2025年以来，多家汽车企业选择与华为、Momenta开展合作，虽然部分自研系车企也选择与华为、Momenta合作，但核心智驾系统仍以自研为主。
目前，智能驾驶朋友圈，华为系、Momenta系明显更为活跃，不过自研系凭借终端销量优势，同样在市场竞争中占据重要地位。
三派系的用户数居前
目前，国内有众多的智能驾驶企业，有些致力于研发L4级，有些研发L2+，并努力向L3挺进。由于目标与阶段不同，各个派系的用户数也有区别。据《2025城市NOA汽车辅助驾驶研究报告》的数据显示，华为系、Momenta系、自研系的用户数居前，其他派系的智能驾驶用户数相对分散，集中度低。
上述报告数据显示，2025年1-11月，华为HI模式通过与车企深度绑定，实现搭载量13.41万辆，占第三方供应商比例19.76%。
截至2025年底，华为乾崑智能驾驶已累计辅助驾驶超过54.2亿公里，成功避免可能碰撞212万次，完成辅助泊车3.3亿次。截至2025年12月31日，系统累计搭载车辆达140万辆。预计2026年累计搭载将超过300万辆。
上述报告数据显示，2025年1-11月，Momenta的城市NOA（Navigate on Autopilot，领航辅助驾驶）搭载量达41.44万辆，在第三方供应商中占比61.06%。
此外，佐思汽研数据研究显示，在2023年1月至2024年10月期间，Momenta在城市NOA第三方智能驾驶市场的市占率达到60.1%。记者统计发现，全球排名前10的汽车企业，有8家已与开展Momenta合作。
自研系的汽车企业主要由比亚迪、理想、小米、特斯拉、蔚来等组成。
比亚迪的天神之眼系统已覆盖其全系车型，公开数据显示，比亚迪“天神之眼”系统整体激活比例达到了94.13%，智能泊车功能激活比例则高达85.97%。
理想、小米、特斯拉、蔚来作为造车新势力企业，经过这些年的发展，正一步步成长起来，累积的用户数量也不低。
吉利、长安汽车等也在推进自己的智能驾驶系统研究，并取得了不错的成绩。
三派系技术路径各具特色
华为智驾的核心优势在于全栈自研能力，从底层的智驾芯片（昇腾系列）到软件算法（ADS系统），再到激光雷达等传感器，华为构建了完整的垂直技术生态。其“芯片-算法-云”一体化架构设计，使华为智驾系统（ADS）具备出色的协同性和系统稳定性。华为自研的MDC计算平台与传感器高度匹配，优化了数据处理效率。
在功能体验上，华为智驾实现了“车位到车位”的全程智驾，车辆可从停车场出发，穿越公开道路、园区等场景，最终到达目的地车位，全程无需人工干预。城区NCA功能通过高精度地图与实时感知融合，道路信息识别准确率达行业领先水平，决策响应速度较传统方案提升30%。
商业落地方面，华为采取“绑定头部车企+拓展中低端市场”的双轨策略：
——高端市场：与长安、北汽等合作，在阿维塔、极狐等车型搭载乾崑智驾，建立技术壁垒；
——中低端市场：推出ADS SE基础版（纯视觉方案），支持高速NCA、城区LCC等功能，覆盖15万-25万元价格带车型。
资料来源：东吴证券
Momenta凭借数据驱动的创新模式，以“颠覆者”姿态在智能驾驶领域崭露头角。它是国内首个基于“一段式端到端大模型”实现规模化量产的智能驾驶供应商，不仅率先落地了全国无图NOA，更实现了“全国都能开 全国都好开”的技术突破。
Momenta的“一段式端到端飞轮大模型”模拟人类认知的“短期记忆”与“长期记忆”双路径。“短期记忆”由动态感知（DDLD、DDOD）与深度学习规划（DLP）构成，能够快速验证算法有效性并筛选高质量训练数据；“长期记忆”将验证过的经验整合至端到端大模型中，形成稳定可靠的决策体系。这种机制不仅大幅降低训练成本，更让系统具备类似人类的学习能力，通过短期试错积累长期经验，实现高效进化。
Momenta智能驾驶面对突然窜出的动物或极端天气时，不仅能模仿人类驾驶员的避让逻辑，甚至能在反应速度与决策合理性上超越人类极限。
在商业合作方面，Momenta采取开放合作策略，通过“一段式”架构降低车企接入门槛，合作量产车型超130款，坐稳国内城市NOA第三方智能驾驶市场第一的位置。
在自研系中，比亚迪的天神之眼比较有代表性。比亚迪的“天神之眼”采用“供应商合作 + 自研”并行的方式。仰望、腾势品牌相关车型采用Momenta的方案，比亚迪自研重点放在“天神之眼C”方案上。
此外，比亚迪还与华为达成合作，在方程豹豹8和豹5智能驾驶版上落地华为乾崑ADS 3.0系统，并入股卓驭科技。
长安汽车也是自研系的佼佼者。长安汽车围绕旗下阿维塔、深蓝和启源三个品牌，采用“合作 + 自研”并行策略。阿维塔通过深度绑定华为，先后在多款车型上搭载华为乾崑智能驾驶方案；深蓝汽车在应用华为乾崑智能驾驶的同时，自研DEEPAL AD PRO；启源品牌则主要搭载长安自研的天枢智能驾驶系统。
在新势力车企中，蔚来的“firefly萤火虫”首款车型萤火虫选择与地平线合作，由后者提供芯片及感知算法支持，决策和控制由蔚来团队负责。理想汽车与地平线达成深度合作，从理想ONE到理想L系列全系，围绕征程3和征程5两代产品实现了一系列应用突破。同时，蔚来、理想还组建庞大智能驾驶自研团队，确保核心技术自主可控，提升差异化竞争优势。
不同技术路线终将殊途同归
目前，智能驾驶体系存在多个派系，有业内人士告诉记者，主要是各个派系都有各自的优缺点，还没有哪种技术路线有很明显的优势，这也造成市场上技术路线众多。另有投资人士告诉记者，正是由于技术路线未定型，投资机构可通过押注不同路径获取超额收益，而确定性高的领域则竞争激烈。如果一切都是确定性的答案，对于后来者，几乎没有太多的机会，投资人会寻找新的赛道，而不再看重这个领域。
——纯视觉路线的成本低、数据获取门槛低、算法迭代快。但缺点也很明显，对异形障碍物（如塑料袋、树叶）识别能力不足，极端天气下性能下降，依赖高算力芯片支持实时处理。
——激光雷达多传感器融合路线提供精准测距和三维建模能力，弥补摄像头在静态物体识别和复杂场景中的不足，提升系统冗余度。但是，硬件成本高、多传感器数据校准复杂、算法开发难度大。
——端到端与模块化路线通过单一神经网络直接处理感知到决策的全流程，减少模块间误差累积，但模型可解释性差，训练成本高。
——AI智能驾驶很热，但是，AI智能驾驶的缺点也很明显，复杂场景下系统易“懵圈”。
有业内人士告诉记者，在现有的技术条件下，多技术路线探索有益于智能驾驶体系成熟，达到一定的阶段之后，各个技术路线都会自动归一，走出一条大家共同认可的路线。