新能源、自动驾驶、东谈主工智能、芯少顷期快速发展东南亚呦，汽车行业正迎来前所未有的变革。
关心汽车行业最新动态，深化明白市集趋势，零态LT特推出《车圈》栏目，以专科的视角，关心全球汽车行业最新动态、各大车企的新品发布、时期改良以及市集发扬，通过对汽车行业进行深度解读，揭示背后的营业逻辑和市集法例，以及它们若何变嫌汽车行业的阵势，以及它们将若何影响东谈主类的出行方式。
本文是该栏目17篇，聚焦智能驾驶最卷确当下，若何技艺信守安全防地。
2025年，从高端到初学级车型，智能驾驶似乎进入了普及的快车。成本裁汰、功能丰富，仿佛新能源汽车产业一切皆朝着更加安全和智能的标的发展。
然则，名义光鲜亮丽的智驾普及“立异”，背后却遮盖着同质化与安全性的危急。
阐明天眼查及媒体详尽信息线路，车企们在追求市集份额的历程中，是否真确在中枢时期和安全性的可考证、可循证上作念出过高插足、真产出的死力？当智驾时期“普及”成为车企之间竞争确当务之急时，智驾的安全性能是在同速加码也曾在悄然“缩水”？
当智驾战演变成不为销耗者所知的降本战，价钱战的“变种”愈演愈烈，时期的同质化和硬件的冗余问题随之突显。
前脚是智驾大战热气腾腾，后脚是交通事故冷水泼天，这让咱们不得不念念考，新能源汽车行业的智驾普及大潮，到底是潮水也曾“讽刺”？当一部分车企在求实搞研发、不吝插足作念攻关、从软硬件到数据、算法等构筑颓唐的闭环生态，另有一些车企为了裁汰成本、提高上车速率、争取尽可能多的利润，不声不吭地堕入了同质化的泥潭。
1、智驾平权背后
2025年，中国汽车市集进入了一个前所未有的“智驾平权”潮水。这场变革变嫌了以往惟有高端车技艺享有的智能驾驶时期，冉冉普及到了初学级别车型。
举例，车企A推出了起售价仅不及8万元的车型，并将智能驾驶功能下放至普及型家具。与此同期，车企B也在12万元级的车型中，将城市谈路领航扶助驾驶功能行为标配，进一步拉开了智能驾驶的价钱门槛。车企C则突破了以往的订价甩手，见效地将高速领航扶助驾驶功能以不及11万元的价钱带入了天下市集。
这看似由车企鼓吹的智驾时期普及热浪，执行上是背后供应链生态的转机，是软硬件时期成本下落“唱大戏”。
国厂偷拍在线播放激光雷达成本的大幅下落，使得车企得以在初学车型中部署多传感器决议。而纯视觉智驾决议成本也在2024年得以显耀压缩。
阐明天眼查行业数据线路，跟着成本不休下探，第三方供应商决议得以快速普及，形成了强大的市集覆盖度。举例，供应商D的决议，成本适度在万元以内，使得城市领航功能得以低成本上车，以致赶紧被数家大品牌、超10款主流车型选用。
与此同期，车企E引入了联邦学习时期，即，漫步式AI进修时期，通过跨品牌数据协同进修，将算法迭代后果提高数倍，并显耀裁汰了进修成本。然则，这也带来了算法架构趋同化情景，以至很多不同车企多款车型的智驾功能和时期旅途具有较高相似度。
尽管廉价上车的智驾决议，鼓吹了智能驾驶时期的普及，却也带来了隐忧。
车企F的旗舰车型搭载了3颗激光雷达和11个录像头，但执行使用历程中，却推高了整车的能耗，增多了能耗包袱。
而当越来越多车企选定合并开源数据集进行模子进修东南亚呦，变成的则是因数据采样、索要、深度神经采集进修、算法、算力等全盘式“走捷径”“降成本”“提利润”“快上车”，而使得自家智驾时期不免存在短板，以致会出现误判、识别出错等多种问题。
比方，某车企的纯视觉决议车型，就曾在旧年本来年头发生过自动停车系统在多辆车中“集体”出现故障的事件。
而至于对选取阻拦墩的误判率究竟有多大，夜间三轮车的识别失败率是轿车的些许倍，大概车企和供应商心中有着精准到少量点的谜底。
仅仅，购车的销耗者在开着这样的汽车时，并未能获取须知的知情权，以至于在出现智驾故障以致发生紧要事故时，方能引起车企和用户的深爱。
阐明天眼查媒体信息线路，为了降本，这种同源化的时期架构仍然是不少车企战术性地选定，背后基于的则是成本优先“理念”，而这也说奢睿驾系调和味比拼价钱背后的潜在系统性风险。比方，在某些极点路况和天气情况下，智驾系统的识别智商会因为某些车企的“降本”导致算法和算力难以“跟上节拍”而下落。举例，在暴雨中，智驾系统若误将倒塌的护栏识别为“大地暗影”，将会给驾乘带来若何的后果？
感性来看，当下汽车行业，一些车企的智驾系统，在执行场景中尚存不及和短板，这也不得不让咱们对市面上以价钱为卖点的智驾系统，安全性能是否如其宣传所言、是否能在紧迫时刻“为生命护航”打个问号。
2、智驾博弈的缺点锚点在于创新
车企以智能驾驶行为中枢卖点的竞争越热烈，为提高竞争上风同期确保充足利润的一部分车企，其在智驾硬件和算法上趋于同质化的迹象更加彰着。
比方，车企H和车企I的旗舰车型，使用了险些全皆相通的硬件确立，包括1颗前向激光雷达、2颗侧向激光雷达和11个录像头。这两款车的传感器布局也有着较高的相似度。关于这类硬件确立和传感器布局的同质化情景，折服时常逛车展、车市的销耗者不出丑出其中的“门谈”。
更令东谈主担忧的同质化是，基于公开云尔，某些芯片供应商已形成显耀市集蚁集度，其决议被无数主流车型选定，以至于搭载这些芯片家具的超10款主流车型，感知算法架构的同源率较高。而这种依赖合并供应商，尤其是在芯片价钱竞争中有上风的供应商的情景，让一部分车企在硬件设想上堕入了所谓法式化实则同质化的困局。
比方，一部分车企盲主张榜算力，但冗余算力不仅虚耗了资源，反而带来了更高的能耗包袱，影响了整车的能效发扬。
天眼查信息线路，在算法方面，行业的同质化问题更加严重。当越来越多车企不再是以雷同“影子模式”的方式颓唐选定自家车辆果然凿东谈主类驾驶数据，而是过度依赖供应商合并开源数据集进行模子进修，显耀裁汰成本的同期，其中带来的同质化风险亦不言自明。
举例，在某地发生的聚积发夹弯事故中，这类未经过充足量级果然凿东谈主类驾驶决策数据进修的所谓智驾系统，因为莫得经过相干场景的数据投喂和进修而失控。
即便在所谓的智驾功能创新上，行业内的“参数纠结”亦然同质化的另一发扬。
尽管高速领航扶助功能的场景覆盖率达到一定水平，但罗致央求时刻（TOR）到底能达到若何的水准，在高速行驶的情况下显得至关重要。以120km/h的车速筹画，系统若需要在165米外识别阻止物。而梳理主流激光雷达的灵验探伤距离可知，大多仅为150米傍边。这就导致智驾系统无法实时准确地判断和处理阻止物。
而在自动停车功能方面，多个车企选定的垂直入库策略也存在相似渡过高的同质化问题。这种为推新功能而推、为创造卖点而“赶工”以致不吝以同质化风险“跟进”的功能，因枯竭充足的场景数据投喂和进修，也会出现诸多问题。
比方，在碰到地库积水等突出场景时，这类同质化严重的车型，无数会因为使用相通的算法而出现误判等失实，以致不舍弃变成严重后果的可能。
详尽来看，汽车行业智能驾驶时期的同质化正体当今方方面面。为了多卖车，车企L将高速领航功能定名为“ABC”，而车企M则将通常的功能叫作“ACB”，但执行上这两款车底层皆使用的是供应商D的相通算法。
这种同质化“内卷”，不仅容易误导销耗者，更是遮盖了智驾时期同质化的真相。越来越多车企的竞争更多地蚁集在若何包装我方的智驾功能、朝上水慈祥安全保险智商，而非在真确的时期创新上去作念攻坚、完结突破。
3、安全价值高地若何构筑
在智能驾驶的异日竞争中，车企终究需要突破同质化，方能借助中枢时期创新提高安全性与富厚性，构筑自身智驾时期的各异化护城河。
比方，车企N通过精准整合情景雷达数据，将暴雨等复杂天气环境下的感知误判率作念到了本色性压低。
这一突破的中枢在于，车企N建造了各异化的、包含多维度天气要素的影响矩阵，以至于能通过将降水强度与激光衰减系数的映射精度提高，同期优化毫米迤逦射抵偿模子，完结在不同湿度和降水强度下的智驾系统感知富厚性，进而减少系统误判的可能性，灵验提高智能驾驶系统在恶劣天气下的安全性。
再如，智驾措置决议第三方供应商OE，推出了不同于市面上的新式激光雷达，基于各异化的动态波长时期，作念到了实时调度激光辐射频率，探伤性能得以优化，在雨雾等恶劣天气条目下，提高了系统的穿透力。
雷同上述车企和供应商，冲破同质化进行的各异化创新，恰是智能驾驶系统能够在缺点时刻保证对阻止物识别智商的保险处所，也为高速率行驶中的紧迫制动和隐没等，提供了更多的反馈时刻，从而提高安全性能。
“安全溢价”，或是车企在异日集体冲破同质化藩篱、探索各自各异化中枢时期壁垒的另一驱能源。之是以这样说，是因为，同质化难以带来的安全性能，真确进行智能驾驶中枢时期攻关的车企和供应商能通过不同的本色性措置决议，赐与完结。
天眼查详尽媒体信息线路，当智驾经验了低成本上车普及“价钱战”，以及被交通事故“泼凉水”后，接下来，智驾的安全性能或将成为车企的中枢竞争力和可抓续的各异化上风。
这种以安全为主打的智驾，进而会影响汽车行业的营业模式和市集发扬。由于安全在智驾践诺中的“先入之见”，真确无意期、有智商、有本钱、有循证的车企，不仅能提高用户对其智能驾驶的信任与认同度，也为车企赢得更多市集份额。
更重要的是，走出同质化泥潭、用各异化时期壁垒为用户智驾安全添砖加瓦的车企，还会享受到用户为其带来的“安全溢价”，这比订价自己更专门旨。
「声明：本文不组成任何神气的安全性能评价，全案牍例均基于行业公开信息及调研数据并作念脱敏处理，文中企业称谓均为匿名化处理，所述情景旨在探求行业共性特征，请勿相干特定企业。」
作家｜林飞雪
胡展嘉运营｜陈佳慧
头图｜采集公开用图
出品｜零态LT（ID：LingTai_LT）东南亚呦
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