最近对于智驾行业的几个问题小思考。①大家都在做「同一种」智驾，为什么结果差这么多

最近对于智驾行业的几个问题小思考。

①大家都在做「同一种」智驾，为什么结果差这么多？

这几年行业有个现象，不管你看哪家车企、哪家供应商，口径几乎大差不差。

端到端、世界模型、VLA、数据闭环、云端算力、强化学习、大模型.....

仿佛都在同一个技术时代线上，大家都在用差不多的硬件、相似的论文算法。

但当车真正上路，你会发现结果完全不一样，有的系统能在复杂城市、乡村野路稳稳穿行，有的系统还在基本的汇入汇出上挣扎。

为什么？

因为技术范式只是外壳，真正拉开差距的，是底层的体系力，数据的真实度、标注的质量、仿真的效率、闭环的速度、以及团队对安全与体验的平衡能力。

智驾不只是拼谁的模型、算力大，更是拼谁的整体系统工程体系能力。

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②为什么有些供应商方案，反而比自研的更好用？

其实本质不是技术高低的问题，而是目标和机制的差异。

自研方案有点像五星酒店的餐厅，而供应商方案更像是专业的餐厅酒楼，

供应商的任务很单纯，把方案做稳、做通用、让客户满意，在有限时间内交出稳定、能落地的产品，

这种单一目标让他们能集中资源，把算法、调参和策略优化做到极致。

其次，供应商的项目覆盖面更广，能接触到不同车型、不同道路和不同客户的需求。

相对来说，车企自研在搭的是系统，不是单点能力。

它要从零构建数据闭环、算法体系、标注能力、工具链和软件架构，初期体验自然不如成熟供应商方案稳定。

但一旦体系跑通，自研的成长曲线会更陡——每一次迭代都能反哺整个生态。

所以短期看供应商更「能打」，但长期看，只有自研能带来持续的技术复利和品牌竞争力。

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③供应商方案做的不错，为什么车企还要自研？

这点很多人不理解。既然供应商方案又稳又快，买回来直接上车就行，车企何必花几千人、几年时间去造一套「差不多」的东西？

原因有三

- 第一，数据主权。

用供应商方案，所有的感知、决策数据都在外部，车企自己学不到任何能力。

自研之后，所有训练、仿真、迭代全在自己手里，闭环速度才有复利。

- 第二，体验上限。

供应商方案更像是外挂功能，而智驾是整车的一部分，自研方案能更好得将底盘、电驱、座舱深度融合，综合场景体验上限会更高，

- 第三，长期成本。

供应商收授权费，车越多成本越高，

自研前期贵，但边际成本趋近于零，

当智能驾驶方案成为平台化、标配，

只有自研才能真正做到「越卷越省」。

换句话说：

供应商让你能跑，自研让你跑的更远。

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关于自研方案与供应商方案，

看似大家都在走同一条路，但真正的分水岭，是「能不能靠自己走得越来越快」。

供应商能帮你快速起跑，但只有自研，能让你跑出属于自己的那条轨迹。