作者 |德新

編輯 |王博

如果你從現在的時間點往回撥兩個月，從2月開啟的「智駕」風潮，可以看作是特斯拉FSD入華的前序。

二三月份以來，多家自主品牌車企發布智能化戰略，核心是以「中階智駕」捍衛智能車市場份額。

同時，伴隨2月底特斯拉FSD在國內向配有HW4.0硬件車型的車主正式推送，一時間國產智駕系統與特斯拉FSD上演正面交鋒，針對中美智駕表現的各路對比評價，層出不窮。

3月末行業大佬云集的電動汽車百人會論壇，更是一個集中的輿論風口。

博世智能駕控中國區總裁吳永橋直言特斯拉FSD斷代領先；元戎啟行CEO周光同樣認為FSD V13領先一個代差；地平線CEO余凱在這場會議上，拋出對智駕自研與供應商模式，「二八開」的終局判斷。

智駕從未如此受到行業和消費者的重視關注，其市場競爭的水平也從未如此激烈。

一、特斯拉FSD，誰與爭鋒？

在2025年2月之前，中國車企與特斯拉在智駕上的較量一直處于「云評」狀態，直到「2024.45.32.12」OTA版本的推送。

盡管開放初期，FSD在識路和交規等與本土化數據強相關的特性上「漏洞百出」，但FSD高度平滑的行駛體感，以及面對眾多目標時的博弈能力，和對安全性的拿捏，令不少業內人士印象深刻。

只是出于各自立場的考量，極少有人在公開場合承認這點。

3月在小鵬汽車的春季發布會上，何小鵬可能是在FSD入華后第一位公開表示認可的業界大佬，何小鵬的評價是「特斯拉FSD的基礎模型能力，真的非常非常扎實；相信特斯拉在中國、在全球，會非常非常快速進化。」

而博世智能駕控中國區總裁吳永橋，則使用了更加直率的表述，「特斯拉FSD斷代領先」。他認為FSD采用了一段式端到端大模型，擬人程度高，安全舒適；而國內（頭部企業）的方案普遍是兩段式端到端，方案相近，現階段性能差別不大。

實際上在更早之前，地平線首席架構師、高階智駕方案SuperDrive負責人蘇箐在試駕了美國的FSD后，談到類似看法：「特斯拉FSD在技術上是有很多獨到之處，甚至在某些地方有斷代式的領先。」

元戎啟行CEO周光認為，過去一年各家企業都在追趕，有一部分公司做到了接近V12的效果，但與V13仍有代差。

「FSD V13是按大模型范式來做的。」周光認為，而在國內嚴格來講大家并沒有進入大模型時代，更多是「Machine Learning base」。這是為什么在擁有大量數據的情況下，國內的智駕系統并沒有充分享受到大模型Scaling Law帶來的紅利。

當比亞迪等車企通過卷成本、卷自研實現「中階標配」后，更深的遠慮是，接下來的高階該如何突破，尤其是現在頭部車企們都陷入在相當于V12的階段。

二、智駕大模型探索進入無人區

從2022年之后，特斯拉不再舉辦AI Day，即使是2024年的「I, Robot」Robotaxi發布會上，除了CyberCab原型車和Optimus機器人亮相，特斯拉團隊基本上沒有公布像樣的技術細節。

可以說基本上在2022年之后，在「BEV + Transformer + OCC」這套范式之后，針對接下來智駕端到端大模型的探索就進入到了無人區。

博世吳永橋認為，端到端一役，中國車企基本重歸同一起跑線。

另一方面，在中國市場，大家普遍技術受限的情況下，用戶體驗被卷到極致——從車位到車位，到L3智駕。

周光認為，今天的車位到車位，都是建圖到無圖再到建圖的過程，是工程上的「縫合」。從AI的角度來說，AI能力是沒有長進的，但對用戶體驗有一定價值。

但回到本質，特斯拉不干L3、不卷車位到車位，核心還是專注「AI能力上限的提升」。

類比大語言模型，周光認為AI的發展分為3個階段，基于規則的弱專家系統，基于大模型的通才系統，以及更進一步的強專家系統。

特斯拉斷代體驗背后，是AI含量的差異。

目前的端到端，實際上是弱專家系統，處于傳統架構與神經網絡架構的過渡階段。而FSD V13和VLA，會進入以大模型為核心的通才階段，也就是端到端2.0，之后再向強專家系統演進。

地平線余凱以手機行業類比，當年諾基亞、摩托羅拉，就是沒有跟上技術演進的速度，「歷史表明，當功能性的價值隨著技術大躍進時，核心是以快打慢、以高打低，不斷追求更高，跟上速度。核心不是自不自研，而是是否達到目標。」

「每次關鍵技術根本性的變化，都會引發行業的劇變。」元戎周光認為，「一旦你錯失過某一代技術，可能一代技術錯了，今天所謂的市場排位就蕩然無存了。而今天的智駕，遠沒有到大模型時代。」

今天的國內車市，目前在中階市場上PK成本、卷自研比例，本質是一種低質量內卷，而在技術先進性的探索上，幾乎乏善可陳。

一位智駕相關行業的高管認為，接下來很多企業會很快意識，VLA可能是幾乎唯一的選擇。

因為，「第一，端到端 + VLM的路徑，已經遇到了明顯的瓶頸。其次，特斯拉FSD的基礎體驗非常好，當前大家還沒有掌握路徑，只能盡快跟隨特斯拉一段式端到端。」

在前不久的GTC上，理想公布了MindVLA最新研究，理想、元戎的VLA都將在今年實現在量產車上的部署。

三、AI加持下，頭部車企的大單品戰略

在特斯拉FSD和比亞迪「全民智駕」激進的推進下，無論高階市場還是中階市場，智駕行業在非常明顯地快速收斂。

就高階方案而言，目前將主要精力投入到高階，且能持續投入的供應商，僅剩下華為、卓馭、地平線等少數幾家，頭部效應越發明顯。

同時，與特斯拉S3XY開創的產品模式類似，汽車品牌和車型產品本身也呈現高度集中化的趨勢。

華為深度合作的問界，依靠M7和M9兩款車型一年銷量接近35萬臺；新勢力中銷量最好的理想，它的L系增程序列和i系純電序列，本質上你也可以把它看成兩個大單品。

無論特斯拉還是鴻蒙智行的案例，都證明了「大單品 + 先進AI技術」正在成為智能車時代新的爆款密碼。

另一家頭部民企長城汽車，去年與元戎在藍山上實現城市NOA量產，并向后者投資了1億美元。

藍山智駕版，以一款車型拉升了長城整個智能化的面貌。當然藍山的銷量，也讓供應商好了起來，元戎在去年Q4也拿下了城市NOA第三方供應商15%的市場份額。

余凱認為，對車企來說，「自研+第三方」并行將成為最安全選擇；而第三方生態合作模式將成為未來主流，未來可能有20%的車企選擇自研、80%的車企選擇攜手第三方合作研發智能駕駛，「核心是跟上速度」。

「目前來說，無論低階、中階還是高階自研，甚至在最新的VLA，我相信對于車廠來說需要一定的時間，另外，這也并不是那么簡單就可以自研出來的，有大量的人才、數據和訓練的know-how。」周光說，「元戎一直在智駕領域希望能夠做出最好的AI，我們對自己的定義也不是一家智駕公司，我們是一家物理AI公司。」

博世估算認為，「建立起這些基礎能力，需要每年投入幾千人力，開發1-2年。初期資本投入大，但收效甚微。」

與頭部AI公司攜手，快速補齊AI先進性的短板，實現技術上的追趕，將核心精力投入到獨具特色的產品定義上從而創造爆款大單品，可能是時下更理性的選擇。