“全栈自研”机会褪去，车企的智驾焦虑如何破解？

2024年，“全栈自研”的时间窗口已经所剩无几。

为什么？

举个例子，坚持自研的小鹏汽车，2024年度智能研发投入预算是35亿元，并招募4000人员。即使达到智驾第一梯队，当下销量也相对可观，但大成本的投入仍使小鹏汽车的财报呈亏损状态。

 

（小鹏汽车年度财报）

对于新势力车企来说，销量从0起步，智能化研发费用，摊薄到每一台车上动辄10-20万，不少厂商出现“卖一辆赔一辆”的局面，短期内难以看到盈利空间。

对于传统车企来说，全栈自研则固有模式、人员等根基都需变动，还要增加打破旧局成本。

全栈自研需要拥有软硬件、数据闭环等全方位人才，需要新技术、新硬件、高算力的支撑，需要有长期规划布局的远见与快速的应变能力，同时要做好功能体验、交付周期、成本投入三者平衡。

然而，很多传统车企在智驾体验聊胜于无，交付量跟新势力难以比拼的情况下，依然在“自研”的方向上苦苦挣扎。但迫切的市场需求、研发的时间壁垒和高昂的投入回报周期，留给自研的机会愈发渺茫。

站在2018年，“全栈自研”或许是首选。

但是站在2024年，“全栈可控”是更佳选择。

“全栈可控”，意味着车企在掌握核心主导权的前提下，与供应商各取所长、互相成就。供应商可以通过量产项目反哺自身能力的提升，车企也能够快速实现品牌和产品价值的攀升。

走“全栈可控”路线，选对供应商，便是车企在智能化下半场弯道超车进入头部阵营的“捷径”。

而就时下这个行业局势来说，供应商赢得车企定点的“砝码”，也与以往大相径庭。

车企已不愿再第一个吃螃蟹

去年掀起的“开城战”硝烟尚未散去，“价格战”已经点燃，而大量“民间小视频”，更使得公众对智驾体验的期待和要求也越来越高。

拼效率、拼价格、拼体验……在当前竞争如此激烈，用户需求如此迫切的情况下，车企不再有很多试错时间，不再愿做第一个吃螃蟹的人。

所以，对车企而言，第一，是要看有量产经验且有大规模量产验证的成熟供应商。

两年前，供应商或许还可以仅凭Demo拿定点，但现在，主机厂等不及选择没有经过大量量产应用的产品方案了。

有量产经验和足够的交付量，证明了供应商的产品技术得到了大规模的应用验证，在产品体验、稳定性、可靠性等方面，得到了用户和市场的认可。同时，可复制的高阶智驾量产经验，也能够做到更高的交付效率。

更重要的是，在智驾研发的数据驱动模式下，足够的交付量，还意味着更加高效的技术迭代能力，能够使产品体验的飞速提升。

目前在市场上，具有足量的量产经验和交付量的成熟中高阶智驾供应商，屈指可数。

比如轻舟智航，据了解其交付上车的NOA智驾方案已近40万台套，超过了目前任何一家中高阶智驾供应商的上车量。

 

轻舟的量产交付可以说是异军突起，自去年9月以来连续获得多个头部车企、新势力品牌的定点，是第一个在地平线征程5平台上实现BEV“超融合”感知和时空联合规划算法全栈交付的供应商，并且已经做到了千公里级别的安全接管水平。

数十万的大规模上车搭载量、安全接管水平达千公里级……不光代表的是轻舟强大的工程研发能力，对车企而言，更是用户体验、质量和口碑的保证。

并且整个团队经过数十万用户使用场景下的考验，在响应速度、服务质量方面，都能成为更多车企智驾产品开发和快速迭代的强大后盾。

随着更多车企选择及用户规模的快速增长，轻舟交付上车的NOA智驾方案有望快速突破百万大关，这将是一个彻底释放规模化效应优势的重要拐点，以超高效率的迭代步伐，带来更好的用户体验、更低量产成本、更高量产效率。

既要最快，也要最好

智驾功能朝夕迭代，智驾芯片平台也层出不穷。

随着市场对智驾需求持续分化，智驾芯片平台也分化出从低阶到高阶等不同系列。

仅仅具备ACC、LCC等L2功能的低阶智驾，已经成为几乎任何车型标配的传统基础功能，既不能满足用户对智驾的多样化需求，也无法为车企带来更高的品牌增值。

 

而以全场景NOA为代表的高阶智驾，体验上目前普遍仅达到可用程度，距离好用、爱用尚有距离，还未成为解决用户实际需求、提升用户用车幸福感和愿意为之买单的理由，尚未迎来大规模上车临界点。

综合观之，以高速NOA及城市LCC为主的中阶智驾，可以说是当前阶段用户价值最为凸显、市场需求增长最快、搭载体量也最大的方案，并且能够最快达到好用、爱用，率先满足用户在高速、城市环线、城区快速路等场景长时间驾驶时，降低疲劳感、提高安全性的需求。

头部车企已经率先发力，比如此前一直主攻高阶的华为，在智界S7上首发了中阶的视觉方案；理想近期向Pro和Air车型全量推送的AD Pro 3.0，也以出众的高速NOA和城市LCC体验大获好评，各种体验小视频，频频刷屏。

 

(智界S7 Pro，无激光雷达，可实现高速NOA）

当然，在“拼效率、拼价格、拼体验”的行业环境下，车企对中阶计算平台的需求，无论是算力，还是计算效率，都没有止境。

就在上月，地平线发布了最新的征程6，其中专为中阶智驾定制推出了征程6E和征程6M，并且Transformer计算效率提升了10倍，势必将在中阶市场，掀起新一轮竞赛。

 

所以对车企而言，第二看的是供应商对于新平台的极致开发能力，需要能够针对全新的市场需求，快速推出并交付全新产品方案。

今年北京车展，头部的智驾供应商，已经第一时间拿出了基于征程6的智驾解决方案，像是轻舟从拿到样片到实车部署仅用2周时间，在车展上做到了发布即体验，如此极致的效率可以说在行业内无出其右。

 

短时间内能达到如此高的完成度，应该说是完全得益于轻舟在征程5平台上2年开发经验积累，以及到目前为止数十万台量产经验的成果，让整个方案的迁移和优化工作驾轻就熟。

值得一提的是，轻舟此次方案针对中阶智驾的版本，下放了很多原本高阶智驾才有的功能，诸如更强的通用障碍物绕行、施工区域和复杂超长路口的通行能力等等，把征程6的计算效率优势发挥到极致。换句话说，既能做到好用、爱用的高速NOA体验，还能带来流畅的城市NOA功能。

 

而这套方案才刚刚宣布，就已经获得了很多意向定点客户，也可看出车企对于新平台新方案量产应用的迫切需求。更重要的是，轻舟还强调方案将和征程6同期交付，对车企来说，这就是业内量产最快、功能体验最好最全面、性价比最高的中阶方案。

智驾行业，时间就是金钱！现在越来越多车企都开始向用户承诺“发布即交付，交付即上量”，用户也希望在提到车后就能立即享受更佳的智驾体验。轻舟能够如此快地实现新平台的开发和交付，必然能够帮助车企在用户体验、用户口碑上，成为引领行业的智驾玩家。

不止战当下，还得赢未来

越来越多的行业共识表明，未来，智驾的竞争就是AI的竞争。

除了算力、大模型训练这些行业关注度最高的因素外，高价值的问题汇聚，以及海量数据的清洗、挖掘等能力，同样也是实现技术高效迭代，却常常被人忽视的关键竞争力。

尤其对于智驾来说，足够多的真实智驾场景积累，以及足够高效的数据利用能力，对于快速发现并解决各类Corner Case难题至关重要。

这就是为什么说AI开发模式在从“模型为中心”正在向“数据为中心”转变。即便在模型不变的情况下，更大的数据规模、更高的数据质量、更合理的数据分布，也能实现更好的模型性能。

 

因此，在大规模量产交付经验基础上，还具有领先全面的AI能力的供应商，固然可以成为车企在竞争赛道上，建立持久竞争力的长期技术伙伴。

目前，轻舟数十万的上车交付量在行业内已然初步领先，能给自身带来广泛的case积累，如果再结合高效的数据利用能力，就能以极致的效率反哺模型能力的训练和提升。

事实上，在数据利用方面，轻舟也是业内稀有的顶级玩家。比如，轻舟已经做到了极低成本监督，90%以上的任务都实现了完全的自动化标注和自动化的数据生成，在某些任务上实现了99%甚至100%的完全自动化标注，得以在很大程度上能实现海量数据的高效利用。

这些“原始积累”，都将成为轻舟助力车企制胜未来的重要资本。

就拿端到端来说，由于可以在传感器数据输入后直接输出车辆控制结果，不再依赖被写入的规则，像人类一样灵活应对各种场景，因而被视为下一代智驾技术制高点。

但这项技术的普及，不仅仅取决于单一模型的创新，它的最终性能体验、泛化能力的提升，也都极大依赖于数据。换句话说，能不能做到高效、高质量的数据利用，对于实现端到端的规模化量产落地，更加重要。

数十乃至上百万的量产交付量，叠加行业顶尖的数据利用能力，必然可以实现天花板级的产品技术迭代效率，帮助车企在行业中建立独特的持续竞争力。

智驾进入竞速时代

不止一家车企和智驾公司曾说到，现今的智能驾驶领域已不再是“大鱼吃小鱼”的丛林法则时代，而是进入了“快鱼吃慢鱼”的竞速时代。

 

但“快”的关键不在于无脑出招，而是建立在对市场需求的把握、生态平台的选择、产品技术的打磨、工程化量产经验积累之上，是一系列综合能力积累和持续投入的结果体现。

从特斯拉到国内少数头部新势力，各种成功案例已经证明，想要在产品定义、功能体验、量产效率等方面，做到面面俱到，全栈自研是不可复制的成功，而全栈可控，是有迹可循的共赢路径。

随着轻舟这样量产经验丰富、效率高、体验好的“快鱼”加速量产落地，将成为车企“全栈可控”路径下，实现用户口碑突破、品牌力飞升的更高效、更可靠的技术伙伴。