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辅助驾驶赛道 体系化能力定胜负

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xinwen.mobi 发表于 2025-5-14 14:32:25 | 显示全部楼层 |阅读模式

在智能驾驶行业加速内卷的背景下,"体系化能力"正成为决定辅助驾驶赛道胜负的关键。这一能力不仅涉及技术层面的单点突破,更需要企业构建从技术研发到商业落地的全链条协同优势。以下是核心竞争维度的拆解:



  技术体系的深度整合
全栈自研 vs 模块化合作:头部玩家(如特斯拉、小鹏、华为)倾向于全栈自研(算法+芯片+数据闭环),而传统车企多通过合作补足短板。前者可控性更强,后者落地更快但易受供应链制约。
感知-决策-执行的耦合度:激光雷达与纯视觉路线之争背后,本质是传感器配置与算法能力的匹配。例如特斯拉的Occupancy Networks通过纯视觉实现高精度空间建模,依赖超算平台Dojo的持续迭代。
数据飞轮效应:量产车规模决定数据采集量,但数据清洗、标注、仿真体系的效率才是关键。Waymo的仿真测试里程占比超95%,但量产数据不足可能限制场景泛化能力。



  工程化落地的系统性
硬件成本与性能的平衡:2023年国内车企已实现千元级4D毫米波雷达、百元级超声波雷达的量产,但算力平台(如Orin-X)仍占BOM成本30%以上。低成本域控制器方案(如地平线征程5)成为差异化突破口。
软件OTA的敏捷性:小鹏城市NGP的迭代速度从"季度更新"缩短至"周级推送",背后是云端训练-车端部署的自动化流水线支撑。
长尾场景的覆盖效率:极端场景(如施工路段、异形车辆)处理能力依赖场景库的完备性。Momenta的"一个飞轮"战略通过众包数据实现快速迭代。



  商业模式的闭环能力
用户付费意愿的培育:特斯拉FSD选装率约25%(北美),国内车企普遍采用"硬件预埋+软件订阅"模式,但用户为L2+功能付费的意愿仍低于预期(年均付费<500元)。
法规与责任认定的适配:欧盟2024年强制标配L2,中国《汽车数据安全管理若干规定》限制数据跨境流动,企业需构建符合区域法规的技术栈。
保险与后市场生态:特斯拉UBI车险通过驾驶行为数据定价,将辅助驾驶安全性转化为商业收益,形成正向循环。



  竞争格局的潜在分化
头部集中化:2023年国内L2级渗透率超40%,但具备城市NOA能力的车企不足10家,资源向技术-资金双密集型企业倾斜。
跨界竞合加剧:华为HI模式提供全栈解决方案,与车企关系从供应商转向联合开发,可能重构产业分工。
细分市场机会:商用车(如港口/矿区自动驾驶)因场景封闭、ROI明确,可能更快实现商业化闭环。



胜负手:从单点突破到系统效能
未来3-5年,辅助驾驶的竞争将从"功能炫技"转向"用户体验-成本-安全"的三角平衡。具备以下特质的企业更可能胜出:
技术纵深:核心算法自主可控,算力利用率优化(如特斯拉Dojo芯片效能提升40%);
量产能力:年交付超50万辆级的车企可摊薄研发成本(如比亚迪2023年智能驾驶研发投入超200亿元);
生态协同:与芯片(英伟达/高通)、地图(高精动态地图资质)、能源(超充网络)等环节深度绑定。

最终,辅助驾驶的终局竞争不是单一技术的比拼,而是企业能否在技术、工程、商业三个维度同时构建"可扩展的正向循环"。
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