自动驾驶的内核究竟是什么？

2025年智能驾驶行业正经历从“技术演示”到“商业兑现”的残酷转折，技术壁垒已演变为生存门槛，市场洗牌加速推进。

行业最新数据显示，2025年中国L2及以上辅助驾驶车型渗透率已达63.16%，但技术升级路径却出现明显分化。VLA（视觉-语言-行动）大模型的兴起，重新定义了高阶智驾的技术门槛，将行业竞争推向新高度。

千卡训练云成入场券

2025年智驾竞争已演变为“千卡训练云+千TOPS车端+千亿级数据”的三重极限工程挑战。

头部车企的VLA模型需要巨额算力支撑。理想动用了13 EFLOPS云端集群算力，小鹏投入8 EFLOPS，而国内多数中小车企云端训练集群仅为0.2-0.6 EFLOPS，不足头部企业的二十分之一。

这种算力差距直接转化为模型性能的代际差异，尤其在处理施工路段、异形障碍物等长尾场景时尤为明显。

真实路况日志构建护城河

数据成为另一道难以逾越的屏障。VLA模型需要同步采集视觉-语言-动作三元组数据，头部企业90%训练数据来自数十亿公里实车日志，仅10%由生成式仿真补充。

元戎启行CEO周光指出，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。这个数字将大多数参与者挡在了门外。

长尾场景处理需要5-10倍数据密度，导致单车数据成本急剧上升，进一步拉大了头部与中小企业的差距。

供应链优势集中化

芯片供应已成为智能驾驶的关键壁垒。英伟达Thor-U芯片的首批产能已被头部车企通过长期锁价锁量协议提前锁定，中小车企连“购买方案”的退路都被截断。

SoC作为智驾系统中价值量最高的核心部件，具有极高的技术壁垒。设计制造难度大、资金投入高、验证周期长等特点，使得智驾芯片市场被极少数巨头掌控。

规模化落地双重挑战

L3级自动驾驶的整体硬件成本仍在5000-8000元区间，制约了技术向中端市场普及的速度。虽然激光雷达价格已降至2000-3000元，但系统总成本依然高企。

政策层面，2025年新规首次在法律层面明确“人机共驾”责任划分，但各地政策差异增加了技术实施的复杂性。北京要求L3车辆数据实时上传，而深圳暂未明确，车企需要适配多套系统。

行业正从“技术驱动”转向“生态驱动”，头部企业通过“芯片-数据-模型”的闭环能力构建起护城河。面对高昂的投入，中小车企陷入困境：买芯片没配额，买模型要持续分成，攒数据没钱也没人。

2025年的智能驾驶行业，正在成为巨头的游戏。当西安车规级芯片、北京虚拟仿真测试、深圳Robotaxi运营构成完整生态链，自动驾驶进化才可能进入健康轨道。