合资车企慌了！智驾本土化补课，只为跟上中国节奏？

过去几年，智驾行业的竞争一直困在硬件军备竞赛里。激光雷达装了几颗、探测精度多高、自动驾驶芯片峰值算力多少，曾是衡量智驾水平的核心指标，城市NOA功能的普及更是把这场堆料大战推向了高峰。

在本届北京车展上，记者注意到，智驾的竞争逻辑正在悄然改变。

从自主车企扎堆发布自研大模型成果，到宝马、奔驰、奥迪等合资品牌集体开启智驾本土化补课，再到头部智驾方案商纷纷亮出新技术路线。整个行业的竞争已经从硬件堆料，转向AI大模型底层能力和规模化落地的博弈。

自主车企死磕自研

在这场大模型主导的智驾变革中，头部自主车企早已迈过了“用别人方案”的阶段，自研成了这届车展的最大亮点。

蔚来（09866.HK）在车展上正式发布了中国首个面向自动驾驶的世界模型——蔚来世界模型（NWM）。蔚来创始人、董事长兼CEO李斌在采访中直言，智能电动车行业正陷入“迭代太快、供需失衡、盈利承压”的困境，而全栈自研是平衡技术迭代与成本控制的关键路径。

小鹏汽车（09868.HK）在车展上首次披露了第二代VLA智驾报告的关键结论。据介绍，其自研大模型已实现感知、决策、规控全链路端到端打通，极端场景的接管率较上一代方案下降了62%。小鹏集团董事长兼CEO何小鹏在发布会上表示，第二代VLA的落地意味着高阶智驾已经从“尝鲜功能”蜕变为消费者购车的核心决策因素，数据显示，小鹏全系Ultra用户中，新车首周每天开启智驾的比例已达98.52%，智驾系统真正成了日常出行离不开的刚需。

不同于过去简单整合第三方方案，如今自主车企的自研大模型已深入智驾系统的底层架构。多位业内人士表示，自主车企的目标很明确，通过大模型自研掌握核心技术话语权，形成竞品难以轻易复制的护城河。

合资车企集体补课

就在自主车企疯狂迭代大模型的同时，过去在智驾上慢半拍的合资车企，也在本届车展上开启了集体补课。牵手本土智驾企业、推进本土化研发，成了合资品牌追赶行业节奏的选择。

德系豪华品牌尤其积极。宝马在车展上全球首发了新世代iX3长轴距版，这款车全系搭载了与本土智驾公司Momenta联合开发的全场景领航辅助系统。宝马集团董事长齐普策在发布会上明确表示，中国是宝马全球转型的核心市场，新世代车型的本土化研发与生产，将进一步巩固BMW在豪华电动化领域的领先地位。

奔驰带来的新一代S级轿车，首次搭载了融入强化学习大模型的城区及高速领航系统。北京梅赛德斯-奔驰销售服务有限公司总裁兼首席执行官李德思表示，从智能座舱到辅助驾驶，诸多领域的科技创新研发由中国团队主导研发，也在引领全球的创新步伐。

奥迪则走上了一条更彻底的本土化路径。本届车展亮相的全新奥迪A6L，首次引入了华为乾崑智驾解决方案，成为奥迪在华首款搭载华为全栈智驾方案的量产车型。奥迪股份公司管理董事会主席高德诺表示，奥迪正把德国的汽车工程技术与中国的创新能力结合起来，这也是应对中国市场竞争的核心路径。

除BBA外，大众汽车也在车展上发布了基于智能体AI的新一代智驾方案，通过本土化大模型适配中国路况，补齐城区智驾短板。至此，主流合资品牌已经全面开启智驾本土化转型。

“对合资车企来说，中国市场的智驾内卷程度已经远超全球其他市场。智驾能力成了消费者购车的核心决策因素，不跟进就只能被边缘化。”乘联会秘书长崔东树在接受采访时分析，无论是联合本土企业开发，还是直接引入国内成熟方案，合资的智能化转型思路都是用本土化快速补齐智驾短板。

技术路线分化，最终比拼规模和成本

车企之外，头部智驾方案商也在本届车展上集中亮出了大模型新方案。行业从过去的同质化参数内卷，转向了差异化技术路线的深层较量。

Momenta坚持“一个飞轮两条腿”的产品战略，通过数据驱动的方式来解决问题。在商业化方面，兼顾智能辅助驾驶与自动驾驶Robotaxi。智能辅助驾驶能够输出源源不断的数据流，自动驾驶Robotaxi能够反馈给量产产品技术流，基于统一的传感器平台，两条腿相互协同，形成闭环。

卓驭科技在车展上发布了新一代原生多模态基础模型。它的核心是由大模型独立完成从感知到决策的全链路输出，不再靠工程师一条一条写规则。

轻舟智航在车展首日推出了“世界模型+强化学习”的全新方案，同时宣布公司战略重心从“无人驾驶”升级为“通用物理AI”。轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞在发布会上表示，“世界模型加强化学习是连接数字与物理世界的核心桥梁，也是通往通用物理AI的必经之路。”行业专家认为，大模型给智驾带来的不是单点体验升级，而是一场底层范式变革。当智驾系统的核心从人工规则转向数据驱动的大模型，行业的竞争门槛也从硬件成本控制，转向了数据闭环能力、大模型训练能力与工程化落地能力的综合比拼。

告别参数内卷后，智驾行业的未来走向也愈发清晰。

规模化量产是大模型迭代的核心护城河。同时，大模型智驾的成本下探已是必然趋势，高阶智驾将快速从高端车型向10万至20万级主流市场普及。此外，大模型决策的可解释性、数据安全与合规，也将成为企业必须跨越的关键门槛。