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智能驾驶的“车位到车位”战争:一场技术与生态的终极对决

汽车通讯社 1559浏览 2025-02-18 IP属地: 未知

2024年,中国智能驾驶行业迎来新的分水岭。

当“全国都能开”成为行业标配后,“车位到车位”成为衡量智驾能力的黄金标准。

这一功能要求车辆从起点车位到终点车位全程无需接管,覆盖停车场、高速、城市道路等全场景。华为、特斯拉、理想、小鹏、小米、极氪等玩家纷纷入场,一场围绕用户体验、技术路径与生态整合的终极对决就此展开。

这场竞争的背后,是智能驾驶从“功能驱动”向“能力驱动”的跃迁,更是车企从“制造基因”向“AI基因”的艰难转身。

玩家进度:技术分野后,与时间赛跑

华为是“车位到车位”概念的提出者,其乾崑ADS 3.0系统通过“GOD+PDP”两段式端到端模型,率先实现停车场与公开道路的无缝衔接。

目前,华为已启动该功能的内测,预计2025年全量推送,其核心优势在于生态整合——鸿蒙智行生态覆盖问界、享界等品牌,数据采集量突破10亿公里,形成“车-路-云”协同的闭环能力。

乾崑ADS 3.0系统技术亮点在于,强悍的过闸机能力,支持ETC、地库、园区闸机的毫秒级识别;其次是全场景覆盖,可通过静默学习用户常行驶路线,自动生成通勤路径。

除了华为,第二个重要玩家是理想。

理想是首个全量推送“车位到车位”功能的车企。

其采用“端到端+VLM”双系统模型,强调无学习成本与全国范围适用性。例如,车辆可自主识别全国超1万个收费站,无需提前建图。截至2024年底,理想智驾总里程突破27.6亿公里,数据积累为其技术迭代提供了坚实支撑。

理想汽车的技术亮点在于,独特的VLA路径,下一代方案将融合视觉、语言与行动模型,提升长尾场景应对能力;此外,超100万家庭用户构成理想汽车初始流量池,降低功能冷启动难度。

紧接着是小鹏汽车。

小鹏选择用一套模式,即XNGP打通全场景,SR界面(感知现实技术)在停车场、道路中保持一致性,避免系统切换导致的卡顿,其“车位到车位”功能已开启内测,预计2025年全量推送。

小鹏的底气来自XNGP的感知大模型与超756万公里的实车测试数据,在应对绕柱、极窄通道会车等复杂场景时表现稳定。此外,小鹏汽车通过算法优化,将高阶智驾下探至20万元车型。

最后,我们来看极氪与小米是如何打开后来者的突围之路的。

极氪凭借“四抬杠”能力(高速ETC、地库、园区闸机)和浩瀚智驾2.0系统,计划2025年一季度分批推送“车位到车位”。而小米SU7则搭载“端到端+VLM”模型,已开启先锋版内测,预计2025年全量推送。小米的杀手锏是“人车家生态”与高性价比路线。

底层逻辑:技术、数据与商业化的三角博弈

为什么“车位到车位”那么重要?因为这是技术、数据与商业化的三角博弈的综合战场。

我们先来看技术路线。

如今,智能驾驶的技术路径正从“规则算法”转向“端到端大模型”,但具体实现方式呈现分野:

以华为、Momenta为代表的两段式端到端将感知与规控模块分离,兼顾安全性与迭代效率。

以小鹏、元戎启行为一段式端到端,则试图打通感知到规控的全链路,提升决策连贯性。

而以理想独创的VLA模型,则融合了视觉、语言与行动,能有效应对大量特殊场景。

我们再来看算力需求。

智能驾驶需要海量的算力支持,比如VLA模型需1000+TOPS算力,芯片成本陡增。另外,工程化难度也陡然增加,一体化模型对数据标注、训练架构要求极高。

由此可见,数据是智能驾驶的“燃料”,头部玩家凭借销量优势形成数据壁垒:

特斯拉能凭借全球200万辆车实时回传数据,日均训练里程超1亿公里。而华为的鸿蒙智行生态覆盖50万用户,场景数据多样性领先。最后是理想汽车,家庭用户的高频使用,积累了大量停车场与城区道路数据。

最后,我们来看商业化路径。

我们都知道,智能驾驶的付费率之所以持续低迷,主要原因在于缺少杀手级应用。目前来看,而“车位到车位”不仅是技术竞赛,更是商业化能力的试金石。

“车位到车位”直击用户痛点,如强大的功能连贯性保证了无断点通行,而超快的响应速度如闸机识别,则决定用户付费意愿。目前华为ADS 3.0单套成本超2万元,难以覆盖中低端市场,而小鹏通过算法优化将成本压缩至5000元以内。在2025年,我们将持续关注这方面的进展与数据。

拓展视野,未来的竞争将是生态体系的对抗,也因此,淘汰赛加速,市场集中度将大幅提升。

头部玩家如华为、特斯拉、理想等,将凭借数据与算力优势,持续拉大技术代差。比如华为以鸿蒙OS为底座,整合车、手机、家居设备,构建全场景AI闭环。而特斯拉则依托Dojo超算与FSD芯片,打造“硬件-软件-数据”三位一体护城河。

而腰部玩家如极氪、小米、小鹏等,则需在性价比与差异化间找到生存空间。例如小米汽车通过“人车家生态”实现用户习惯迁移,降低功能教育成本。

最悲惨的是尾部玩家,2025年是最后机会,如若无法实现端到端上车,将被挤出主流市场。

尾声

“车位到车位”的终极目标,是让汽车从“交通工具”进化为“移动的智能空间”。这场竞赛的胜出者,不仅需要技术领先,更需具备生态整合、数据运营与用户洞察的全维度能力。

华为的“全栈自研”、特斯拉的“闭环生态”、理想的“家庭场景”,代表了三类不同的破局思路。

而中国市场的独特性——政策包容性、供应链效率与用户付费意愿——或将成为本土玩家弯道超车的关键。

当技术奇点临近,这场战争的结果,将定义未来10年全球汽车工业的权力格局。


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