2025年的上海車展，空氣里彌漫著一種微妙的“克制”。

回顧智能汽車時(shí)代的三場(chǎng)重要車展，2023年上海車展充滿了車企對(duì)于汽車智能化天馬行空的想象；2024年北京車展車圈大佬“互相串門”爭(zhēng)奪高階智駕話語(yǔ)權(quán)。而今年的上海車展，沒(méi)有了車企之間的拉踩引戰(zhàn)，也少了些網(wǎng)紅車模坐車頂?shù)男鷩蹋_(kāi)始在技術(shù)追求、商業(yè)價(jià)值與社會(huì)效益中尋求最佳平衡。

當(dāng)汽車智能化走到普及階段，無(wú)論是消費(fèi)者、車企還是技術(shù)供應(yīng)商，都普遍將輔助駕駛視為智能汽車的標(biāo)準(zhǔn)配件，而不再是品牌獲取超額收益的賣點(diǎn)。

這些變化的背后，不僅折射出了當(dāng)下車企對(duì)于銷量的渴求和焦慮，也預(yù)示著一度被流量裹挾的汽車行業(yè)，正逐步回歸以產(chǎn)品和用戶為核心的行業(yè)本質(zhì)。

車企集體瞄向L3

就在車展前一天，華為聯(lián)合賽力斯、阿維塔、奇瑞汽車、北汽新能源、嵐圖汽車、江汽集團(tuán)、上汽集團(tuán)、廣汽集團(tuán)等11家車企，在央視直播鏡頭前談起了L3，這些車企基本囊括了中國(guó)汽車行業(yè)的四大央企和新勢(shì)力代表，堪稱中國(guó)新能源汽車行業(yè)的“半壁江山”。

在4月22日舉辦的華為乾崑智能技術(shù)大會(huì)上，華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志發(fā)布華為最新一代高階智能輔助駕駛系統(tǒng)——ADS 4.0乾坤智駕系統(tǒng)，并在行業(yè)內(nèi)首發(fā)高速L3商用解決方案。靳玉志判斷，2025年L3將具備商用能力。

值得關(guān)注的是，諸多車企已將2025年實(shí)現(xiàn)L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛落地作為目標(biāo)。何小鵬在2025小鵬全球熱愛(ài)之夜上宣布，小鵬自研的圖靈AI芯片將在2025年第二季度在中國(guó)內(nèi)地量產(chǎn)上車。他堅(jiān)定表示，非常有信心在2025年底實(shí)現(xiàn)L3在中國(guó)量產(chǎn)落地。理想汽車同樣目標(biāo)明確，直指2025年實(shí)現(xiàn)L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛。

此前，奇瑞、廣汽、極氪三家車企先后發(fā)布智駕方案并披露L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛量產(chǎn)時(shí)間表。廣汽集團(tuán)發(fā)布了“星靈智行”，并宣布將在今年第四季度啟動(dòng)首款L3自動(dòng)駕駛車型量產(chǎn)上市銷售。

奇瑞汽車宣布計(jì)劃在2026年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)L3級(jí)自動(dòng)駕駛車輛，并發(fā)布獵鷹智駕系統(tǒng)。獵鷹900搭載VLA+世界模型新一代智駕系統(tǒng)，AI算力將達(dá)到1000 TOPS，具備L3級(jí)自動(dòng)駕駛能力。

此外，長(zhǎng)安汽車也將在2026年實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛，2028年實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景L4級(jí)高度自動(dòng)駕駛。

當(dāng)L2不再罕見(jiàn)，L4還遙遙無(wú)期的當(dāng)下，L3的進(jìn)展一直備受業(yè)內(nèi)關(guān)注。畢竟只有邁過(guò)了L3這條“分水嶺”，才算是正式踏入了自動(dòng)駕駛的大門。

在自動(dòng)駕駛技術(shù)越來(lái)越逼近L3的今天，國(guó)內(nèi)車企似乎長(zhǎng)時(shí)間徘徊在L2到L3之間，從L2+到L2++甚至L2+++，似乎暗示著從L2到L3之間似乎有難以逾越的鴻溝，業(yè)界將其稱之為“恐怖谷”。

工業(yè)和信息化部發(fā)布的《汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)》（GB/T40429—2021）顯示，汽車駕駛自動(dòng)化技術(shù)被劃分為從L0到L5的6個(gè)等級(jí)。其中，L3級(jí)被定義為有條件自動(dòng)駕駛，即在特定條件下，車輛可以自主完成所有駕駛?cè)蝿?wù)，而駕駛員則轉(zhuǎn)變?yōu)楸O(jiān)督者的角色，僅在系統(tǒng)請(qǐng)求時(shí)介入。

在L2級(jí)輔助駕駛階段，駕駛員依舊牢牢掌控著駕駛的主導(dǎo)權(quán)，系統(tǒng)僅在特定場(chǎng)景下協(xié)助完成部分任務(wù)。自適應(yīng)巡航（ACC）能依據(jù)前車速度自動(dòng)調(diào)整車速，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)跟車，緩解駕駛員長(zhǎng)途駕駛時(shí)右腳的疲勞；車道居中（LCC）則讓車輛穩(wěn)穩(wěn)地保持在車道中央行駛，減少因偏離車道帶來(lái)的安全隱患；自動(dòng)泊車（APA）更是新手司機(jī)的福音，能自動(dòng)規(guī)劃泊車路線，輕松停車入位。

但在L2階段，駕駛員需要時(shí)刻保持對(duì)車輛的監(jiān)控，雙手不能長(zhǎng)時(shí)間離開(kāi)方向盤，隨時(shí)準(zhǔn)備接管車輛。

比如在高速上使用自適應(yīng)巡航和車道保持功能時(shí)，一旦遇到路況復(fù)雜，如前方出現(xiàn)交通事故、道路施工等情況，系統(tǒng)無(wú)法做出合理決策，這時(shí)駕駛員必須立刻介入。

與L2級(jí)及以下輔助駕駛存在本質(zhì)區(qū)別的是，從L3級(jí)開(kāi)始，車輛的控制權(quán)逐漸從人類駕駛員手中讓渡到自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

這意味著，在特定條件下，如清晰標(biāo)識(shí)的高速公路、良好的天氣狀況等，L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛車輛能夠獨(dú)立完成一系列復(fù)雜駕駛?cè)蝿?wù)，從加速、減速到自動(dòng)變道，駕駛員無(wú)需時(shí)刻監(jiān)控車輛，只需在必要時(shí)接管操作。

但這并不意味著駕駛員可以完全置身事外。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到難以處理的復(fù)雜情況，比如遭遇暴雨、大雪等惡劣天氣導(dǎo)致視野嚴(yán)重受阻，或者遇到道路施工、交通管制等特殊場(chǎng)景時(shí)，會(huì)提前10秒左右發(fā)出接管請(qǐng)求，此時(shí)駕駛員必須迅速響應(yīng)，重新掌握車輛控制權(quán)，確保行車安全。

這一質(zhì)變對(duì)技術(shù)架構(gòu)提出三大核心挑戰(zhàn)。首先是感知融合，多傳感器（激光雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+攝像頭）協(xié)同工作成為標(biāo)配；其次是決策算法，類人駕駛策略成為關(guān)鍵；再次是冗余安全，L3系統(tǒng)需滿足功能安全與故障降級(jí)要求。

從L2到L3，標(biāo)志著自動(dòng)駕駛從“輔助”向“自主”邁出了關(guān)鍵一步，它重新定義了駕駛員與車輛的關(guān)系，也為自動(dòng)駕駛技術(shù)的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用帶來(lái)了新的曙光。

自動(dòng)駕駛“分水嶺”之年

當(dāng)前，智駕技術(shù)正在迎來(lái)新的代際升級(jí)。從本次車展中可以發(fā)現(xiàn)，智駕研發(fā)的最新技術(shù)已經(jīng)從“端到端”升級(jí)至“世界模型+強(qiáng)化學(xué)習(xí)+云端蒸餾”的方案。

這條技術(shù)路線的理念，大致上都是在云端用世界模型做更大范圍的仿真，然后針對(duì)效果進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，最后再通過(guò)蒸餾的手段將云端訓(xùn)練好的模型放置到車端。

“端到端”技術(shù)被業(yè)界視為汽車智能化的開(kāi)端，其通過(guò)深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將傳統(tǒng)的模塊化架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)楦又悄芎透咝У鸟{駛系統(tǒng)。

通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，端到端技術(shù)使系統(tǒng)能夠自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化駕駛決策，顯著提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和適應(yīng)復(fù)雜道路環(huán)境的能力?。

但端到端的“黑盒”特性帶來(lái)了無(wú)法直接界定系統(tǒng)安全邊界的問(wèn)題，并且無(wú)法復(fù)制或應(yīng)對(duì)復(fù)雜的、偶發(fā)的特殊情況，這對(duì)系統(tǒng)的可解釋性和泛用性提出了嚴(yán)峻考驗(yàn)。在提升上限的同時(shí)，也拉低了下限，形成了所謂的“蹺蹺板效應(yīng)”，這讓車企很難向用戶保證智駕系統(tǒng)比人類駕駛更安全?。

此外，現(xiàn)有傳感器技術(shù)在復(fù)雜場(chǎng)景下的解析能力也存在局限性。例如，激光雷達(dá)在強(qiáng)光下誤判率超過(guò)30%，攝像頭對(duì)靜止障礙物的識(shí)別率不足20%，毫米波雷達(dá)無(wú)法區(qū)分異形物體?，這些技術(shù)短板進(jìn)一步加劇了端到端技術(shù)在智駕安全性方面的挑戰(zhàn)。

智能輔助駕駛系統(tǒng)要想更加安全，不能僅限于模仿人，其必須要有能力面對(duì)“端到端”時(shí)代難以采集到的危險(xiǎn)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，在特殊場(chǎng)景也能保障行車安全。

在中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)秘書長(zhǎng)助理、國(guó)汽戰(zhàn)略院副院長(zhǎng)鄭亞莉看來(lái)，AI將重構(gòu)自動(dòng)駕駛決策邏輯，端到端大模型與世界模型融合是突破方向。

目前，已有超過(guò)10家車企和自動(dòng)駕駛公司提出了世界模型的概念，包括特斯拉、英偉達(dá)、蔚來(lái)、理想、地平線、商湯、元戎啟行以及Momenta等公司。

世界模型的基本思想，源自于對(duì)人類和動(dòng)物如何理解世界的觀察。我們的大腦能夠模擬可能的未來(lái)場(chǎng)景，并基于這些模擬做出決策。

借鑒這一機(jī)制，世界模型旨在為人工智能系統(tǒng)提供一個(gè)內(nèi)部環(huán)境的模擬，使其能夠預(yù)測(cè)外部世界的狀態(tài)變化，從而在不同情境下做出適應(yīng)性決策。

這個(gè)模型通過(guò)無(wú)監(jiān)督的方式從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從而無(wú)需明確指示就能理解世界動(dòng)態(tài)。作為額外的信息源，世界模型為預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)提供強(qiáng)大的支持。當(dāng)?shù)貓D信息和傳感器信息輸入世界模型后，機(jī)器通過(guò)處理輸出仿真、想象、演繹乃至腦補(bǔ)過(guò)程，為系統(tǒng)的交互博弈提供支撐，為系統(tǒng)提供保障。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，世界模型已經(jīng)顯示出其強(qiáng)大的潛力。通過(guò)在模型中模擬環(huán)境，人工智能不僅可以在虛擬環(huán)境中“想象”執(zhí)行動(dòng)作的后果，還能夠在實(shí)際執(zhí)行之前評(píng)估不同行動(dòng)方案的效果，極大提高了學(xué)習(xí)效率和決策質(zhì)量。

此外，在自主決策系統(tǒng)，如自動(dòng)駕駛汽車和機(jī)器人中，世界模型能夠幫助系統(tǒng)更好地預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)可能的變化，提高了安全性和可靠性。

世界模型的最大優(yōu)勢(shì)在于其環(huán)境模擬與預(yù)測(cè)的能力，這種能力使得人工智能系統(tǒng)可以在進(jìn)行實(shí)際操作之前，通過(guò)內(nèi)部模擬來(lái)評(píng)估不同行為的后果，這在資源有限或風(fēng)險(xiǎn)較高的情境下尤為重要。世界模型還支持決策支持和規(guī)劃能力的提升，允許系統(tǒng)在多個(gè)可能的未來(lái)中“看到”并選擇最優(yōu)路徑。

此外，不少車企和智駕解決方案廠商在新一代智駕技術(shù)發(fā)布會(huì)上都宣布接入DeepSeek。從語(yǔ)音助手到全場(chǎng)景智能駕駛的跨越，AI大模型已成為汽車智能化不可逆轉(zhuǎn)的“技術(shù)剛需”。

據(jù)IDC調(diào)研，汽車行業(yè)已有超過(guò)90%的企業(yè)開(kāi)始進(jìn)行AI大模型相關(guān)的技術(shù)試點(diǎn)或應(yīng)用，相比于全行業(yè)的85%的技術(shù)滲透率，汽車行業(yè)已走在技術(shù)應(yīng)用的前列。

多個(gè)品牌都表示，通過(guò)融合DeepSeek并結(jié)合蒸餾訓(xùn)練，不僅能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，并將其轉(zhuǎn)化為智能化的服務(wù)，構(gòu)建出一個(gè)“懂你”的智能系統(tǒng)，還可以提高自身系統(tǒng)的思考和推理能力，通過(guò)將大模型的知識(shí)壓縮到一個(gè)更小的學(xué)生模型中，使其能夠在車載芯片上高效運(yùn)行。隨著AI大模型技術(shù)的持續(xù)進(jìn)化，汽車智能化技術(shù)也在隨之迭代。

除了技術(shù)端的進(jìn)化之外，L3標(biāo)準(zhǔn)下的自動(dòng)駕駛事故責(zé)任認(rèn)定也發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變。根據(jù)《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理?xiàng)l例》規(guī)定，在L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開(kāi)啟狀態(tài)下，若發(fā)生交通事故且車輛一方負(fù)有責(zé)任，駕駛員通常為第一責(zé)任人 。但如果事故是由智能網(wǎng)聯(lián)汽車質(zhì)量缺陷造成，駕駛?cè)嗽诔袚?dān)損害賠償責(zé)任后，可向生產(chǎn)者、銷售者追償。這一規(guī)定明確了在特定情況下，車企需對(duì)車輛質(zhì)量缺陷引發(fā)的事故負(fù)責(zé)。

今年4月1日起施行的《北京市自動(dòng)駕駛汽車條例》規(guī)定，系統(tǒng)激活期間發(fā)生事故，車企承擔(dān)主要責(zé)任；若駕駛員未及時(shí)接管，則需承擔(dān)部分責(zé)任。

這一責(zé)任認(rèn)定的變化，對(duì)整個(gè)自動(dòng)駕駛行業(yè)產(chǎn)生了廣泛而深遠(yuǎn)的影響。一方面，它給車企帶來(lái)了巨大的壓力，促使車企在技術(shù)研發(fā)、質(zhì)量控制和安全測(cè)試等方面投入更多的資源。車企必須竭盡全力確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的可靠性和安全性，以降低事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，它也為行業(yè)的健康發(fā)展提供了有力的保障。明確的責(zé)任認(rèn)定能夠規(guī)范市場(chǎng)秩序，減少消費(fèi)者的擔(dān)憂，從而推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的廣泛應(yīng)用和商業(yè)化進(jìn)程。

值得關(guān)注的是，智能輔助駕駛系統(tǒng)并非孤立運(yùn)行，而是“人-車-路-云”協(xié)同體系中的一環(huán)。系統(tǒng)安全不僅要依賴單車智能，更需外部環(huán)境感知、AI網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、高精地圖等多方配合。

探索物理AI、感知大模型、多傳感器融合等技術(shù)的綜合應(yīng)用，以及有效的路側(cè)信息發(fā)送機(jī)制對(duì)于提升智能輔助駕駛安全性意義重大。通過(guò)將路側(cè)攝像頭、車載雷達(dá)、激光雷達(dá)等多種傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并對(duì)交通環(huán)境動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，從而提供更全面、更精準(zhǔn)的交通環(huán)境感知，有助于車輛根據(jù)當(dāng)前交通態(tài)勢(shì)做出合理決策。

同時(shí)，通過(guò)把路障位置、作業(yè)改道等信息上傳至云端平臺(tái)，并推送至車輛，實(shí)現(xiàn)車輛、路側(cè)與云端的三端聯(lián)動(dòng)，可以大幅降低交通事故發(fā)生概率 。

越來(lái)越貴的汽車智能化入場(chǎng)券

對(duì)于車企而言，盡可能地自研汽車智能化的每個(gè)部分，從而對(duì)汽車智能系統(tǒng)的每一寸都了如指掌，這是每個(gè)車企的底氣所在。

傳統(tǒng)汽車時(shí)代整車廠并不去開(kāi)發(fā)軟件，而是靠著一個(gè)一個(gè)供應(yīng)商提供軟硬件一體的“黑盒子”實(shí)現(xiàn)定義的功能。但當(dāng)AI時(shí)代來(lái)臨，中央集成電子電氣架構(gòu)、大算力芯片、大模型相繼上車，汽車從“機(jī)電產(chǎn)品”變成了“智能體”，用戶需求與體驗(yàn)被重新定義。

當(dāng)智能配置的“軍備競(jìng)賽”讓用戶逐漸疲勞，如今他們的訴求已經(jīng)從“這輛車能做什么”，轉(zhuǎn)向“這輛車是否懂我”。在智能座艙方面，高端新能源用戶對(duì)艙內(nèi)交互提出了更高要求。

例如，在全家出行、旅行、購(gòu)物等多種場(chǎng)景下進(jìn)行精準(zhǔn)的語(yǔ)音定位，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)義識(shí)別，調(diào)節(jié)車內(nèi)對(duì)話的節(jié)奏和氛圍。在這一趨勢(shì)下，催生了以理想汽車智能座艙中“成語(yǔ)接龍”為代表的多人娛樂(lè)交互功能。

在輔助駕駛方面，用戶對(duì)NOA的關(guān)注點(diǎn)，早已從“能不能開(kāi)”升級(jí)為“開(kāi)得是否安全”。例如，在斑馬線避讓行人、路口大車變線等復(fù)雜場(chǎng)景中，車輛能夠通過(guò)實(shí)時(shí)交互和動(dòng)作的可視化展示，讓用戶更好地理解系統(tǒng)的決策過(guò)程；遇到異常操作時(shí)，車輛能夠及時(shí)向用戶解釋系統(tǒng)的判斷依據(jù)和應(yīng)對(duì)措施；在NOA場(chǎng)景下，車外燈語(yǔ)能夠根據(jù)車輛行駛狀態(tài)自動(dòng)進(jìn)行燈光調(diào)整，一定程度上向周圍車輛和行人傳達(dá)行駛意圖，增強(qiáng)行車安全性。

不同類型的車企基于自身的品牌定位、技術(shù)積累、資金實(shí)力及市場(chǎng)戰(zhàn)略，在自研決策上會(huì)有不同的側(cè)重和優(yōu)先級(jí)。對(duì)傳統(tǒng)車企而言，尤其需要考慮如何在維持已有技術(shù)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)引入創(chuàng)新技術(shù)，以及如何更好地利用現(xiàn)有的研發(fā)、生產(chǎn)和供應(yīng)鏈資源進(jìn)行整合創(chuàng)新，做好技術(shù)繼承與創(chuàng)新的平衡。

而對(duì)造車新勢(shì)力而言，通常更加側(cè)重于最新技術(shù)的應(yīng)用和開(kāi)發(fā)，通過(guò)自研突破性技術(shù)，快速建立品牌特色和市場(chǎng)定位。

對(duì)不同車企而言，更適合進(jìn)行自研的項(xiàng)目主要還是包括三大類，一是核心競(jìng)爭(zhēng)技術(shù)，如動(dòng)力電池技術(shù)、電動(dòng)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛算法等，它們直接關(guān)系到車輛的性能和安全，是提升品牌競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵；二是差異化技術(shù)，即能夠明顯區(qū)別于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的技術(shù)，如獨(dú)特的用戶界面設(shè)計(jì)、車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)等，可以增強(qiáng)消費(fèi)者的品牌忠誠(chéng)度；三是高成本技術(shù)部件，自研可以減少對(duì)外部供應(yīng)商的依賴，降低成本，如電池、高性能自動(dòng)駕駛芯片等。

車展期間，蔚來(lái)創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼 CEO李斌提出了智能汽車的“新三大件”——智駕芯片、全域操作系統(tǒng)、智能底盤，決定了智能汽車的體驗(yàn)的上限和安全的上限。

其中，智駕芯片的關(guān)鍵之處在于能否更好地發(fā)揮智駕大模型的能力。使用自研的芯片和軟件，其實(shí)就是軟硬結(jié)合。智能底盤部分，參考華為途靈底盤和比亞迪云輦，能“自己看路”的底盤直接給出“不顛不晃”的乘車體驗(yàn)。

全域操作系統(tǒng)的好處，可以參考理想在車展前夕公布的星環(huán)OS的看法。全域系統(tǒng)最重要的價(jià)值在于打造智能汽車高效的數(shù)據(jù)交互通信平臺(tái)，從而解決汽車中央式電子架構(gòu)的數(shù)據(jù)毫秒級(jí)內(nèi)確定性傳輸和通信主題與算力、存儲(chǔ)空間有限的矛盾。換句話說(shuō)，就是智能汽車在軟件層面上，也要從原來(lái)的“分布式”變成中央式的架構(gòu)。

出于競(jìng)爭(zhēng)的需要，車企想要打造自己的“護(hù)城河”。但同時(shí)，在自研“邊界”的劃定上，車企需要明確自己的定位與優(yōu)勢(shì)，避免盲目跟風(fēng)或過(guò)度擴(kuò)張。

如何在眾多技術(shù)領(lǐng)域中做出選擇，將有限的資源投入到最具潛力和競(jìng)爭(zhēng)力的方向上，是每一家車企都需深思熟慮的問(wèn)題。

雖然車企自研漸成趨勢(shì)，但這條道路并不一定會(huì)是坦途，往往伴隨著高昂的研發(fā)成本、漫長(zhǎng)的技術(shù)積累以及未知的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)于大多數(shù)車企而言，如何在自研與配套之間找到最佳平衡點(diǎn)，既保證技術(shù)領(lǐng)先性，又控制好成本是一項(xiàng)考驗(yàn)。此外，隨著技術(shù)的不斷迭代，如何保持自研技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新力，避免被市場(chǎng)淘汰，也是車企需要面對(duì)的重要課題。

由于自研項(xiàng)目離不開(kāi)大量時(shí)間和資金的投入，車企勢(shì)必要在自主研發(fā)和技術(shù)合作中找到平衡點(diǎn)。因此，車企首先需要做好戰(zhàn)略規(guī)劃和優(yōu)先級(jí)設(shè)定，明確自研項(xiàng)目的長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)和優(yōu)先級(jí)，確保研發(fā)資源投入最有潛力和最符合公司戰(zhàn)略方向的項(xiàng)目。

另外，自研項(xiàng)目通常具有高風(fēng)險(xiǎn)和高回報(bào)的特性，車企可以采用分階段的研發(fā)和投資策略，即在每個(gè)研發(fā)階段完成后進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整，根據(jù)項(xiàng)目的進(jìn)展和市場(chǎng)反饋逐步投資，這樣可以有效控制風(fēng)險(xiǎn)和成本。

最后，與其他企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作與聯(lián)盟，共享研發(fā)成本和風(fēng)險(xiǎn)也是一種選擇。通過(guò)建立戰(zhàn)略聯(lián)盟或合作伙伴關(guān)系，車企不僅可以降低自研成本，還能夠加速技術(shù)開(kāi)發(fā)和市場(chǎng)推廣。在智能電動(dòng)汽車變革不斷深入的當(dāng)下，車企全棧自研不是惟一解，車企與供應(yīng)商之間呼喚新型的整零關(guān)系。

相對(duì)于往屆A級(jí)車展，今年的上海車展像極了狄更斯筆下的雙城記：這是“最壞”的時(shí)代，政策鐵拳與流量退潮讓裸泳者無(wú)處遁形；這也是“最好”的時(shí)代，務(wù)實(shí)者終于等到了讓產(chǎn)品說(shuō)話的契機(jī)。

隨著汽車智能化的深入，“智能輔助駕駛”已不再是一個(gè)營(yíng)銷概念，而是對(duì)傳統(tǒng)定義的主動(dòng)超越。新勢(shì)力車企需在流量與安全間找到平衡；傳統(tǒng)車企亟需補(bǔ)齊汽車智能化的短板；合資品牌則要證明電動(dòng)化并非跟風(fēng)，而是真正的進(jìn)化。

從設(shè)計(jì)打動(dòng)人心到智能理解用戶、從服務(wù)搶占心智到質(zhì)量筑牢底線，品牌躍升的每一步，都是與用戶構(gòu)建長(zhǎng)期關(guān)系的機(jī)會(huì)點(diǎn)。那些真正能夠穿越周期的汽車品牌，必定是在變局中找到新錨點(diǎn)的企業(yè)。

這條路徑，不靠堆料、不靠沖高，而靠對(duì)“用戶需求”的精準(zhǔn)理解與真正兌現(xiàn)。唯有真正讀懂市場(chǎng)、深刻理解用戶需求、扎實(shí)布局核心技術(shù)的企業(yè)，才能有望拿到通往下一個(gè)十年的船票。