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郝冰彤 2025-05-14 【军事】 9791 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⑱，车机系统突然警示“行人横穿马路”并紧急刹停⑫，但实际路面空无一人❶；开启NOA后⑱，未能识别高架护栏发生碰撞⑩；行驶过程中❶，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③，引发人们对智驾辅助技术的争论⑩。

随着严管重槌落下③，智能辅助驾驶赛道的路线之争进入深水区❸。Momenta②、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⑤，与华为正面竞争③；同时也有不少整车企业坚持自研与“外采”结合②。华为❷、Momenta与车企自研逐渐形成了“三分天下”的态势⑰。那么④，到底哪种路线更靠谱⑤？

智能辅助驾驶过度宣传的现象被踩下“刹车”后②，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⑬，并官宣11家合作方⑫；Momenta也不示弱⑯，官宣与六家车企进一步开展战略合作⑱，展露出逐鹿“行业最优方案”的野心❶。

近年来⑫，Momenta⑤、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”⑫。车企曾经强调的“自研技术”⑦，变成了“与供应商合作共赢”⑫。从数据来看⑯，经过近一年半的较量⑭，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⑥。根据佐思汽研报告③，除了车企自研外⑳，Momenta以60.1%市占率稳居国内第三方供应商榜首⑥。记者留意到⑥，当前Momenta的合作厂商非常多①，如比亚迪将天神之眼A和B的方案交给了Momenta⑮，东风日产⑫、上汽智己等均与Momenta的软件方案深度绑定▓；丰田③、奔驰等外资品牌也已站队Momenta⑪。而华为则通过鸿蒙智行联盟绑定多家车企⑳，在高端市场形成了近乎垄断的地位⑳。在供应商方面⑨，华为⑪、Momenta的头部地位越发稳固❷，相较第二梯队⑭，华为与Momenta的市占率与生态广度都遥遥领先❷。

民生证券研究院副院长❷、汽车行业首席分析师崔琰认为❷，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⑫，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⑩，他指出⑫，目前Momenta的市场占有率之所以高⑫，是因为其开放灵活性⑫，而且其量产工程化能力值得信赖⑦。车企选择Momenta的技术方案▓，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④。据悉▓，目前Momenta囊括全球超15家车企或Tier1的合作⑳。

至于华为⑨，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⑦，加上系统相对封闭⑧，整车企业自身的工程团队难以积累到更多经验④。据不完全统计⑥，在已配套华为算法的15款城市NOA车型中⑱，9款都来自与华为深度绑定的品牌⑱。随着华为Hi模式下客户的拓展⑪，华为智能辅助驾驶的份额才有突破⑬；而且⑱，直至今年⑥，华为乾崑推出的ADS 4.0版本才具备了“一段式端到端”能力⑰。因此⑧，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❶，甚至也同时与Momenta⑱、地平线合作⑧。

在与供应商方案的较量中⑥，车企自研近年“声量”大大降低⑯。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⑥，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%⑪。

市场变化因何发生⑤？根本原因是成本⑦。当前智能辅助驾驶系统的成本在几千元至三万元之间⑯，占整车成本的5%至15%⑨。随着激光雷达⑳、冗余控制等高阶配置的加入②，这一比例正持续提升❶。盖世汽车研究院的数据显示❸，去年智能辅助驾驶研发占车企总支出的38%❶，为仅次于电池的第二大成本项②。“外采”成为降低智能辅助驾驶系统“上车”成本的便捷之选⑥。如广汽集团⑯，其策略是：内部成立研究院智能技术部⑥，聚焦核心算法开发⑱，外部联合Momenta推出高阶城市NOA功能④。这一模式使广汽在12个月内成本降低40%❶。大众⑮、宝马❸、丰田⑳、日产等外资品牌也正通过“外采”快速补齐智驾短板❷。

据高工智能汽车研究院数据⑦，大多数搭载车企自研方案的车型价位在30万元以上③，10万—20万元主流价位车型的城区NOA则以供应商方案为主②。配备激光雷达的高阶方案❶，更是高端车型的专属③，车企对基础款车型主推低成本的纯视觉方案④。如小米SU7标准版就是纯视觉方案①，而高版本车型则采用激光雷达融合感知模式⑳。

“近期的多宗智能辅助驾驶系统‘误判’事故⑩，暴露了技术从实验室到真实路况的‘水土不服’⑤。”黄景全认为⑲，系统能在测试或体验中“表现出色”⑲，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⑤，但一遇到极少见且复杂度极高的场景⑯，由于数据覆盖不足⑬，就会“误判”⑫。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⑤，成本相对低廉⑰。

黄景全表示⑳，纯视觉方案需要依赖庞大的数据训练模型❷，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①。“在模型训练成本方面⑲，头部企业的总投入往往高达数千万甚至上亿元⑰。”他解释道②，当前已上车的纯视觉方案在此方面非常欠缺②，因此使用效果不佳④，容易“误判”⑰。

特斯拉近期再次发声⑲，其始终坚持“纯视觉方案最优”⑥，特斯拉在发文中表示⑨，公司的视觉处理方案搭配端到端神经网络架构❸，已通过数十亿真实世界数据样本训练❸，成功实现了多场景⑰、更安全的智能辅助驾驶技术路径⑫。不过②，有业内分析人士指出②，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⑤，仍需市场检验❶。

智能辅助驾驶的竞速赛❷，本质是技术路线与商业模式的综合较量⑲。当前⑬，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③，Momenta凭数据驱动实现灵活适配⑫，印证“垂直整合+生态协同”的创新范式▓；车企自研在双轨策略中寻找平衡⑭。

J.D. Power中国区汽车产品事业部总经理杨涛表示⑦，智能化配置快速发展的早期④，会有包容性较大的尝鲜群体④，如今智能化配置逐渐普及①，主流消费者必然更加关注配置的实用性⑰，对配置体验的容错率极低❸。相应地❷，车企竞争焦点已从单纯比拼是否拥有配置⑧，逐渐转变为考量配置的实用性和性价比⑩。

如今⑨，智能辅助驾驶的竞争不仅关乎技术迭代速度⑲，更考验生态整合能力与商业模式创新⑦。预计未来3年将是决定行业终局的关键窗口期⑦。谁能在安全❷、成本与用户体验间找到最佳平衡点⑦，谁就能笑到最后⑨。

2024年国内L2+城市智能辅助驾驶渗透率约5%—6%⑪。其中⑨，25万—40万元价格带的L2+城市智能辅助驾驶渗透率已达20%以上⑯；10万—20万元价格带L2+城市智能辅助驾驶渗透率不足0.2%⑲。

2024年1—12月⑱，中国市场乘用车前装标配高速NOA交付197.47万辆▓，同比增长162.31%❶。其中④，同时标配城区NOA占比已经接近40%⑧。

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