01. 30 年，智驾方案转变

从1995年三菱推出Preview Distance Control系统开始算起，汽车智驾技术已经走过了30年。

汽车行业对于智驾技术的应用探索早在上世纪90年代就开始探索。

最早智驾技术的应用来自日本车企。1995年，三菱在其Diamante轿车配备了测距系统，该系统的传感器为激光雷达，配合后视镜中的摄像头系统实现测距。不过，该系统只能控制油门和档位，无法控制刹车。更多的是利用声音和灯光来提醒司机接管。因为没有制动干预，时速限制在108km/h，并且使用时对天气条件要求也较高，因此该系统最后只在日本市场投放。两年之后的1997年，丰田也随之推出其测距方案，和供应商电装共同开发，不过依然无法控制刹车，销售市场也仅限于日本市场。

三菱Diamante

测距系统与刹车系统的联动需要等到1998年，由德国车企实现。奔驰在其S级轿车上搭载了DISTRONIC系统。和日本车企相比，奔驰DISTRONIC系统主要有两个变化。一是首次采用了毫米波雷达作为传感器，和激光雷达相比，价格更低，环境适应性更好。二是引入了ESP系统，使得测距系统可以直接控制刹车系统。在功能上实现真正的ACC，如果按如今自动驾驶级别划分的话，DISTRONIC系统可以称之为行业首个L1。

之后，以毫米波雷达主传感器的ACC功能便逐渐普及开来。进入2000年之后，通过前向摄像头实现的车道保持功能也逐渐开始搭载，标志着汽车自动驾驶已经具备了底层技术支持。之后，摄像头+毫米波雷达的技术方案便逐渐确定下来。

激光雷达重新进入汽车视野是2005年，看到美国国防部资助的DARPA无人车挑战赛后，Velodyne创始人David Hall开始研究激光雷达，并在2005年首次将64线的激光雷达用于DARPA挑战赛，赢得大量荣誉，也得到了行业内的高度认可。2007年Velodyne正式量产商用3D动态扫描激光雷达，成为行业的里程碑。

自此，自动驾驶硬件的基础已经全部建立。

2009年，谷歌入局自动驾驶。谷歌的加入标志科技企业开始正式加入自动驾驶战局。谷歌不满足于做ACC、LKA这些简单的功能，为整车企业配套。而是期望打造一个完全自动驾驶的生态，甚至颠覆个人拥有车辆的用车方式。之后，国内包括互联网企业百度、出行企业滴滴等也加入了Robotaxi阵营。

谷歌的入局也引起了业内大量的讨论，到底自动驾驶是应该以渐进式的路线发展还是直接跨越式进入完全自动驾驶，做Robotaxi。

当然，现在来看，Robotaxi的路线道阻且长，在吸收Robotaxi的思路后，渐进式路线则实现了跨越式的发展。

这其中，特斯拉起到了重要的推动作用。相比于传统车企在渐进式路线上的保守，特斯拉则表现的尤为激进。2014年特斯拉推出了Autopilot 1.0，选择与Mobileye来合作。两年后，因为一场事故触发，特斯拉转向与英伟达合作。2019年特斯拉选择了自研智驾芯片。芯片自研之后，特斯拉加速其算法的迭代。和传统企业基于规则的开发思路不同，特斯拉更积极的将AI技术引入了智驾中。从2021年的AI Day开始，特斯拉证明了BEV +Transformer+Occupancy用于智驾的可行性。之后，2023年特斯拉宣布V12采用端到端技术，AI应用再次加速。

虽然很多AI的理论并非由特斯拉原创，其实绝大多数来自于谷歌。但特斯拉证明了AI在汽车上应用可行性，对智驾确实有大幅提升，并且可以带动销量的增加。特斯拉发挥了AI用于智驾的标杆作用，引发了国内企业的跟随。

纵观整个智驾发展过程，其实在这近30年中，不论是技术还是供应来呢都发生了重大改变。整车层面，最早应用ACC的日本和欧洲企业如今成了保守的代名词。后发的美国和中国企业更加虽然积极拥抱，但主流玩家集中是特斯拉和新势力领域。供应链方面，当年无可匹敌的Velodyne因为经营困难已经与Ouster合并。早期凭借毫米波雷达优势快速占领市场的“ABCD”，如今也在面临国内本土企业的激烈竞争。

而随着2025年进入全民智驾，行业格局又发生了新的改变。

02.高阶自研迎来分歧

特斯拉的成功给行业最大的启示是好的智驾能力对销量有正向作用，所以国内对智驾普遍持积极的态度。在2019年之前的智驾方案基本上还是主要依赖海外成熟的供应链，如Mobileye的芯片，“ABCD”的一体机和毫米波雷达。

但很快，整车企业发现，依赖成熟的供应链只能解决有无的问题。也就是没有办法实现区分与友商的差异，突出“好”“坏”之分。并且，不管是Mobileye还是大型tier1，主机厂的话语权都比较弱。理想汽车在一段交流节目中表示，正是Mobileye极其强势的供应策略，直接促使其走向自研。如果持续下去，尤其是将特斯拉定位标杆和竞争对手的话，大家都在思考怎样才能提供的智驾能力？这个没有标准，但有方法，就是自研。

随后国内新势力率先开启智驾自研。2020年，小鹏在P7车型上便采用自研的算法替换掉了此前供应商的方案，芯片采用的是英伟达的Xavier。虽然算力只有30TOPS，但在一年之后小鹏成为国内首个使用Xavier上实现高速NGP功能落地的车企，也就是现在常常提到的高速NOA。甚至在同一年上市的小鹏P5，小鹏加了两颗激光雷达，实现了城区的NGP。

值得一提的是，小鹏P7定位与特斯拉Model 3高度重合，也是在新势力中最快达到10万辆量产下线的车型。

理想汽车的进度比小鹏晚一些，2021年5月理想one改款才切换Mobileye的方案，转用国内芯片企业地平线的产品。蔚来稍晚，但采用了英伟达最新的Orin芯片，并且数量上也毫不吝啬，达到4颗，为行业之最。

传统车企在时间进度上并不算晚。2019年脱胎于长城智能驾驶系统开发部的毫末智行成立，团队多来自百度。上汽、长安等则是在内部团队中启动自研。广汽则是通过投资禾多加快其方案进度。

可以看出，自研瞄准的主要是高阶智驾领域。但从进度来看，在高阶智驾中，传统车企自研的成果明显要弱于新势力企业。

车位到车位实现的企业，来源：NE时代

究其原因，笔者认为有两点。

一是技术层面。从2019年到现在，随着AI大模型的不断升级，智驾技术路线也从此前的基于规则、模块化的路线转变为依赖AI模型，端到端。传统车企因其技术路径调整滞后，造成一定程度的落后。

二是传统车企在高端品牌建设方面受历史包袱的拖累，还在持续努力。并且主要走量车型集中在燃油车领域，很难支持其高阶智驾技术量产搭载。

因此自2022年之后，随着新能源汽车市场的突然爆发式增长，传统车企自研上车无法满足快速的市场变化。整车企业开始走向与外部合作的道路。这期间由于外部供应商在高阶领域布局的并不多，因此合作主要集中在Momenta、元戎启行、小马智行、华为车BU（现引望）、百度（未完全落地）、博世XC等少数供应商中。当然，主机厂在这个过程中并未完全放弃自研，如奇瑞成立了大卓继续深化推进其自研进度。

03.中阶智驾，速度成关键

当前行业内对中阶并未有清晰的定义。通常会包括高速NOA+记忆通勤NOA+记忆泊车的功能，类似于2022年的高阶情况。从这个角度来看，如今的高阶是之前高阶方案降成本后的配置下方，算力平台为100Tops左右，采用无激光雷达方案，整体系统成本控制在5000元以内。当然在技术层面同样借鉴了端到端的技术方案。

对于本次中阶智驾标配的情况，业内人士告诉笔者。从技术角度来看，此前已经完成自研布局的主机厂内部实力是可以实现的。核心挑战在于方案的多样性和上车的时间之快。比如比亚迪一次性宣布3大智驾方案，旗下21款车型全部完成升级。吉利则是发布了5大智驾方案，其中3个方案由其内部实现。奇瑞的三款猎鹰智驾方案中，则将智驾的整车价格进一步拉低到了6万元的奇瑞小蚂蚁身上。

在这种情况，整车企业依靠自己去做中阶智驾在资源上很难实现，而且并不经济。因此，本次全民智驾更多的也在依靠外部供应商。

此外，和所选的芯片平台也有一定关系。此前，自研方案中，智驾芯片的主流选择是英伟达，Mobileye，仅有少数企业选择地平线。

但地平线高阶芯片进度稍慢，一定程度上制约了其在内部自研中的进展。而本次中阶智驾方案中，地平线的J6系列成为绝对的主流，其余的方案则主要以英伟达OrinN和高通8650为主。

而此前积极配合地平线开发的多为第三方智驾企业，比如鉴智、轻舟等，因此本次中阶的方案中，选择J6平台的方案，顺理成章的便采用了第三方的方案。

04.产业格局只是初定，决定是否放弃自研仍为时尚早

全民智驾时代的开始，也标志着智驾行业短期内正在快速形成稳定的格局。但笔者认为，当前判定主机厂是否放弃自研仍为时尚早。

以高、中阶领域来看，当前高阶智驾能够实现的企业依旧不多。其核心原因是其技术壁垒。从BEV+Transformer，到端到端+VLM，再到即将应用的VLA。虽然大模型的应用一定程度上降低了代码量，降低了人员的投入。但对数据以及模型应用（算法）和算力的要求极高。高阶智驾依然是高门槛的领域。

元戎启行VLA

而从当前各家高阶智驾路试的结果来看，高阶智驾的体验还有很大的提升空间，不同厂家的体验差异比较明显。

因此从这个角度来看，有能力的企业肯定不会放弃自研。比如理想、小鹏为代表的新势力，以及极氪、奇瑞等后发的传统企业。甚至头部的企业会强化供应链能力，典型的便是布局高端芯片。对标特斯拉，实现差异化。

但不可否认，高阶智驾其技术门槛也并非是整车企业想做就可以实现的。因此，部分车企也会选择和第三方企业建立比较强的绑定关系。比如长城汽车和元戎启行，北汽和小马智行，上汽和momenta，岚图、长安和华为引望等。

稍显尴尬的是外资企业，因其决策和执行速度都比较慢，因此高阶更多的只能依赖第三方供应商。

与高阶高技术门槛形成明显对比的是中阶。目前的中阶，按照重要性，排在技术前边的是成本和供应链。

从这个角度来看，未来随着交付压力的放缓，主机厂很有可能在体系内实现供应。尤其是此前已经在汽车电子领域完成投资的企业。比如比亚迪入门智驾供应主要来自比亚迪电子，吉利则来自其控股的千里科技等。

中阶智驾也会逐渐成为标准配置。当然，从最优经济的角度来出发，主机厂只需要进行全栈可控就可，并非一定要全栈自研。

事实上，一些积极自研的整车企业也将入门级的智驾方案选择与第三方供应商合作。比如理想选择与轻舟合作Pro版本，小鹏则选择Momenta为其提供高通8620版本的智驾方案。

当前中阶方案的供应链资源非常丰富，比如轻舟、鉴智，momenta，智驾科技，卓驭（原大酱），博世，引望，东软睿驰等。

另外，有可能变化的可能是芯片格局。随着算力提升到100tops，此前以TDA4、Mobileye为代表的低算力芯片逐渐被地平线，英伟达，高通的生态所取代。（当然，笔者认为卓驭已经最大程度上发挥了TDA4的性能）。未来是否会有新的主流芯片选择出现，比如黑芝麻、爱芯元速、为旌科技等，以及比如奇瑞、比亚迪、momenta自研芯片，当前在英伟达、高通、地平线之外依然存在一定的未知数

总结

“新能源的下半场是智能化”。这句口号已经存在了很多年，但在此之前，大部分从业者都没有想到智驾上车的速度会如今年这么快。有企业直言，今年的项目数量是往年想都不敢想的。全面上车的另一面是智驾机会的大门也在快速关闭。对于未来，不管主机厂是否会将强或者放弃自研，对于新进入的第三方而言，今年可能是其最后的机会了。