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奔跑吧，中國車！寫在L3落地的時刻
2025年8月乘用車零售195.2萬輛，同比增長3%，環比增長7%；今年以來累計零售1469.8萬輛，同比增長9%；8月新能源乘用車零售107.9萬輛，同比增長5%，環比增長9%，全國新能源乘用車滲透率55.3%，今年以來累計零售753.5萬輛，同比增長25%。在宏觀經濟複雜多變，景氣待恢復的艱難時刻，新能源車是少有的仍高速成長中的行業。
新能源車的未來在於自動駕駛和固態電池兩個方向，其中自動駕駛的長期價值更盛。
自動駕駛的最終目標是要實現L4、L5等級的全無人駕駛，Robotaxi是其最為具象的技術和商業形態。
自動駕駛是第5次生產力革命（第4次工業革命）的核心突破標誌之一，美國和中國再一次走在了全球的前列。在邁向L4目標的道路上，當前中國正在完成由L2向L3跨越的關鍵一步。2025年9月13日工業和資訊化部等八部門印發《汽車行業穩增長工作方案（2025—2026年）》，主要目標為保障汽車銷售和出口穩定增量之外，大力推進智能網聯汽車准入和上路通行試點，有條件批准L3級車型生產准入。有條件批准L3級車型生產准入，是中國智能網聯汽車產業化處理程序中的里程碑式突破。
中國監管政策通過“功能安全+預期功能安全”雙認證體系，疊加1億公里實路測試（覆蓋高速、城市、極端天氣等場景）和雙冗餘硬體設計（制動、電源、感測器），建立了全球最嚴格的量產驗證標準。
且首次以法規形式明確“系統主導時車企擔責”原則：在自動駕駛系統啟動且未觸發接管請求期間，若因演算法缺陷、感測器故障等導致事故，車企需承擔無過錯責任，並自證系統合規性。僅當駕駛員在系統發出接管請求後10秒內未響應時，責任才轉移至個人。這一設計徹底打破了L2級“人機共責”的模糊狀態。
中國新能源汽車的競爭已經邁入智能駕駛時代，中國汽車工業的格局也正隨之發生確定性的改變。中國市場有自主研發能力的智駕第一梯隊包括特斯拉、華為、小鵬、理想等，地平線和momenta作為領先的智駕解決方案供應商正支援傳統汽車加速向自動駕駛方向轉型，小馬智行和文遠知行則直接死磕L4 Robotaxi。
特斯拉：FSD從12到14
特斯拉一直是自動駕駛技術的開拓者和引領者。2024年初發佈FSD V12測試版，將城市街道駕駛系統由原先多達30萬行程式碼的模組化軟體，升級為單一大型神經網路，實現了感知到控制的端到端。此舉標誌著特斯拉正式拋棄傳統規則邏輯，轉而依賴純視覺神經網路學習駕駛，開啟了端到端的新篇章。
隨後版本快速迭代，到2024年底的FSD V13.2已支援從停車位出發自動駕駛到另一個停車位，實現真正的“點到點”（P2P）自動駕駛。端到端網路使車輛具備從出發停車位自主規劃到目標停車位的能力。
更為強大的FSD V14即將到來。FSD V14在2025年8月已啟動內部測試，其核心突破在於神經網路參數量較V13提升10倍，決策能力顯著增強。V14在雨夜識別30釐米高障礙物、預判後車加塞意圖等場景中表現超越人類駕駛員，警報提示音減少80%，駕駛體驗從“被監控”轉向“被協作”。馬斯克預測，V14成熟後駕駛水平將達人類的2-3倍。V14僅支援2023年後生產的HW4.0車型（佔全球保有量35%），HW3.0使用者需自費3000美元升級硬體。V15有望在強大的V14基礎上再次實現10倍超越。
特斯拉計畫2026年推出HW5.0系統，搭載台積電3nm工藝的AI5晶片（算力超2000 TOPS）和三星“全天候”攝影機，支援無監督L5級智駕。
與之相適應，特斯拉已經在美國開啟了有安全員參與的Robotaxi商業營運服務，預計2026年初特斯拉無方向盤設計的全無人Robotaxi車型Cybercab實現量產，並在2027年開始大規模生產。Cybercab目標售價低於3 萬美元（約21.7 萬元人民幣），每英里營運成本降至0.2 美元，形成顛覆性優勢。
由於中國資料安全要求和美國晶片限制等，特斯拉自動駕駛在中國的推廣面臨更為艱巨的障礙。當前中國版FSD仍屬L2級，是閹割版，在缺乏中國本土複雜道路場景訓練的情況下，FSD存在顯著水土不服。因晶片性能限制繼續使用HW4.0，形成“技術代差”。此外，特斯拉正與輝達合作最佳化FSD演算法，試圖通過混合專家架構降低能耗，同時應對中國網信辦對進口AI晶片的審查。
特斯拉的純視覺感知系統一直被行業詬病安全性和環境適應性存在問題。特斯拉採用多（8路）攝影機視覺，不使用雷射雷達。通過大規模資料訓練的Occupancy Network和Transformer模型，FSD神經網路能在車輛周圍建構三維佔用柵格，感知道路拓撲、動態物體，並直接輸出駕駛動作。採用BEV（鳥瞰圖）表示融合多攝影機，實現360°環境建模，並利用時間序列網路理解交通動態。定位方面，特斯拉依賴視覺特徵匹配簡單地圖，實現相對定位，無需高精地圖支援。
在算力和資料上，特斯拉的Dojo超級電腦叢集和全球行駛車輛採集的海量視訊資料，構築了獨特優勢。特斯拉正嘗試建構通用世界模型，可自主預測未來並生成3D空間用於模擬訓練。憑藉每年數十億英里的行駛資料和強大算力，特斯拉訓練出了類似基礎大模型的駕駛網路，使FSD的安全性不斷提高。總體而言，特斯拉以“視覺+巨量資料”為核心，走出了一條完全端到端、純視覺、自主學習的智能駕駛路線，在無HD地圖、無雷射雷達的前提下實現高度自動駕駛，並不斷通過OTA提升性能。
華為：新一代乾崑智駕ADS 4.0系統WEWA架構一統五界
華為在智能駕駛演算法上選擇了獨特的WEWA架構世界引擎+世界行為（World Engine & World Action）路線，聚焦世界模型+端到端決策。在雲端部署世界引擎（WE），通過AI生成模型大規模合成複雜駕駛場景；世界模型讓車擁有了預判的腦子，而不只是反應的眼睛，擔當“AI數字駕校”；車端運行世界行為模型（WA），作為行業內首個智能駕駛原生基座模型，實現全模態環境理解和決策，擔當“數字司機”。
2025年4月，華為旗下智能汽車BU發佈了新一代乾崑智駕ADS 4.0系統。融合了攝影機、雷射雷達、雷達、地圖等全模態感測輸入，具備統一表徵和推理能力。通過WA模型實現了端到端決策的性能躍升：整體時延降低50%，複雜場景通效率提升20%，緊急剎車率降低30%。這意味著車輛對環境的反應更快、更平順，從容避讓障礙物和最佳化車流位置。目前ADS 4主要面向高階L2+和L3應用。例如ADS 4.0旗艦版已可支援高速公路L3駕駛，華為通過雲端6億公里模擬驗證使高速L3具備量產條件。在城市NOA場景，ADS 4也追求無行圖能力。城市NOA（Navigate on Autopilot）場景是指車輛在城市道路環境中，依託自動駕駛系統結合導航功能，實現從起點到終點的全場景智能輔助駕駛。其核心特點是應對複雜交通流與動態障礙物，需完成無保護左轉、避讓行人、處理加塞等任務，技術難度顯著高於高速NOA。ADS 4在泊車方面新增“車位到車位”（P2P）自動泊車代客功能，可在地下停車場跨層巡航、自動尋樁充電，並計畫到2025年中在全國50萬個停車場支援此功能。
華為這種WEWA架構在2025年被視為智能駕駛的新階段開端，即從單純模仿人類駕駛行為，邁向“理解物理本質、思考如何更優”的更高智能。華為與特斯拉走了兩條旗幟鮮明的不同技術路徑，共同的終點都是安全抵達L4、L5等級的自動駕駛。
華為智能汽車解決方案CEO靳玉志，出生於1977年2月2日，1998年北方交通大學大學畢業後加入華為，現（自2023年）擔任華為智能汽車解決方案BU CEO。是華為土生土長從基層成長起來的智能駕駛靈魂人物。
2019年5月，華為成立智能汽車解決方案事業部（車BU），正式進軍汽車領域。經過六年磨礪後，華為汽車類股的架構已基本成型。在華為內部，華為汽車分兩大部分：深圳引望智能技術有限公司，主要發展零部件供應模式與Hi模式（即車BU業務），引望由華為、賽力斯、長安旗下阿維塔分別持股80%、10%、10%。引望致力於成為一個股權多元化的開放智能汽車技術平台。另一個就是鴻蒙智行，鴻蒙智行模式則劃歸到華為終端BG旗下，由華為常務董事、終端BG董事長余承東執掌。該模式下營運“五界”，即華為與賽力斯合作的問界、與北汽合作的享界、與江淮合作的尊界、與奇瑞合作的智界以及與上汽合作的尚界。余承東近期表示“未來不會再有其他界”，這意味著該模式已基本成型，未來華為與車企的合作將走向縱深化。
中國八大國有車企（長安、東風、北汽、廣汽、上汽、江淮、奇瑞、一汽）已全部與華為建立合作關係，加上德系豪華品牌奧迪，華為在汽車類股的佈局已日漸成熟。
華為於智能汽車的核心能力是華為乾崑。華為乾崑是華為於2024年發佈的智能汽車解決方案品牌，以智能駕駛為核心，形成覆蓋乾崑智駕、乾崑車控、乾崑車雲、鴻蒙座艙四大類股的全端技術體系。
華為ADS 4.0
華為乾崑智駕ADS 4.0 是華為於2025年4月發佈的新一代高階智能駕駛系統，代表了中國自動駕駛技術從輔助駕駛向部分自主駕駛的關鍵跨越。
感知能力：配備4顆雷射雷達（前向192線+雙側後向固態）、11顆800萬像素攝影機、6顆4D毫米波雷達，建構半徑500米的3D即時環境模型。華為乾崑ADS 4系統通過144TOPS算力晶片實現雷射雷達、攝影機、毫米波雷達的多模態融合，在暴雨、隧道等低能見度場景下的感知精準率提升至99.7%。
執行能力：可以實現高速L3級自動駕駛。支援全程脫手，駕駛員需在系統請求時10秒內接管，預計2025年底覆蓋全國90%以上高速公路。支援ETC自動通行、服務區自動泊車、代客充電，2025年6月將覆蓋全國50萬個停車場（北上廣深超2萬個）。
小鵬汽車XNGP：VLA+VLM集大成者
小鵬汽車在2024-2025年宣佈進入“AI智駕時代”，以端到端大模型賦能其XNGP智能駕駛系統。小鵬汽車自動駕駛走的時VLA+VLM相結合的路線，小鵬VLA是從2024年10月份開始做的，目前已經量產裝車。
自2024年7月起，XNGP已通過OTA向全國所有城市開放，實現了真正意義上“不限城市、不限道路、不限路況”的全域智駕。小鵬用“三個不限”定義“全國都好用”的標準：任何城市均可使用（完全擺脫高精地圖束縛），任意公開道路（只要導航能到，智駕就能跑），以及涵蓋掉頭、環島、窄巷等所有複雜路況。這背後正是端到端大模型的功勞。
得益於大模型的強泛化能力，XNGP在759萬公里實車測試、2.16億公里模擬測試驗證下，已經能應對全國2595個縣市的各種駕駛環境。OTA升級速度也創行業紀錄：2023年5月以來70天內推送5次全量極更新，累計迭代35個版本。相比傳統功能迭代周期按季度計算，小鵬已將智駕升級提速到周級甚至天級頻率。
何小鵬放出大膽展望：“2025年將在中國實現准L4級智駕體驗”，並已著手在歐洲、東南亞等全球範圍測試XNGP的端到端能力。
小鵬VLA已經具備L3等級的算力配置：在小鵬新P7上首次搭載3顆圖靈晶片（兩顆用在智駕VLA大模型，一顆用在智艙的VLM大模型）、三顆圖靈AI晶片也達到了2250TOPS的算力。
新P7全系標配三顆自研圖靈AI晶片，整車有效算力達2250 TOPS，較小米SU7（508 TOPS）和特斯拉Model 3（HW4.0約400 TOPS）形成碾壓性優勢。
TOPS 是 Tera Operations Per Second 的縮寫，字面意思是“每秒執行1 兆（10¹²）次操作”，是衡量數字晶片（尤其是AI 晶片、處理器）算力的核心指標之一。
VLA軟體將在今年9月份通過OTA推送上車，今年11月，VLM硬體免費升級。
何小鵬認為：全行業把VLA真正做出來的只有小鵬。
自動駕駛技術路線之爭可能已經涇渭分明地發展出了特斯拉純視覺FSD、華為世界WEWA世界模型、小鵬VLA等百花齊放齊頭並進的圖景，自動駕駛已經邁過0-1的關鍵階段，正大步流星邁向L4/5的終局形態。 (百澤之舞)