最近，比亚迪方面对外透露，已组建超5000人辅助驾驶专项团队，未来在汽车智能化方面将投入超1000亿元。此外，有媒体曝出，一家由北汽与地平线合资的新智驾公司在北京成立。可以想见，2026年智能辅助驾驶依旧将是整个行业竞逐的战略高地。 回首2025年，“全民智驾”“智驾平权”的口号响彻业界，构成贯穿全年的行业最强音。智能辅助驾驶产业的发展逻辑正从追求规模普及，转向聚焦用户体验。面向新的一年，这场变革将在技术、市场、供应链与用户端形成共振，以“价值深化”为主题重塑行业竞争格局。 车企打出自研与开放组合拳 对于整车企业而言，实现智能辅助驾驶价值深化的核心在于，如何将巨大的投入转化为可持续的竞争优势，以及用户认可的真实价值。这个细分行业也正从同质化的“军备竞赛”，分化为不同侧重的价值创造路径。 车企全栈自研是一条重要路径。全栈自研路径凭借对技术的深度掌控、对用户需求的精准响应，成为头部企业实现智能辅助驾驶价值深化的关键选择，其核心逻辑在于通过构建生态闭环，让研发投入真正转化为难以复制的竞争力。 选择这条路径的车企，希望以时间和资金换取长期利润、技术主权及品牌差异化。例如，比亚迪在智能辅助驾驶领域“亮剑”，巨额资金与庞大团队彰显决心。资料显示，截至2025年12月，比亚迪搭载“天神之眼”的车型累计超250万辆，形成了中国最大的车云数据库，辅助驾驶系统每天生成的有效行驶里程已突破1.5亿公里，覆盖多种路况。AI算法领域，比亚迪正推动“AI智能体＋世界模型”方案，通过虚拟场景训练应对罕见错误，形成“数据-研发-落地”迭代闭环。 再例如，2026 CES上，吉利汽车正式发布全域AI 2.0技术体系，以WAM世界行为模型为核心，实现AI技术在智驾域、座舱域、底盘域、动力域等整车各域的跨域融合。 与此同时，开放合作路径也成为部分车企的重要选择。车企通过与第三方智驾解决方案提供商、科技公司等建立深度合作，整合外部技术资源与研发能力，快速提升智驾系统的性能与功能。合作模式不仅包括技术授权与联合开发，还涉及数据共享与生态共建，旨在以较低的成本和更快的速度实现智能辅助驾驶技术的落地与普及，形成优势互补的产业协同效应。1月5日，北京智驭科技有限公司在北京成立，由北京汽车研究总院有限公司与北京地平线机器人技术研发有限公司共同持股，以聚焦人工智能及汽车领域业务。2025广州车展前夕，华为正式发布与广汽集团、东风汽车集团联合打造的启境、奕境品牌，智能生态朋友圈再扩容。 这种合作模式的价值在于通过深度绑定，使得车企对整车和市场的深刻理解与供应链能力快速融合。2026年，智能辅助驾驶领域合作模式的价值深化，将体现在更短的研发周期、更聚焦的场景化解决方案。 “比亚迪不会减少对辅助驾驶自研的投入，自研能力是加深理解、把握主动权的前提。但比亚迪的体量足够大，未来还是会继续保持开放心态，引入算法公司合作，保持‘两条腿’走路。”去年，比亚迪汽车新技术研究院院长杨冬生在接受媒体采访时表示。 在2026年的智驾竞技场上，车企角力将趋向纵深：一方面凭算法自研与数据闭环构建核心技术竞争力；另一方面在芯片、传感器等领域“合纵连横”，以平衡成本与效能。这套“核心自研＋生态开放”的组合拳，已成为主流车企的必然选择。而在这场协同进化中，传统供应链的角色与边界也在被重新定义。 供应商重构价值链定义新关系 随着汽车智能化的突飞猛进，供应商正从提供单一硬件产品向软硬件一体解决方案转变。它们通过整合算法、软件与硬件能力，为车企提供全套智驾系统解决方案，加速向技术服务商转型。这种转型使得供应商成为车企在智驾研发中的深度合作伙伴，共同参与场景定义、功能开发与测试验证。 “通过规模化落地，我们不断验证和优化系统在复杂城市场景下的表现，推动智能辅助驾驶真正从有到优。”元戎启行相关负责人对记者表示，价值深化意味着实现从交付上车到用户认为“好用、爱用、放心用”的升级。他介绍称，元戎启行在做到技术领先性的同时，选择从城市辅助驾驶的规模化量产入手，在复杂的城市路况和长尾场景中持续打磨系统的安全性、稳定性和体验一致性。截至目前，搭载元戎启行城市NOA的量产车型已累计交付超过20万辆。而在2025年10月，元戎启行在第三方城市NOA供应商市场上的占比接近40％，预计在2026年实现百万辆级的量产交付。 元戎启行相关负责人进一步解释说，过去几年，行业解决的是“有没有智驾”的问题；然而，到了2026年，真正重要的是“好不好用、安不安全、放不放心”。与此同时，行业竞争的焦点也将随之发生变化：不再只是功能参数的堆叠，而是重点聚焦辅助驾驶系统在复杂路况中表现出来的稳定性、安全性与一致性；在参数领先的同时，要做到工程成熟度、量产安全表现和用户体验的全面领先。也就是说，谁能把高阶智驾从“能用”打磨成“好用、耐用、安全可信赖”，谁才能在这一阶段真正形成长期价值。 在这个领域，过去以成本控制、产能规模为核心的竞争模式逐渐失效，取而代之的是技术协同效率、快速响应能力与生态共建能力的比拼。在这个背景下，传统供应链的层级壁垒正被新兴力量打破。有业内人士对记者表示，以自动驾驶科技公司、AI企业为代表的市场参与者，凭借在深度学习算法、海量数据处理、场景化解决方案等领域的技术积淀，正绕过传统一二级零部件供应商的中间环节，直接与车企展开深度合作。这些企业的核心优势在于敏捷响应、定制化能力，既可为车企提供标准化的算法模块，也能根据车企的车型定位，定制开发专属的智驾场景解决方案，大幅缩短车企的研发周期。 在去年年底举行的地平线生态大会上，该公司便提出两种截然不同的合作路径：提供芯片与工具链的经典模式，以及名为“HSD Together”的全新算法服务模式。据称，合作伙伴可根据自身需求，像调用云服务一样，自主选择算法模块、数据闭环工具和工程化支持服务；而这种模式能将合作伙伴在人力、算力和开发周期上的投入降低高达90％。 大模型攻坚长尾场景与黑盒问题 在智能辅助驾驶技术演进的过程中，端到端大模型正从实验室演示阶段，走向面向大规模量产车的实战检验。这不仅将验证技术架构的先进性，更将重点考量端到端大模型能否在可接受的综合成本下，实质性地解决高阶智能辅助驾驶中最棘手的长尾问题，并展现出强大的场景泛化能力。这一进程正与行业对高阶智能辅助驾驶功能规模化、普及化落地的迫切需求相契合，为端到端大模型的技术迭代与价值深化按下加速键。 蘑菇车联总裁付强对记者表示，该公司早在2021年便启动端到端自动驾驶系统MOGO AutoPilot的自研工作。该系统已完成从规则驱动到数据驱动，再到认知驱动的完整演进，未来将持续以“数据驱动＋AI赋能”为主导方向，实现技术的迭代集成与持续进化。目前，这一系统已成功搭载于蘑菇车联自动驾驶巴士MOGO‐BUS，为城市公交车系统的智能化升级提供核心支撑。 不过，技术挑战依然存在。付强指出，提升智能辅助驾驶系统可靠性，关键不在于某个单一技术的突破，而是在感知、模型架构、数据和安全等多个层面实现协同优化。感知层面，重点在于减少漏判误判和车辆视野盲区，即通过多传感器深度融合，解决长尾场景的感知问题。模型架构层面，重点在于解决决策泛化能力，即通过端到端VLA大模型赋能场景认知，同时减少误差积累。数据层面，在于解决长尾场景样本量少，无法支撑模型有效训练的问题。在这方面，蘑菇车联拥有全球最大的巴士数据集及独有的路侧数据集。其中，独有的路侧数据补盲与仿真技术，在推动硬件成本大幅下降的同时，使性能与安全性持续提升，形成了“数据越多-体验越好-成本越低”的飞轮效应。安全层面，在于为车辆设置安全冗余，建立兜底机制。 “随着端到端大模型进入前装量产深水区，我们认为最大的技术瓶颈在于黑盒问题，也就是决策过程的不可解释性。在复杂城市场景中，系统即便给出正确指令，也很难清楚回答‘为什么这样决策’‘是否真正理解了场景意图’的问题。这将给系统的工程验证、安全设计、用户信任带来挑战。”前述元戎启行相关负责人表示，在大量的高风险场景下，如何让系统具备更稳健、更安全的防御性驾驶策略，也是量产阶段必须解决的课题。基于这些挑战，元戎启行采用VLA模型作为解决方案。VLA模型在端到端架构的基础上引入语言模型，具备“思维链”特点，能支持更复杂的语义理解和长时序因果推理，全程可求导。这使得系统能像老司机一样具备经验性判断能力，并结合语义、行为、环境主动做出防御性决策，从而摆脱黑盒问题的困扰。 用户体验将是智驾价值的最终标尺“ 智驾平权”理念的兴起，标志着行业竞争进入新阶段：上半场是高端车型间的技术“军备竞赛”，下半场则转向经济型市场的规模化普及与性价比较量。有市场研究显示，2026年，智能辅助驾驶功能将下探至销量基数最大的10万～15万元车型价格区间；而竞争的核心将是如何在成本约束下，实现高阶体验的广泛落地。市场数据印证了这一趋势：当前10万～15万元价位的新能源SUV，已占据新能源乘用车总销量的近30％。罗兰贝格在《2025中国汽车行业展望》中也指出，在该价位段的新车型中，L2级及以上智能驾驶辅助系统的搭载率超过70％，反映出消费者认知与接受度的显著提升。 智能辅助驾驶的最终价值，必须通过用户体验来验证与实现。随着技术渗透率不断提高，智能辅助驾驶的用户群体已从早期尝鲜者扩展至规模庞大的大众市场。这一转变使得用户对系统的安全性、可靠性以及易用性的要求被进一步明确和强化。市场也将以更冷静、更实际的姿态，检验智能辅助驾驶真正的商业成色——其价值深化终将体现于真实的用户选择与可持续的商业模式之中。 记者了解到，用户目前对智能辅助驾驶功能最在意的方面主要有高频刚需场景下的稳定表现，低门槛易上手的交互设计，以及成本与体验的高性价比匹配。 从具体功能看，用户对自适应巡航＋车道居中保持的组合功能认可度最高，尤其是在高速长途、城市快速路等高频出行场景中。这套基础的智能辅助驾驶组合能有效缓解驾驶员的脚部和手部操作疲劳，避免因长时间匀速行驶或小幅转向带来的肌肉紧张，成为10万～15万元车型价位段用户眼中的刚需。不少用户反馈，在节假日高速拥堵路段，智能辅助驾驶系统的跟车起停功能可大幅减少频繁踩刹车的操作，降低驾驶疲劳。场景化功能的实用性也收获大量好评。例如，针对新手司机的自动泊车辅助，可解决停车难的痛点；部分车型搭载的前碰撞预警与自动紧急制动功能，在突发状况下可主动干预，避免或减轻碰撞，让用户对智能辅助驾驶系统的安全性建立了信任。 不过，用户对智能辅助驾驶系统也提出了明确期待：一是拓展复杂场景的适应能力，补齐小众场景的体验短板；二是优化人机交互与提示逻辑，降低接管的学习成本和操作风险。据反馈，交互方式存在优化空间，部分车型的语音指令仅支持固定话术，用户期待实现语音指令更自然、信息展示更简洁、接管提示更人性化的交互体验。 2026年，智能辅助驾驶产业正从规模化扩张迈入以“价值深化”为核心的新发展阶段。在技术层面，端到端大模型正跨越从实验室到量产车的鸿沟，推动系统应对长尾场景的能力实现质的飞跃；在市场层面，“智驾平权”加速普及，推动高阶功能向售价10万～15万元主流车型市场下沉；在产业层面，车企通过“自研＋开放”组合拳重构竞争壁垒，供应商则从硬件提供商向技术协同伙伴转型；而在用户端，体验已成为检验技术价值的最终标尺。只有真正实现技术可用、产品好用、用户愿用，智驾的价值闭环才算真正完成。 未来，随着法规、基础设施与跨域协同的持续完善，中国智能辅助驾驶产业有望在全球范围内走出一条技术引领、体验驱动、生态共赢的高质量发展之路。