智驾平权进行时，从安全博弈到价值突围

新能源、自动驾驶、人工智能、芯片技术快速发展，汽车行业正迎来前所未有的变革。

2025年，从高端到入门级车型，智能驾驶似乎进入了普及的快车。成本降低、功能丰富，仿佛新能源汽车产业一切都朝着更加安全和智能的方向发展。

然而，表面光鲜亮丽的智驾普及“革命”，背后却隐藏着同质化与安全性的危机。

根据天眼查及媒体综合信息显示，车企们在追求市场份额的过程中，是否真正在核心技术和安全性的可验证、可循证上做出过高投入、真产出的努力？当智驾技术“普及”成为车企之间竞争的当务之急时，智驾的安全性能是在同速加码还是在悄然“缩水”？

当智驾战演变成不为消费者所知的降本战，价格战的“变种”愈演愈烈，技术的同质化和硬件的冗余问题随之凸显。

智驾平权背后

2025年，中国汽车市场进入了一个前所未有的“智驾平权”潮流。这场变革改变了以往只有高端车才能享有的智能驾驶技术，逐渐普及到了入门级别车型。

例如，车企A推出了起售价仅不足8万元的车型，并将智能驾驶功能下放至普及型产品。与此同时，车企B也在12万元级的车型中，将城市道路领航辅助驾驶功能作为标配，进一步拉开了智能驾驶的价格门槛。车企C则突破了以往的定价限制，成功地将高速领航辅助驾驶功能以不足11万元的价格带入了大众市场。

这看似由车企推动的智驾技术普及热浪，实际上是背后供应链生态的转变，是软硬件技术成本下降“唱大戏”。

激光雷达成本的大幅下降，使得车企得以在入门车型中部署多传感器方案。而纯视觉智驾方案成本也在2024年得以显著压缩。

根据天眼查行业数据显示，随着成本不断下探，第三方供应商方案得以快速普及，形成了强大的市场覆盖度。例如，供应商D的方案，成本控制在万元以内，使得城市领航功能得以低成本上车，甚至迅速被数家大品牌、超10款主流车型选用。

与此同时，车企E引入了联邦学习技术，即，分布式AI训练技术，通过跨品牌数据协同训练，将算法迭代效率提升数倍，并显著降低了训练成本。然而，这也带来了算法架构趋同化现象，以至许多不同车企多款车型的智驾功能和技术路径具有较高相似度。

尽管低价上车的智驾方案，推动了智能驾驶技术的普及，却也带来了隐忧。

车企F的旗舰车型搭载了3颗激光雷达和11个摄像头，但实际使用过程中，却推高了整车的能耗，增加了能耗负担。

而当越来越多车企采用同一开源数据集进行模型训练，造成的则是因数据采样、提取、深度神经网络训练、算法、算力等全盘式“走捷径”“降成本”“提利润”“快上车”，而使得自家智驾技术难免存在短板，甚至会出现误判、识别出错等多种问题。

譬如，某车企的纯视觉方案车型，就曾在去年底今年初发生过自动泊车系统在多辆车中“集体”出现故障的事件。

而至于对中式隔离墩的误判率究竟有多大，夜间三轮车的识别失败率是轿车的多少倍，或许车企和供应商心中有着精确到小数点的答案。

只是，购车的消费者在开着这样的汽车时，并未能获得应知的知情权，以至于在出现智驾故障甚至发生重大事故时，方能引起车企和用户的重视。

根据天眼查媒体信息显示，为了降本，这种同源化的技术架构仍然是不少车企战略性地选择，背后基于的则是成本优先“理念”，而这也说明智驾系统一味比拼价格背后的潜在系统性风险。譬如，在某些极端路况和天气情况下，智驾系统的识别能力会因为某些车企的“降本”导致算法和算力难以“跟上节奏”而下降。例如，在暴雨中，智驾系统若误将倒塌的护栏识别为“地面阴影”，将会给驾乘带来怎样的后果？

理性来看，当下汽车行业，一些车企的智驾系统，在实际场景中尚存不足和短板，这也不得不让我们对市面上以价格为卖点的智驾系统，安全性能是否如其宣传所言、是否能在紧急时刻“为生命护航”打个问号。

智驾博弈的关键锚点在于创新

车企以智能驾驶作为核心卖点的竞争越激烈，为提升竞争优势同时确保足够利润的一部分车企，其在智驾硬件和算法上趋于同质化的迹象愈加明显。

譬如，车企H和车企I的旗舰车型，使用了几乎完全相同的硬件配置，包括1颗前向激光雷达、2颗侧向激光雷达和11个摄像头。这两款车的传感器布局也有着较高的相似度。对于这类硬件配置和传感器布局的同质化现象，相信经常逛车展、车市的消费者不难看出其中的“门道”。

更令人担忧的同质化是，基于公开资料，某些芯片供应商已形成显著市场集中度，其方案被多数主流车型采用，以至于搭载这些芯片产品的超10款主流车型，感知算法架构的同源率较高。而这种依赖同一供应商，尤其是在芯片价格竞争中有优势的供应商的现象，让一部分车企在硬件设计上陷入了所谓标准化实则同质化的困局。

譬如，一部分车企盲目标榜算力，但冗余算力不仅浪费了资源，反而带来了更高的能耗负担，影响了整车的能效表现。

天眼查信息显示，在算法方面，行业的同质化问题更加严重。当越来越多车企不再是以类似“影子模式”的方式独立采取自家车辆的真实人类驾驶数据，而是过度依赖供应商同一开源数据集进行模型训练，显著降低成本的同时，其中带来的同质化风险亦不言自明。

例如，在某地发生的连续发卡弯事故中，这类未经过足够量级的真实人类驾驶决策数据训练的所谓智驾系统，因为没有经过相关场景的数据投喂和训练而失控。

即便在所谓的智驾功能创新上，行业内的“参数纠结”也是同质化的另一表现。

尽管高速领航辅助功能的场景覆盖率达到一定水平，但接管请求时间（TOR）到底能达到怎样的水准，在高速行驶的情况下显得至关重要。以120km/h的车速计算，系统若需要在165米外识别障碍物。而梳理主流激光雷达的有效探测距离可知，大多仅为150米左右。这就导致智驾系统无法及时准确地判断和处理障碍物。

而在自动泊车功能方面，多个车企采用的垂直入库策略也存在相似度过高的同质化问题。这种为推新功能而推、为创造卖点而“赶工”甚至不惜以同质化风险“跟进”的功能，因缺乏足够的场景数据投喂和训练，也会出现诸多问题。

譬如，在遇到地库积水等特殊场景时，这类同质化严重的车型，多数会因为使用相同的算法而出现误判等错误，甚至不排除造成严重后果的可能。

综合来看，汽车行业智能驾驶技术的同质化正体现在方方面面。为了多卖车，车企L将高速领航功能命名为“ABC”，而车企M则将同样的功能叫作“ACB”，但实际上这两款车底层都使用的是供应商D的相同算法。

这种同质化“内卷”，不仅容易误导消费者，更是掩盖了智驾技术同质化的真相。越来越多车企的竞争更多地集中在如何包装自己的智驾功能、领先水平和安全保障能力，而非在真正的技术创新上去做攻坚、实现突破。

安全价值高地如何构筑

在智能驾驶的未来竞争中，车企终究需要突破同质化，方能借助核心技术创新提升安全性与稳定性，构筑自身智驾技术的差异化护城河。

譬如，车企N通过精确整合气象雷达数据，将暴雨等复杂天气环境下的感知误判率做到了实质性压低。

这一突破的核心在于，车企N建立了差异化的、包含多维度天气因素的影响矩阵，以至于能通过将降水强度与激光衰减系数的映射精度提高，同时优化毫米波折射补偿模型，实现在不同湿度和降水强度下的智驾系统感知稳定性，进而减少系统误判的可能性，有效提升智能驾驶系统在恶劣天气下的安全性。

再如，智驾解决方案第三方供应商OE，推出了不同于市面上的新型激光雷达，基于差异化的动态波长技术，做到了实时调整激光发射频率，探测性能得以优化，在雨雾等恶劣天气条件下，提升了系统的穿透力。

类似上述车企和供应商，打破同质化进行的差异化创新，正是智能驾驶系统能够在关键时刻保证对障碍物识别能力的保障所在，也为高速度行驶中的紧急制动和避让等，提供了更多的响应时间，从而提升安全性能。

“安全溢价”，或是车企在未来集体打破同质化藩篱、探索各自差异化核心技术壁垒的另一驱动力。之所以这么说，是因为，同质化难以带来的安全性能，真正进行智能驾驶核心技术攻关的车企和供应商能通过不同的实质性解决方案，予以实现。

天眼查综合媒体信息显示，当智驾经历了低成本上车普及“价格战”，以及被交通事故“泼冷水”后，接下来，智驾的安全性能或将成为车企的核心竞争力和可持续的差异化优势。

这种以安全为主打的智驾，进而会影响汽车行业的商业模式和市场表现。由于安全在智驾推广中的“先入为主”，真正有技术、有能力、有资本、有循证的车企，不仅能提高用户对其智能驾驶的信任与认可度，也为车企赢得更多市场份额。

更重要的是，走出同质化泥潭、用差异化技术壁垒为用户智驾安全保驾护航的车企，还会享受到用户为其带来的“安全溢价”，这比定价本身更有意义。

「声明：本文不构成任何形式的安全性能评价，全文案例均基于行业公开信息及调研数据并做脱敏处理，文中企业称谓均为匿名化处理，所述现象旨在探讨行业共性特征，请勿关联特定企业。」

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