2025年的智能駕駛戰場,已從“技術炫技”升級為“生死競速”。L3級自動駕駛牌照落地、城市NOA成10萬元車型標配、端到端大模型改寫行業規則……這場技術革命的終局,注定屬于“算法、硬件、數據”三體合一的狠角色。在當今中國汽車自動駕駛領域,華為、Momenta與自研車企呈三足鼎立之勢,各自憑借獨特的技術優勢在市場中占據一席之地。這三方的技術角逐,不僅關乎企業自身的發展,更推動著整個行業邁向新的高度!

華為:全棧自研構建安全冗余體系

華為在智能駕駛領域的布局堪稱全面而深入,其核心優勢在于全棧自研能力。從底層的芯片到上層的算法,華為實現了全面自主研發。其昇騰系列芯片,具備強大的算力,能夠快速處理海量的傳感器數據,為智能駕駛提供堅實的計算基礎。在算法層面,華為采用多傳感器融合技術,將攝像頭、雷達等多種傳感器的數據進行綜合分析,從而更精準地感知周圍環境。例如,在復雜的路況下,即使某個攝像頭被遮擋,其他傳感器和備用系統依然能夠保證車輛正常運行,避免事故發生。這種全棧自研和安全冗余體系,使得華為的智能駕駛技術在穩定性和安全性方面表現出色。

Momenta:智駕大模型引領“智駕平權”

Momenta憑借其獨特的技術優勢,正逐步確立其在行業中的領導者地位!Momenta作為國內首個基于一段式端到端大模型實現規模化量產的智駕供應商,其端到端智駕大模型技術引領“智駕平權”的潮流。與特斯拉的端到端路線雖有相似之處,但Momenta有著獨特的創新,其智駕大模型分為“短期記憶”和“長期記憶”兩條支路。“短期記憶”支路負責實時處理當前的駕駛場景信息,例如車輛周圍的即時路況、其他車輛和行人的動態等,使車輛能夠迅速做出反應,應對突發狀況。而“長期記憶”支路則存儲和學習過往的駕駛經驗和場景,幫助車輛在遇到類似場景時,能夠借鑒之前的處理方式,做出更合理的決策。這種雙支路的設計,讓車輛的駕駛行為更加智能和靈活,就像人類駕駛員一樣,既能根據當下情況做出即時反應,又能利用以往經驗優化駕駛策略。

Momenta端到端大模型實現了感知 - 決策一體化,賦予了智能駕駛系統強大的泛化能力。在面對極端天氣、復雜路況等極具挑戰性的場景時,該系統能夠展現出驚人的適應能力,將城市NOA的接管率壓縮至0.1次/千公里量級。這意味著,在大多數情況下,車輛能夠在無需人工干預的情況下,安全、順暢地行駛,為用戶帶來高度自動化的駕駛體驗。同時“數據飛輪” 戰略也是其成功的關鍵因素之一。通過 L2 級量產車采集百萬公里的實際場景數據,Momenta利用這些數據訓練AI模型,以應對諸如“鬼探頭”“極限加塞”等復雜長尾難題。訓練得到的優化模型又反哺L4技術迭代,形成了一個良性循環。當行業還在爭論硬件配置的優劣時,Momenta通過 "類人學習法" 實現了從感知到決策的質的飛躍。可以說,Momenta憑借端到端智駕大模型,引領了智駕安全的新范式。

自研車企:用戶導向下的差異化探索

自研車企憑借對用戶需求的敏銳洞察,在智能駕駛的功能開發上更具針對性和創新性。以小鵬、蔚來等為代表的自研新勢力車企,注重從用戶的實際需求出發,開發具有特色的智能駕駛功能。小鵬的XPILOT系統在高速領航輔助駕駛方面表現突出,能夠實現自動變道、跟車等功能,減輕用戶在長途駕駛中的疲勞。蔚來則將智能駕駛與智能座艙深度融合,為用戶打造一體化的智能體驗,用戶可以通過智能座艙方便地控制和監控智能駕駛系統的運行。

蔚來則注重智能駕駛與整車生態的融合,通過NIO OS系統將智能駕駛與智能座艙深度整合,為用戶打造一體化的智能體驗。在硬件方面,蔚來持續投入研發,不斷升級傳感器配置和計算平臺,以提升智駕系統的感知和運算能力。同時,蔚來還通過建立完善的用戶社區和服務體系,收集用戶反饋,快速迭代智能駕駛功能,實現了以用戶為導向的產品進化。自研新勢力車企由于研發資源相對有限,在應對極端復雜路況和突發狀況時,其智能駕駛系統的穩定性和可靠性還有待進一步提高。而且,自研車企往往更注重功能的創新,在底層技術的研發上相對薄弱,這可能會限制其未來的發展。

綜上所述,自研車企雖然以用戶需求為導向,但在核心技術的積累和創新上與Momenta存在差距,華為和Momenta以領先的技術實力和市場表現占據了排行榜的前列,成為行業的領軍者!中國汽車智駕市場的“三國殺”才剛剛開始,華為、Momenta、自研車企各自憑借技術、成本、生態等方面的優勢,在智能駕駛的賽道上全力沖刺。對于消費者而言,這無疑是一場科技盛宴,隨著競爭的加劇,智能駕駛技術將更快地普及,為我們消費者帶來更加安全、便捷、高效的出行體驗。而對于整個汽車產業來說,這場競爭將推動技術創新和產業升級,助力中國汽車工業在全球智能駕駛領域占據領先地位。

來源/IT專家網