中国智驾365天图鉴：不智能的汽车，正在消失

过去，智能汽车更像「中产」智能，买人生的第一辆智能汽车正如同买下第一台 iPhone 4、Vision pro。现在，智驾随风潜入夜，在智驾平权的过程中，《汽车之心》推出图鉴智驾 365 天系列文章，将智驾技术、智驾商业化为横纵坐标，呈现过去一年中不断变化的智驾第一二三梯队品牌。

如果你想买一辆电动汽车，那智能驾驶正在成为一项绕不开的核心考量指标。

2024 年初，乘用车市场 L2 及以上智能驾驶渗透率达 42.4%，预计 2025 年将达 70%。

截止目前，有 24 家已经量产的主流车企推出了智驾功能，智驾的成本也占到了整车成本的 10%-20%。

与空间、续航、加速等容易量化的指标不同，智能驾驶的能力和成本对于普通消费者来说都非常模糊——消费者对于智驾能力的感知，往往来自于销售精心编排的话术。

然而在五花八门的宣传话术背后，各家车企的智驾能力和潜力均存在着明显差距。

为了更直观的展现各家车企的智驾实力，汽车之心按照技术实力和商业化程度，将各家车企的智驾能力划分出三个梯队：

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• 技术和商业模式双重领先为第一梯队。

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• 技术或商业模式单方面领先为第二梯队。

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• 技术和商业模式均处于落后地位为第三梯队。

注：技术部分，特斯拉作为对照组参加排名，但并不计入最终排名。

01、技术三要素：算法、算力和数据

自从特斯拉引入了 Transformer+BEV 架构之后，大模型逐渐成为自动驾驶的主流演变方向。这其中最能代表自动驾驶技术实力的，是算法、算力和数据。

算法相当于智驾系统的天赋，算力相当于智驾系统的学习效率，数据量则相当于智驾系统刷的题库。天赋越强，学习效率越高，刷的题库越多，智驾系统的能力也就越强。

在算法架构方面，大模型的能力上限要高于规则算法。端到端大模型是第一梯队，感知端大模型+规控端规则算法是第二梯队，神经网络+规则算法是第三梯队。

从已量产的智驾功能上来看，能实现城区 NOA 的算法为第一梯队，能实现高速 NOA 的算法为第二梯队，仅有 L2 基础功能的为第三梯队。

结合算法架构和已量产的智驾功能，可以将 24 家主流车企的智驾算法分成以下三个梯队。

和算法架构复杂的排序方式不同，算力方面的比拼更为简单直接。

在研发自动驾驶的过程中，需要采集数十亿公里的行驶数据来训练及完善算法模型，超算中心的算力水平直接决定了模型的训练速度，算力越高训练越快的车企，越容易获得先发优势抢占市场。

根据算力中心的算力规模，同样可以将 24 家车企分为三个梯队。

不过比起算法与算力，数据才是车企最难以跨过的一道门槛，也是让车企拉开差距的一关。

比如在算法上落后，可以通过高薪挖人或者寻找供应商来解决；比如在算力上落后，可以通过砸钱自建超算中心或者租用超算中心的方式来化解；然而如果数据量不足，短期内便很难找到解决方案。

目前生成式 AI 只能查漏补缺，大部分训练数据还是要来自现实世界。同时由于每家车企的智驾方案均不相同，因此也无法直接使用其他车企的数据。

车企智驾训练数据的主要来源，还是自家可开通智驾车型的销量，比如特斯拉卖出的每一辆车都可以通过影子模式为其提供可用的训练数据，即便车主没有开通 FSD。

因此在数据量这一部分，选用各车企「可开通智驾车型」的销量来进行排名。

统计过程中，全系标配智驾功能的车型按照车型总销量来计算；选配智驾功能的车型首先按照车企公布的智驾版销量占比来计算，未公布的车企则按照车型销量的 10% 来计算（高速 NOA 渗透率为 10%）。

不难看出，在引入了数据量这个维度之后，曾经紧密贴合在一起的 4 个华为系品牌终于拉开了差距，问界凭借销量优势留在了第一梯队。

与此同时，全系标配智驾硬件的车企也展现出了优势，特斯拉和蔚来的「可开通智驾车型销量」和总销量保持一致，硬件预埋的方式不仅扩大了潜在的智驾用户数量，更获得了宝贵的数据优势。

不过也并不是全系标配智驾硬件就一定能获得数据优势，极氪 001 和极氪 009 同样全系标配了 Mobileye 的智驾方案，然而极氪 007 将智驾方案改为英伟达芯片+Transformer 架构后，此前积累的数据便难以很好地利用。

综合考虑算法、算力以及数据量之后，同样可以将 24 家车企分为三大技术梯队。

分类规则如下：

在算法、算力以及数据量三个分类梯队中，第一梯队记为 1 分，第二梯队记为 2 分，第三梯队记为 3 分。三项总得分在 3~4 分的为技术总排名的第一梯队，5~7 分为第二梯队，8~9 分为第三梯队。

02、商业化三要素：开城数量、入手门槛和使用成本

智能驾驶的核心虽然是技术，但是其作为车辆的一项附加功能，商业化落地才是根本目的，同时销量的提升也能推动数据积累，促进智驾技术的发展。

而评价智能驾驶商业化最直观的尺子，离不开开城数量，入手门槛以及使用成本三个核心因素。

从 2023 年开始，行业已经掀起了智能驾驶的开城大战，比如保守玩家将开放目标定在了 50 城、100 城、200 城，更为激进的玩家则是以国家为单位，全国都能开。

结合已量产的智驾功能上来看，将 24 家主流车企现阶段的智驾能力分成三个梯队——已实现城区 NOA 的车企为第一梯队，具备通勤模式和已排上城市 NOA 行程的车企为第二梯队，仅有高速 NOA 功能的车企为第三梯队。

可以看出，智驾能力正在成为造车新势力们最大的差异化竞争点。

其中，「华为系」的问界、阿维塔、极狐和智界以「全国」二字拉开了绝对性的优势，蔚小理则保持着各自的节奏加速将城区智驾推向全国，极越也在新车交付的第二年提出一个激进的目标。

以比亚迪、长城为首的第二梯队，将在今年逐步落地城区智驾场景，第三梯队主要是传统车企孵化的新能源子品牌，高速场景成为彼此相互追逐的赛道。

开城对于车企来说就像一面将自己锁定在智驾高地的旗帜，谁能开更多的城往往与智驾能力挂钩，比秀技术肌肉更急迫的是——车企急需用城区 NOA 完成智驾商业闭环。

在目前开通智驾选配的 21 家主流车企中，我们拆分出了两个不同的派系：

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• 一个是高速 NOA 不收费、城市 NOA 订阅收费的造车新势力；

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• 另一个则是高速 NOA 收费的传统车企。

统计过程中，整车价格均以智驾版的最低售价为标准，使用成本按照车企的软硬件选配费用进行统计。

目前来看，绝大多数头部玩家仍处于以价换量的阶段。

入手门槛和使用成本决定了车企智驾的使用率，毕竟智驾尚未成为消费者购车首要决策的情况下，价格是最敏感的因素之一，这也是为什么绝大多数造车新势力软件免费送/限时优惠的原因。

相反，若用户能在使用频率更高的城市路段用上智驾，飞速提升车企智驾认知度的同时，数据闭环也能够实现更高的迭代效率。

综合考虑开城数量、入手门槛以及使用成本之后，同样可以将 21 家车企分为三大技术梯队。

分类规则如下：在开城数量、入手门槛以及使用成本三个分类梯队中：

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• 第一梯队记为 1 分；

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• 第二梯队记为 2 分；

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• 第三梯队记为 3 分。

三项总得分在 3~4 分的为商业化总排名的第一梯队，5~7 分为第二梯队，8~9 分为第三梯队。

03、技术、商业化，检验智驾水平的天平秤

进入 2024 年，国内的高阶智能驾驶产品正在大范围从高速区域进入城市，正面应战的对手肉眼可见更多了。

这或许是未来一家车企能否存活的关键考验，但智驾并不是一个靠短期冲刺就能实现的目标，背后更是指向了一个汽车行业的哲学命题。

无论是任何高深的技术，要想真正发挥其价值，是需要面向消费者用户有效地落地才能够实现的。

回头来看，智驾必然根据技术实力和商业化的不同高度划分出一二。

第一梯队：技术和商业模式双重领先。

问界、阿维塔、极狐、智界、小鹏、理想

技术投入决定了智驾能力上限，而商业化决定了智驾的渗透率，这一点很明显「华为系」品牌、小鹏和理想都有相同的共识，这也为智驾行业提供了一个真正值得参考的引领性方案。

第二梯队：技术或商业模式单方面领先。

极越、智己、五菱宝骏、极氪、蔚来、腾势、长城、岚图、零跑、飞凡、深蓝、仰望

相比高速固定场景，城市的路况更加复杂，对智驾的要求也会更高，因此技术升级成了非常重要的一环。

除此之外，要想满足城市道路复杂的环境，算力、数据、地图和商业化等内容的重要性正不断凸显。

第三梯队：技术和商业模式均处于落后地位。

奇瑞、哪吒、昊铂、路特斯

汽车行业在不断发生变化，消费者的观点也在不断发生变化。

从市场反馈来看，现在的消费者在购买一辆汽车时，不再将车辆的动力表现、耐用性甚至保值率作为主要的参考依据，而是将车辆的智能化能力作为非常主要的考量因素。

这一份智驾图鉴目的是为了更直观的展现出各家车企的智驾实力，以及为消费者提供一份智驾选购参考，避免消费者花大钱、当大冤种的情况发生。

最后还有一点是，车辆的智驾系统无论是自研还是供应商，和采用供应商智驾方案的车企相比，纯自研车企的底气和抗风险能力都要更强。