誰是狼,還未可知。
“年內智駕超越特斯拉。”
4月11日,智能電動汽車發展高層論壇上,地平線創始人余凱再次為國產智駕與特斯拉的競爭,拓下新的期許。
也可以說,這是一份明確的目標,只等待時間到來。有人說,這份目標,比吉利的態度,更為激進一些。
3月,吉利汽車控股有限公司行政總裁桂生悅在業績大會上曾說,“吉利汽車智駕能力年內有望達到特斯拉FSD目前水平。”
一個超越,一個追平,雖然措辭“謙虛程度”不同,但相同的是,國產智駕和特斯拉之間的差距,已經在逐漸縮小。
到底是有底氣,還是激情畫餅?還有,馬斯克慌不慌?
壁壘有多高?
此前,小鵬汽車董事長何小鵬在美國體驗過特斯拉FSDV14,直言:“最新版本已經讓我看到了L4無人駕駛已經近在眼前”。
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馬斯克也曾說過,FSD V14的駕駛表現將優于人類司機,V15版本有望實現比人類駕駛好10倍的水平。
4月8日,特斯拉靜悄悄地向美國車主推送FSD(監督版)v14.3版本,更新的版本里有一行小字,寫著,“基于MLIR框架從零重寫了AI編譯器與運行環境,反應速度提升20%。”
從零重寫,就意味著這次更新,并非一次常規的功能修補,而是一次底層架構徹底翻新,馬斯克毫不吝嗇地贊美,稱這是為全自動駕駛“最后一塊重要拼圖”。
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馬斯克曾預言:“他們會發現,實現 99%的自動駕駛能力易如反掌,但要攻克剩下的‘長尾難題’卻難如登天。”
現在之所以敢稱最后一塊重要拼圖的原因,有一個重要的邏輯,v14.3引入了全球車隊協同學習機制,這就意味著,特斯拉是靠全球數百萬車主每天在路上跑的真實場景來訓練算法。
這個是特斯拉FSD樹立的壁壘之一。廣泛的數據,是智駕升級的一大門檻,特斯拉全球超過400萬輛量產車構成龐大數據采集網絡,每日數百萬公里駕駛數據持續輸入自監督學習系統,即可實現算法快速迭代。
截至2025年底,特斯拉FSD監督版的累計訓練里程已突破70億英里,其中城市道路訓練里程超25億英里。馬斯克曾公開表示,要實現無監督全自動駕駛,可能需要積累約100億英里的訓練數據。
此外,就是特斯拉的數據閉環優勢,也形成了另一道壁壘,代際差。相比一些競爭對手依賴專業測試車隊,特斯拉的數據獲取效率存在數量級優勢。曾有分析指出,特斯拉在數據規模、處理能力和迭代效率三個維度已形成代際優勢。
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英偉達首席執行官黃仁勛對特斯拉的 FSD 系統不吝盛贊,稱其在設計、訓練及性能方面均達到“世界級”與“頂尖水準”。
“特斯拉的 FSD之所以能達到世界級水平,不僅在于其累積的行駛里程,更體現在技術設計、模型訓練、數據采集、數據整理、合成數據生成,以及全套仿真模擬技術等各個環節。”
有了龐大的更新數據,以及讓AI自己觀察、總結、尋找駕駛模式和邏輯所形成的代際優勢,這就讓這套通過端到端方式訓練而成的大型模型,也推動了特斯拉算法結構的更新。
要知道,走純視覺路線,特斯拉始終以“算法抵消硬件差異”為核心邏輯。此次向美國車主推送FSD(監督版)v14.3版本,還升級了神經網絡視覺編碼器,強化了3D幾何空間理解。
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業內認為,“特斯拉的迭代節奏,比所有人預想的都要快。”這套系統一旦成功落地中國市場,將會對國產智駕形成新“鯰魚效應”,FSD滿血版的到來,將會徹徹底底盤活整個智駕大盤。
不過,從“狼來了”到“鲇魚入池”,特斯拉還需要經歷漫長而艱難的談判。v14.3已經開始在美國推送,但真正的增量市場,在廣大的海外,包括歐洲和中國市場。
1月,馬斯克曾表達望,“我們希望監督版FSD能在歐洲獲批,順利的話是在下個月,之后中國或許也能在相近的時間批準它。”
不過,如今已是4月,這個承諾還沒有兌現。拿下歐洲和中國市場,站在馬斯克的角度,這是FSD必須啃下的“硬骨頭”。
FSD滿血版入華箭在弦上,趁著馬斯克還在努力談判,留下的空窗期將會成為國產智駕追平,乃至超越特斯拉智駕的關鍵時間。
誰是狼,誰是羊
都說特斯拉FSDV14是智駕領域的狼,但是并不意味著國產智駕是等著待宰的羔羊。
從追平,超越等措辭上,也可能看出來,國產智駕從廠商到供應商都展現了與特斯拉一較高下的“狼性”。一場更加血雨腥風的廝殺不可避免,原本的智駕排位將再次洗牌。
沒有人想成為輸家。不輸的前提,也需要弄清楚所說的追平FSD,到底追的是什么。
“年內追平特斯拉FSD”,對內統一研發目標,對外建立“技術第一梯隊”的認知。“前幾年大家詬病我們的智能座艙,這兩年基本消失了。但這一兩年大家又在講,我們的智能駕駛相較于友商還有一定的差距。”
桂生悅說得很坦誠。從23.5 EFLOPS云端算力到歐盟認證的G-ASD系統,再到英偉達L4級合作,吉利正以技術組合拳挑戰特斯拉FSD。
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立下追平軍令狀的還有小鵬汽車。去年年末,何小鵬在社交平臺立下約定,小鵬汽車VLA 2.0要在今年8月30日追平特斯拉FSD V14.2的水準,贏了就去硅谷開家中國風味食堂,輸了則讓負責輔助駕駛的同事去金門大橋“裸跑”。
這是他在硅谷試駕最新的FSD V14.2版本和Robotaxi后,所產生直觀的技術對比感受。不過,目前何小鵬也承認,VLA 2.0的首個版本,還沒能完全復刻FSD V14.2的全部能力。
目前,特斯拉又將FSD(監督版)v14.3版本推送給美國車主,距離負責輔助智能駕駛的同事去裸跑,似乎更近了一步。不過,小鵬的優勢在于,聚焦?中國本土復雜場景優化。3月2日,發布了小鵬第二代VLA,讓摩根士丹利、匯豐銀行等券商紛紛給出了“買入”評級。
第二代VLA與上一代不同,其目標就是L4級別的智能駕駛,并采用了原生多模態物理世界大模型,模型運行速度可提升12倍,安全接管里程提升50倍,平均接管里程提升25倍。
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何小鵬曾多次在公開場合表態,支持自動駕駛跳過L3,“在今天全球科技發展的情況下,基本上L2級別的下一個臺階就是L4級別,中間專門加一個L3級別,實際對于硬件、軟件、法律法規都是挑戰。”
不過,作為國產智駕的佼佼者,華為提出了相反的觀點。“2026年是全球自動駕駛的元年,L3級別是走向完全自動駕駛的必經階段,是沒有辦法跳過的”。
4月11日,華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志在在智能電動汽車發展論壇上表態,他認為從監管看,L3實現責任從車主向廠商/方案商轉移,是合規與保險體系的關鍵過渡期。
看熱鬧不嫌事大的,就在報端媒體上渲染,“華為、小鵬交鋒”。不過,這兩家因為智駕水平的交鋒也不止一次了。此前,這邊,余承東說,“我們就是第一。”那邊,何小鵬就說,“我們比行業第一領先5倍。”
雖然,嘴仗打得熱鬧,不過在智駕上的競爭誰也不敢松懈,尤其是還有特斯拉這條隨時可能以滿血FSD加入戰場的鯰魚。
已經成為智駕技術名片,有超過80%的國內主機廠選擇了華為乾崑智駕方案,華為也在快馬加鞭進行技術升級。
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3月,896線雙光路圖像級激光雷達正式亮相,打破了傳統車載激光雷達的性能邊界,賦能華為乾崑 ADS V4.1 智駕系統,使車輛實現了近400城無圖NCA全覆蓋,完成“車位到車位”的全場景智駕閉環。
作為智駕領域的前排,堅持“我帶著算法來,咱們一起改”合作風格的Momenta向港交所遞表,開啟了IPO之路。目前,Momenta已將全球十大車企中的7家納入的朋友圈,讓130多款車型用上了自己的智駕方案。
一邊是選擇將技術牢牢把握在自己手中,不斷筑高自身壁壘的車企,另一邊是與車企深度合作,推進智駕系統的進化供應商,組成了完整國產智駕圖譜。這也是國產智駕之所以能夠喊出追平和超越的原因,是政策、產業鏈、市場等結構性驅動力共同作用的結果。
其中,成熟的產業鏈,是一大保障。芯片領域有地平線征程系列、小鵬AI圖靈芯片等,在傳感器領域,禾賽科技和速騰(參數丨圖片)聚創等,把曾經上萬元的激光雷達價格,降到了千元級別。
技術沒有高級低級之分,重要的是在成本、效率、體驗間找到更優解。在智駕的這場終極之戰中,誰能構建起“技術-數據-場景”三位一體生態,誰就能笑到最后。如今,J.D. Power調研顯示,中國消費者對本土智駕系統的信任度已超越特斯拉。
所以,到底誰是狼,還未可知。
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