在新能源汽車快速發(fā)展的當(dāng)下，智能駕駛技術(shù)正逐漸從高端車型向入門級車型普及，這一趨勢被稱為“智駕平權(quán)”。然而，隨著智駕技術(shù)的普及，同質(zhì)化問題和安全性挑戰(zhàn)日益凸顯。本文深入探討了智能駕駛技術(shù)在普及過程中的現(xiàn)狀與問題，分析了車企在降低成本和提升市場競爭力的過程中，如何在技術(shù)創(chuàng)新和安全保障之間尋求平衡。

2025年，從高端到入門級車型，智能駕駛似乎進(jìn)入了普及的快車。成本降低、功能豐富，仿佛新能源汽車產(chǎn)業(yè)一切都朝著更加安全和智能的方向發(fā)展。

然而，表面光鮮亮麗的智駕普及“革命”，背后卻隱藏著同質(zhì)化與安全性的危機(jī)。

根據(jù)天眼查及媒體綜合信息顯示，車企們在追求市場份額的過程中，是否真正在核心技術(shù)和安全性的可驗(yàn)證、可循證上做出過高投入、真產(chǎn)出的努力？當(dāng)智駕技術(shù)“普及”成為車企之間競爭的當(dāng)務(wù)之急時(shí)，智駕的安全性能是在同速加碼還是在悄然“縮水”？

當(dāng)智駕戰(zhàn)演變成不為消費(fèi)者所知的降本戰(zhàn)，價(jià)格戰(zhàn)的“變種”愈演愈烈，技術(shù)的同質(zhì)化和硬件的冗余問題隨之凸顯。

前腳是智駕大戰(zhàn)熱火朝天，后腳是交通事故冷水潑天，這讓我們不得不思考，新能源汽車行業(yè)的智駕普及大潮，到底是潮流還是“嘲笑”？當(dāng)一部分車企在務(wù)實(shí)搞研發(fā)、不惜投入做攻關(guān)、從軟硬件到數(shù)據(jù)、算法等構(gòu)筑獨(dú)立的閉環(huán)生態(tài)，另有一些車企為了降低成本、提高上車速度、爭取盡可能多的利潤，不聲不響地陷入了同質(zhì)化的泥潭。

一、智駕平權(quán)背后

2025年，中國汽車市場進(jìn)入了一個(gè)前所未有的“智駕平權(quán)”潮流。這場變革改變了以往只有高端車才能享有的智能駕駛技術(shù)，逐漸普及到了入門級別車型。

例如，車企A推出了起售價(jià)僅不足8萬元的車型，并將智能駕駛功能下放至普及型產(chǎn)品。與此同時(shí)，車企B也在12萬元級的車型中，將城市道路領(lǐng)航輔助駕駛功能作為標(biāo)配，進(jìn)一步拉開了智能駕駛的價(jià)格門檻。車企C則突破了以往的定價(jià)限制，成功地將高速領(lǐng)航輔助駕駛功能以不足11萬元的價(jià)格帶入了大眾市場。

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這看似由車企推動的智駕技術(shù)普及熱浪，實(shí)際上是背后供應(yīng)鏈生態(tài)的轉(zhuǎn)變，是軟硬件技術(shù)成本下降“唱大戲”。

激光雷達(dá)成本的大幅下降，使得車企得以在入門車型中部署多傳感器方案。而純視覺智駕方案成本也在2024年得以顯著壓縮。

根據(jù)天眼查行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，隨著成本不斷下探，第三方供應(yīng)商方案得以快速普及，形成了強(qiáng)大的市場覆蓋度。例如，供應(yīng)商D的方案，成本控制在萬元以內(nèi)，使得城市領(lǐng)航功能得以低成本上車，甚至迅速被數(shù)家大品牌、超10款主流車型選用。

與此同時(shí)，車企E引入了聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，即，分布式AI訓(xùn)練技術(shù)，通過跨品牌數(shù)據(jù)協(xié)同訓(xùn)練，將算法迭代效率提升數(shù)倍，并顯著降低了訓(xùn)練成本。然而，這也帶來了算法架構(gòu)趨同化現(xiàn)象，以至許多不同車企多款車型的智駕功能和技術(shù)路徑具有較高相似度。

盡管低價(jià)上車的智駕方案，推動了智能駕駛技術(shù)的普及，卻也帶來了隱憂。

車企F的旗艦車型搭載了3顆激光雷達(dá)和11個(gè)攝像頭，但實(shí)際使用過程中，卻推高了整車的能耗，增加了能耗負(fù)擔(dān)。

而當(dāng)越來越多車企采用同一開源數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練，造成的則是因數(shù)據(jù)采樣、提取、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、算法、算力等全盤式“走捷徑”“降成本”“提利潤”“快上車”，而使得自家智駕技術(shù)難免存在短板，甚至?xí)霈F(xiàn)誤判、識別出錯(cuò)等多種問題。

譬如，某車企的純視覺方案車型，就曾在去年底今年初發(fā)生過自動泊車系統(tǒng)在多輛車中“集體”出現(xiàn)故障的事件。

而至于對中式隔離墩的誤判率究竟有多大，夜間三輪車的識別失敗率是轎車的多少倍，或許車企和供應(yīng)商心中有著精確到小數(shù)點(diǎn)的答案。

只是，購車的消費(fèi)者在開著這樣的汽車時(shí)，并未能獲得應(yīng)知的知情權(quán)，以至于在出現(xiàn)智駕故障甚至發(fā)生重大事故時(shí)，方能引起車企和用戶的重視。

根據(jù)天眼查媒體信息顯示，為了降本，這種同源化的技術(shù)架構(gòu)仍然是不少車企戰(zhàn)略性地選擇，背后基于的則是成本優(yōu)先“理念”，而這也說明智駕系統(tǒng)一味比拼價(jià)格背后的潛在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。譬如，在某些極端路況和天氣情況下，智駕系統(tǒng)的識別能力會因?yàn)槟承┸嚻蟮摹敖当尽睂?dǎo)致算法和算力難以“跟上節(jié)奏”而下降。例如，在暴雨中，智駕系統(tǒng)若誤將倒塌的護(hù)欄識別為“地面陰影”，將會給駕乘帶來怎樣的后果？

理性來看，當(dāng)下汽車行業(yè)，一些車企的智駕系統(tǒng)，在實(shí)際場景中尚存不足和短板，這也不得不讓我們對市面上以價(jià)格為賣點(diǎn)的智駕系統(tǒng)，安全性能是否如其宣傳所言、是否能在緊急時(shí)刻“為生命護(hù)航”打個(gè)問號。

二、智駕博弈的關(guān)鍵錨點(diǎn)在于創(chuàng)新

車企以智能駕駛作為核心賣點(diǎn)的競爭越激烈，為提升競爭優(yōu)勢同時(shí)確保足夠利潤的一部分車企，其在智駕硬件和算法上趨于同質(zhì)化的跡象愈加明顯。

譬如，車企H和車企I的旗艦車型，使用了幾乎完全相同的硬件配置，包括1顆前向激光雷達(dá)、2顆側(cè)向激光雷達(dá)和11個(gè)攝像頭。這兩款車的傳感器布局也有著較高的相似度。對于這類硬件配置和傳感器布局的同質(zhì)化現(xiàn)象，相信經(jīng)常逛車展、車市的消費(fèi)者不難看出其中的“門道”。

更令人擔(dān)憂的同質(zhì)化是，基于公開資料，某些芯片供應(yīng)商已形成顯著市場集中度，其方案被多數(shù)主流車型采用，以至于搭載這些芯片產(chǎn)品的超10款主流車型，感知算法架構(gòu)的同源率較高。而這種依賴同一供應(yīng)商，尤其是在芯片價(jià)格競爭中有優(yōu)勢的供應(yīng)商的現(xiàn)象，讓一部分車企在硬件設(shè)計(jì)上陷入了所謂標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)則同質(zhì)化的困局。

譬如，一部分車企盲目標(biāo)榜算力，但冗余算力不僅浪費(fèi)了資源，反而帶來了更高的能耗負(fù)擔(dān)，影響了整車的能效表現(xiàn)。

天眼查信息顯示，在算法方面，行業(yè)的同質(zhì)化問題更加嚴(yán)重。當(dāng)越來越多車企不再是以類似“影子模式”的方式獨(dú)立采取自家車輛的真實(shí)人類駕駛數(shù)據(jù)，而是過度依賴供應(yīng)商同一開源數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練，顯著降低成本的同時(shí)，其中帶來的同質(zhì)化風(fēng)險(xiǎn)亦不言自明。

例如，在某地發(fā)生的連續(xù)發(fā)卡彎事故中，這類未經(jīng)過足夠量級的真實(shí)人類駕駛決策數(shù)據(jù)訓(xùn)練的所謂智駕系統(tǒng)，因?yàn)闆]有經(jīng)過相關(guān)場景的數(shù)據(jù)投喂和訓(xùn)練而失控。

即便在所謂的智駕功能創(chuàng)新上，行業(yè)內(nèi)的“參數(shù)糾結(jié)”也是同質(zhì)化的另一表現(xiàn)。

盡管高速領(lǐng)航輔助功能的場景覆蓋率達(dá)到一定水平，但接管請求時(shí)間（TOR）到底能達(dá)到怎樣的水準(zhǔn)，在高速行駛的情況下顯得至關(guān)重要。以120km/h的車速計(jì)算，系統(tǒng)若需要在165米外識別障礙物。而梳理主流激光雷達(dá)的有效探測距離可知，大多僅為150米左右。這就導(dǎo)致智駕系統(tǒng)無法及時(shí)準(zhǔn)確地判斷和處理障礙物。

而在自動泊車功能方面，多個(gè)車企采用的垂直入庫策略也存在相似度過高的同質(zhì)化問題。這種為推新功能而推、為創(chuàng)造賣點(diǎn)而“趕工”甚至不惜以同質(zhì)化風(fēng)險(xiǎn)“跟進(jìn)”的功能，因缺乏足夠的場景數(shù)據(jù)投喂和訓(xùn)練，也會出現(xiàn)諸多問題。

譬如，在遇到地庫積水等特殊場景時(shí)，這類同質(zhì)化嚴(yán)重的車型，多數(shù)會因?yàn)槭褂孟嗤乃惴ǘ霈F(xiàn)誤判等錯(cuò)誤，甚至不排除造成嚴(yán)重后果的可能。

綜合來看，汽車行業(yè)智能駕駛技術(shù)的同質(zhì)化正體現(xiàn)在方方面面。為了多賣車，車企L將高速領(lǐng)航功能命名為“ABC”，而車企M則將同樣的功能叫作“ACB”，但實(shí)際上這兩款車底層都使用的是供應(yīng)商D的相同算法。

這種同質(zhì)化“內(nèi)卷”，不僅容易誤導(dǎo)消費(fèi)者，更是掩蓋了智駕技術(shù)同質(zhì)化的真相。越來越多車企的競爭更多地集中在如何包裝自己的智駕功能、領(lǐng)先水平和安全保障能力，而非在真正的技術(shù)創(chuàng)新上去做攻堅(jiān)、實(shí)現(xiàn)突破。

三、安全價(jià)值高地如何構(gòu)筑

在智能駕駛的未來競爭中，車企終究需要突破同質(zhì)化，方能借助核心技術(shù)創(chuàng)新提升安全性與穩(wěn)定性，構(gòu)筑自身智駕技術(shù)的差異化護(hù)城河。

譬如，車企N通過精確整合氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)，將暴雨等復(fù)雜天氣環(huán)境下的感知誤判率做到了實(shí)質(zhì)性壓低。

這一突破的核心在于，車企N建立了差異化的、包含多維度天氣因素的影響矩陣，以至于能通過將降水強(qiáng)度與激光衰減系數(shù)的映射精度提高，同時(shí)優(yōu)化毫米波折射補(bǔ)償模型，實(shí)現(xiàn)在不同濕度和降水強(qiáng)度下的智駕系統(tǒng)感知穩(wěn)定性，進(jìn)而減少系統(tǒng)誤判的可能性，有效提升智能駕駛系統(tǒng)在惡劣天氣下的安全性。

再如，智駕解決方案第三方供應(yīng)商OE，推出了不同于市面上的新型激光雷達(dá)，基于差異化的動態(tài)波長技術(shù)，做到了實(shí)時(shí)調(diào)整激光發(fā)射頻率，探測性能得以優(yōu)化，在雨霧等惡劣天氣條件下，提升了系統(tǒng)的穿透力。

類似上述車企和供應(yīng)商，打破同質(zhì)化進(jìn)行的差異化創(chuàng)新，正是智能駕駛系統(tǒng)能夠在關(guān)鍵時(shí)刻保證對障礙物識別能力的保障所在，也為高速度行駛中的緊急制動和避讓等，提供了更多的響應(yīng)時(shí)間，從而提升安全性能。

“安全溢價(jià)”，或是車企在未來集體打破同質(zhì)化藩籬、探索各自差異化核心技術(shù)壁壘的另一驅(qū)動力。之所以這么說，是因?yàn)椋|(zhì)化難以帶來的安全性能，真正進(jìn)行智能駕駛核心技術(shù)攻關(guān)的車企和供應(yīng)商能通過不同的實(shí)質(zhì)性解決方案，予以實(shí)現(xiàn)。

天眼查綜合媒體信息顯示，當(dāng)智駕經(jīng)歷了低成本上車普及“價(jià)格戰(zhàn)”，以及被交通事故“潑冷水”后，接下來，智駕的安全性能或?qū)⒊蔀檐嚻蟮暮诵母偁幜涂沙掷m(xù)的差異化優(yōu)勢。

這種以安全為主打的智駕，進(jìn)而會影響汽車行業(yè)的商業(yè)模式和市場表現(xiàn)。由于安全在智駕推廣中的“先入為主”，真正有技術(shù)、有能力、有資本、有循證的車企，不僅能提高用戶對其智能駕駛的信任與認(rèn)可度，也為車企贏得更多市場份額。

更重要的是，走出同質(zhì)化泥潭、用差異化技術(shù)壁壘為用戶智駕安全保駕護(hù)航的車企，還會享受到用戶為其帶來的“安全溢價(jià)”，這比定價(jià)本身更有意義。

「聲明：本文不構(gòu)成任何形式的安全性能評價(jià)，全文案例均基于行業(yè)公開信息及調(diào)研數(shù)據(jù)并做脫敏處理，文中企業(yè)稱謂均為匿名化處理，所述現(xiàn)象旨在探討行業(yè)共性特征，請勿關(guān)聯(lián)特定企業(yè)。」