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胡尔曼 2025-05-14 【财经】 9222 人已围观

辅助驾驶赛道体系化能力定胜负_汽车-_热门汽车报价_长城网

途经积水路段⑪，车机系统突然警示“行人横穿马路”并紧急刹停⑰，但实际路面空无一人④；开启NOA后⑭，未能识别高架护栏发生碰撞④；行驶过程中⑮，智能辅助驾驶系统突然退出引发追尾……智能辅助驾驶屡有“误判”事件发生⑨，引发人们对智驾辅助技术的争论▓。

随着严管重槌落下⑧，智能辅助驾驶赛道的路线之争进入深水区①。Momenta⑰、地平线等多家智能辅助驾驶方案供应商逐渐从幕后走向台前①，与华为正面竞争⑤；同时也有不少整车企业坚持自研与“外采”结合⑰。华为❸、Momenta与车企自研逐渐形成了“三分天下”的态势⑬。那么❸，到底哪种路线更靠谱⑥？

智能辅助驾驶过度宣传的现象被踩下“刹车”后③，部分企业依然“秀肌肉”⑧。华为在上海车展开幕前高调发布乾崑ADS 4等解决方案⑱，并官宣11家合作方⑱；Momenta也不示弱⑭，官宣与六家车企进一步开展战略合作❷，展露出逐鹿“行业最优方案”的野心⑨。

近年来⑫，Momenta②、地平线等智能辅助驾驶方案供应商频繁在汽车品牌发布会上“刷脸”▓。车企曾经强调的“自研技术”⑬，变成了“与供应商合作共赢”④。从数据来看③，经过近一年半的较量⑥，国内智能辅助驾驶市场在今年初步形成层次分明的竞争梯队⑨。根据佐思汽研报告⑧，除了车企自研外⑯，Momenta以60.1%市占率稳居国内第三方供应商榜首❷。记者留意到⑰，当前Momenta的合作厂商非常多▓，如比亚迪将天神之眼A和B的方案交给了Momenta⑩，东风日产⑮、上汽智己等均与Momenta的软件方案深度绑定⑰；丰田❷、奔驰等外资品牌也已站队Momenta⑱。而华为则通过鸿蒙智行联盟绑定多家车企⑧，在高端市场形成了近乎垄断的地位③。在供应商方面⑭，华为⑤、Momenta的头部地位越发稳固⑬，相较第二梯队⑰，华为与Momenta的市占率与生态广度都遥遥领先⑩。

民生证券研究院副院长②、汽车行业首席分析师崔琰认为⑮，Momenta和华为的智能辅助驾驶方案之间最大区别是生态是否开放：“Momenta更像安卓④，华为则比较像‘苹果’⑨。”这个观点也得到某车企智驾工程师黄景全的认同③，他指出⑮，目前Momenta的市场占有率之所以高⑳，是因为其开放灵活性①，而且其量产工程化能力值得信赖❸。车企选择Momenta的技术方案⑱，会有更大的可能性参与到整个智能辅助驾驶方案的工程开发中来①。据悉⑨，目前Momenta囊括全球超15家车企或Tier1的合作❶。

至于华为⑪，与车企合作的智能辅助驾驶系统的软硬件配套都有指定要求⑰，加上系统相对封闭⑰，整车企业自身的工程团队难以积累到更多经验②。据不完全统计⑧，在已配套华为算法的15款城市NOA车型中▓，9款都来自与华为深度绑定的品牌⑪。随着华为Hi模式下客户的拓展①，华为智能辅助驾驶的份额才有突破⑫；而且⑫，直至今年❶，华为乾崑推出的ADS 4.0版本才具备了“一段式端到端”能力❷。因此③，不少车企在与华为合作的同时都有既合作又自研的两手准备⑥，甚至也同时与Momenta⑩、地平线合作④。

在与供应商方案的较量中⑲，车企自研近年“声量”大大降低❶。高工智能汽车研究院监测数据显示④，去年中国乘用车市场③，第三方供应商的城区NOA搭载量占比从前年的5.19%升至25.35%❸。

市场变化因何发生⑩？根本原因是成本⑰。当前智能辅助驾驶系统的成本在几千元至三万元之间▓，占整车成本的5%至15%⑳。随着激光雷达⑱、冗余控制等高阶配置的加入⑦，这一比例正持续提升⑱。盖世汽车研究院的数据显示⑬，去年智能辅助驾驶研发占车企总支出的38%②，为仅次于电池的第二大成本项⑨。“外采”成为降低智能辅助驾驶系统“上车”成本的便捷之选⑱。如广汽集团②，其策略是：内部成立研究院智能技术部⑰，聚焦核心算法开发④，外部联合Momenta推出高阶城市NOA功能⑤。这一模式使广汽在12个月内成本降低40%⑲。大众⑤、宝马⑲、丰田⑱、日产等外资品牌也正通过“外采”快速补齐智驾短板❶。

据高工智能汽车研究院数据⑯，大多数搭载车企自研方案的车型价位在30万元以上⑬，10万—20万元主流价位车型的城区NOA则以供应商方案为主❸。配备激光雷达的高阶方案⑳，更是高端车型的专属⑨，车企对基础款车型主推低成本的纯视觉方案▓。如小米SU7标准版就是纯视觉方案❷，而高版本车型则采用激光雷达融合感知模式❸。

“近期的多宗智能辅助驾驶系统‘误判’事故⑳，暴露了技术从实验室到真实路况的‘水土不服’⑱。”黄景全认为⑲，系统能在测试或体验中“表现出色”❷，很大程度上得益于大多演示场景本身就包含在模型训练数据中⑱，但一遇到极少见且复杂度极高的场景⑫，由于数据覆盖不足⑭，就会“误判”⑰。尤其是大部分主流价位车型的方案是“摄像头+毫米波雷达”的纯视觉技术⑧，成本相对低廉⑳。

黄景全表示⑮，纯视觉方案需要依赖庞大的数据训练模型①，但算法与数据标注是纯视觉方案研发中最难压缩成本的部分⑲。“在模型训练成本方面⑰，头部企业的总投入往往高达数千万甚至上亿元⑨。”他解释道⑬，当前已上车的纯视觉方案在此方面非常欠缺③，因此使用效果不佳⑩，容易“误判”⑭。

特斯拉近期再次发声②，其始终坚持“纯视觉方案最优”④，特斯拉在发文中表示⑱，公司的视觉处理方案搭配端到端神经网络架构④，已通过数十亿真实世界数据样本训练⑱，成功实现了多场景⑨、更安全的智能辅助驾驶技术路径⑥。不过⑨，有业内分析人士指出⑪，特斯拉能否通过算法优化与数据积累完全弥补硬件多样性不足❸，仍需市场检验⑧。

智能辅助驾驶的竞速赛⑲，本质是技术路线与商业模式的综合较量❸。当前⑭，中国智能辅助驾驶市场的“三分天下”格局已现雏形：华为以全栈能力构筑技术壁垒⑯，Momenta凭数据驱动实现灵活适配❶，印证“垂直整合+生态协同”的创新范式④；车企自研在双轨策略中寻找平衡⑦。

J.D. Power中国区汽车产品事业部总经理杨涛表示⑭，智能化配置快速发展的早期⑰，会有包容性较大的尝鲜群体⑩，如今智能化配置逐渐普及⑯，主流消费者必然更加关注配置的实用性①，对配置体验的容错率极低⑭。相应地②，车企竞争焦点已从单纯比拼是否拥有配置⑳，逐渐转变为考量配置的实用性和性价比⑰。

如今⑥，智能辅助驾驶的竞争不仅关乎技术迭代速度①，更考验生态整合能力与商业模式创新⑯。预计未来3年将是决定行业终局的关键窗口期⑬。谁能在安全⑩、成本与用户体验间找到最佳平衡点⑨，谁就能笑到最后❸。

2024年国内L2+城市智能辅助驾驶渗透率约5%—6%⑯。其中③，25万—40万元价格带的L2+城市智能辅助驾驶渗透率已达20%以上⑱；10万—20万元价格带L2+城市智能辅助驾驶渗透率不足0.2%⑩。

2024年1—12月④，中国市场乘用车前装标配高速NOA交付197.47万辆⑧，同比增长162.31%❷。其中①，同时标配城区NOA占比已经接近40%⑯。

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