「智驾」变「辅助」，亮起的不只是安全黄灯？

作者   |  耿宸斐

编辑   |  宋婉心

一路高歌猛进的 " 智驾 " 被按下了暂停键。小米 SU7 事故后半个月，工信部出台了监管文件限制智驾功能及宣传，有参会人士透露了几大重点：L2 不允许用 " 接管 " 进行宣传、不再受理 " 代客泊车 " 等驾驶员不能完全控制的功能、不允许公测等。

最新消息是，5 月 4 日，小米调整了 SU7 新车定购页面中的措辞，将 " 智驾 " 更名为 " 辅助驾驶 "。

在这场掀起舆论危机的车祸事故之前，小米等几家新能源车企进行了一轮配股融资，刚准备加满弹药推动 " 智驾平权 "。

3 月，小米、比亚迪各自配股融资 425 亿港元和 435 亿港元，蔚来也宣布拟配售约 1.4 亿股 A 类普通股融资 40.3 亿港元。其中，比亚迪和小米均选择高位配股，蔚来则在股价处于历史低位的情况下实施配售。

消息传导至二级市场，引发了担忧情绪。配股公布后，比亚迪股价应声下跌超 7%，小米单日市值蒸发近千亿港元，蔚来股价也一度跌超 8%。尤其是小米的暴跌，进一步带动恒生科技指数大幅下挫，单日跌幅达 3.82%。

车企推行智驾以来，智能驾驶一直是整车成本的占比大头。盖世汽车的数据显示，去年智能驾驶研发占车企总支出的 38%，成为仅次于电池的第二大成本项。

以此次配股的三家车企为例，比亚迪计划投入高达 1000 亿元用于智能化研发；截至 2024 年年底，蔚来在智驾领域的研发投入高达 460 亿元；小米方面，雷军则透露其每年在智能驾驶领域的研发投入超过 20 亿元。

车企急于通过中低档车型扩大智驾规模以摊薄成本，却不料黄灯亮起，费钱的智能驾驶开始变得烫手。

01 智驾降本难

算法专家傅聪向 36 氪指出，根据不同车型和配置，当前市面上的智驾系统的整体成本在几千元至两三万元之间浮动，约占整车总成本的 5% 至 15%。随着高阶功能的加入，比如激光雷达、冗余控制，这一比例还会进一步提升。

在智驾的研发模式选择上，以蔚小理为主的新势力是自研的代表，但傅聪表示，实际操作中，大部分车企会采取 " 自研 + 外采 " 的混合模式。

比如，理想汽车在高端车型上，采用了自研的 AD Max 智能驾驶系统，在中低端车型上，则采用外部供应商的方案。比亚迪天神之眼系统的低阶版本也选择外采途径。

据傅聪介绍，这样做既能保障核心能力的自主可控，又可通过外部成熟方案加快产品落地。不过外采会在部分环节抬高智驾系统的整体成本，比如组合导航外采的成本可能上万，但是自研只要千元的成本。

蔚来管理层也曾在财报会上透露，相较于采用 4 颗 Orin 芯片，其自研的神玑 NX9031 智驾芯片可节省约 1 万元成本。

硬件层面，激光雷达是核心成本。尽管激光雷达近年来价格不断下探，已至千元左右，但在主打性价比的汽车市场中，激光雷达堆叠仍旧带来不低的成本。

在这一背景下，车企开始采用差异化的智能驾驶方案：在基础款车型上主推成本更低的纯视觉方案，而在高阶版本中则配备激光雷达，采用 " 纯视觉 + 激光雷达 " 的融合路线。

例如小米，SU7 标准版 NOA 加载的智驾系统 Xiaomi Pilot Pro 采用纯视觉模式；Pro 版、Max 版和 Ultra 版本中提供更高阶的 Xiaomi Pilot Max 智驾系统，采用视觉 + 激光雷达的融合感知模式。

即便是一向坚持视觉 + 激光雷达融合方案的蔚来，在新品牌乐道中，也推出了纯视觉版。

种种变动表明，各主机厂的智驾成本压力极大，尽力将各个硬件成本压到更低。但现实是，硬件降本只是表面，纯视觉方案存在不低的隐性成本。

纯视觉方案依赖庞大的数据训练模型。

" 算法需要不断适应新城市、新场景、新法规，模型训练成本包括服务器、算力、人员都比较高。标注数据方面，头部企业的总投入往往高达数千万甚至上亿。这是因为自动驾驶对数据质量要求极高，尤其是涉及多模态融合和 3D 语义级别的精细标注，单条数据的成本就可能达到几百元甚至上千元。"

傅聪告诉 36 氪，算法与数据标注是纯视觉方案研发成本中最难压缩的部分。

可见无论选择哪种技术路径，智能驾驶都躲不开烧钱。押注智驾为下一个行业决胜点的车企们，到目前为止，大多还没能看到回报。

小米汽车在 2024 年售出 13.69 万辆，但全年亏损高达 62 亿元，平均每辆车亏损约 4.5 万元；蔚来更甚，单车亏损达 10 万元。

02 智驾等待放量

推动硬件降本多年对车企账面收效甚微，如今，推动规模化成为智驾降本的核心路径。

今年初，比亚迪发动 " 智驾平权。智能驾驶的竞赛瞬间由高档车市的局部战争，渗入到各细分车市的全面战争。

2 月，比亚迪宣布将在王朝、海洋全系车型搭载 " 天神之眼 " 高阶智驾功能，其中 10 万级以上车型全系标配、10 万级以下车型多数搭载。下至 7.88 万元的海鸥，上至 24.98 万元的宋 L EV，首批 21 款新车都具备高阶智驾能力，且增配不加价。

这直接打破了智驾行业原有的定价逻辑。在此之前，搭载智驾的车型最低价格普遍在 20 万以上。

面对比亚迪的 " 掀桌式 " 打法，有从业者认为，这是以 " 换一种说法 " 的方式，将原本集中在高端车型的智能驾驶功能进一步下放至中低价位车型，以加快普及节奏，带动智驾规模化。

行业共识是，规模化量产才是推动智驾成本下 6% 降的关键。只有实现大规模上车后，才能通过走量均摊研发成本。智驾真正的放量关键，在于 10-20 万元这一主流价格带的市场能否打开。

光大证券基于交强险数据测算，2024 年国内 L2+ 城市智驾渗透率约 5%-6%；其中，25-40 万价格带的 L2+ 城市智驾渗透率已达 20% 以上。相比之下，10-20 万元价格带 L2+ 城市智驾渗透率尚不足 0.2%。

造成这一局面的，既有成本的因素，也与用户心智相关。" 普通用户对智驾的认知仍有很大提升空间。" 傅聪表示。

尤其在智驾配置降级的中低价位车型上，功能减配进一步放大了用户认知不足的安全隐患。

在小米的车祸事故中，座驾小米 SU7 标准版为纯视觉方案，" 夜间行驶，又遇上道路施工，对于依赖纯视觉方案的系统来说，挑战极大。" 有业内人士表示。

傅聪指出，目前智驾系统能在测试或体验中 " 表现出色 "，很大程度上得益于大多演示场景本身就包含在模型训练数据中，因此系统能够应对得游刃有余。但现实生活中远比训练环境复杂，对于所谓的 "corner case"，即极少见但复杂度极高的场景，由于数据覆盖不足，往往难以通过传统训练方式彻底解决。

" 比如地面标志线无法识别不清晰，极端天气摄像头被遮挡，或者交警手势指挥等特殊交通场景等情况，车载模型机很难做到面面俱到去处理。"

行业一度将 " 智驾能力 " 视为车企能否 " 上牌桌 " 的关键，但如今规模扩张被迫放缓后，短期内智驾或成为压在车企身上的一座山。

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