文章核心观点 - 智能驾驶进入平权时代渐成新车标配，供应商呼吁车企放弃自研智驾，对于车企而言自研智驾面临高投入、长周期等问题，依靠供应商更具性价比，车企应专注资源高效整合，与供应商分工协作推进智驾技术进步 [2][6][9] 智驾供应商呼吁车企放弃自研 - 博世智能驾控中国区总裁吴永桥称特斯拉FSD在中国领先，智驾迟早成标配，车企没必要全栈自研，标准化工作应交供应商 [2] - 地平线创始人余凯呼吁车企将更多资源投入提升用户体验，20％自研与80％合作将成智驾赛道常态 [2] - 四维图新首席执行官程鹏表示车企自研智驾性价比低，应找到自己的核心竞争力 [2] 依靠供应商更具性价比 - 问界M8因搭载华为智能辅助驾驶系统收获10万辆订单，华为全栈自研的智驾系统在国内新车搭载率位居前列，其训练机制提升模型可解释性与决策精度，海量训练数据为模型优化提供养分 [2] - Momenta通过自研为多家车企提供智驾解决方案，其开放技术架构能适配多种芯片平台，降低技术整合难度，2024年新增车企定点项目数位居行业前列 [3] - 从技术和成本角度看，供应商提供智驾方案性价比高，如Momenta端到端大模型提升效率降低成本，大疆纯视觉智驾方案硬件成本低、适配快，降低上车门槛 [3] - 一些供应商体现“术业有专攻”技术优势，如地平线征程6芯片实现性能与功耗平衡，提升智能驾驶计算方案处理能力和效率 [4] - 商业模式创新使智驾供应商更有效率，如轻舟智航“敢赔模式”构建风险分担机制，降低车企应用智驾技术风险及成本 [4][5] 周期长、花费高，自研智驾逐渐被弃 - 小鹏汽车每年在智能驾驶研发投入超30亿元，全栈自研的XNGP智驾系统可实现技术迭代，硬件成本平均每车2万元 [6] - 理想汽车自研AD MAX智驾系统投入大量资源，连续3季度研发费用达30亿元，从立项到量产耗时4年 [6] - 车企全栈自研研发投入高、时间周期长，面临技术迭代、市场需求变化等风险，且自研智驾系统成本及升级维护成本较高 [6] - 很多整车企业选择与供应商合作推进智驾系统研发与应用，上汽集团与多家智驾供应商深度合作 [6][7] - 车企全栈自研可掌握核心技术形成数据闭环，但易错失市场最佳机遇期；供应商提供智驾系统可降低成本提高上车速度，但需做好数据管理协调 [8] 车企要专注资源高效整合 - 车企研发资金、资源应围绕智驾深度挖掘技术潜力，目前研发投入重点领域包括智驾、芯片、架构、车机、操作系统等 [9] - 车企应注重提升智驾安全性能，解决技术短板和“黑盒”问题，投入数据安全措施及机制研究，如特斯拉自研加密算法保护数据 [10] - 汽车智能化下半场行业竞争本质是“AI＋数据＋生态”竞赛，整车企业需以用户需求为核心，打造可持续发展竞争壁垒，政策合规性和成本控制是关键因素 [11]