"未来智驾基本上会回归到大量 Tier1，主机厂的智驾体系基本都会外包。"
近日，在盖世汽车研究院主题沙龙上，盖世汽车研究院副总裁王显斌的这个判断，正在成为现实。除了特斯拉和小鹏、理想等少数派还在咬牙自研，华为乾崑、Momenta、元戎启行、地平线、英伟达……这些名字正在成为智能汽车的新"灵魂"。
为什么？答案很残酷：这游戏，普通玩家真的玩不起了。
自研？太贵了！
造一辆智能汽车，什么最烧钱？
不是电池，也不是"彩电""沙发"，而是智能驾驶。王显斌说得直白："研发的投入、人才和要求都相当高。"
有多高？组建一个顶尖算法团队，每年人力成本轻松过亿。采集处理海量数据、搭建算力中心、进行无休止的安全测试，更是无底洞。
这对于利润本就微薄，或者年销量就几十万的车企来说，是难以承受之重。更扎心的是，用户可能还不买单。
根据盖世汽车研究院最新调研显示，65% 的用户想要高阶智驾，但真正信任它的却仅有两成参与者。"安全"是用户最大的顾虑，占比高达 60%。
正如 1 月 6 日，广西南宁一辆阿维塔 07 超速行驶后连续撞击 15 辆车，导致多车损毁、多人轻伤。网友第一时间质疑的便是"阿维塔辅助驾驶系统失控"，直至 10 天后，经交警认定事故原因为驾驶员全责，后台数据显示辅助驾驶功能未激活，安全气囊正常打开，才得以平复。
与其花几百亿自研，不如选择选择成熟的供应商解决方案，不仅能快速实现功能上车，还能将潜在的安全责任风险部分转移。这笔经济账，谁都算得明白。
于是，行业出现了清晰的分化：
如特斯拉、蔚来、小鹏、理想等"头铁"自研派，坚持智驾是他们的品牌基因，必须自己掌控。也有绝大多数车企，选择把专业的事，交给专业的人。
如华为合作模式从简单卖货，到提供全栈方案的 HI 模式，再到深度参与产品定义和销售的"鸿蒙智行"（问界、智界等），以及与广汽、东风共创"启境、奕境"等新品牌。
仅在 2025 年就实现 BU 发货部件超过了 3168 万件，总体搭载量 97.6 万台。根据华为车 BU CEO 靳玉志于 1 月 16 日透露，今年其乾崑智驾将搭载在 80 款车上，到年底时，总搭载量将达到 300 万辆。
Momenta 走的是经典王牌供应商路线，策略就两个词：广结盟、多定点。与丰田、通用、上汽、蔚来等车企深度绑定，截至 2025 年中，其宣布的定点车型已超过 130 个。
图片来源：Momenta
不求主导生态，而是追求在最大的蛋糕上，切下最多份额。
此外，如以"芯片 + 算法"的开放模式，构建了庞大生态联盟的地平线；以及不求多而强调深度绑定，打造"大单品"的元戎启行等等。
更值得玩味的是如奇瑞、北汽等企业的策略——它们不再孤注一掷，而是同时与多家供应商合作，根据不同车型的定位，灵活配置不同的智驾方案。
这种"把专业的事交给专业的人"的趋势，并非中国独有。王显斌观察发现："无论是外国还是中国，大部分头部车企都在逐步转向外包。"
全球范围内，即便是曾经坚持自研的跨国巨头，也在重新评估技术路径。不只是整车企业，博世、大陆等全球汽车零部件企业巨头也在尝试与文远知行、地平线成立合资公司，以加速实现智能化进程。
高昂的研发成本、快速迭代的技术风险以及难以逾越的人才壁垒，让外包成为更具商业理性的选择。
技术路线大乱斗，谁的数据多谁说话硬
车企选择外包，另一个深层原因是：技术路线太不确定，自己押宝风险太高。
王显斌指出，行业现在探索的主流路线至少有三条：端到端、VLA、世界模型。谁更好？没人能下定论。
端到端模型试图模仿人类驾驶的直觉，将传感器数据直接映射为控制指令，追求极致的效率与性能上限；VLA（视觉 - 语言 - 行动）模型致力于打通视觉感知与语言理解的鸿沟，让车辆不仅能"看到"，还能"理解"复杂场景；世界模型则野心更大，试图在虚拟世界中构建对物理规律的深度模拟，让 AI 学会推理与预测。
每一条技术路线都代表着一种对智能驾驶的不同哲学思考，也对应着截然不同的研发路径、数据需求和硬件架构。王显斌认为："我认为这种格局应该长期存在，不可能仅限于 VLA 或者世界模型。"
对车企而言，这无异于一场豪赌——押错技术方向，可能意味着数年时间与数十亿资金的沉没。
真正的胜负手，在于"数据霸权"。
智驾系统不是一次开发完成，它需要海量真实数据喂养，才能持续进化，这就是"数据飞轮"。谁跑的车多，谁的数据就多，谁的系统就更聪明。
2026 年 1 月，得益于全球数百万辆量产的投入，特斯拉 FSD 累计行驶里程在 10 个月内从 36 亿英里（约 57.94 亿公里）增长近一倍，但就其 100 亿英里（约 160.93 亿公里）的目标，仍有约 30 亿英里（约 48.28 亿公里）真实世界的数据缺口。
在这一方面，头部的科技巨头依托其庞大的合作伙伴网络，能够获取远超单一车企的数据规模；其强大的云计算基础设施，能够支撑起千卡乃至万卡级别的模型训练。
以华为为例，根据 1 月 16 日首次发布的《安全出行报告》显示，乾崑智驾累计行驶里程 72.83 亿公里，仅 2025 年就新增 54.2 亿公里。在其辅助驾驶下，安全性是普通司机的 3.58 倍。
图片来源：盖世汽车现场拍摄
这些数据不是冰冷的数字，而是它迭代算法的"粮食"。因此，它能快速推出 ADS 4.1，并预告年内上线的 ADS 5.0。
更因如此，在 35 万以上的高端市场，华为智驾份额超过一半，且激活率高达 98%。
与此同时，仿真测试的兴起进一步改变了游戏规则。王显斌指出："通过 AI，例如英伟达的 Cosmos 世界基础模型，在虚拟世界中，可以安全、高效地复现百万公里的极端场景，加速系统成熟，将对大家的开发节奏有非常大的帮助。"
谁掌握了先进的仿真技术，谁就拥有了更快的学习曲线。
当技术路线如此多元且快速迭代，当数据与算力成为新的护城河，传统车企发现自己越来越像"门外汉"。将智驾系统外包，不仅是为了降低成本，更是为了获取持续的技术更新能力。
在智能驾驶领域，停滞就意味着落后。
车企的"新身份"是什么？
当"大脑"外包，车企的价值何在？会沦为无情的"组装厂"吗？
并不会，但角色必须转变。
王显斌描绘的未来汽车，是一个"能感知、会思考、善交流的出行智慧生命体"。要实现它，光有智驾还不够，需要智驾、座舱、底盘全域深度协同。
这正是新时代供应商角力的新战场。华为 2026 年的"五大解决方案"全面升级，就是例证：智驾（ADS 5）、数字底盘（XMC）、智能车灯（AR-HUD）、车云服务、鸿蒙座舱（Harmony Space 6）。它正在构建一个跨域的、融合的智能躯体。
这意味着，合作车企获得的是一套高度协同的"神经系统"。好处是体验极致，挑战是车企自身定义差异化的空间被压缩了。
那么，车企的核心竞争力该转向哪里？
它们可能不再需要雇佣成千上万的算法工程师，但必须成为更优秀的"产品定义者"和"体验整合者"。
王显斌指出了明路：智能座舱。因为"相比智驾的高难度和高安全要求，智能座舱具备场景体验易差异和易感知等特点，是当下整车打造差异化的重点。"
翻译一下：智驾是"基本功"，追求安全、可靠、好用，趋同难免。而座舱是"个性秀场"，能否在影音娱乐、休憩场景、多屏互动、语音助手等层面打造出打动用户的独特体验，成了品牌突围的关键。
未来的商业模式也在变化。汽车的价值正从"一锤子买卖"的硬件销售，转向涵盖"出行、数据、能源、金融、软件"的全生命周期服务。在这方面，握有用户入口和软件能力的科技公司，显然在价值分配中占据了更有利的位置。
一个更具颠覆性的未来图景正在展开：当 L4 级自动驾驶成熟，汽车将变身为"移动智能空间"。
王显斌设想："这辆车能否作为一种物理载体进行展示，比如开小会或者休闲娱乐。"届时，自动驾驶系统将成为这个空间最基础的"水电煤"，而其上的场景化应用、服务与内容，将成为新的价值高地。
在这场变革中，没有谁能够通吃一切。车企、科技公司、传统 Tier1、软件开发者、内容提供商，将在一个更加开放、协同的生态中，重新定位自己的角色，共同分享智能汽车时代的巨大红利。
所以，未来智驾谁说了算？答案或许不是非此即彼。
车企无法完全掌控核心技术，但牢牢握有品牌、用户和整车集成的终极权力；科技公司掌握着算法与软件的钥匙，却依赖车企实现规模落地；传统 Tier1 凭借深厚的工程经验与安全口碑，在关键执行领域依然不可替代。
王显斌预言："未来在整车及核心供应链生态领域有望出现龙头领先企业。"现在看来，龙头或许不会出现在整车品牌端，而必将出现在核心智能化供应链的顶端。
智驾的方向盘，从未如此"去中心化"。但这场分工革命无关对错，只关乎效率。当产业告别浪漫的技术狂热，回归商业与工程的本质，一个更成熟、更澎湃的智能出行时代，才算真正拉开了序幕。
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