渗透率冲到70%！中国智驾这次把欧洲车企卷傻了

在日前举办的2026世界智能网联汽车大会媒体圆桌会上，工业和信息化部装备工业一司司长郭守刚表示，今年以来，国内L2级组合辅助驾驶功能乘用车渗透率已达70.5%，领航辅助驾驶功能乘用车渗透率达到了34.2%。

按照数据分析机构‌JATO Dynamics公布的信息，2025年欧洲五国（德国、法国、意大利、西班牙、英国）L2级辅助驾驶渗透率仅35%，远低于中国。

欧洲五国作为发达国家，人均GDP和收入领先国内，可L2级辅助驾驶渗透率却远远不如中国，原因可能是「欧洲车企不够努力」。

自研芯片与技术，自主品牌用投入换来领先

近几年国内车企在智驾领域有一个明显的趋势，那就是自研芯片，如蔚来的神玑NX9031、小鹏图灵、理想马赫M100等等，老牌车企比亚迪也在前段时间发布了璇玑A3。

放眼国外，明确自研智驾芯片的车企，只有特斯拉和通用。奔驰、宝马、奥迪等传统豪车品牌，更倾向于采购芯片。

当然，在有英伟达、英飞凌、瑞萨、地平线、高通等诸多芯片供应商的情况下，自研芯片并非评判车企综合实力的唯一标准，但主动布局自研，足以体现品牌对高阶智驾长期落地的战略重视。

以小鹏为例，除了图灵芯片，还在今年3月发布并推送了第二代VLA，以物理世界大模型+全场景+全球通用+极速迭代为核心，基于视觉信息直接输出车辆控制指令，像老司机一样操控汽车。

（图源：电车通摄制）

为了实现这一目标，小鹏汽车在2024年就宣布，每年在以智驾为主的AI领域投入35亿元研发经费。今年仅第一季度，小鹏汽车研发投入就达到了29.1亿元。

蔚来、理想同理，巨额研发投入之下成果斐然。其中蔚来于今年1月发布了全新的世界模型NWM，采用「世界模型+监督微调+闭环强化学习」架构，国内首创端到端直控，模型直接输出方向盘、电门、刹车信号，达成横纵一体化控制，并支持无高精地图全场景覆盖与全域掉头。

今年6月，该方案正式向蔚来用户推送，覆盖蔚来、乐道等品牌，搭载4颗Orin-X或神玑NX9031芯片的车型都能用，并且同步上线城区领航换电等功能，实现高速、城区、乡村、地库等全域领航。

在理想汽车CEO李想看来，传统智驾存在接管风险、场景能力弱、通行效率低三大痛点。理想汽车今年先后发布了MindVLA-o1、马赫 VLA 司机大模型，以及马赫M100芯片，就是为了解决这些痛点，并集电动车、职业司机、AI计算机、生活助手四位一体，让汽车成为真正的「移动空间」。

马赫VLA司机大模型保留语言层，构建多模态统一训练体系，实现3D空间理解、多模态思考、统一行为生成、闭环强化学习、软硬件协同五大突破，未来将全面打通智能家居设备、提高智驾系统反应速度。

作为国内智驾话题绕不开的企业，鸿蒙智行是无可争议的智驾领军者之一，无论是3月发布的896线双光路激光雷达，还是4月发布的WEWA 2.0架构，一次又一次让行业为之震动。

WEWA 2.0由云端WE世界引擎与车端WA世界执行单元协同组成，摆脱传统线性感知决策链路。云端依托多智能体群体博弈机制模拟道路参与者交互，搭配在线强化学习加速长尾场景迭代；车端引入三维安全风险场模型，实时评估全域路况风险，驱动Driving Agent自主输出驾驶策略。相比前代，WEWA 2.0预判能力、防御性驾驶能力显著增强，有效减少顿挫急刹。

（图源：电车摄制）

基于WEWA 2.0的华为乾崑ADS 5已经开启推送，启境GT7首发即搭载，其他已发布车型将陆续OTA升级。

过去很长一段时间中，领航辅助驾驶因成本问题是高端豪车的专属配置，以至于专注中低端市场的零跑汽车，在智驾领域取得的成绩不多。不过3月，零跑官宣全面落地VLA大模型智驾方案，开启品牌智驾技术的全面升级；第二季度正式推出全国覆盖的城市领航辅助功能，打破此前区域试点的局限。

日前，零跑完成D19车型首次VLA城市领航OTA推送，重点优化防御性减速、风险规避、路口通行等核心能力，大幅提升复杂路况安全性。按照年度规划，零跑在2026年底前完成智驾基座模型全面搭建，形成成熟的大模型智驾量产体系，以高性价比优势拉低高阶城市NOA的落地门槛，让十万级车型实现全域高阶智驾落地。

尽管智能化不被视作传统车企的优势项目，但他们也在努力前行。今年5月28日，比亚迪发布了智驾芯片璇玑A3，单颗算力超过700TOPS，三颗协同总算力突破2100TOPS，为天神之眼A/B/C提供了算力基础。

在电车通（ID：dianchetong233）看来，比亚迪自研智驾芯片最大的意义，应该是降低芯片采购成本，实现天神之眼持续下沉市场，全力推动「智驾平权」。

相较于大多数海外车企，国内车企明显更重视技术自研，即便部分车企已经与智驾企业达成合作，部分产品搭载供应商提供的智驾方案，可依然在自研智驾技术和芯片。正是这种拼搏的精神，才让国产智驾技术进入全球第一梯队，L2级辅助驾驶渗透率领先全球。

不仅如此，在国内车企看来，不只是电动车要实现智能化，燃油车在智能化方面也不能落后太多。

燃油车，同样需要智能化

尽管新能源汽车渗透率日渐提高，但燃油车依然占据汽车市场的半壁江山，L2级辅助驾驶渗透率高达70%，意味着车企在智能化方面并没有忽视燃油车车主的需求。

严格来说，燃油车因发动机与变速箱存在机械迟滞，扭矩输出非线性，难以匹配智驾毫秒级精细化横纵向控制需求，且12V供电系统无法承载大算力域控制器、多激光雷达等高功耗设备，极易出现亏电、负载不足问题，与智驾的匹配度较低，但难关就是用来攻克的。

以长城为例，哈弗H6（参数丨图片）、大狗、赤兔等车型，已经用上了L2级辅助驾驶，含全速域 ACC、车道居中、主动刹车、540° 全景影像、并线辅助等功能。动力控制、线控底盘，以及高配版的四驱协同功能，是长城解决机械延迟响应慢的诀窍。

（图源：长城汽车）

长安、奇瑞、吉利等车企亦是如此，其中奇瑞瑞虎9自动四驱猎鹰500版，基于自研猎鹰500系统，实现了高速NOA，可能是20万元以内智驾最强的燃油车。

降低机械延迟是燃油车实现高阶智驾的关键，但发动机+变速箱的结构注定了燃油车机械延迟一定会高于新能源汽车。

不过，车企们也在通过其他方案为「不纯粹」的燃油车加入更高阶的智驾功能，例如第四代长安CS75 PLUS蓝鲸超擎天枢领航型，搭载天枢智能驾驶辅助视觉版，支持高快速路领航辅助驾驶和换道辅助ALC等功能。

吉利旗下的星瑞i-HEV智擎混动望舒版更进一步，搭载算力为128TOPS的地平线J6M芯片和千里浩瀚H3辅助驾驶系统，支持ICC车道领航辅助、城市AEB防碰撞、拨杆变道、APA智能泊车辅助等功能。

（图源：电车通摄制）

与传统燃油车不同的是，长安和吉利的这两款车内置小电池和电机，在中低速状态下，可通过燃油发电、电机驱动的方式提高能效。同时，电机响应速度快的特性，令其在城市路段AEB依然反应灵敏。

至于更高阶的智驾，其实也有燃油车搭载，例如奥迪Q5L、A6L、A5L搭载华为乾崑智驾，支持高快+城区NOA，奔驰E级则搭载中国团队主导开发的智驾方案，可实现自适应巡航。当然，这些车型的价格要比长安、长城、奇瑞、吉利贵不少。

电车通（ID：dianchetong233）认为，发动机和变速箱响应速度慢的问题无法彻底解决，效仿长安蓝鲸超擎和吉利i-HEV，为燃油车加入小电池和电机，借助电机响应快的特性，优化智驾表现，或许是燃油车智驾升级的最优解，而且小电池和电机对整车成本的影响不大。

VLA+世界模型，是智驾的最终解法？

今年各大车企、智驾企业在介绍技术时，提到的最多的两个名词，估计是VLA和世界模型。智驾技术从传统规则算法迭代至端到端方案，完成底层架构升级，又从视觉语言模型VLM演进到VLA，则实现环境理解能力的跨越式提升。

VLA（视觉-语言-动作模型）不仅可以解析图像和文本信息，还能实现类人推理与全局理解。鸿蒙智行、蔚来、小鹏、理想四家企业中，小鹏和理想坚定走VLA路线，以世界模型为辅，既要感知和理解世界，也要能够预判世界。

蔚来和鸿蒙智行选择了世界模型为主的路线，直接通过生成式模型生成轨迹规划，也就是从原始的传感器数据直接生成控制指令，跳过L这个语言中间层。

但这两家方案也有区别，其中蔚来NWM世界模型以「认知驱动」为核心，采用云端训练+车端推理的双架构，通过推演未来规避风险，模型自主决策。鸿蒙智行的WEWA 2.0基于云端策略+车端风险实时评估，云端WE主导，车端WA轻量执行。

总的来说，世界模型是物理AI的「核心推演引擎」，车企普遍踏上了世界模型路径，区别在于以世界模型为主，还是以VLA为主。鸿蒙智行和蔚来选择了后者，小鹏和理想选择了前者，但世界模型和VLA并不互斥，蔚来的NWM包含VLA的部分特征，小鹏与理想的VLA也融入了世界模型的特性。

（图源：豆包AI生成）

至于感知方案，各大企业基本都是纯视觉与激光雷达并行，但主流自主品牌中，唯有小鹏是纯视觉方案的坚定拥趸，即便是高端车型也不搭载激光雷达。其他车企一般为低端车型采用纯视觉方案，高端车型采用激光雷达+视觉融合方案。

电车通（ID：dianchetong233）认为，第一性原理固然可以规避多源信息干扰，但智驾系统毕竟不是人脑，缺乏抽象思维能力，未来很长一段时间内，高阶智驾仍需激光雷达为安全冗余。

相较于海外车企保守的供应链采购模式，国内车企坚持高额自研投入，在智驾芯片、AI模型、整车架构上实现全栈突破，分化出VLA与世界模型两大主流技术路线，形成差异化技术壁垒。

同时行业打破了「智能化仅限新能源车」的固有认知，通过底盘、供电与动力系统针对性优化，攻克燃油车智驾的先天短板，实现油电车型智能化同步普及。这种重自研、快迭代、下沉普及的行业发展思路，推动国内智能驾驶产业发展速度大幅领先海外，跻身全球第一梯队。

封面图源：豆包AI生成

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