[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]在談今天這個話題之前先申明，之所以聊這個內(nèi)容并不是為了給誰貼標簽，而是想把現(xiàn)實中影響自動駕駛研發(fā)與落地的關鍵能力說清楚。自動駕駛既涉及傳感器和感知算法，也涉及整車系統(tǒng)工程、驗證手段、法規(guī)合規(guī)、售后運維與商業(yè)模式。不同類型的企業(yè)在這些環(huán)節(jié)的側重點不同，理解各自的優(yōu)勢有助于判斷技術路線、組織變革和商業(yè)化路徑的可行性。也歡迎大家在評論區(qū)留言，聊聊你所在的企業(yè)及工作看法。

傳統(tǒng)車企的核心優(yōu)勢與技術根基

傳統(tǒng)車企在整車工程和量產(chǎn)能力上有多年沉淀，這不僅是生產(chǎn)線的能力，而是把一個復雜系統(tǒng)做成可靠產(chǎn)品的整體能力。自動駕駛最終要裝到車上，要能在高溫低溫、震動、電磁干擾等多種現(xiàn)實工況下穩(wěn)定運行，涉及到車規(guī)級電子、電源管理、熱管理、線束與散熱設計等細節(jié)。傳統(tǒng)車企在這些方面有成熟的流程和工程團隊，知道怎樣把傳感器和算力模塊融入車身結構、怎樣設計熱方案讓高性能芯片在真實車輛里可靠工作、怎樣通過整車電源設計保證在各種駕駛場景下系統(tǒng)供電穩(wěn)定。把一個以AI為核心的功能從樣機帶到十萬臺量級生產(chǎn)，工程細節(jié)會消耗大量工作量，這正是傳統(tǒng)車企擅長的地方。

傳統(tǒng)車企在供應鏈管理和零部件合規(guī)上也占優(yōu)勢。車規(guī)級零部件的供貨能力、長期生命周期保障以及替換配件網(wǎng)絡都與自動駕駛商業(yè)化緊密相關。對車企而言，選擇一個激光雷達或者芯片，不只是看性能，也要看供貨能力、可靠性數(shù)據(jù)和整車驗證成本。傳統(tǒng)車企與一批長期合作的Tier 1和Tier 2供應商有成熟的合同和質(zhì)量控制體系，這能在量產(chǎn)階段把風險降下來。同時，傳統(tǒng)車企在法規(guī)和功能安全體系上的經(jīng)驗也更豐富。遵循ISO26262、進行失效模式分析、組織碰撞與電磁兼容試驗、準備用于召回與法律應對的流程，這些都是把自動駕駛推到市場時不可或缺的能力。

再看售后和現(xiàn)場運維能力，傳統(tǒng)車企通常有覆蓋全國甚至全球的服務網(wǎng)絡和技術支持團隊。自動駕駛功能上線后，OTA更新、故障診斷、遠程回滾和線下修復的能力決定了用戶體驗和安全保障。傳統(tǒng)車企可以把這些線下服務與經(jīng)銷渠道結合起來，為出現(xiàn)的軟件或硬件問題提供快速處理能力，這在自動駕駛早期商業(yè)化階段尤其關鍵。在資金與風險承受能力方面，傳統(tǒng)車企也更容易支持長期、資本密集型的研發(fā)和試錯過程，這使得他們有能力在遇到重大障礙時繼續(xù)投入并完成工程化閉環(huán)。

造車新勢力在軟件與數(shù)據(jù)驅(qū)動方面的優(yōu)勢

造車新勢力通常把軟件和數(shù)據(jù)放在核心位置，組織更扁平、迭代更快，擅長用軟件工程方法來驅(qū)動功能落地。它們在數(shù)據(jù)采集、端到端訓練鏈路、數(shù)據(jù)標注與仿真平臺方面的投入往往比較早且集中。有人把自動駕駛看作是“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的車，這不是一個設想，而是在自動駕駛落地時能否真正做到的一個關鍵方向，而其中最主要的需求便是是否可以提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)閉環(huán)，把線上問題快速回傳、在仿真或本地回放中重現(xiàn)、在數(shù)據(jù)集中打標簽并用于模型訓練，然后把模型通過灰度推送檢驗效果。造車新勢力在搭建這樣的閉環(huán)、設計迭代棚架和快速驗證流程上通常更靈活。

造車新勢力還有一個顯著優(yōu)勢是軟件架構和產(chǎn)品化思路。很多新企業(yè)從一開始就把OTA、A/B測試、遙測與在線診斷作為基本能力來設計，這使得他們能以軟件為中心快速迭代感知模型和決策策略。對于感知算法的創(chuàng)新和深度學習模型的引入，造車新勢力更敢于試驗先進模型，利用大規(guī)模GPU集群和云端算力進行訓練，并把云-邊協(xié)同作為常態(tài)來設計系統(tǒng)。這樣做的好處是對于不斷出現(xiàn)的新場景和角落案例可以更快做出修正，短周期內(nèi)性能提升明顯。

組織文化和招聘也是造車新勢力的優(yōu)勢。新公司在招聘AI、數(shù)據(jù)工程、后端云服務與前端UX人才時更有吸引力，能把產(chǎn)品經(jīng)理、工程師與研究人員更緊密地綁在一起，推動功能快速從算法原型演進到產(chǎn)品形態(tài)。用戶體驗的迭代、移動端與車機端的聯(lián)動、以及直接面向消費者的商業(yè)化策略（例如L2+功能的訂閱與付費）都是造車新勢力更為擅長的領域。簡而言之，他們在“用軟件不斷改進并把改進快速送到用戶”的能力上具有明顯優(yōu)勢。

技術維度的對比

在自動駕駛車輛硬件搭載上，造車新勢力常常傾向于利用視覺+深度學習的方法，嘗試以更少或更精簡的傳感器換取更強的模型；傳統(tǒng)車企則更傾向于傳感器的冗余融合策略，常需更多的感知硬件及多場景地測試來提高魯棒性。技術選擇并沒有絕對對錯，關鍵是目標場景和成本約束。如果目標是實現(xiàn)高度冗余以滿足嚴格的功能安全需求，那么多傳感器融合是更保守也更可靠的路徑；如果目標是用更低成本觸達更多量產(chǎn)車型，視覺優(yōu)先或視覺主導加少量雷達的方案在商業(yè)上更有吸引力，但需要非常強的數(shù)據(jù)和算法能力來彌補傳感器短板。

在算力和硬件平臺選擇上，新勢力一般更傾向于采用最新AI芯片和靈活的SoC+GPU組合，并把重訓練放在云端，而傳統(tǒng)車企在選擇芯片時會更注重車規(guī)級認證、耐用性、供貨穩(wěn)定性以及整車的熱/電約束。在實際的產(chǎn)品生產(chǎn)中，車載算力要在有限的電力預算與空間散熱條件下運行，這就要求硬件工程與軟件協(xié)同設計。傳統(tǒng)車企的長期經(jīng)驗在這里非常有價值，但造車新勢力在快速引入領先架構和優(yōu)化推理效率方面也展現(xiàn)出強勁能力。

軟件架構和發(fā)布流程是決定長期競爭力的另一個維度。支持灰度發(fā)布、回滾、安全沙箱和嚴謹?shù)幕貧w測試體系，是把經(jīng)常變動的算法放到真實車隊里而不引發(fā)事故的關鍵。造車新勢力在DevOps、CI/CD、可觀測性設計上有天然優(yōu)勢，但把這些敏捷流程與功能安全要求結合起來并不是小事。傳統(tǒng)車企需要把嚴謹?shù)腣&V流程與敏捷軟件發(fā)布機制融合，這需要組織和流程改造，也需要在工具鏈上投入。

驗證與V&V（Verification&Validation）是全行業(yè)的痛點。單靠路測無法覆蓋所有稀有邊緣場景，仿真、合成數(shù)據(jù)與場景生成技術便可以作為重要補充。理想的驗證體系應當把實車路測的長時序穩(wěn)定性驗證與基于大數(shù)據(jù)的仿真稀有場景覆蓋結合起來，同時保持可復現(xiàn)的回放與問題定位能力。傳統(tǒng)車企在物理試驗場、碰撞臺與長期耐久試驗上有優(yōu)勢，而造車新勢力在大規(guī)模數(shù)據(jù)回放、合成場景生成與快速回歸驗證上會更靈活。

商業(yè)化、運營與生態(tài)的差別

從商業(yè)化角度看，傳統(tǒng)車企有成熟的銷售、保險、經(jīng)銷與售后體系，這些在將自動駕駛功能投放到量產(chǎn)車并保證長期運維時非常關鍵。自動駕駛功能并不是賣出一輛車就結束，OTA更新、事故責任認定、保修與召回機制都需要配套的運營體系來保障。造車新勢力在用戶直達、在線運營、服務訂閱與軟件化變現(xiàn)上更有靈活性，他們更擅長用數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品思維去設計付費模式和增值服務。

其實單靠一家企業(yè)難以在所有環(huán)節(jié)做到最好，想要做好自動駕駛，一定是多方的協(xié)同�，F(xiàn)在有些傳統(tǒng)車企與自動駕駛公司、AI芯片、云服務商以及出行平臺合作。通過技術授權、聯(lián)合開發(fā)、委托量產(chǎn)和資本合作等方式，進行深度合作。對于這類合作，關鍵是把合作的邊界劃清楚，明確接口與質(zhì)量門檻，避免在系統(tǒng)集成階段出現(xiàn)“責任不清”的尷尬。

最后的話

傳統(tǒng)車企在整車工程、供應鏈與合規(guī)運維上有明顯優(yōu)勢，而造車新勢力在數(shù)據(jù)、快速迭代與軟件產(chǎn)品化方面更有彈性。自動駕駛的成熟不會是一方徹底碾壓另一方的過程，而需多方能力的融合、生態(tài)的重組和分工合作。那些能把軟件敏捷性和數(shù)據(jù)閉環(huán)能力，與整車級的工程實力、安全合規(guī)和運維網(wǎng)絡結合起來的團隊或生態(tài)，會更容易把技術變成規(guī)�；�、安全、可持續(xù)的產(chǎn)品。