国产智驾产业链成熟度的集中体现，其核心突破在于实现“芯片+系统”的全栈自研可控。据群智咨询数据，2024年国内智能驾驶SoC市场中，英伟达以38.63%的市占率稳居首位，其Orin系列芯片广泛服务于多家新势力品牌，比亚迪、吉利等主机厂在高阶智驾领域仍高度依赖海外芯片方案。而HSD搭载的地平线征程6P芯片，凭借针对性的路况适配与算力优化，成为打破英伟达垄断的关键本土力量，其规模化上车将推动智驾芯片供应格局重构。从技术路线来看，HSD采用的“一段式端到端架构+无高精地图依赖”模式，精准契合当前智驾行业降本增效、场景泛化的发展趋势，也是其实现差异化破局的核心支撑。传统高阶智驾多采用“感知-决策-控制”分段架构，依赖高精地图覆盖，不仅推高落地成本，且在三四线城市、新修道路等场景适应性不足；而端到端架构通过AI大模型直接实现“感知到控制”的闭环，响应速度提升至毫秒级，同时凭借泛化感知能力摆脱对高精地图的依赖，大幅降低场景限制与落地成本。这种技术路线的先进性已在多城实测中得到验证——HSD可从容应对无保护左转、环岛绕行、施工改道路口等复杂场景，在核心城区拥堵跟车、窄道避让等高频场景的控车流畅度达到行业第一梯队水平。支撑这一技术落地的核心载体，是地平线征程6P芯片。该芯片基于第三代纳什架构开发，具备560TOPS算力，可接入24路摄像头、激光雷达等多类传感器，专为中国路况优化算法适配，兼顾可靠性与性价比，能充分满足全场景NOA的算力需求。二、量产阵型：合作矩阵与车型布局技术优势最终需通过规模化量产转化为市场竞争力。HSD的大规模量产并非单一车型试水，而是地平线与本土主机厂深度绑定、构建多元化产品矩阵的战略落地，为智驾普惠奠定规模化渗透基础。目前已确认的合作车型覆盖奇瑞、长安等核心本土主机厂，形成“中型SUV+紧凑型轿跑+插混家用”的全场景覆盖格局，具体车型布局如下：• 星途ET5（13.49-15.99万）：作为首款搭载HSD+征程6P完整方案的车型，其定位15万级中型SUV市场，标志着高阶智驾正式下沉至主流家用赛道。该车标配城区智驾、高速NOA、自动泊车等全场景功能，是地平线验证“高性价比智驾方案”的核心载体，也是奇瑞发力智驾领域的战略级产品；• 深蓝L06（已上市）：长安旗下紧凑型轿跑SUV，主打年轻消费群体，截至2025年11月19日累计订单突破2万辆。其热销成绩不仅验证了HSD方案的市场接受度，更通过规模化交付为地平线积累了海量真实路测数据，反哺算法迭代优化；• 风云T9L、iCAR V27（即将上市）：两款车型于2025年广州车展正式亮相，均确认搭载HSD系统及征程6P芯片。其中风云T9L聚焦插混家用市场，契合节能与智能并行的行业趋势；iCAR V27主打个性化设计，探索智驾方案在小众细分市场的落地可能性，进一步完善HSD的场景覆盖维度。三、格局重构：HSD量产引发的三大“行业地震”基于技术优势与量产基础，HSD的大规模落地将从竞争格局、产业生态、技术路线三个维度对中国智驾行业产生深远影响，加速行业从“高端内卷”向“全民普惠”转型，具体体现在以下三方面：打破垄断：第三方市场，迎来破局“第三极”。当前城市NOA第三方供应商市场形成Momenta与华为合计90%的垄断格局，中小供应商难以突围。而HSD以“端到端+无图”技术路线为核心，凭借成本优势切入15万级主流市场，有望凭借规模化量产形成差异化竞争力，打破现有格局，为第三方供应商提供新的生存路径。据佐思汽研预判，2025年将成为城市NOA“普惠化”关键里程碑，技术将首次切入10-15万元主流细分市场，该价位段将成为城区领航功能的主要增量来源。竞争下沉：15万级车型，也能拥有高阶智驾。此前高阶智驾多集中于30万以上豪华车型，本土主机厂在中低端市场缺乏竞争力。HSD的落地，让奇瑞、长安等本土主机厂得以在15万级市场搭载高阶智驾功能，打破合资品牌在该价位段的产品优势。未来，智驾功能将从“豪华配置”转变为“主流标配”，主机厂的竞争焦点将从“硬件堆料”转向“软件体验与成本控制”，加速行业产品升级。链路自主：从芯片到系统，摆脱“英伟达依赖症”。HSD实现了“芯片（征程6P）+系统（HSD）”的全栈自研，摆脱了对英伟达Orin芯片的依赖。据行业数据显示，2024年中国智驾域控芯片市场中，NVIDIA DRIVE Orin-X以39.8%的市占率保持领先，本土芯片供应商仍处于追赶状态。HSD的规模化量产，将带动征程系列芯片出货量提升（目前地平线征程家族量产出货已突破1000万套），进一步完善国产智驾芯片的产业链生态，降低主机厂对海外芯片的依赖，提升行业抗风险能力。四、未来战局：拼量产、拼数据、拼生态的“三重门”地平线创始人余凯提出“打造人人爱用的智能驾驶产品”的愿景，这一愿景背后是对智驾行业“量产驱动普及”趋势的精准把握。HSD的大规模量产标志着中国智驾行业正式告别“技术验证期”，进入“规模化量产期”，未来行业竞争将呈现三大核心趋势：一是技术迭代加速：规模化量产带来的海量路测数据，将反哺HSD算法迭代，进一步提升系统可靠性与场景适应性，形成“量产-数据-迭代-再量产”的正向循环；二是成本持续下探：地平线计划未来3-5年实现HSD千万量产目标，随着出货量提升，方案边际成本将进一步降低，有望向10万级以下市场渗透，推动智驾普惠向更深层次发展；三是生态竞争加剧：地平线将从“芯片供应商”转变为“全栈方案服务商”，目前已与国内外10家车企品牌、超20款车型达成定点合作，与主机厂的合作将从“单次供货”转向“长期生态绑定”，同时面临与华为、Momenta在方案能力、生态资源等方面的直接竞争。对行业从业者而言，HSD的量产不仅是地平线自身的战略突破——使其成为业界首家实现低、中、高全阶辅助驾驶量产的智驾科技公司，更堪称中国智驾行业自主化、普惠化进程的重要里程碑。未来，能够平衡技术先进性、成本控制与规模化量产能力的企业，将在激烈竞争中占据核心优势。随着国产智驾产业链的持续成熟，中国有望在全球智能驾驶领域实现“换道超车”，加速从“汽车大国”向“汽车强国”迈进。结语：把握智驾普惠趋势，决胜行业竞争新周期HSD的大规模量产，标志着中国智驾行业正式迈入“全民普惠”的前夜。从行业格局看，双巨头垄断局面将被打破，多元竞争生态逐步形成；从产业链看，国产自主可控的智驾生态正在加速构建；从技术路线看，端到端+无图模式将成为行业主流方向。对于主机厂、供应商、投资者等各类行业参与者而言，精准把握这一趋势、找准自身定位，将是赢得未来市场竞争的关键所在。

简介：2025 年，汽车行业正从 “软件定义汽车” 全面迈入 “AI 定义汽车” 的关键转型期！据 MHP 行业研究报告显示，零售业 74% 的企业已建立专业 AI 团队，而汽车行业该比例仅 30%；AI 规模化落地率更是低至 4%—— 行业转型痛点与增量机遇并存的节点，吉利汽车重磅推出 “AI 源动力・研发加速力技术展”，将于 12 月底（暂定）在浙江宁波启幕，邀全球顶尖供应商共破行业瓶颈，共筑研发数字化新生态！以智慧，驱动每一次进化 —— 这不仅是本次展会的核心理念，更是汽车行业突破技术天花板、实现价值重构的必然路径。AI 已非可选工具，而是破解数据孤岛、能力错配、成本高企等行业沉疴的核心引擎。一、为何它是必赴之约？1. 吉利的引领力：用实绩锚定 AI 研发方向作为中国车企数智化转型标杆，吉利的战略布局自带行业风向标属性：2024 年销量 217.66 万辆（同比 + 32%），2025 年上半年新能源占比突破 51.5%，持续增长的背后，是 2024 年 159 亿元研发投入聚焦全域 AI 技术的战略定力。2. 直击行业痛点：精准破解研发数字化困局当前汽车行业 AI 应用普遍面临三大核心难题：73% 的车企遭遇新旧系统兼容压力，数据孤岛导致协同效率低下，工程师与 AI 专家能力错配引发沟通鸿沟。而本次展会由吉利整车研究院上车体中心、变革管理与数字化等超 9 个核心部门联合主办，百科源汽车承办，精准锚定研发全流程痛点，搭建 “技术落地 + 资源对接 + 效能提升 + 生态共创” 的高品质平台，堪称破解行业共性难题的 “实战舞台”。 二、吉利9+部门联合发布基于对行业转型痛点的深刻洞察，以及自身全域 AI 研发战略，吉利本次展会明确释放六大核心技术合作需求，覆盖研发、生产、运营全链条，诚邀拥有核心技术的供应商共解行业难题：✔设计与建模类：造型 / 色彩设计、AIGC 数字内容、曲面数据处理、3D 自动建模、装配 / 场景视频生成✔研发与测量类：交付物系统 / 模板生成、测量数据管理平台、AI 眼镜 DTS 测量、CATIA 自动建模、交付物质量自动化检查✔运营与舆情类：声纹识别支付、新技术库关联、VOC / 海外舆情管理、竞品数据实时推送、用户访谈数字化、产品配置趋势分析✔方案与成本类：新技术方案智能推荐、成本自动预估与分析✔系统与流程类：MBSE、需求管理、CPV、研发业务流程融合系统✔以及其他包含但不局限于以上，适用于整车研发域的成熟AI和数字化案例。活动亮点 + 行业级收益：为何值得重点参与？四大核心亮点，强化行业研究与合作价值• 实景化观摩：深入吉利整车厂 / 生产基地，沉浸式体验 AI 技术量产落地场景（含 Flyme Auto 智能座舱、AI 数字底盘等标杆案例）• 高价值论坛：行业专家解析《AI 重构汽车研发的趋势与挑战》+ 吉利实战团队拆解 “全域 AI 技术落地方法论”，直击行业核心关切• 精准化对接：高规格阵容全程参与—— 吉利整车研究院院领导，上车体中心、产品管理中心、项目与经营部、造型品质管理部、生态运营部、总体部及研发数智中心、人工智能中心的核心领导、专家与工程师，通过圆桌对话、现场交流等形式，实现技术需求与解决方案的精准匹配• 精准化对接：研发负责人 + AI 技术专家 + 一线工程师三方直面对话，快速推进技术方案验证与落地协作四大行业级收益，抢占转型风口1. 精准破局：直面吉利核心决策层与技术团队，对接行业共性需求，缩短技术落地周期2. 战略卡位：入选方案进入 2026 年度重点合作备选清单，抢占 “AI 定义汽车” 时代供应链核心位置3. 行业背书：案例收录吉利内部资源库，通过行业权威渠道专题曝光，树立细分领域技术标杆4. 生态共创：加入数字化合作伙伴清单，参与跨领域技术协同，共同探索汽车 AI 研发行业标准

简介：当智能座舱还在纠结 “语音唤醒成功率” 的数字竞赛时，华为用一场乾崑生态大会给出了颠覆性答案。2025 年 11 月 20 日，MoLA 混合大模型 Agent 架构重磅发布—— 这不仅让鸿蒙座舱率先迈入 L3 智能时代，更以 “技术标准化 + 生态开放化” 双轮驱动，重新定义了智能汽车的核心竞争力边界。这不是一次简单的架构迭代，而是华为对汽车智能化底层逻辑的重构，更是中国汽车产业从 “功能堆砌” 向 “价值创造” 跨越的关键信号。一、MoLA 架构：从 “被动响应” 到 “主动服务” 的智能跃迁华为 MoLA 架构（Mixture of Large Model Agent）的核心突破，在于打破了智能座舱 “感知 - 决策 - 执行” 的割裂链路。通过多模态感知、通用大模型与垂域智能体的深度融合，它构建起 “纵向贯通硬件 - 车机 - 应用，横向覆盖出行 - 娱乐 - 生活” 的全域智能体系，让座舱彻底摆脱 “工具属性”，进化为懂用户、会预判的 “主动服务伙伴”。1. 交互革命：无指令时代的自然对话传统语音交互的 “指令束缚” 被彻底打破。MoLA 架构支持全域免唤醒功能，用户一句 “车里有点暗” 即可自动开启阅读灯，“想放松一下” 便能联动座椅按摩、氛围灯与音乐打造休闲场景，模糊语义理解成功率高达 85%。更关键的是连续倾听与灵活纠错机制 —— 导航途中随口调整目的地、聊天时穿插车控指令，系统均能精准识别，真正实现 “口语化控车”。这一体验升级的核心，是多模态感知与通用大模型的协同赋能：座舱视觉传感器实时捕捉环境亮度、用户姿态，听觉模块精准分离人声与噪音，再通过盘古大模型快速解析模糊意图，让交互从 “指令匹配” 升级为 “场景预判”。2. 能力跃迁：L3 级 “专业助理” 如何理解你？交互升级只是起点，MoLA 架构的真正价值的在于座舱能力的全面跃迁。华为首次明确座舱智能化 L1-L5 分级标准，当前落地的 L3 级 “专业助理”，凭借感知力、记忆力、理解力等六大类人能力，实现三大核心突破：• 长期记忆用户通勤路线、座椅偏好等个性化设置；• 支持图文视频混合形式解答用车疑问；• 联动外部生态完成咖啡预订、外卖下单等跨场景任务。其技术核心在于五大场景专属智能体的分层协作 —— 导航、车控、娱乐、服务、安全场景均配备专项智能体，通过 “提议者 - 聚合者” 两级决策模式：各智能体生成候选方案，通用大模型整合优化，既保证场景适配精准度，又提升复杂任务处理效率。3. 生态闭环：北向娱乐与南向硬件的全域协同MoLA 架构构建了 “北向生态丰富体验，南向硬件拓展边界” 的双循环：• 北向新增 HUAWEI SOUND 空间音专区与腾讯云游戏服务，热门网游即点即玩，让座舱变身移动娱乐空间；• 南向实现智能香氛、氛围灯等外设深度联动，打通 “人车家” 无缝协同场景。这种协同并非简单叠加，而是架构层的底层打通：南向硬件通过华为标准化接口快速接入，无需单独开发适配程序；北向应用可直接调用大模型语义理解、场景推理能力，实现 “一次开发、全域适配”，形成 “硬件可扩展、应用可进化” 的良性循环。4. 技术内核：四大突破构筑MoLA核心壁垒MoLA 架构的底层创新，集中体现在 “混合智能体协作框架”，彻底摆脱单一模型局限：• 多模态感知融合：整合视觉、听觉、触觉数据，实时捕捉座舱环境、用户行为与车辆状态，解决传统座舱 “感知片面、响应机械” 痛点；• 双模型协同机制：通用大模型保障跨场景交互自然度，垂域智能体聚焦特定场景优化，实现 “广度覆盖 + 深度适配”；• 分层迭代决策：通过 “提议者 - 聚合者” 模式，多智能体生成方案、大模型整合优化，复杂场景下仍能输出最优结果；• 高效部署方案：无需二次微调底层模型，通过协同联动技术快速适配车企需求，降低研发成本与周期。这四大突破共同推动智能座舱从 “响应式执行” 到 “主动式服务” 的本质跨越，让汽车真正具备类人智能。二、生态深析：MoLA 架构背后的华为战略逻辑如果说技术突破是 MoLA 架构的 “硬实力”，那么生态布局则是其撬动行业的 “软实力”。随着 “启境”“奕境” 两大 “境” 系品牌同步亮相，华为智能汽车生态的 “双轨布局” 逐渐清晰，而 MoLA 架构正是这一战略的核心技术纽带。1. 确立标准：为“真智能”树立行业标尺长期以来，智能座舱行业缺乏统一评价标准，部分车企以 “多唤醒词”“多应用下载” 冒充智能化，导致用户体验参差不齐。华为推出的 L1-L5 分级体系，从基础指令（L1）到数字超人（L5）的进阶路径明确，其核心依据正是 MoLA 架构的可量化指标 —— 模糊语义理解准确率、跨场景任务完成率等⁸。这一标准不仅为消费者提供选择依据，更推动行业从 “无序竞争” 向 “规范发展” 转型，让智能化回归用户价值本质，加速汽车从 “交通工具” 到 “第三生活空间” 的转型。2. 双轨并行：“境”与“界”的生态辩证法面对 “境系与界系内斗” 的舆论猜想，华为用生态逻辑回应：• 鸿蒙智行 “界” 系列的 “深度共创模式”，适合缺乏智能造车经验的车企快速切入市场；• “境” 系列的 “技术赋能模式”，为广汽、东风等具备成熟制造体系的车企保留品牌主导权，输出核心技术与流程体系。两者共享 ADS 智驾与鸿蒙座舱底座，而 MoLA 架构通过标准化接口与模块化设计，完美适配两种模式 —— 深度共创可定制开发，技术赋能可直接调用成熟功能。这种 “高端验证技术 - 大众实现规模” 的闭环，既避免生态内卷，又实现规模扩容，让 MoLA 技术价值最大化落地 。3. 深度赋能：从“供应零件”到“注入灵魂”华为对车企的赋能已超越单纯的零部件供应。在 “启境” 合作中，华为派驻数百人驻场，导入 IPD 研发、IPMS 营销等成熟体系，通过高管每月驻场、常态化合署办公，实现 “技术 + 体系” 双重赋能 。而 MoLA 架构的开放特性，正是这种赋能模式的技术体现：车企不仅能获得现成智能解决方案，还能基于底层框架二次开发，结合品牌调性打造差异化体验。这种 “授人以渔” 的逻辑，让华为与车企从 “供需关系” 升级为 “共生关系”，共同提升行业智能化水平 。结语：新规则——架构定义体验，生态决定胜负华为MoLA架构的发布，其深远意义在于为智能汽车的下半场竞争划定了全新的规则。它证明，未来的差异化优势，不再源于硬件参数的简单堆砌，而源于底层架构的贯通能力；最终的行业格局，不再由单一产品的成败决定，而由开放生态的繁荣程度界定。这标志着，中国汽车产业的竞争主线，正从“电动化”的军备竞赛，彻底转向“智能化”的生态战争。华为，已通过MoLA架构，率先布下了这盘大棋的核心棋子。 互动：华为通过MoLA架构推动“技术标准化”，您认为这最终会促进行业繁荣，还是可能导致技术路径的垄断？

简介：近日，五菱汽车集团控股有限公司（00305.HK）在港交所发布公告，正式官宣成立广西元控智驱科技有限公司。这家专注于低速智能驾驶系统及解决方案的附属公司，不仅标志着五菱在智能驾驶领域完成“高低速双布局”，更凭借其在乘用车领域积累的供应链成本控制能力与下沉市场渠道优势，为快速增长的低速无人车赛道注入重磅变量，引发行业对“传统车企规模化降本”的新期待。一、巨头入场：五菱为何此时加码低速智驾？此次成立的元控智驱并非从零起步，其早在2022年6月便已注册成立，注册资本1000万元人民币，由五菱汽车持股60.9%的柳州五菱工业有限公司全资控股，属五菱汽车间接非全资附属公司。法定代表人陈晓峰与五菱工业保持一致，核心团队均来自五菱工业智驾研发部门及供应链体系，凸显业务与母公司在技术、资源上的深度绑定与协同复用。作为独立业务主体，元控智驱明确三大核心方向：车规级线控底盘研发制造、低速智能无人车研发，以及特定场景智能驾驶解决方案提供。技术路线上，其采用“强感知、轻地图、精算力”的轻量化方案——融合激光雷达、毫米波雷达与视觉系统的多传感器融合架构，可实现100米内障碍物精准识别；同时接入车路协同（V2X）技术与5G通信，支持多车协同调度与远程应急接管，精准匹配封闭/半封闭场景的实操需求。值得注意的是，元控智驱的线控底盘技术可复用五菱在微型电动车领域的成熟供应链，预计零部件采购成本较初创企业降低15%-20%，具备显著的价格优势。二、赛道爆发：185亿市场的供需机遇五菱的加码绝非偶然，背后是低速智能驾驶赛道的持续爆发式增长，市场规模呈现“量价齐升”的鲜明特征，场景落地与政策支持形成双重共振：1.规模跃升：三年复合增速超50%• 历史基数：2023年中国低速无人驾驶行业销售规模已达85亿元，同比激增63%，其中商业化订单占比首次超过试点项目，奠定高速增长基础；• 当前体量：2024年市场规模突破123亿元，同比增长45%，全年销量达3.3万台（同比增长34%），单笔订单平均金额从2022年的28万元降至2024年的22万元，标志着行业从“技术试点”迈入“规模化销售”阶段；• 短期预测：2025年市场规模将攀升至185亿元，销量预计超4.7万台，同比增速分别达50.4%和42.4%，增速进一步加快，其中“车+解决方案”打包订单占比将提升至60%；• 长期潜力：据中国报告大厅《2025-2030年中国低速无人驾驶车行业市场评估报告》预测，2030年市场规模将突破410亿元，销量达9.5万台，仅快递行业就将部署超20万台无人车，赛道生命周期进入高增长通道，成本下降与场景渗透将成为核心增长引擎。2.场景引擎：环卫与物流成核心引擎• 环卫清洁：2023年销售规模占比最高，是当前最成熟的商业化场景。受益于市政采购规模化推进，2024年市政采购量同比增长67%，典型案例如国内一线城市核心城区单次采购量超千台，覆盖区域主要干道保洁需求；• 景区服务：占比达35%，为第二大应用场景。接驳、导览类车辆需求持续旺盛，国内多家5A景区已实现智能接驳车规模化部署，单景区部署量普遍在50-100台，客单价约18万元/台；• 末端配送：2023年同比增幅最大，随着快递行业无人化需求爆发，新石器、白犀牛等头部企业在该场景的铺设量累计超4000台，顺丰、京东物流均已建立专属无人配送车队，重点城市试点区域日配送量突破1万单；• 园区/矿区物流：2024年矿区无人车销量同比增幅预计达90%，为各场景最高。封闭环境下的货物转运需求催生批量采购订单，国内大型煤企已在多个矿区部署无人矿卡，单矿区部署量最高超600台，实现24小时不间断作业，单台车年节省人力成本超20万元。3.三重驱动：成本下降+政策开放+技术成熟• 成本端突破：核心零部件价格持续下探，据行业产业链监测数据，激光雷达成本三年下降60%，16线激光雷达单价从2021年的1.2万元降至2024年的5000元以下；毫米波雷达价格降至800元/台，视觉传感器国产化替代率达85%。反映到终端产品，无人物流车价格下探至“万元级”，如九识智能E6车型售价不足2万元，菜鸟GT-Lite优惠后仅1.68万元，大幅降低中小企业采购门槛；• 政策端护航：全国30余省市出台试点政策，200多个城市开放路权审批，测试牌照发放量超万张，审批周期从2022年的6-12个月缩短至3-6个月。广西作为元控智驱的本土市场，已将低速智能驾驶纳入“人工智能产业创新试点”，凭祥市等多地出台专项管理指南，为本地企业提供路权优先、补贴支持等政策红利；淄博市等城市明确要求低速无人车需购买不低于500万元责任险，规范行业发展的同时降低运营风险；• 技术端成熟：L4级自动驾驶在低速场景（≤40km/h）的技术可靠性已满足商业化要求。据中汽研智能驾驶测评体系数据，封闭场景下低速无人车事故率显著低于开放道路，复杂场景（如交叉路口、行人横穿）识别准确率超95%，远程接管率控制在1次/千公里以内，技术稳定性得到第三方权威验证。对汽车产业供需双方而言，这一赛道的爆发意味着明确的合作信号：• 供应链端：线控底盘、低成本多传感器融合模块、轻量化算法、车路协同终端设备等成为核心需求。尤其适配低速场景的高性价比零部件（如低成本ECU、小型化电机），将迎来车企批量采购机遇，预计2025年相关零部件市场规模将突破50亿元；• 场景端：工厂、港口、景区、市政环卫、物流企业等对定制化无人车及解决方案的需求激增。以园区物流为例，大型制造企业对无人转运车的年采购需求均超1000台，亟需具备车规级研发能力与场景适配经验的合作伙伴。三、双轨并行：五菱的智驾战略蓝图与协同效应此次元控智驱的独立运营，让五菱形成“高速+低速”双轨智驾布局，与现有“灵眸智驾”业务形成互补与协同：• 灵眸智驾聚焦高速、城市道路等开放场景，主打乘用车智能辅助驾驶，采用“整车搭载+软件订阅”模式，已搭载于五菱星辰、缤果等主力车型，用户渗透率超20%；• 元控智驱深耕封闭/半封闭场景，专注低速完全无人驾驶，以“整车销售+解决方案定制”为核心商业模式，重点服务B端客户。两者的协同效应体现在三方面：技术上，灵眸智驾的视觉识别算法可适配低速场景优化复用；供应链上，共享零部件采购渠道降低成本；市场上，乘用车经销商网络可兼营低速无人车销售与售后服务，快速覆盖下沉市场。目前元控智驱已拿下广西首批功能型低速无人驾驶车辆道路测试牌照，正在柳州汽车城、桂林阳朔景区推进实际道路测试，并计划2025年先实现本地场景落地，2026年前拓展至华南地区，首批产品将优先供应园区物流和景区服务客户。此前柳州五菱工业已与广西翃芯科技签署联合开发项目，后者将提供芯片级技术支持，进一步强化产品竞争力。结语：格局重塑——低速智驾迈入“规模化时代”五菱的入局，为低速智驾赛道带来了一个关键的变量：汽车级供应链的规模化降本能力。这预示着，行业竞争的核心将从“技术验证”转向“成本控制与商业效率”的比拼。对于行业而言，这意味着：l 成本下限将被击穿，场景渗透速度将超预期；l 具备车规级制造与本地化服务能力的玩家，优势将急剧放大；l 供应链将迎来高性价比线控底盘、传感器等核心部件的确定性订单潮。一个由传统制造巨头主导的“规模化时代”，正式拉开了序幕。 互动：五菱凭借“供应链成本控制”的优势切入赛道，您认为这种传统制造基因是其最大的优势还是潜在的局限？