誰是汽車智駕界的DeepSeek？

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本站汽車2月8日報道  如果說AI領域的DeepSeek是“AI天才”，那麼汽車智駕界的“DeepSeek”又會是誰？在這場日益激烈的智能駕駛賽道上，誰能跨越技術瓶頸，迅速適應複雜路況，帶來幾乎“無縫”的駕駛體驗？智能駕駛技術到底有多“智能”？誰將最終脫穎而出，成爲“智駕界的DeepSeek”？

今天，我們就來聊聊中國汽車智駕領域的“DeepSeek們”，看看哪些品牌在智駕賽道上脫穎而出。

華爲ADS：技術狂魔的全面佈局

華爲雖然不直接造車，但其智能駕駛方案ADS（Advanced Driving System）已經廣泛應用於多個品牌，如問界、阿維塔、極狐等。華爲ADS通過多傳感器融合、無圖智駕技術和端到端大模型架構，展現了強大的技術實力。尤其是其無圖智駕技術，擺脫了對高精地圖的依賴，降低了系統複雜性和成本。華爲的生態佈局也非常廣泛，通過HI模式和智選模式，與多家車企合作，構建了龐大的智駕生態。

小鵬XNGP：純視覺方案的領跑者

小鵬汽車的XNGP系統以其純視覺方案和端到端大模型架構著稱，能夠在高速和城市道路場景中實現高水平的自動駕駛輔助功能。小鵬通過大規模數據採集和模型訓練，實現了全國範圍內的智能駕駛。2025年，小鵬汽車的目標是在2025年做到L3級別自動駕駛，同時實現交付量同比翻一番。小鵬的技術迭代速度極快，用戶體驗也備受好評，堪稱智駕領域的“技術先鋒”。

特斯拉FSD：全球領先的純視覺方案

特斯拉的FSD（Full Self-Driving）系統是全球領先的純視覺方案，通過車身周圍的攝像頭獲取環境信息，利用深度學習算法進行環境感知和決策。特斯拉通過數百萬輛車的實時數據不斷優化FSD系統，展現了強大的數據驅動能力。不過，FSD在中國的表現有些“水土不服”，複雜的路況和交通規則讓FSD經常“懵圈”。

蔚來NAD：高端智駕的代表

蔚來的NAD（NIO Autonomous Driving）系統基於NIO Aquila超感系統和NIO Adam超算平臺，支持高速、城區、停車和加電等場景下的點到點自動駕駛。蔚來通過自研芯片和世界模型，展現了強大的技術實力。NAD的訂閱模式也讓用戶可以根據需求選擇功能，提升了用戶體驗。不過，蔚來的智駕系統價格較高，普通消費者可能難以承受。

比亞迪天神之眼：數據驅動的後起之秀

比亞迪雖然在智駕領域起步較晚，但其“天神之眼”系統憑藉龐大的數據量和快速的技術迭代，展現了強大的發展潛力。比亞迪通過多傳感器融合和高算力芯片支持，實現了從高速到城市的全場景智能駕駛。尤其是其無圖城市領航技術，標誌着比亞迪在智駕領域的重大突破。2025年，比亞迪計劃將“天神之眼”系統推廣至更多車型，進一步擴大市場覆蓋，成爲智駕領域的“後起之秀”。

百度Apollo：L4級自動駕駛的隱形大佬

百度Apollo在L4級自動駕駛領域處於領先地位，其Robotaxi業務已覆蓋多個城市。百度通過大規模數據閉環訓練和高精度地圖，展現了強大的技術實力。不過，百度Apollo主要面向B端市場，普通消費者難以直接體驗到其技術優勢。

理想AD Max：務實派的全場景智駕

理想汽車的AD Max系統通過多傳感器融合和端到端大模型架構，實現了從高速到城市的全場景智能駕駛。理想的技術路線偏務實，用戶體驗也備受好評。不過，理想的智駕系統迭代速度相對較慢，技術突破還需加快。

零跑全域自研：性價比之王

零跑汽車通過全域自研和多傳感器融合，展現了強大的技術實力。零跑的智駕系統性價比極高，尤其是在10-15萬元市場區間，提供了高性價比的智能駕駛體驗。2025年，零跑計劃推出基於端到端大模型的城市智駕功能，進一步提升其技術競爭力。

小米Xiaomi Pilot：新星的快速崛起

小米的Xiaomi Pilot系統通過端到端大模型和多傳感器融合，展現了強大的技術實力。小米雖然剛進入智駕領域，但其技術迭代速度極快，用戶體驗也備受期待。目前，小米汽車發佈僅十個月，就已發佈四個大版本。雷軍表示，“2025年，小米汽車智能駕駛能力要成爲無可爭議的第一陣營。”

地平線征程芯片：幕後英雄的技術賦能

地平線通過其征程系列芯片，賦能了理想、比亞迪、長城等多家車企。地平線的芯片在算力和能效方面表現出色，推動了智駕技術的普及。不過，地平線作爲供應商，其技術優勢需要通過車企的產品才能體現出來。

結語：智駕領域的“DeepSeek們”

從華爲ADS的技術狂魔，到小鵬XNGP的純視覺領跑者，再到比亞迪“天神之眼”的數據驅動後起之秀，中國汽車智駕領域的多個品牌都展現出了與Deep Seek相似的特徵。每個品牌都在數據、算法、生態和用戶體驗方面不斷突破，推動着智駕技術的進步。

未來，隨着技術的不斷髮展和市場的逐步成熟，或許會有更多品牌脫穎而出，成爲智駕界的“新星”。而Deep Seek在AI領域的成功，也爲智駕技術的發展提供了寶貴的借鑑：數據、算法、生態和用戶體驗，缺一不可。

1. L1到L5：自動駕駛的“段位”

自動駕駛的“段位”從L1到L5，就像打遊戲一樣，級別越高，技術越牛！

L1（輔助駕駛）：你開車，車幫你踩剎車或保持車道。就像有個“副駕駛”偶爾幫你一把。

L2（部分自動駕駛）：車可以自己加速、剎車、保持車道，但你得時刻盯着，別走神！

L3（有條件自動駕駛）：車可以自己開，但在緊急情況下會喊你：“嘿，該你接手了！”

L4（高度自動駕駛）：車幾乎可以自己搞定一切，但在極端天氣或複雜路況下，可能還是需要你幫忙。

L5（完全自動駕駛）：車徹底“放飛自我”，你可以在車裡睡覺、打遊戲，甚至開個Party！

2. 高精地圖：自動駕駛的“超級導航”

高精地圖（HD Maps）是自動駕駛的“超級導航”，精度可以達到釐米級！它不僅能告訴你哪裡有紅綠燈，還能告訴你路邊的垃圾桶有多高。

高精地圖就像是自動駕駛的“記憶大師”，它能記住每條路的細節，甚至連路邊的廣告牌都能認出來。不過，如果路況突然變了（比如修路），它可能會有點“懵”。

3. 激光雷達：自動駕駛的“千里眼”

激光雷達（LiDAR）是自動駕駛的“千里眼”，它通過發射激光束來探測周圍環境，連一隻小貓跑過都能發現。

激光雷達的工作原理有點像蝙蝠的“回聲定位”，只不過它用的是激光，而不是聲波。不過，激光雷達也有個“小缺點”——貴！一個激光雷達的價格可能比你的手機還貴。

4. 端到端（End-to-End）：自動駕駛的“黑箱魔法”

端到端自動駕駛就像是一個“黑箱魔法”，輸入傳感器數據，輸出駕駛決策，中間的過程連開發者都說不清楚。

這種技術有點像你學騎自行車，一開始你可能不知道爲什麼要保持平衡，但騎多了就自然學會了。不過，端到端系統的“黑箱”特性也讓人有點擔心：萬一它突然“抽風”了，怎麼辦？

5. 多傳感器融合：自動駕駛的“團隊合作”

多傳感器融合（Sensor Fusion）是自動駕駛的“團隊合作”，攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器各司其職，共同爲車輛提供環境感知。

這就像是一個“超級偵探團”，攝像頭負責“看”，激光雷達負責“測距”，毫米波雷達負責“穿透雨霧”。它們一起工作，確保車輛在任何情況下都能“眼觀六路，耳聽八方”。

6. OTA升級：自動駕駛的“在線打補丁”

OTA（Over-the-Air）升級是自動駕駛的“在線打補丁”，車輛可以通過無線網絡更新軟件，就像你的手機系統升級一樣。

有了OTA升級，你的車可以“越開越聰明”。今天它可能還不會識別路邊的垃圾桶，明天升級後，它就能輕鬆繞開障礙物了。不過，千萬別在開車時升級，否則可能會“卡頓”哦！

7. NOA（導航輔助駕駛）：自動駕駛的“老司機”

NOA（Navigate on Autopilot）是自動駕駛的“老司機”，它可以在高速公路上自動變道、超車、進出匝道，甚至還能幫你避開擁堵。

NOA就像是你的“私人司機”，你只需要告訴它目的地，它就能帶你一路飛馳。不過，它偶爾也會有點“膽小”，遇到複雜路況時可能會喊你幫忙。

8. 仿真測試：自動駕駛的“虛擬駕校”

仿真測試是自動駕駛的“虛擬駕校”，開發者可以在虛擬環境中測試車輛的駕駛能力，模擬各種極端路況和天氣條件。

這就像是在玩一款超級逼真的駕駛遊戲，只不過“玩家”是自動駕駛系統。開發者可以在虛擬世界中“製造”各種奇葩路況，看看車輛能不能應付得來。