智能驾驶的“车位到车位”战争：一场技术与生态的终极对决

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（参数丨图片）.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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