隨著智能駕駛技術的快速迭代，2025年將成為AI智駕技術發展的關鍵年份。在這個被定義為“AI智駕元年”的新時代，兩大核心戰役——“體驗之戰”和“規模之戰”將全面展開。

我們將從技術路徑、市場競爭和未來趨勢三個維度，深入解析AI智駕的行業發展。

智能駕駛的發展已歷經多個階段，從早期的硬件堆砌，單純比拼單車感知硬件與智駕芯片算力，到人海戰術階段對開城數量的競爭，如今已邁入數據驅動的全新時期。

特斯拉憑借 FSD V12 率先引領端到端智駕潮流，其采用 “視覺輸入、控制輸出” 模式，大幅削減人工編寫代碼量，通過海量數據訓練實現全場景智能駕駛，使智駕行為更擬人化。

國內車企如理想、小鵬、華為等也積極跟進，不斷推動智能駕駛技術的革新。

● 從規則驅動到數據驅動的跨越

傳統智能駕駛主要依賴規則編碼，但復雜場景中規則的適配性和擴展性較低。2024年開始，端到端模型的普及使智能駕駛從規則驅動邁入數據驅動的新紀元。

端到端模型的特點：

◎ 感知、決策、控制一體化訓練；

◎ 減少人工規則干預，基于海量數據優化決策邏輯；

◎ 提升擬人度和流暢度，降低復雜場景中的錯誤率 。

● 案例：特斯拉FSD的引領，特斯拉通過端到端模型的V12版本，實現了車位到車位的無斷點駕駛；數據量的不斷累積（超過20億英里）讓系統表現更加接近人類駕駛 。

● 中國玩家的快速跟進，國內車企在端到端架構領域的探索進展迅速：

◎ 理想：從高速到城區智駕的全面覆蓋，通過多源數據訓練模型，提升復雜場景下的應對能力；

◎ 小鵬：以AI鷹眼視覺方案為核心，將高階智駕下沉至15萬元級別車型 。

智能駕駛的應用場景持續拓展，從封閉園區的初步嘗試，逐步延伸至高速路段的穩定應用，進而進軍復雜城區環境。如今，車企正朝著門到門、甚至全球無差別駕駛的目標邁進，需要智駕系統能夠精準應對不同地理環境、時空條件與天氣變化。

例如，在城市狹窄街道中準確識別行人和非機動車，在復雜路口實現安全高效的通行決策；在高速公路上，面對不同車速的車流，自如完成超車、并道等操作；在惡劣天氣下，如暴雨、濃霧中，依然保持可靠的感知與決策能力，確保行車安全。

在 AI 智駕初期，由于訓練數據相對有限，部分場景下的表現不及傳統規則驅動的智駕方案。但隨著訓練里程的指數級增長，智駕系統的迭代速度顯著加快。

以特斯拉為例，其 FSD 行駛里程截至 2024 年 9 月已超 20 億英里，這使得其系統在處理各類路況時愈發得心應手，單次接管或事故間隔里程數不斷拉長，智駕系統有望實現全程高效通行，極大減少駕駛員的干預需求，如在擁堵路段實現智能跟車與路徑規劃，在長途駕駛中保持穩定車速與安全車距，提升整體交通流暢性。

智駕系統的擬人度是提升用戶信任與接受度的關鍵。一個高度擬人化的系統，在駕駛決策上會更貼近人類思維，如在面對突發狀況時的應急反應，在路口的禮讓行為，以及在彎道行駛時的速度控制等方面。

通過深度學習大量人類駕駛數據，智駕系統不斷優化自身決策邏輯，使駕乘者在心理上感到安全舒適，從而促使更多用戶主動使用智能駕駛功能，形成良性循環，進一步推動技術的優化發展。

● 智能駕駛核心評判維度

體驗之戰的關鍵在于用戶感知，其核心評判維度包括：

◎ 場景適配性：從高速到城區、從普通道路到復雜場景的全面覆蓋；

◎ 安全性：減少接管次數，提高在緊急情況下的應變能力；

◎ 擬人度：更自然的控制和更平滑的行駛軌跡 。

2025 年成為車位到車位功能的重要發展節點。

● 從技術演進來看，2024 下半年端到端模型上車奠定基礎，隨后車位到車位功能在各車企中逐步落地。

◎ 華為 ADS 于 2024 年 8 月在享界 S9 交付相關功能；理想汽車在 2024 年 11 月 28 日全量推送；

◎ 小米汽車 12 月推送先鋒版；

◎ 小鵬汽車也積極推進測試與部署。

這一功能的實現標志著智能駕駛從點到點的簡單輔助邁向全場景無縫銜接的新階段，極大提升了日常駕駛的便利性，減少駕駛員在停車環節的操作負擔，是智能駕駛普及的關鍵一步。

一句話：2025年，各大品牌將圍繞“車位到車位”功能展開競爭。誰能實現更高覆蓋率的全場景駕駛，誰將在體驗之戰中占據上風。

數據在智能駕駛領域的重要性無與倫比。其規模與質量直接決定模型性能，特斯拉 FSD 超 32 億公里的累計行駛里程和理想汽車 2024 年底達 30 億公里的智能駕駛訓練里程，為系統優化提供了堅實基礎。

在數據管理上，有效篩選高質量司機駕駛數據至關重要，因為只有小部分數據符合訓練要求。同時，數據的多樣性也不可或缺，來自不同地域、環境和用戶的真實駕駛數據，有助于解決長尾場景問題，提升系統的泛化能力，確保智駕系統在各種極端或罕見情況下仍能安全可靠運行。

提升高階智駕車保有量成為車企競爭焦點。智駕硬件降本成效顯著，符合摩爾定律趨勢，如智駕 SOC 芯片成本約 2 年降一半，傳感器數量也逐漸減少。

◎ 特斯拉通過車端高階智駕硬件統一預埋，實現大規模保有量，降低 BOM 成本；

◎ 小鵬汽車將高階智駕下沉至 15 萬級車型，AI 鷹眼視覺硬件成本減半；

◎ 華為 ADS 也在不斷優化硬件架構，降低成本并拓展適配車型價格帶。

這些舉措使得更多消費者能夠享受到智能駕駛技術，加速其市場普及。

● 提高保有量的三大策略

規模之戰的核心在于搶占市場份額，通過保有量的快速擴張實現數據池的規模效應：

◎ 硬件降本：預計2025年高階智駕硬件成本將減半，進一步降低普及門檻；

◎ 價格帶下沉：理想、小鵬等品牌已將高階智駕推向20萬元級以下車型；

◎ 智駕標配化：高階智駕從高端配置逐步下沉為主流車型標配 。

● 核心數據驅動的滾雪球效應：保有量的提升不僅意味著銷量增長，更為AI模型的優化提供了基礎。通過數據循環（更多數據→更優模型→更好體驗→更多用戶），智駕系統將進入良性發展軌道 。

在用戶基礎和技術積累達到一定規模后，AI智駕的商業化模式將從單車銷售延伸至訂閱服務。例如特斯拉的FSD訂閱計劃、理想的高級智駕包，都為企業帶來了額外收入來源。

在這場 AI 智駕的變革中，特斯拉憑借其先發優勢和垂直整合能力，在全球智駕車隊規模和技術創新上占據重要地位。

國內企業中，華為 ADS、理想、小鵬等憑借快速的技術迭代和本土化優勢，在體驗與規模拓展方面表現突出，極氪、長城等也在加速追趕。

隨著技術的持續進步和市場的不斷成熟，智能駕駛將逐漸成為汽車的核心賣點和標配功能，改變消費者購車決策權重，推動汽車產業向智能化、自動化深度轉型，重塑未來出行生態。

而在這場變革中，能夠在體驗與規模上取得領先的企業，將引領汽車行業邁向新的發展階段，成為未來出行領域的主導力量。

● 2025年將是AI智駕的規模化元年：

◎ 華為、小鵬、理想等本土品牌將在中高端市場持續發力；

◎ 特斯拉等國際品牌通過技術升級，進一步鞏固領先地位 。

除了端到端模型，行業還在探索多傳感器融合、LIDAR成本下降以及高精地圖更新的可能性，為復雜場景提供更優解決方案。其次政府對智能駕駛技術的支持（如標準制定、測試場開放）以及高速與城區智能駕駛場景的基礎設施完善，將為行業發展注入新動能。