2025中國智能駕駛：算力之爭陷路線迷局

**2025中國智能駕駛：算力之爭陷路線迷局**

2025年的中國智能駕駛行業，正經歷一場由技術路線分歧引發的深層震蕩。當“端到端”技術范式成為行業標配后，頭部企業卻陷入算法路徑的激烈博弈——VLA（視覺語言行動模型）與“世界模型”兩大陣營的對峙，折射出算力資源分配與商業化落地的結構性矛盾。

**技術路線的“羅生門”**

盡管算法迭代加速，但市場尚未出現能徹底征服用戶體驗的解決方案。VLA陣營主張通過多模態融合提升環境感知效率，而“世界模型”派則強調對物理規律的模擬推演能力。這種分歧直接導致算力部署的碎片化：部分車企將80%的芯片資源投入實時感知計算，另一些則優先構建虛擬仿真訓練平臺。行業專家指出，技術路線的搖擺已造成年均超百億元的冗余研發投入。

**商業落地的K型分化**

在乘用車市場，高階智駕呈現兩極態勢。15萬元以下車型主打“智駕平權”，依賴200TOPS以下算力實現基礎城市NOA功能；而30萬元以上市場則掀起“算力軍備競賽”，英偉達Thor芯片與華為MDC1000等千TOPS平臺成為標配。這種割裂迫使供應鏈企業同時維護多條技術路線，某頭部Tier1供應商透露，其2025年軟件適配成本同比激增300%。更值得關注的是，部分企業嘗試以L2級硬件支撐L4級Robotaxi運營，通過云端算力彌補車端短板，但這種“輕車重云”模式面臨法規與可靠性雙重質疑。

**標準缺失加劇資源內耗**

工信部數據顯示，截至2025年Q3，全國已建成9個智能駕駛測試基地，但測試標準仍存在區域性差異。北京某測試場要求車輛通過12種極端天氣模擬，而上海則更側重復雜交通流壓力測試。這種割裂導致企業需重復開發適配版本，某新勢力車企的工程日志顯示，其自動駕駛系統存在多達47個地域性分支代碼。與此同時，網絡安全成為新痛點——車載通信協議暴露面的擴大，使得單臺智能車日均遭受的網絡攻擊次數較2024年增長17倍。

在這場算力迷局中，行業共識逐漸清晰：算力不僅是技術進化的燃料，更是戰略選擇的砝碼。當部分企業仍在糾結“堆硬件”與“優算法”的平衡時，頭部玩家已開始重構算力架構，華為推出的“車云一體”分布式計算方案，嘗試將30%的決策任務動態遷移至邊緣節點。這場關乎產業主導權的競賽，或許將在2026年迎來第一個技術收斂點。