行业竞争格局演变 - 自动驾驶行业正从类似“春秋”的争霸阶段转向类似“战国”的生死存亡阶段，竞争目标从迫使对方承认转变为彻底的兼并和统一 [2] - 竞争已不再是梯队间的排位赛，而是一场生死之战，输家将失去持续研发的资格与资源，最终只有头部玩家能够存活壮大 [3] - 第二梯队及之后的参与者难逃被整合或淘汰的命运 [3] 技术路线分化 - 随着主流厂商掌握BEV、Occ等基础感知能力，行业为寻求突围而探索差异化技术路线，导致技术路径呈现显著分化 [4] - 在传感器选择上，部分团队放弃LiDAR转向纯视觉方案；在地图使用上，分化出众包地图方案和强感知的无图方向 [4] - 规控层面出现时空联合规划算法取代传统分离式算法，并探索端到端设计及“两段式端到端”过渡方案 [4] - 多模态大模型、可微分渲染、强化学习等新技术被寄望于破解长尾场景难题和带来数据生成新可能 [4] 技术成熟度与市场现状 - 尽管新技术名词层出不穷，但实际成熟度尚待打磨，用户体验提升进入平缓期，系统仍受限于大量规则代码与兜底策略 [5] - 高阶智驾功能随供应商方案成熟开始下放至更多入门车型，技术光环褪去，行业竞争回归以价格战为核心的贴身肉搏 [6] - 供应商方案仅需少量对接人员即可提供一线智驾能力，对自研能力未达第一梯队的车企而言，切换供应商是降本甚至提升产品力之举 [6] 数据驱动与行业瓶颈 - 自动驾驶技术陷入平台期的核心原因在于数据驱动的新方案未完全成熟，系统仍严重依赖规则算法，而规则系统的性能天花板已被探明 [7] - Tesla FSD V14的技术分享表明，大量丰富的真实世界数据仍是提升自动驾驶AI水平最关键的要素，仿真数据在细节真实性和丰富多样性上均不及真实数据 [7] - 行业突破瓶颈的关键在于减轻对规则算法的依赖，转向数据驱动范式，否则无法将自动驾驶体验再提高一个台阶 [9]