行业核心观点 - 2026年智能辅助驾驶产业进入以“价值深化”为核心的新发展阶段 行业竞争焦点从功能参数堆叠转向稳定性、安全性与用户体验 最终价值需通过用户验证[2][12] - 技术层面 端到端大模型正从实验室走向量产 旨在解决长尾场景与黑盒问题[9][11] - 市场层面 “智驾平权”加速普及 高阶功能向10万～15万元主流车型市场下沉 该价位段新能源SUV已占新能源乘用车总销量近30% L2+级系统搭载率超70%[12] - 产业层面 车企采用“核心自研+生态开放”组合拳 供应商从硬件提供商向技术协同伙伴转型[4][5][6] - 用户端 体验成为检验技术价值的最终标尺 用户关注高频场景稳定表现、低门槛交互及高性价比[12][13] 车企战略路径 - 全栈自研路径成为头部企业实现价值深化的关键选择 旨在构建生态闭环 将研发投入转化为难以复制的竞争力[3] - 比亚迪组建超5000人辅助驾驶团队 未来投入超1000亿元 截至2025年12月 搭载“天神之眼”车型累计超250万辆 辅助驾驶系统日有效行驶里程突破1.5亿公里 推动“AI智能体+世界模型”方案[2][3] - 吉利汽车发布全域AI 2.0技术体系 以WAM世界行为模型为核心 实现AI技术跨域融合[4] - 开放合作路径成为部分车企重要选择 通过与第三方深度合作整合资源 以较低成本和更快速度实现技术落地[4] - 北汽与地平线合资成立北京智驭科技有限公司 华为与广汽、东风联合打造启境、奕境品牌 扩大智能生态朋友圈[4] - 主流车企选择“核心自研＋生态开放”组合拳 在算法自研与数据闭环构建核心竞争力的同时 于芯片、传感器等领域“合纵连横”以平衡成本与效能[5] 供应商转型与价值链重构 - 供应商从提供单一硬件向软硬件一体解决方案转变 加速向技术服务商转型 成为车企深度合作伙伴[6] - 元戎启行选择从城市辅助驾驶规模化量产入手打磨系统 搭载其城市NOA的量产车型累计交付超20万辆 2025年10月在第三方城市NOA供应商市场占比接近40% 预计2026年实现百万辆级量产交付[6] - 行业竞争模式从成本控制、产能规模转向技术协同效率、快速响应能力与生态共建能力的比拼[7] - 自动驾驶科技公司、AI企业等新兴力量凭借算法与数据处理能力 绕过传统零部件供应商 直接与车企展开深度合作 提供标准化算法模块或定制化场景解决方案[8] - 地平线提出“HSD Together”全新算法服务模式 合作伙伴可自主选择算法模块等服务 据称能将人力、算力和开发周期投入降低高达90%[8] 技术演进与挑战 - 端到端大模型走向面向大规模量产车的实战检验 旨在解决高阶智驾中最棘手的长尾问题并展现场景泛化能力[9] - 蘑菇车联自研端到端自动驾驶系统MOGO AutoPilot 已完成从规则驱动到认知驱动的演进 已搭载于其自动驾驶巴士[9] - 提升系统可靠性需在感知、模型架构、数据和安全等多层面协同优化[10] - 蘑菇车联拥有全球最大的巴士数据集及独有的路侧数据集 利用路侧数据补盲与仿真技术推动硬件成本下降 形成“数据越多-体验越好-成本越低”的飞轮效应[10] - 端到端大模型量产面临黑盒问题（决策过程不可解释性）的挑战 给工程验证、安全设计和用户信任带来困难[11] - 元戎启行采用具备“思维链”特点的VLA模型作为解决方案 支持复杂语义理解和长时序因果推理 以摆脱黑盒问题困扰[11] 市场趋势与用户需求 - 2026年智能辅助驾驶功能将下探至10万～15万元车型价格区间 竞争核心是在成本约束下实现高阶体验广泛落地[12] - 用户群体从早期尝鲜者扩展至大众市场 对安全性、可靠性及易用性要求进一步明确和强化[12] - 用户最在意高频刚需场景下的稳定表现、低门槛易上手的交互设计以及成本与体验的高性价比匹配[13] - 自适应巡航加车道居中保持的组合功能认可度最高 尤其在高速长途、城市快速路等高频场景中 能有效缓解驾驶疲劳[13] - 自动泊车辅助、前碰撞预警与自动紧急制动等场景化功能因解决实际痛点而获好评[13] - 用户期待系统拓展复杂场景适应能力 并优化人机交互与提示逻辑 如实现更自然的语音指令、更简洁的信息展示和更人性化的接管提示[14]