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汽車行業進入智能化時代后，“智駕系統”成為各大車企爭相布局的核心戰場。面對日新月異的自動駕駛技術，車企需要在自行研發和依賴外部供應商之間做出抉擇。這兩種模式其實各有千秋，自行研發能夠掌握技術主動權并形成差異化競爭優勢，但投入巨大、風險也高；而依賴供應商則可快速導入成熟方案、降低研發成本，卻可能受制于外部廠商的技術路線和迭代節奏。

自主研發模式

自主研發的典型代表就是特斯拉、小鵬、蔚來等新勢力新能源汽車廠商。以特斯拉為例，早期Autopilot系統曾使用Mobileye的攝像頭處理芯片和算法，但2016年特斯拉雙方終止合作，此后特斯拉推出了自行開發的全新硬件套件來支持自動駕駛。這一套硬件（即FSD硬件）包括特斯拉自主設計的神經網絡加速芯片，以及優化的攝像頭、雷達等傳感器布局，使得整個系統能在“自家平臺”上實現高效運行。特斯拉積累了全球數百萬輛車的行駛數據，并通過OTA（無線更新）不斷迭代算法，在感知、決策規劃等方面實現迅速迭代和升級。自主研發的模式下，企業不僅掌握了底層計算硬件，還擁有完整的軟件生態，能夠針對自家車輛特點和駕駛場景持續優化算法，迭代速度快、閉環數據優勢明顯。

自主研發也意味著研發成本極高，需要強大的軟硬件技術儲備。特斯拉當初解除與Mobileye的合作，就是因為其對技術要求過于激進；其他車企如果自行走上這條路，同樣面臨龐大的前期投入和安全責任風險。即便是后來致力于自主智駕的小鵬汽車，其XPILOT系統在感知與決策算法方面也大量采用自研技術（硬件平臺則主要依賴NVIDIA Orin等通用芯片），強調通過自有數據積累與算力平臺來提升能力。蔚來（NIO）的自動駕駛系統雖然在硬件層面采購Mobileye的EyeQ4芯片，但在軟件算法、數據管理方面仍然靠蔚來自主開發，其模式也更偏向軟硬件聯合自主。這些車企的案例顯示，自研模式有助于形成獨特的技術路線和數據壁壘，但也需要較長周期才能成熟，并承擔算法安全隱患的消化成本。

供應商解決方案

與此相對照，傳統車企和部分商用車領域更傾向于依賴成熟供應商的解決方案。以大眾、福特等老牌汽車廠商為例，它們通常將自動駕駛系統的核心部件（如視覺處理、雷達融合、傳感器套件）交由Mobileye、博世等Tier-1供應商提供。如大眾集團在其多個車型上采用了Mobileye的攝像頭芯片與ADAS算法，大眾最新的Travel Assist自動駕駛功能即是基于Mobileye的EyeQ系列處理器配合其他傳感器共同實現的；福特的Co-Pilot360系統也主要集成了Mobileye的視覺技術和各式雷達/超聲波傳感器。

此外，博世、麥格納等供應商在毫米波雷達、自動剎車、轉向執行等硬件環節已有成熟產品，車企只需根據級別需求集成即可。國內新興方案商如地平線（Horizon Robotics）等，向車企提供人工智能芯片和視覺計算平臺，像是長城汽車的智能駕駛系統就使用了地平線的CPU+NPU芯片架構。這種“采購現成方案”的模式能夠大幅縮短開發周期、降低自主研發難度。供應商往往專注于某一領域技術，比如Mobileye專長于基于攝像頭的視覺感知和路徑規劃，博世擅長雷達系統和車輛控制。借助其多年積累的技術儲備和全球驗證，整車廠可以較快實現高級駕駛輔助功能并提供較為穩定的安全性。

但是，這種模式的弊端也很明顯，車企對技術核心的控制力較弱，不易形成差異化競爭。供應商提供的是標準化產品，各家車企使用同一套技術，很容易造成產品同質化；而且供應商通常限制數據訪問，車企難以獲得龐大真實駕駛數據來優化算法，僅能依賴供應商給出的功能升級，這會減緩迭代速度。2016年Mobileye與特斯拉“分道揚鑣”也體現了供應商與車企之間博弈的風險，當特斯拉推高性能需求、期望獲得更強大算法能力時，Mobileye認為特斯拉未能保證司機干預安全，最終選擇斷開合作。此外，過度依賴外部供應鏈也有穩定性風險，一旦某關鍵零部件供應商發生產能問題或策略變動，整車廠可能會陷入被動。例如全球芯片短缺之際，不少需要采用Mobileye、TI、Nvidia等芯片的OEM廠商都面臨生產延遲的困擾。

雙模式孰優孰劣

從技術層面細分來看，自研與供給模式在感知、決策、硬件適配等方面各有特點。在感知系統方面，自研廠商往往能夠靈活選配傳感器方案，甚至研發專用芯片。例如特斯拉的Model 3以上車型采用了8攝像頭+前后雷達+12超聲波雷達的布局（最新硬件已去除雷達），并自研神經網絡加速芯片；而小鵬P7等車型也采用了攝像頭+激光雷達+雷達的多傳感器融合系統，全棧自研算法來處理數據。這種集成方案的好處是傳感器與計算硬件、算法緊密耦合，能夠針對車輛線束、視場角度、計算資源等做最優配置。相比之下，使用供應商方案的廠商更多沿用該供應商已有的傳感器套件和算法，難以對系統做大量自定義調整。例如Mobileye擅長攝像頭視覺，但在結構化公路外的表現可能不足，需要借助其他廠商或額外傳感器來補足。因此，自研模式在感知層面提供了更大的自由度，但要求廠家具備強大的研發能力和測試驗證體系；供給模式則用成熟硬件降低了技術風險，但通常是“黑盒”式集成，難以深度優化。

在決策與規劃層面，區別主要體現在軟件算法和數據資源。自主研發的團隊會根據自己的車輛動力學特性和駕駛習慣設計獨特的決策邏輯，連續迭代的反饋更為直接。而依賴供應商時，車企常常拿到的是高度封裝的模塊化功能，缺少底層算法的透明度。如特斯拉的系統會不斷學習人類駕駛員的實際行為，嘗試在識別場景后做出類似人類的操作（如變道超車、圓環入口自動切入），其決策邏輯是在自有數據環境中自行調整的。而大眾或福特使用的系統，在自動駕駛場景下則更謹慎明確，嚴格限定在高速公路或車道內輔助駕駛場景，決策往往遵循供應商既定的規則集，不具備像特斯拉那樣的神經網絡自適應能力。可以說，自研團隊擁有全棧式架構優勢，能夠全程掌控感知到規劃的端到端體驗；而供應商模式雖然穩定可靠，但創新余地被壓縮了。

硬件適配是另一個核心考量。特斯拉2016年推出的FSD硬件套件就是自行研發的典型案例。到2019年，特斯拉推出了第二代定制AI芯片用于Autopilot——性能達到144TOPS（萬億次運算），遠超同期Mobileye EyeQ4芯片（約24TOPS）。憑借自研芯片，特斯拉可以在每輛車上部署更強大神經網路模型。而依賴供應商時，車輛內嵌的計算平臺通常是如Mobileye EyeQ5、Nvidia Xavier/Orin或華為昇騰等提供的通用芯片，這些通用方案雖然發展迅速，但往往需要外部外接協同。綜合來看，自研模式可以從設計階段就確定硬件選型，實現軟硬件協同和定制化最優；供應商模式則快速方便，但在極端場景或高性能需求面前可能受限于硬件瓶頸。

數據閉環能力方面，自研的優勢極為明顯。自動駕駛算法依賴大量真實道路數據來訓練和驗證。特斯拉通過全球車隊收集了數十億英里的數據，每月能夠獲取數百億幀高質量標注數據，這些數據為神經網絡不斷迭代提供了“燃料”，使得系統性能持續提升。小鵬和蔚來也在積極構建自己的數據閉環，比如通過自動駕駛測試車隊和量產車輛采集數據回傳，用于算法調優和仿真訓練。相比之下，依賴供應商的車企往往無法直接獲得大規模的訓練數據。雖然OEM可以選擇將車內傳感器采集的數據反饋給供應商，但一般是脫敏的統計結果或合作共享數據，這對提升供應商算法的幫助有限。因此，自研的車企在數據閉環上有天然優勢——他們能直接管控訓練集、迭代更頻繁，而供應商模式則往往缺乏閉環反饋機制。

在迭代速度與產品更新方面，情況也同樣截然不同。自主研發團隊可以隨時通過OTA推送軟件更新，對算法進行細小甚至實時的優化。這意味著他們能快速響應道路測試反饋，修復問題或添加新功能。特斯拉的Autopilot/FSD迭代就非常快速，新版本一經測試即推送給車隊，收集反饋后再推下一版；而供應商導入的方案，迭代周期常常是月或季級別。供應商不僅要將新版軟件打包，還要和車廠一起進行適配、測試，過程冗長。當遇到緊急安全問題時，自研團隊能第一時間組織修復（如特斯拉曾針對交通信號燈識別問題推送緊急更新），而依賴供應商的系統則需要等待供應商修復、再經過車企測試和發布，時間更長。

成本控制上，自研與供應商模式也呈現出不同路徑。自主研發需要投入巨額前期成本，從傳感器采購、算力平臺搭建，到算法團隊建設、數據標注全部自營，只有在量產到一定規模后才能攤薄研發成本。相對而言，采用供應商方案則可顯著節省研發投入，車企只需購買現成部件或技術授權，省去了自研試錯的開銷。短期來看，采購供應商方案的成本更低、風險更可控。但從長期角度，如果車型保有量巨大，自研方案的邊際成本可能低于付費授權。如Mobileye為芯片收取的授權費并不低，若一車型年銷幾十萬臺，授權費累積可觀；而自研芯片一旦開發完，后續每臺車僅需分攤芯片制造成本。另外，自研的成本可視為固定資產投入，通過持續量產來平攤，而供應商模式則在單車成本上持續付費。在成本可控性上，供應商模式較易于短期預算；自研模式長期則或有優勢，但短期壓力更大。

對于供應鏈穩定性的考量也不可小覷。自主模式下，車企需要自行構建供應鏈生態，芯片找誰代工？傳感器找哪家做模組？每一塊硬件可能都要外采，但需要嚴格管理以免出現斷貨。供應商模式則有系統化支持，通常自帶穩定的零件供應體系（如博世有自己的傳感器工廠，Mobileye靠Intel資源），且可以為車企提供整套服務。但與此同時，依賴供應商也意味著缺乏靈活應對能力。若當供應商被收購或戰略調整時，原本依賴其技術的OEM可能被“綁架”，不得不隨之調整路線。

其實乘用車和商用車在這個問題上也有不同側重。乘用車廠商往往更追求技術創新和市場噱頭，愿意冒更大的風險進行自研，突出品牌科技形象，因此新興造車勢力中像蔚來、小鵬、小鵬等都奮力自研；而商用車（特別是重型卡車、工程車等）更看重穩定性和經濟性，很多時候會優先選用經過大量測試的供應商方案。沃爾沃集團的重卡曾與Autoliv/硅谷科技公司合作開發自動駕駛方案，也曾嘗試過自建團隊；但最近是與安波福、MobilEye等合作，把自動駕駛功能嵌入現有的車聯網和ADAS模塊中，降低開發成本。東風等國產商用車企也多采用博世的攝像頭雷達套裝和博世MPC一體機做高級輔助駕駛，很少完全自主開發全套系統。總體而言，商用車的自主系統往往采用“國產協同”或“混合方案”。

其實也有有很多人認為買車不買技。他們認為自動駕駛作為輔助功能，其核心價值在于短時間內盡快投入實用，而非一定要率先突破最高級別的自動駕駛。從這一視角看，依賴大廠供應商的成熟方案可以讓車輛較快搭載L2/L2+功能，并在市場上形成規模化。而那些選擇自研的公司，則更多將其視為差異化競爭手段和長遠布局。當前市場上，我們也看到不少折中路線，有些車企自研算法，但在硬件層面與供應商合作；或者在軟件和數據層面合作共享，比如部分廠商會把車隊數據用在供應商提供的AI平臺上訓練，并與其他客戶共享。

總結

總結而言，自研和供應商模式各有優勢與不足，自研的好處在于可控性高、差異化強、閉環迭代快，技術路線由自己規劃，可以深度整合軟件硬件和車輛平臺，實現量產車型的持續升級；缺點是投入巨大、開發周期長、風險高，尤其在早期往往會面臨功能不成熟或安全隱患，需要強大的資金和技術底蘊。

供應商模式則優勢為成本和風險可控、上市快、技術成熟度高，能夠借力已有生態迅速擁有穩定的輔助駕駛功能；但劣勢是創新受限、更新迭代相對慢、數據閉環弱，并且可能出現供應鏈被動、技術同質化等問題。

對于車企來說，不同的戰略定位和資源基礎會引導不同選擇，新勢力或市場壓力要求快迭代的品牌，常選擇自研；傳統巨頭或資金緊張者，則更多借助外部資源。無論選擇哪種路徑，都需要深度權衡感知技術、計算架構、數據管理和經濟效益等要素，以保證自動駕駛系統既安全可靠，又具備競爭力。就像一場馬拉松，有的車企選擇自己跑完整程，有的則選擇與強大的隊友一起接力，最終目標都是為了跑得更快、更穩、跑出自己的風格與成績。

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