长假八天,智驾进入“大乱斗”

文 | 无锈钵

过去的这个国庆长假,交通出行有多疯狂,智驾品牌就有多安静。

一份来自央视网的报道显示,这个十一期间,平均每天有1250万辆新能源汽车从路上飞驰而过,这一数据比去年同期增长30%,较平日增长70%。

庞大的出行需求,带来了复杂的交通场景,也成为检验智驾产品效果的绝佳契机。

也正因如此,过去几年里,十一假期往往都是车企密集秀出智驾战报的焦点时刻:

2023年,十一假期结束首周,蔚来、小鹏、理想、极氪和阿维塔等一众品牌出行报告便已纷纷出炉;

被业内视为“智驾元年”的2024年,华为、理想的智驾战报,更是在假期结束后的48小时内争先发布。

相比之下,今年这个出行量暴涨的黄金周后,车企们则显得颇为沉默。

截至目前,头部新能源车企中,除华为、小米外,大部分品牌的信息发布渠道中,已经看不到智驾的相关战报。

与之相对应的是,新能源行业用另一则大消息,标定了智驾赛道前线烽火的方位。

公开资料显示,十一假期结束后的首周,小鹏、蔚来智驾团队均出现重大人事、组织架构调整,涉及多位高管变动,其中,小鹏智驾业务更是直接换帅,李力耘不再担任自动驾驶中心负责人,世界基座模型负责人刘先明接替该职位。

战报哑火、高管更替,一静一动之间,从2024的“智驾元年”,到2025的“全民智驾元年”,短短两字之变背后,属于这一赛道的游戏规则,已经悄然发生了更迭。

1、全民智驾元年,行业换了种玩法

从战报声量的消退,到业务团队的调整,一个直观的趋势已经显现:

“智驾元年”到“全民智驾元年”,行业拼的不是普及率、渗透率的数字游戏,而是技术层面的“刺刀见红”。

这一点,在车企们的智驾数据中,已经可以窥测一二。

以华为系为例,公开资料显示,2025年黄金周,华为乾崑智驾合作车型实现辅助驾驶行驶里程2.94亿公里,其中高速行驶里程2.43亿公里,城区0.51亿公里。

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同去年的十一数据相比,变化发生在哪里?有两点值得关注:

一是智驾的总里程,今年十一假期,华为系车型的智驾总里程,是去年同期的3.4倍,辅助驾驶用户的活跃占比,也来到了90.8%;

另一个则是城区辅助驾驶的比重,今年十一期间,华为系车型城区辅助驾驶里程占比17.3%,对比去年同期仅有微弱提升,与之相对应的,今年华为系车型城区辅助驾驶的平均时速,对比去年十一期间,还下降了1.5km/h。

综合上述两点,不难发现,对于新能源车企来说,说服用户在高速路段尝试智驾,已经完全不是问题。

反过来说,智驾真正意义上实现全民普及的症结,不在车流稀少、宽阔畅行的高速路段,而在狭窄逼仄、意外频发的城区。

而对于一众挣扎在红海中的车企来说,在卷完冰箱彩电、电池续航、充电效率之后,谁能率先推出在城区依然可靠的L3、L4级智驾,谁就能在资本市场和消费市场中,同时抢占高地。

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从技术层面来看,城区智驾,也正是过往技术路线的“长尾”所在。

自2019年,特斯拉开辟端到端路线以来,这种通过采集实际路测数据训练智驾模型的方式,一直被全球车企广泛效仿,这种技术路线在短期内的确促进了智驾模型的快速进化、迭代,但也在后续的落地场景中暴露了短板:

尤其是在城市路段,突然窜出的电动车、行人,临时封闭修缮的复杂路段,违规驾驶的车辆……这些威胁驾驶安全的“杀手”,在传统路测数据中根本不可能频繁出现,智驾模型也难以从这些碎片化的偶然数据中获得学习和反馈。

端到端模式的局限性,让围绕智驾的“路线创新”需求变得愈发迫切。

这也是为什么,过去的两个多月里,从理想、小鹏、元戎启行先后官宣VLA大模型上车,到华为、蔚来聚焦WA模型频频发声,一场围绕智驾新技术的“大发现时代”,已经悄然来临。

跨越新旧时代,留在牌桌上的玩家又将如何抉择?

2、智驾这场大考,“学霸”们怎么过关?

截至目前,针对行业传统的端到端模式,头部品牌已经分化出了三种进化思路。

用学习来类比的话:

以Momenta为代表的“改良派”,认为是智驾的“学习环节”出现了问题,传统的端到端模式,喂给大模型的数据质量不够出色,学习流程中的“试错”和“奖励”也做的不够突出。

因而,Momenta主张用基于强化学习的一段式端到端模型,替代传统路线,相比于做传统教辅题目的大模型,刷“黄冈密卷”的Momenta R6飞轮大模型,在处理大题、难题(如施工占道绕行、夜间避让障碍物)中的表现,确实有所提升;

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相比之下,理想、小鹏、元戎启行所代表的“实践派”,则聚焦对“考试细节”的优化,道路驾驶和考试一样,不论做过多少相似的题目,都无法直接套用答案,也要时刻注意题目中潜藏的陷阱。

即便是智驾领域的大模型学霸,也必须要具体问题具体分析,建立起“观察、推理、决策”的综合能力;

这也正是VLA技术理念的源头,同传统端到端模式的“数据映射”不同,VLA系统通过整合视觉、语言、行动三种模态,能够像老司机一样,将视觉感知到的信息转化为语言描述,再通过语言模型进行逻辑推理,最后输出具体的行动指令,甚至实现对几十秒长时序路况的预判能力。

这么做的代价也是显而易见的,由于凭空多出了一个环节,VLA对算力与数据的需求,远超所有传统智驾模型。有媒体做过测算,VLA单次训练的成本,就达到 DeepSeek-V3 的1.5倍。

为此,小鹏、理想等品牌不得不在算力侧加大投入,架构起庞大的云端训练集群,用以支撑VLA模型的日常训练。

公开数据显示,截至今年8月,全球车企云算力排行中,除特斯拉以大约100 EFLOPS的云算力遥遥领先,其余理想(8.1EFLOPS)、小鹏(10EFLOPS)、小米(11.4EFLOPS)等头部智驾品牌的算力基本都要低一个数量级,至于再低两个数量级的哪吒等品牌,其云算力几乎不足以支撑VLA的高效训练。

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即便如此,对于部分品牌来说,VLA当前的性能表现仍然不足以满足他们的需求,在以华为、蔚来为代表的“理想派”看来,无论是传统端到端,还是VLA,本质上仍然是靠着投喂大量路测数据的“题海战术”,比起刷题,直接吃透教材和考纲,才是真正让智驾实现举一反三、无惧考试的关键。

智驾领域最激进技术路线——WA(World Model,世界模型)由此而生。

不同于VLA的“视觉—文本—决策 ”逻辑,WA路线的核心是,在云端模拟现实,为智驾复刻一个“虚拟数字世界”,让智驾模型在虚拟世界中充分学习、理解真实世界的逻辑,从而实现在现实驾驶场景下的游刃有余。

对此,华为ADS研发负责人王军曾经有过一个生动的比喻:“如果把智驾系统比作学生,VLA是通过做海量习题来应对考试,遇到没见过的题目就会束手无策;而WA是先理解知识点,无论遇到什么新题目,都能通过规律推导得出答案。”

无独有偶,蔚来李斌也曾在内部邮件中称:“WA让车拥有‘想象力’,而不是‘记忆力’。”  

值得一提的是,此次人事调整中,新担任小鹏智驾一号位的刘先明,此前正是世界基座模型负责人,这也被外界解读为,小鹏在智驾技术路线上向WA的一次靠拢。

当然,最激进的技术路线,也势必面临着最严峻的考验。

除去比VLA路线更加恐怖的成本研发投入,当前阶段,WA的落地成果也远未到真正能用、好用的时刻。

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反观VLA,已经融入产品中,成为吸引消费者的核心卖点。截至目前,理想今年7月首发的首款纯电SUV i8 已经实现了VLA大模型“上车”,与此同时,9月的一场OTA升级后,小鹏旗下的G7 Ultra也已经搭载了最新的VLA模型。

相比之下,拥抱WA模型的华为、蔚来,仍处于技术爆发临界点的“前夜”。

而对于更多品牌来说,终场哨声远未吹响,智驾行业的残酷竞赛仍在继续。

3、入围赛结束,淘汰赛开始

如果将当前的智驾竞争比作一场足球赛事,过去品牌们争的只是“入围资格”,如今,最基础的入围赛事已经结束,品牌们即将迎来的,是真刀真枪的淘汰赛对垒,面向“全民智驾元年”的新战局,如何留在场上,迎面而来的是一场更残酷的竞争。

正如何小鹏在今年3月所说的那样:

“今天没有任何一家敢说能够稳坐‘钓鱼台’,已经过了淘汰赛。大家都面临挑战,只是挑战大还是小而已。”

回到车企们集体信仰的“智驾战场”,今天的智驾竞争也早已不是“地图与激光雷达”之争,而是技术的全栈研发能力和生态协同的新战场。

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这之中,有两点趋势也已逐步显现:

短期来看,由于没有真正意义上颠覆用户的智驾体验,同处第一梯队的WA和VLA之争,或许不会立刻分出胜负,但可以确定的是,头部品牌的激烈绞杀背后,“跟不起”的中小智驾厂家已经面临着“出局风险”。

此前就有媒体统计,未上市的智驾企业中有2家智驾企业遭遇破产清算,2家企业面临破产重整,多家陷入收购整合风波。

这背后,一方面,是被极高的成本劝退。VLA依赖算力和数据的超额投入,有公开数据显示,国内中小车企云端训练集群普遍停留在 0.2–0.6 EFLOPS,仅为理想 5.39 EFLOPS 的十分之一。元戎启行CEO周光就指出,一家智驾公司需交付10万辆级量产车,才具备搭建VLA架构的基本数据基础。

另一方面,则是被一体化的能力要求劝退,中小车企过去可以靠“东拼西凑”,“买芯片、买算法、买标注”的方案也能站在智驾的牌桌上,但随着智驾竞争驶入深水区,头部玩家正在通过“芯片-数据-模型”的自研闭环构建起自身的技术壁垒,这也在倒逼供应链生态做出选择。

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长期来看,技术路线固然分化,但却殊途同归。VLA和WA也不是对立关系,VLA拼的是落地,WA拼的是未来。

值得关注的是“双边押注”的小鹏,当前阶段,绝大多数新能源车企仍然没有实现自我造血,即便实现了,也不足以支撑百亿级的智驾研发投入,不论是VLA还是WA,离不开资本市场的扶持。

左手VLA上车,吸引用户,右手WA押注,讨好资本,相比于其他按部就班的车企,小鹏无疑在下一步险棋。

而至于这步险棋的收益如何,短则年底,长则明年,市场一定能给出最终反馈。

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