低价博弈失焦，辅助驾驶需回归理性

智能驾驶的竞争是规模、成本与安全的平衡。

2025年，“智驾平权”的口号响彻业界，成为贯穿全年的行业最强音。

但不能否认的是，智能辅助驾驶的发展也开始从追求规模普及，转向聚焦安全和用户体验的理性轨道。尤其是随着技术下探至10万级主流市场，曾经属于豪华车型的“高阶智能辅助驾驶”正加速进入寻常百姓家，我们不得不开始对普及浪潮中的功能底线进行审视。

过去几年，随着第三方解决方案的成熟，高阶辅助驾驶进入量产爆发阶段，行业在竞争的喧嚣中，难免出现失序的一面。例如，定点数量成为传播的核心指标，但交付规模和质量则隐于灯光之下，价格成为车企博弈的关键筹码，也成为供应商抢夺市场的利器，但质量和体验则往往被避而不谈。

“成本竞争”在加速技术普及的同时，也在消费者心中不可避免埋下了隐忧。当“智驾平权”演变为价格战，安全冗余、系统一致性、极端场景验证是否被压缩？

「统一模型基座，辅助驾驶的安全底盘」

过去，物理层面的堆料构筑安全第一道防线，但随着端到端大模型成为智能辅助驾驶的“大脑”，安全冗余的概念已向“数据规模”与“模型架构”延伸。

特斯拉CEO马斯克判断，实现安全、无人监督的自动驾驶，大约需要100亿英里的训练数据。这些数据规模的差异，直接影响泛化能力与极端场景覆盖密度。业内普遍认为，那些概率极低但致命的场景：突然窜出的行人、不规范施工、极端天气等，靠模拟永远无法复现完全，只能靠海量真实里程去“撞见”并学习。

辅助驾驶头部企业在数据层面的积累已形成一定体量。特斯拉在2025年底披露，其智能辅助驾驶系统累计行驶里程超过110亿公里；同年，华为乾崑辅助驾驶里程达到54亿公里，实现212万次碰撞规避和3.3亿次辅助泊车。

有了海量数据之后，如何组织这些数据、让安全价值最大化？面对这一问题，行业内出现分化路径。

在部分车企中，由于车型众多且硬件复杂，数据呈现高度碎片化，不得不拆散用于多个子模型训练。这种模式不仅参数共享效率低，也导致模型难以形成深度认知能力，在面对长尾场景时往往无法进行多步推理和预判。

相比之下，“单模型持续强化”的路径则构建了结构性的安全冗余。例如元戎启行依托同一套基座模型，统一赋能辅助驾驶、Robotaxi等不同业务线。Robotaxi场景中遇到的极端博弈案例，可以即时优化辅助驾驶量产车的表现；而海量量产车数据，又能持续夯实基础模型的泛化能力，强化Robotaxi。

值得一提的是，从SUV到MPV，元戎方案已在十余款车型中实现适配，赋能魏牌高山、坦克500、银河M9等热销车型，展现出成熟的平台兼容性。当更多合作车辆加入采集矩阵，这种由真实数据驱动的进化速度，是仿真测试无法复制的竞争壁垒，将形成难以逾越的断层优势。

同时，这种架构的优势通过VLA（视觉语言动作）模型被进一步放大。元戎启行采用VLA模型，在端到端基础上引入语言模型，具备“思维链”能力，让系统能像老司机一样做出决策，这也在很大程度上摆脱了传统端到端模型的“黑盒”问题。

当然，模型架构和数据闭环的设计是辅助驾驶的安全基石，而在交付和硬件设计上的层层把关和严苛标准，则是辅助驾驶产品可靠性同样不可或缺的部分。

「行业从“有没有”，走向“安不安全”」

在项目交付行业里，数量和质量的跷跷板从来是个难题。尤其是在当下的行业大规模量产早期，一些行业公司热衷于宣传动辄上百个车型定点。但实际上，这并不能衡量技术的成熟度，更不等于产品可靠。

罗兰贝格合伙人Wolfgang Bernhart指出，中国汽车制造商开发周期为24至40个月，远短于欧洲的48至60个月。这种快带来的规模增长，让欧洲显得步履蹒跚，也让“快”本身成了一种更深的焦虑。

一些现实问题逐渐浮现：不同车型间标定偏差导致的体验断层，场景覆盖不全面留下的安全盲区，为了追赶交付周期而压缩测试环节的侥幸心理，测试验证资源被稀释导致标准降低。这些问题是否正在被规模掩盖？

面对数据与安全的权衡，元戎启行CEO周光曾明确表示，不追求合作车型数量，而是“选对几款车，把它们做成爆款”。元戎启行选择与少数头部车企深度绑定，以统一架构推进多车型合作，将资源集中用于技术打磨，确保核心体验与安全的一致性。

基于这一策略，其聚焦长城、吉利等核心客户，联合定义产品并深度调试，实现辅助驾驶功能与车型的完美适配。

截至目前，搭载元戎启行城市NOA的量产车型已累计交付超过20万辆，2025年10月其在第三方城市NOA供应商市场占比接近40%，与华为、Momenta形成了三足鼎立的态势。这份成绩并非来自定点数量的堆砌，而是源于对安全一致的坚守。

对于智能辅助驾驶行业而言，脱离安全的数量扩张，没有意义。正如元戎启行负责人表示，过去看“有没有”，2026年关键在于“好不好用、安不安全”。

所谓的“定点多”，它代表着可能性，却未必能兑现成真正的价值。如果没有真实跑出来的数据闭环，没有一套统一的技术底座，这些项目越多，反而可能意味着系统被稀释得越厉害，最终削弱的是用户的安全感。

「低价不是护城河，安全稳定才是」

在智能驾驶行业，低价本身不是问题，如果它有足够的规模来摊薄成本。但是当价格被压到没有利润空间，又缺乏足够多的量产车来分摊成本时，最先被牺牲的，往往是看不见但至关重要的安全冗余。

要知道，智能辅助驾驶技术的成熟离不开软硬件一体的协同打磨，也依赖芯片、传感器等核心部件的规模效应与技术积淀，这需要长期的资金和人力投入，绝非简单压缩成本就能实现。

过去几年，为了一味迎合降本需求，行业流行的一股思潮是“枣核上雕花”，在极小算力芯片上实现行泊一体，甚至高速NOA。今天这样的思路依然在延续，例如城区辅助驾驶也下放到100多TOPs算力芯片。

但行业实践已经多次证明，在辅助驾驶行业，只提供产品而没有体验的路径行不通。局促的配置，最后大都因为“牺牲”了体验上限，而为消费者所抛弃。

对此现象，元戎启行CEO周光表示，2026年市场竞争关键将聚焦于“降低成本”与“提升体验”两大核心。其中，核心思路就是“规模降本”，而不是物料降本，随着百万交付目标的推进，元戎启行将在智能驾驶赛道进入全面加速期，将高昂的研发成本分摊到每一辆车上，从而在保证合理利润的前提下，为主机厂提供有竞争力的“安全低价”方案。

只有在足够大的量产基盘上，持续的技术投入和严苛的安全标准才能得以维系。在辅助驾驶领域，头部企业正持续加码自研。自2019年以来，华为在智能汽车领域的累计研发投入已超500亿元；2025年，特斯拉运营费用达127亿美元，同比增长23%，其中相当部分投向自动驾驶研发。2026年，特斯拉还计划将资本支出提升至超过200亿美元，用于新建工厂及扩建AI训练算力。

当低价策略掩盖了这些技术投入的必要性，行业就容易陷入一种危险的认知偏差，将“低价”等同于“工程能力强”。但若缺乏规模支撑，所谓的低成本方案便无法分摊底层研发的刚性支出，最终只能从安全冗余上“找补”。一旦极端事故集中爆发，高昂的召回成本将彻底击穿所谓的成本优势。

据国家市场监督管理总局数据，截至2025年9月，中国共实施汽车召回3230次，涉及车辆1.2亿辆。仅2024年因辅助驾驶系统问题召回的车辆高达255.61万辆，占全年召回数量的23%。这些触目惊心的数字，正是“无规模、不安全”的低价策略所付出的现实代价。

更值得警惕的是，这种分不清“让利”与“让安全”的低价战，伤害的不仅是企业自身的利润，更是整个智能辅助驾驶行业的用户信任池。一旦消费者对技术失去信心，行业的发展根基便会动摇。

面对这种局面，行业需要回归理性和务实。归根结底，智能驾驶的竞争是规模、成本与安全的平衡。只有在足够大的量产基盘上，高昂的研发投入才能被分摊，严苛的安全标准也才能落地。那些绕过规模、压缩成本的短视做法，终将被市场验证。唯有以规模为底座，以安全为前提，行业才能真正行稳致远。