盡管「全民智駕」在上海車展之前被按下了暫停鍵，眾多公司經歷了一輪連夜修改智駕表述為「輔助駕駛」的風波，但中外眾多智駕公司以及部分主機廠依然在為L3，甚至L4的落地進行準備。

嚴格意義上，L3更像是各方對自身能力的一次壓力測試，背后是話語權的競爭。在這場競爭中，L2.999的傳統敘事被監管層勒令停止，而中國本土智駕公司正處在技術突圍的前夜，L3如箭在弦，不得不發，主機廠再也無法掩蓋他們的光芒。

、地平線、Momenta、寧德時代等23家供應鏈企業集體「闖入」整車館，單獨的汽車科技及供應鏈展區面積從2023年的3萬平方米增加到10萬平方米，展區面積占比近1/3，創下歷史新高。

單純從智駕的視角回看上海車展，智駕已經形成了以中國本土創業公司為核心的全球產業鏈，、大陸、電裝都在本屆車展與地平線簽約，打造基于中國本土芯片的智駕方案，其它諸如Elektrobit的汽車操作系統公司也通過與中國本土公司的合作為L3的智駕方案作準備。

首次參加中國車展的英特爾也借助與黑芝麻智能、面壁智能的合作打造面向中國汽車產業的生態。

而以豐田、日產為代表的日系車，通用為代表的美系車、奧迪、奔馳為代表的德系車都全面擁抱中國智駕公司，Momenta 的展位左手是豐田、右手是日產，Momenta不僅是豐田和日產的智駕供應商，同時與別克、本田中國、凱迪拉克、上汽奧迪、智己六大品牌達成進一步合作。

華為則成為一汽奧迪新車型的全系標配智駕供應商。

PC時代「Intel Inside」的一幕正在智能汽車時代反復上演，多數主機廠不再避諱供應商提升了自己的智駕能力。

供應商與主機廠「配角」到「主角」傳統Tier 1的模式正悄悄轉變，生態已然重構。

多數主機廠雖然依然采用內部賽馬的方式，但更多的已經放棄智駕全棧自研的雄心。

而從智駕的技術路線演講而言，一年前業內熱議的「一段式端到端」話題正被VLA替代，是在世界模型中尋找世界的真相，還是用人類的量產數據反哺，一步步突破技術的天花板？是將智駕打造成專家系統還是通才系統，躍過L3，直達L4，實現汽車智駕與具身智能的全面覆蓋？

智駕是物理AI的一個應用場景還是打開物理AI的鑰匙？

擁抱中央計算的同時，智能汽車的大腦、小腦算力如何分配？

新的路線之爭似乎正如火如荼。

不過，看似不同的智駕公司主張不同，事實上技術路線早已趨同，只是中外智駕公司的競爭正進入寡頭壟斷的前夜，圈地運動即將進入尾聲，除去少數孤獨地全棧自研的新勢力，多數已名花有主。

技術路線主張差異的背后是商業突圍的現實算計。

沒有商業落地，所有的技術主張都將是鏡花水月。

L3在「全民智駕」被按下暫停鍵后，似乎漸行漸遠，事實上已來到臨界點；L4則有可能迎來全面爆花。

今天智駕網全面復盤2025上海車展的智駕新技術與智駕生態的組合與較量。

01.

L3真的有必要嗎？

在黃仁勛通過世界模型，試圖推開物理AI的大門之后，單純依賴人類數據訓練的模式讓部分人產生了動搖。

是否如地平線余凱所言「人類的數據是沒有價值的」，需要在世界模型中尋找世界的真相。

智駕領域已經形成的泛化派與可靠派，前者以算法泛化降低硬件依賴，后者以硬件可靠性支撐高階自動駕駛，即便同一陣營，也在訓練模式上產生了分野。

Momenta和元戎是「泛化派」的代表，即數據驅動的無圖全球化。

技術路線上，元戎啟行提出了自動駕駛需從「弱專家系統」向「通才系統」（VLA架構）演進的路線，最終實現L5級全域自動駕駛。

端到端1.0系統依托復雜的網絡架構，屬于1.0時代的弱專家系統，包含大量專為車輛設計的預定義組件。智能駕駛領域引入大型模型技術較晚，而元戎啟行率先探索的VLA（通才專家路線）被周光稱為邁向未來AI通才系統的重要一步。

VLA支持多模態輸入（視覺+文本）與意圖輸出，結合思維鏈推理提升安全性。同時也摒棄了大量預先定義元素，其復雜性不再局限于模型內部，而是隱藏于視線之外的其他環節，展現了AI發展的新趨勢。

在上海車展上，元戎啟行宣布與火山引擎達成深度合作，雙方的合作聚焦在AI原生服務、智能駕駛與大語言模型融合等領域。火山將為元戎提供算力支持。

算力、數據與算法被稱為拉動VLA模型進化的三大要素。AI算法訓練效率一旦得到提升，意味VLA模型可以進一步迭代。

元戎在車展上表示，今年將有超5款搭載元戎啟行VLA模型的AI汽車量產。VLA模型將支持激光雷達輔助駕駛方案和純視覺輔助駕駛方案，適配多種計算平臺。

「我們可能是在車領域最早提VLA的」，元戎啟行CEO周光在發布會后的媒體交流環節表示，「可能到了明年，VLA就會成為行業共識。」

但作為泛化派另一個玩家，目前位居行業頭部的Momenta，走的是不同于VLA的另一條路線。

Momenta在上海車展上展示的基于強化學習的一段式端到端 Momenta R6飛輪大模型，將于下半年推出。

Momenta的飛輪大模型能夠在模擬環境中探索新的駕駛行為，從自己的成功和失敗中吸取經驗，自我成長并有機會超過人類駕駛員。

在這次上海車展上，Momenta重申了以「一個飛輪兩條腿」為核心的戰略，同步推進智能輔助駕駛（量產數據反哺）與Robotaxi（技術迭代）

Momenta的智能輔助駕駛，已經可以模擬環境自主探索駕駛行為，提升復雜場景處理能力（如施工占道繞行、夜間避讓障礙物）。其輔助駕駛方案已覆蓋全球市場，實現「無圖技術」支持下的「全球都能開」。

Momenta也計劃在Robotaxi業務上發力，今年將推出Robotaxi方案，首批車端無人的Robotaxi預計在今年年底進入試運營階段。

相比而言，小馬智行是車規級的量產攻堅選手，屬于可靠派。

這次上海車展上，小馬智行以發布的第七代Robotaxi家族為核心，聚焦L4級自動駕駛的規模化落地。

第七代Robotaxi的核心突破在于「車規級硬件普及」與「成本結構優化」。

根據小馬智行披露的信息，新一代自動駕駛系統采用100%車規級零部件，硬件套件成本較前代下降70%，其中車載計算單元成本降幅達80%，激光雷達成本降低68%。這一成果得益于平臺化設計思路——通過高度集成的傳感器方案（包括9顆激光雷達、14顆攝像頭及多類冗余傳感器）和自研的域控制器，系統實現了對650米范圍內環境的高精度感知，并支持雨雪霧等極端天氣下的全天候運行。

樓天城在采訪中強調：「成本下降是L4自動駕駛商業化的關鍵轉折點。」

他解釋稱，第六代系統仍依賴定制化硬件，而第七代系統通過采用理想、蔚來等車企的成熟供應鏈，大幅降低硬件成本。此外，平臺化設計使同一套系統可適配不同車型，目前已孵化的三款Robotaxi（豐田鉑智4X、北汽極狐阿爾法T5、廣汽埃安霸王龍）均已進入路測階段，真正實現「發布即落地」。

在安全層面，第七代系統構建了「L4安全金字塔」：基于PonyWorld世界模型的感知與決策能力、車規級域控制器的硬件可靠性，以及覆蓋20余項冗余設計的故障應對體系。樓天城以飛機類比：「即使單個零部件失效，冗余系統也能自主完成車道穿越或緊急停車，這是生存底線。」

小馬智行聯合創始人、CEO 彭軍在發布會上表示：「2025年是Robotaxi量產元年，也是小馬智行Robotaxi量產計劃——昆侖計劃成果落地的一年。」

小馬智行的量產進程依托于「昆侖計劃」。該計劃始于2023年，以高寒測試地「昆侖山口」命名，旨在驗證車輛在極端環境下的可靠性。

量產化的另一支柱是深度車企合作。現在，小馬智行已經與豐田、北汽、廣汽成立合資公司，通過前裝量產模式降低邊際成本。

樓天城在采訪中多次強調，L4與L2在技術路線上存在根本差異。L2依賴模仿學習（Imitation Learning），即通過復制人類駕駛行為優化系統，而L4采用強化學習（Reinforcement Learning），要求機器自主理解駕駛邏輯。「L2的極限是‘車位到車位’，但永遠無法跨越人類接管的天花板；L4的目標是‘全場景責任接管’，安全標準必須超越人類。」

與小馬智行類似，卓馭科技也是「可靠派」的代表之一，通過聚焦高精度傳感器（如自研激光雷達）與域控制器的車規級集成，強調硬件壽命（如10年60萬公里）與極端環境穩定性兩大特點。

卓馭此次車展亮相了一款新型車載補盲LiDAR「知周」。知周的定位主要面向L3場景，類似于華為尊界S800上的3顆補盲LiDAR，兩個團隊的思路某種程度上不謀而合。

除了硬件預埋保證智駕的安全性，卓馭科技AI負責人陳曉智在車展期間的采訪中表示，卓馭今年重點會做的事情一是強化學習，二是世界模型，或者思維鏈推理、慢推理的技術，這兩種技術如果能落地，那對安全性有比較大的提升。

在今年DeepSeek-R1火熱面世后，其通過純強化學習訓練，以少量高質量數據冷啟動，實現了長思維鏈推理能力的技術。這一啟發快速遷移至自動駕駛領域，推動了端到端模型從「模仿」向「自主決策」演進。

「預訓練階段本質上是模仿學習，可以讓系統做到80分的水平，但要從80分到95分，這個階段用強化學習效率更高，安全性也會提升。」陳曉智說。

不過，陳曉智強調，卓馭未來仍會將重點放在純視覺方案的探索上。

在他看來，激光雷達的作用是提供冗余安全性，沒有激光雷達并不影響輔助駕駛系統在安全性、舒適性、擬人性等基礎能力上的表現。

不過，對于L3級有條件自動駕駛而言，需考慮夜晚、逆光等極端場景，激光雷達的應用有其必要性。

在4月24日的上海車展上，卓馭宣布接入阿里的通義大模型，并基于阿里云打造端到端的世界模型，此外，其大數據等核心業務系統已接入阿里云。

與此同時，商湯絕影也正用生成式AI重構智駕。

商湯絕影在上海車展全面展示了生成式智駕R-UniAD的技術方案，并發布實時在線交互的4D世界模型「絕影開悟2.0」。

絕影的核心邏輯在于，將生成式AI深度融入智駕與座艙，通過世界模型與多模態交互，實現「場景定義技術」的顛覆式創新。

商湯絕影的R-UniAD技術方案，基于世界模型和強化學習兩大技術，構建集「視覺-語言-行動-強化學習」于一體的VLAR技術架構。

商湯絕影CEO王曉剛認為強化學習的成功（如DeepSeek）離不開高質量的仿真環境和世界模型支撐。

強化學習不僅能生成答案，更能通過自我探索形成「解題思路」，但這一過程需依賴仿真環境提供符合物理規律和交通規則的訓練場景，確保生成數據的時空一致性（如多攝像頭視角下的交通標線統一性），避免數據矛盾導致模型性能退化。

強化學習與世界模型并非對立，可以通過技術融合增強端到端模型的能力。

商湯絕影表示在其與東風汽車的合作中，世界模型生成的極端場景數據被用于強化學習訓練，使模型在真實路測中（如城區復雜路況）可以應對突發狀況，提升決策魯棒性。

其邏輯在于，強化學習是提升自動駕駛決策能力的引擎，而世界模型是確保訓練數據質量與多樣性的基石，二者協同推動端到端系統在極端場景下的可靠性和泛化能力。

以上這些新技術、新的訓練方式能幫助智駕實現什么樣的技術突破呢？

可以說，在眾多智駕公司為其推出的VLA架構所描述的場景中，其上限就是以全場景自動駕駛為目標。

那在我們介紹完了中國諸多本土智駕供應商的技術路線之后，是不是意味著「L3真的沒有必要呢？」

L3到底是不是主機廠為了營銷而生硬的強化的一個概念？

而越過L3，取消諸多ODD設定，無論對于保險公司、監管機構、主機廠都是一件可以構建的權責利最為清晰的商業閉環，而在L4到來之前，繼續無限延長L2的設定，在這一階段推動智駕認知的普及更有實際價值。

秉行這一邏輯的廣汽集團在車展期間與滴滴出行合作推出了全球首款前裝量產Robotaxi，一款基于埃安霸王龍車型生產打造的Robotaxi，它裝載了10顆激光雷達、一臺紅外相機，算力高達2000TOS，以及8大關鍵系統安全冗余備份等。全車共有33個傳感器遠高于行業平均20個傳感器的水平。

廣汽埃安肖勇表示，該Robotaxi預計2025年底量產交付，明年會逐步在廣州和北京的部分區域進行示范運營，2027年廣汽埃安擬將面向個人用戶推出，同時他強調廣汽將為L4安全責任事故擔責兜底。

不過，與眾多智駕公司在L3面前的謹慎與懷疑不同，華為乾坤智駕推出的ADS 4高配版直接被稱之為高速商用L3方案，輕舟智航則是業內首個站出來愿意與主機廠一同為L3落地擔責的供應商。

在上海車展之后，李想在理想AI Talk第二季中，在介紹「VLA是什么」表示，VLA的進化路徑類似于從類似于昆蟲的規則算法，到類似于哺乳動物學習人類的端到端算法，最終進化到像人類司機一樣工作的司機大模型。

任何技術都是逐步進步的，并不存在跨越式的突變。

從這個角度看，人類接受新生事物也需要一個逐步適應的過程，最終可能是L3與L4同步落地，而落地的前提只有一個：技術的可靠性與商業救濟成本的可控性，二者缺一不可。

02.

傳統Tier 1的防守之道：漸進式創新與本土化深耕

相比智駕公司的技術暗戰，生態之爭是本屆上海車展的另一特點。

當供應商走向臺前，汽車產業早已從「單點技術比拼」轉向「生態協同競爭」。

中國本土供應鏈攜成本優勢與迭代速度優勢，不僅成為本土車企的「技術外腦」，更在全球市場中搶占話語權。

國際傳統供應商巨頭的「中國化」已從早期的生產本地化，升級為研發、決策、標準的全方位本土化。

正如博世中國總裁徐大全所言：「未來競爭的核心，在于誰能提供自主可控的全棧解決方案。」

目前，博世在華新業務中65%與智能化、相關，其與車企的合作已延伸至聯合定義標準和數據生態共建。

博世在今年年初，推出了基于端到端模型的城區輔助駕駛方案，并于上海車展前夕正式更新其為全新輔助駕駛品牌「博世縱橫輔助駕駛」，該縱橫輔助駕駛系統基于地平線征程6芯片開發，并計劃于年底將端到端模型拓展至高快路及城市記憶行車輔助駕駛方案。

同時，博世也正在研發視覺語言模型，提升輔助駕駛系統對語言與交通場景的理解。

據知情人士透露，博世已與極氪、領克、東風、北汽，捷途在內的五家中國主機廠就高快路及城市記憶行車輔助駕駛達成合作，大部分項目將于今年落地量產，另一個面向海外市場的項目將于2026年第一季度實現量產。

同時，博世的線控制動（EMB與BWA+ESP方案）和線控轉向于2025年量產，結合車輛運動智控系統（VMM）實現六自由度協同控制。

48伏低壓電網轉型上，博世針對功耗增長趨勢，推出48伏主干電網方案，計劃未來3-5年在中國市場逐步替代12伏系統，覆蓋區域控制器、轉向系統等核心部件。

商用車跨域協同上，博世通過動力域與底盤域的實時協同（如制動能量回收），提升卡車續航與穩定性，推出超級重卡/輕卡智能方案，覆蓋長途運輸與城市物流場景。

以博世為代表的傳統供應商在中國市場的感受是，如果不能提供全棧式的解決方案，某種意義上就不能適應今后硬件和軟件之間的無縫對接。

為此，也在攻克軟硬一體的「中國方案」，以本土化全棧能力為核心，構建自主可控生態。

在全棧定制化能力上，安波福覆蓋了電子電氣架構全棧，提供從硬件（傳感器、域控制器）到軟件（操作系統、感知算法）的完整解決方案，支持客戶按需選擇模塊組合（如僅采購智能座艙軟件，硬件由第三方提供），成本較全棧方案降低30%。

安波福中國及亞太區總裁楊曉明表示：「我們不是單純賣硬件或軟件，而是提供覆蓋電子電氣架構、操作系統、感知算法的全棧解決方案。同時我們提供的所有軟硬件產品都可以根據客戶需求進行定制，客戶需要我們多少能力，我們就交付多少。」

其次是功能域與操作系統的多層解耦。安波福通過跨域通訊中間件實現微秒級協同，如輔助駕駛軟件運行于實時系統VxWorks、座艙娛樂基于安卓、儀表與網關采用Linux，讓車企可靈活搭配軟硬件模塊，避免「捆綁式」采購。

體現在冗余與安全性上，軟硬件雙重冗余設計能確保關鍵功能（如車門解鎖）在極端場景（整車斷電、車門變形）下仍可靠執行，同時體積緊湊適配車門有限空間。

在本土化的深度挖掘上，從硬件出發，安波福采用國產芯片（如黑芝麻智能）構建艙駕融合方案，從軟件出發，安波福打造的實時操作系統（RTOS）與虛擬化平臺完全本土開發，知識產權歸屬中國實體，可以規避出口管制風險。

這種中外合作的模式成為上海車展的一大特色，博世與文遠知行、地平線的合作，英特爾與黑芝麻智能、面壁智能；日本電裝、大陸集團與地平線等等已超越了簡單的「主機廠-Tier1-Tier2」的鏈式分工，而是一種圍繞中國市場的生態建設。

這種合作模式正面推動了中國自主品牌與國際品牌合資2.0時代的到來，不僅實現了技術的反向輔出，也成為世界品牌借助中國智駕生態鏈推動其集團轉型的推手。

像地平線與大陸集團合資成立的智駕大陸其首款城市NOA方案繁星已經量產，將利用其遍布全球的網絡實現智駕出海。

03.

機器人：智駕的新戰場

在監管層有意為智駕大戰降溫之后，造車新勢力主動弱化了智駕宣傳，而人形機器人成為了車企擁抱具身智能的突破口。

上海車展奇瑞、廣汽、小鵬汽車都展示了自己的具身智能產品。小鵬汽車的人形機器人IRON的亮相最為驚艷，「我相信機器人會越來越多出現在車展，就像十年前的智能汽車，會成為主角」。

IRON身高178cm，體重70kg，全身62個主動自由度，靈巧手擁有15個自由度，支持0.1mm級精細操作（如擰螺絲、零件搬運）。

小鵬汽車實現了將智駕技術復用至人形機器人。IRON搭載其自研的圖靈AI芯片（總算力3000T）和天璣AIOS系統，復用XNGP智駕算法，具備720°環境建模與動態避障能力。

不過除了小鵬、廣汽、奇瑞，上汽榮威、長安汽車、極氪、東風等展臺前的機器人「模特」，多數是第三方公司的產品，像智元機器人旗下的智元遠征A2交互服務機器人，主要是為展臺提供引流的支持。

花旗集團全球洞察分析團隊也公開表示，到2050年，全球人形機器人市場規模將達7萬億美元，全球人形機器人數量將達到6.48億臺，約達到當前全球汽車保有量的一半。

無論是智駕，還是人形機器人，甚至飛行汽車，背后的技術邏輯都基于生成式AI打通技術底座。

正是AI技術的發展，汽車產業的轉型不再是單維度的智能與電動化，而是圍繞技術架構、數據驅動方式、安全冗余策略構建多場景的具身智能終端，“車+X”的多元智能生態正徐徐展開，鋪陳出一張宏大的時代畫面。