智驾普及元年之后：狂飙落幕，安全为王
作者：熊宇翔
编辑：罗松松
时间：2026-03-30
去年，中国乘用车销量首次突破3000万辆，创造了历史。高阶智能驾驶同样也创造了增速纪录。根据高工智能汽车数据，2025年，中国乘用车市场高阶智能辅助驾驶（即NOA）渗透率从上一年的8.6%跃升至25.1%，迎来每四辆新车就有一辆高阶智驾的盛况。但在智驾普及的狂飙突进中，越来越多智驾供应商发现，沿着既有的道路，即使拿下更多项目，卖出更多智驾方案，他们也将陷入尴尬的境地：命是拼了，财也散了。为此，智驾行业一场技术与商业的革新与变局，已经完成了酝酿。去年2月，比亚迪率先发起全民智驾，为旗下绝大多数车型标配高阶智驾，而后长安、吉利、奇瑞等自主车企以及部分合资车企相继跟进，掀起了一场智驾普及浪潮。面对高阶智驾的课题，国外车企多按兵不动，仅特斯拉一枝独秀；国内车企则将其作为产品力的重要组成部分，集体开启了一场攻防战。这一方面为第三方智驾供应商提供了巨大的机遇，另一方面也将车企的卷进一步传导过去。于是，车企以规模定胜负，有市值榜、销量榜，智驾供应商也出现了各种名目的榜单，包括但不限于客户数量榜、项目定点量榜、上车数量榜。在这些榜单中，主要提供低成本（高速NOA为主）方案的供应商往往能位列排头。原因在于，价格战盛行的汽车行业，低成本方案作为高阶智驾的入门配置，往往更受车企与用户的欢迎，占据了市场大头。在激烈的竞争下，智驾供应商们也大多寻求迅速上车，建立好客户关系，因而对项目应接尽接。一些智驾项目即使全生命周期只有万套规模，照样有智驾公司来者不拒。为应对竞争，车企倾向于压缩车型与智驾方案的开发周期。智驾供应商多的要同时面对多家车型的十几个乃至数十个车型项目的交付任务，每家车企都有其芯片、传感器供应体系，每个项目或多或少会都有其独特需求。在时间紧、任务多的双重压力下，智驾公司很容易变成疲于奔命的施工队，拿到的项目越多，开发资源的分配反而越紧张，酿出事故的风险越大，留下烂尾楼的概率越大。为了解决这一问题，不少智驾供应商们提出了平台化解决方案，即将智驾软硬件分层解耦，定义标准化接口，给出模块化设计，打造出一个能跨车企、跨车型、跨硬件、跨级别复用的平台，再向车企广撒网，再不济也能聚少成多，为后续算法迭代积累宝贵的数据。但实际情况是，如果没有强大的项目管理能力，将众多需求统一起来的抽象化能力，以及保质保量交付的工程能力，智驾供应商在量产中常常是打着平台化的旗号，干着定制化的工作，沦为人力密集型公司。在现实的矛盾下，部分方案（尤其是低成本方案），未经充分测试验证便被推向了市场，指望通过用户公测后以OTA的形式完善，但却先产生了安全事故。而在消费者眼里，不少车型的高阶智驾功能，明显是车企急于应对竞争、智驾供应商急于进入市场匆匆交付的产物，并未将体验做到好用，不少用户在一两次不成功的尝试后便将其束之高阁。这既难以提供用户粘性，也无法产出供算法迭代的数据。与此同时，智驾行业去年集体迎来从模块化算法到端到端的转变，从编程驱动时代进入了数据驱动时代。技术大迭代带来的结果是，基于模块化算法打造的智驾项目，价值（尤其是数据价值）迅速折旧。那些使用传统算法栈，上限也就是高速领航辅助的智驾量产项目，尽管数量众多、占据较高市场比例，但应用场景有限，且芯片算力较弱，往往难以回传完整的高质量数据，有效训练数据驱动的端到端算法。在数据空前重要的端到端时代，看起来量产了但实际上缺乏大规模数据回灌验证的智驾算法，其安全性在面对极端场景时比用户想象中更脆弱。对智驾公司而言，在真实的市场反馈、技术的快速演进和升级的监管压力下，单纯拼项目量、上车快，做多而不做精的策略越来越难以为继。换句话说，经过以绝对数量、绝对速度为纲的智驾平权洗礼后，智驾公司必然走入一个拼有效性的阶段——做出智驾产品的有效体验，让用户用得安全、用得放心；拿下有规模化出货量的有效项目，避免宝贵资源分散；基于这两者获得有效数据，让智驾成长的飞轮真正滚动起来。这也是一种与甲方客户的共振：在汽车行业，去年国内市场表现上升、毛利见好的车企，都不是采用车海战术取胜，而是赢在了大单品。2025年，智驾行业有数家供应商都果断选择了“相信模型”，投入足额资源去训练了一个足够强大的基座模型，其中最坚定的，是2024年就决定押注，2025年8月推出VLA模型的元戎启行。元戎启行之所以选择率先押注，是因为CEO周光看到了VLA模型的魅力：它拥有更大的参数、更多的数据模态，能同时有效地利用网络空间和物理世界的海量数据，天然就对各类场景、各种功能有更强的泛化性、适应力。这意味着当不同车企有各自定制化需求时，可以直接通过后训练微调的方式，在基座模型的能力上生长出来，无需为每家车企单独从头开发、训练。智驾公司才会真正从效率偏低的人力密集型公司，成为高效的AI人才密集型企业。基座模型的另一大优势在于，相比传统算法栈它能推理、驾驶操作向人看齐。而在当下，消费者对智驾的主要诉求就是足够像人。一款智驾产品能否赢得口碑，关键就在于系统能否像人类司机一样提供安心感。对智驾供应商来说，训练出一个强大、统一的基座模型向外推广，无疑是理想的技术和商业模式——既能相当程度地解除他们奔波于车企碎片化需求的痛苦，又能有效提升用户的智驾体验，堪称绝佳的“大单品”。然而，这一基座模型又不是能够一蹴而就的。它背后是稀缺到企业要将其隐姓埋名的顶级AI人才，数以万计用于训练的计算卡，以及，领先如特斯拉也要对外保密、充斥着大量know-how工作的“数据闭环”。某种程度上，智驾公司台前比拼的智驾系统丝滑程度，模型先进性，直接取决于数据闭环的扎实程度。而在很长一段时间中，智驾行业的数据闭环都是一项人力密集型工作，需要工程师人工精心设计数据采集的触发器（Trigger），由人工（常常是外包）在机器协助下对数据标注、分类，再分模块地训练模型，并且，常常需要工程师通过写代码的方式来改进系统的整体表现。在这种模式下，数据飞轮的转动，实质上取决于人力的多寡。但在数据空前重要的端到端时代，模型进步需要的是一套全自动化、无需人力干预的数据闭环管线。它需要以天为单位，高频走完“问题发现-数据收集-模型训练-测试验证”的全流程。而这样一套数据闭环，不是靠交付大量低成本方案就可以得到的，而是在大规模的城市领航辅助驾驶量产实践中锤炼出来的。这也是为何元戎启行CEO周光在去年称，应该坚持精品模式，锁定与车企少数核心车型的合作。2024年，元戎启行敲定了与长城的合作，为魏牌重磅车型蓝山、高山提供城市领航辅助算法。此后一年多时间，前者月销量最高突破8000辆，后者月销量一度达到1万辆以上。2025年9月，元戎启行的高阶智驾方案登上吉利银河M9，后者也很快成为月销上万的爆款车型。对智驾公司来说，拿下爆款车型的合作不仅能为智驾公司提供更好的商业收益，更能产出丰裕的高质量数据，供智驾算法模型快速进步，面对极限场景的安全性越来越高，反过来用越来越好的日常使用体验，帮助合作车型冲刺更高的销量。在做爆款模型、上爆款车型的策略下，元戎启行用一年多时间，在城市领航辅助驾驶第三方供应商方案中取得了名列前茅的市场份额，并继续以此策略拓展客户。据悉，元戎启行已经拿下国内一家头部新能源车企的全系高阶智驾标配项目，将在2026年向百万套年交付目标发起冲刺。来到2026年，国内乘用车市场城市领航辅助驾驶的渗透率将从15%左右向20%进发，也将推动智驾竞争走向下半场。而智驾行业的下半场，本质上会是一场AI驱动的效率竞赛。在这场竞赛中，10个平庸项目的声量，将远远抵不过一个爆款车型的势能。在新技术产品跨越鸿沟的阶段，能够集中力量做爆款的智驾公司，才真正掌握了不下牌桌的胜负手。而当智驾公司不再以接到多少项目为荣，而是以撑起多少爆款车为勋章时，这个行业才真正完成了成人礼。
