合資車企慌了！智駕本土化補課，只為跟上中國節奏？

過去幾年，智駕行業的競爭一直困在硬件軍備競賽里。激光雷達裝了幾顆、探測精度多高、自動駕駛芯片峰值算力多少，曾是衡量智駕水平的核心指標，城市NOA功能的普及更是把這場堆料大戰推向了高峰。

在本屆北京車展上，記者注意到，智駕的競爭邏輯正在悄然改變。

從自主車企扎堆發布自研大模型成果，到寶馬、奔馳、奧迪等合資品牌集體開啟智駕本土化補課，再到頭部智駕方案商紛紛亮出新技術路線。整個行業的競爭已經從硬件堆料，轉向AI大模型底層能力和規模化落地的博弈。

自主車企死磕自研

在這場大模型主導的智駕變革中，頭部自主車企早已邁過了“用別人方案”的階段，自研成了這屆車展的最大亮點。

蔚來（09866.HK）在車展上正式發布了中國首個面向自動駕駛的世界模型——蔚來世界模型（NWM）。蔚來創始人、董事長兼CEO李斌在采訪中直言，智能電動車行業正陷入“迭代太快、供需失衡、盈利承壓”的困境，而全棧自研是平衡技術迭代與成本控制的關鍵路徑。

小鵬汽車（09868.HK）在車展上首次披露了第二代VLA智駕報告的關鍵結論。據介紹，其自研大模型已實現感知、決策、規控全鏈路端到端打通，極端場景的接管率較上一代方案下降了62%。小鵬集團董事長兼CEO何小鵬在發布會上表示，第二代VLA的落地意味著高階智駕已經從“嘗鮮功能”蛻變為消費者購車的核心決策因素，數據顯示，小鵬全系Ultra用戶中，新車首周每天開啟智駕的比例已達98.52%，智駕系統真正成了日常出行離不開的剛需。

不同于過去簡單整合第三方方案，如今自主車企的自研大模型已深入智駕系統的底層架構。多位業內人士表示，自主車企的目標很明確，通過大模型自研掌握核心技術話語權，形成競品難以輕易復制的護城河。

合資車企集體補課

就在自主車企瘋狂迭代大模型的同時，過去在智駕上慢半拍的合資車企，也在本屆車展上開啟了集體補課。牽手本土智駕企業、推進本土化研發，成了合資品牌追趕行業節奏的選擇。

德系豪華品牌尤其積極。寶馬在車展上全球首發了新世代iX3長軸距版，這款車全系搭載了與本土智駕公司Momenta聯合開發的全場景領航輔助系統。寶馬集團董事長齊普策在發布會上明確表示，中國是寶馬全球轉型的核心市場，新世代車型的本土化研發與生產，將進一步鞏固BMW在豪華電動化領域的領先地位。

奔馳帶來的新一代S級轎車，首次搭載了融入強化學習大模型的城區及高速領航系統。北京梅賽德斯-奔馳銷售服務有限公司總裁兼首席執行官李德思表示，從智能座艙到輔助駕駛，諸多領域的科技創新研發由中國團隊主導研發，也在引領全球的創新步伐。

奧迪則走上了一條更徹底的本土化路徑。本屆車展亮相的全新奧迪A6L，首次引入了華為乾崑智駕解決方案，成為奧迪在華首款搭載華為全棧智駕方案的量產車型。奧迪股份公司管理董事會主席高德諾表示，奧迪正把德國的汽車工程技術與中國的創新能力結合起來，這也是應對中國市場競爭的核心路徑。

除BBA外，大眾汽車也在車展上發布了基于智能體AI的新一代智駕方案，通過本土化大模型適配中國路況，補齊城區智駕短板。至此，主流合資品牌已經全面開啟智駕本土化轉型。

“對合資車企來說，中國市場的智駕內卷程度已經遠超全球其他市場。智駕能力成了消費者購車的核心決策因素，不跟進就只能被邊緣化。”乘聯會秘書長崔東樹在接受采訪時分析，無論是聯合本土企業開發，還是直接引入國內成熟方案，合資的智能化轉型思路都是用本土化快速補齊智駕短板。

技術路線分化，最終比拼規模和成本

車企之外，頭部智駕方案商也在本屆車展上集中亮出了大模型新方案。行業從過去的同質化參數內卷，轉向了差異化技術路線的深層較量。

Momenta堅持“一個飛輪兩條腿”的產品戰略，通過數據驅動的方式來解決問題。在商業化方面，兼顧智能輔助駕駛與自動駕駛Robotaxi。智能輔助駕駛能夠輸出源源不斷的數據流，自動駕駛Robotaxi能夠反饋給量產產品技術流，基于統一的傳感器平臺，兩條腿相互協同，形成閉環。

卓馭科技在車展上發布了新一代原生多模態基礎模型。它的核心是由大模型獨立完成從感知到決策的全鏈路輸出，不再靠工程師一條一條寫規則。

輕舟智航在車展首日推出了“世界模型+強化學習”的全新方案，同時宣布公司戰略重心從“無人駕駛”升級為“通用物理AI”。輕舟智航聯合創始人、董事長兼CEO于騫在發布會上表示，“世界模型加強化學習是連接數字與物理世界的核心橋梁，也是通往通用物理AI的必經之路。”行業專家認為，大模型給智駕帶來的不是單點體驗升級，而是一場底層范式變革。當智駕系統的核心從人工規則轉向數據驅動的大模型，行業的競爭門檻也從硬件成本控制，轉向了數據閉環能力、大模型訓練能力與工程化落地能力的綜合比拼。

告別參數內卷后，智駕行業的未來走向也愈發清晰。

規模化量產是大模型迭代的核心護城河。同時，大模型智駕的成本下探已是必然趨勢，高階智駕將快速從高端車型向10萬至20萬級主流市場普及。此外，大模型決策的可解釋性、數據安全與合規，也將成為企業必須跨越的關鍵門檻。