各车企智驾技术方案盘点

2025-04-08 10:31

随着全球汽车产业朝着智能化、网联化和电动化方向迈进，智能驾驶成为行业变革的重要切入点。未来5至10年内，智能驾驶或将经历三部曲式的演进：在2025至2027年，以L3级智能驾驶技术普及为核心，推动国内电动车渗透率大幅提升，将朝着50%乃至80%以上跃迁；在2027至2030年，L4级Robotaxi的推广将开启车企软件收费新模式；在2030至2035年，自主品牌凭借海外建厂或合资模式实现全球扩散，从而真正赢得海外消费者的认可，这种淘汰赛模式的竞争格局使得技术实力与战略布局成为各车企制胜的关键。

从消费者角度看，城市NOA（城市无图导航辅助驾驶）作为L3智能化体验的代表，已经成为消费者购车时考虑的前三因素之一。此外，Robotaxi作为L4核心体验的落地，将通过更安全、便捷和高效的出行方式，进一步改变传统出行方式，推动整个社会效率的提升。

车企智能驾驶方案的技术路径解析

各大车企在智能驾驶方案设计中，主要围绕“全栈自研”与“外部+自研”两条主线展开。在技术方案的配置上也呈现出由“单一方案”与“多种方案”的多样选择，这些独具特色的技术配置，也让智驾方案表现出百家齐放的态势。

国内主要车企的智驾策略详细比较

1）硬件平台与算力支持

各车企普遍重视大算力芯片的研发和外部合作。如特斯拉自研FSD芯片不断迭代，从HW1.0到HW5.0，其整体算力由最初的不足到如今达到500+TOPS，持续推动软件与硬件的协同升级，确保纯视觉路线的全球领先地位。与此同时，比亚迪的“天神之眼”系列则依托Orin-X、Orin-N及自研芯片的多重组合，实现了从入门级到高阶版本的全覆盖，其在硬件配置上既兼顾激光雷达、毫米波雷达与摄像头的多传感器融合，又能利用大算力平台实现端到端智能化功能。

2）算法研发与传感器融合

在算法层面，纯视觉方案成为特斯拉等车企的重要技术路线，其核心依赖深度神经网络、Transformer等大模型进行图像识别和场景理解；而华为及部分国内车企则采用激光雷达与视觉并行的方案，通过多模态数据融合提高复杂场景下的感知准确率。如华为在其ADS系统中，既保留了激光雷达在极端天气和高精度场景下的优势，又通过视觉方案降低系统成本，使得中低端车型也能够标配智能驾驶功能，从而实现全系车型的智驾平权。

3）OTA升级与软件迭代

OTA作为智能驾驶系统快速迭代的重要手段，在各家车企中均扮演着不可或缺的角色。特斯拉的OTA更新自Autopilot 2.0以来，便不断优化车辆的感知与控制算法，其纯视觉路线在OTA的不断推动下不断进化；而华为和理想则通过模块化设计和端到端大模型升级，实现从高速NOA、城区NOA到车位到车位的全面覆盖，确保智驾功能能够及时适应市场和场景的变化。

各车企智能驾驶方案的详细对比

各家车企在智能驾驶技术布局上的差异性和共性共同构成了当前出行智能化浪潮中的多样竞争格局。从全球领先的特斯拉，到国内新势力及传统车企，都在积极探索不同的技术路径和商业模式，以期在未来自动驾驶市场中占据一席之地。

1）特斯拉

特斯拉一直以来以其自研的FSD平台和纯视觉路线闻名，其核心竞争力在于强大的硬件平台和数据驱动的算法优化。特斯拉的自动驾驶系统建立在自主设计的FSD计算平台上，芯片集成高度定制，算力超过144 TOPS，能够实时处理来自全球数百万车辆采集的海量数据。这种统一的硬件架构不仅保证了车辆在出厂后能够持续获得OTA升级，进而不断迭代提升自动驾驶功能，还确保了系统在不同场景下的协同运作。

特斯拉的纯视觉方案利用8个高分辨率摄像头构成360度无死角感知网络，通过深度神经网络对摄像头采集的数据进行实时分析和处理，实现对道路、车辆、行人、交通信号灯及障碍物的精准识别与判断。虽然纯视觉系统在硬件成本和系统量产性方面具有显著优势，但在极端天气、复杂光照环境下，其感知性能仍然存在一定局限性，这也是特斯拉需要持续改进的方向。

此外，特斯拉采用端到端深度学习模型，从感知直接到决策控制的设计大大简化了传统自动驾驶系统中多个模块之间的信息传递，提升了整体响应速度和决策准确率。同时，通过“影子模式”在后台模拟真实驾驶决策，特斯拉可以有效监控并优化算法表现，确保系统能够应对更多长尾场景。OTA升级技术则使得特斯拉能够以极低的成本和短周期进行软件迭代，频繁的更新不仅修正系统漏洞，还不断引入新的功能，确保车辆在行驶过程中始终处于技术前沿，这种技术模式为其在全球自动驾驶竞争中奠定了坚实的基础。

特斯拉Autopilot/FSD功能实现阶段

2）小鹏

小鹏汽车作为国内全栈自研的代表，同样在智能驾驶领域投入大量资源。依托纯视觉感知方案构建起高效的数据处理平台。小鹏注重数据的实时采集和深度学习模型的持续迭代，通过与特斯拉类似的OTA升级机制，确保系统能够迅速响应市场和法规变化。小鹏的研发团队不断优化算法，不仅在高速公路和城市道路上实现了NOA（无图导航辅助驾驶）功能，而且在复杂交叉路口、拥堵路段等长尾场景中也取得了不错的表现。与此同时，小鹏在系统架构设计上注重模块化、灵活性和可升级性，这为未来在不同车型、不同市场条件下快速部署新的驾驶功能提供了有力保障。小鹏的方案虽与特斯拉存在相似之处，但在产品定位上更强调用户体验和成本效益，通过不断收集和分析车载数据，快速优化算法细节，逐步缩小与国际先进水平之间的差距。

3）华为

华为在智能驾驶领域采取了独特的“双轨”技术策略，形成了激光雷达与纯视觉并行的系统架构。华为的ADS系统依托自研芯片和强大的算力平台，既在高精度环境建模上发挥激光雷达的优势，也通过视觉传感器实现低成本、高效能的感知。这种双轨策略使得华为能够满足从高端旗舰车型到中低端大众车型的全线需求。

华为ADS持续进化历史迭代

华为通过模块化设计构建的端到端大模型架构，能够将车辆的感知、决策、控制等各个环节进行紧密集成，并利用OTA升级不断优化系统性能。与此同时，华为在数据闭环、冗余设计和安全验证方面做出了大量投入，通过与整车厂商的深度合作，将智能驾驶系统快速嵌入到整车生产流程中，并通过生态整合实现跨界协同，这不仅增强了系统的安全性和鲁棒性，也为未来大规模应用提供了保障。

4）比亚迪

比亚迪则以“天神之眼”系列系统为核心，构建了覆盖全系车型的多梯度智能驾驶解决方案。比亚迪的系统在硬件上既采用Orin系列芯片，又通过与外部供应商如地平线和英伟达合作，实现传感器的多重融合。其产品线从高阶的天神之眼A、B到入门级的天神之眼C，分别面向不同价位和市场需求。

比亚迪不仅在硬件配置上精细分级，同时在软件算法上通过自研与外部供应商并举，确保系统在城市NOA、自动泊车和记忆泊车等功能上不断优化。为实现“智驾平权”，比亚迪还在定价策略上坚持加量不加价，使得高阶智能驾驶功能得以在更多车型上标配，从而推动智能驾驶的普及化。与此同时，比亚迪不断整合内部研发团队，通过人才引进和组织架构改革，形成了覆盖高阶与低阶智能驾驶方案的全方位研发能力，这一战略举措为其在未来市场竞争中提供了强大后盾。

比亚迪智驾方案梳理

5）吉利

吉利在智能驾驶技术领域则通过内部整合与合资平台构建实现了资源优势的最大化。在“台州宣言”的推动下，吉利对内部智驾团队进行了重组，并成立了千里智驾合资公司，从而实现了高阶与低阶产品方案的有机衔接。吉利推出的H7和H9系列方案针对不同细分市场展开：H7系统主要面向车位到车位操作和低速场景下的智能驾驶，强调精细化控制和局部场景的可靠性；而H9系统则依托激光雷达和超高算力平台，在高速NOA和全冗余安全体系上实现突破，确保车辆在高速公路等复杂环境中的稳定运行。吉利的多方案并进策略不仅满足了不同价位车型的需求，还通过深度整合内部研发与外部技术力量，构建起较为完善的自动驾驶技术壁垒，为未来进一步提升产品竞争力奠定了基础。

吉利智驾方案梳理

6）长城

长城汽车采取了“自研+外部合作”的双轨策略，在构建低、中、高三个档次的算力平台上表现尤为突出。长城依托九州超算中心，形成了3EFLOPS的总算力，并通过对海量行驶数据的实时采集和处理，持续优化自动驾驶算法。在不同车型定位上，长城根据产品定位的不同，采用从单摄像头方案到采用Orin-X及Thor系列芯片的多样化硬件配置，确保了经济型至高端车型均能实现预期的自动驾驶功能。同时，长城还引入了元戎启行、毫末智行等外部供应商的技术方案，使得自动驾驶系统在复杂场景下能够兼顾安全性与成本控制，这种灵活的技术布局为长城未来在智能驾驶领域的突破提供了充足的保障。

长城智驾方案梳理

7）长安

长安汽车在智能驾驶领域积极实施“自研+合作”双轨并行战略，通过与华为等技术供应商的合作，同时强化内部自主研发，构建了适用于不同品牌和车型的智能驾驶系统。长安不仅在启源系列车型中通过标准化配置实现了高速NOA功能，还在深蓝系列高端车型上引入了更高算力和先进传感器设备，实现了更高水平的自动驾驶体验。通过多层次、分品牌的战略布局，长安汽车在传统车企中率先实现了智能驾驶技术的普及，并为未来全场景自动驾驶功能的全面落地打下了坚实基础，体现了其在技术整合与成本管控上的独特优势。

长安智驾方案梳理

8）小米

近年来，小米集团也开始在汽车智能驾驶领域发力，凭借其在消费电子和智能硬件领域的深厚积累，小米正探索将智能驾驶与智能生态系统进行有机融合。小米的智能驾驶方案主打部分订阅制模式，其在硬件选型上选择与英伟达、地平线等成熟方案供应商合作，通过采用成熟的芯片平台和传感器组合，降低系统研发成本，并通过OTA升级不断丰富功能。小米不仅注重智能驾驶系统自身的研发，更着力构建整车与手机、智能家居等智能终端之间的互联互通，形成跨平台、跨场景的智能生态。其智能驾驶系统在基础的高速NOA和城区NOA功能之外，还通过不断引入新的功能模块来提升车辆在复杂动态场景下的响应速度和安全性。相比传统车企，小米在产品设计上更加强调高性价比和生态协同，这种跨界整合的优势使得小米有望以较低的市场门槛进入智能驾驶领域，并逐步完善其技术体系和商业模式，从而在未来的新一代智能出行中占据重要位置。