汽车行业进入智能化时代后，“智驾系统”成为各大车企争相布局的核心战场。面对日新月异的自动驾驶技术，车企需要在自行研发和依赖外部供应商之间做出抉择。这两种模式其实各有千秋，自行研发能够掌握技术主动权并形成差异化竞争优势，但投入巨大、风险也高；而依赖供应商则可快速导入成熟方案、降低研发成本，却可能受制于外部厂商的技术路线和迭代节奏。
自主研发模式
自主研发的典型代表就是特斯拉、小鹏、蔚来等新势力新能源汽车厂商。以特斯拉为例，早期Autopilot系统曾使用Mobileye的摄像头处理芯片和算法，但2016年特斯拉双方终止合作，此后特斯拉推出了自行开发的全新硬件套件来支持自动驾驶。这一套硬件（即FSD硬件）包括特斯拉自主设计的神经网络加速芯片，以及优化的摄像头、雷达等传感器布局，使得整个系统能在“自家平台”上实现高效运行。特斯拉积累了全球数百万辆车的行驶数据，并通过OTA（无线更新）不断迭代算法，在感知、决策规划等方面实现迅速迭代和升级。自主研发的模式下，企业不仅掌握了底层计算硬件，还拥有完整的软件生态，能够针对自家车辆特点和驾驶场景持续优化算法，迭代速度快、闭环数据优势明显。
自主研发也意味着研发成本极高，需要强大的软硬件技术储备。特斯拉当初解除与Mobileye的合作，就是因为其对技术要求过于激进；其他车企如果自行走上这条路，同样面临庞大的前期投入和安全责任风险。即便是后来致力于自主智驾的小鹏汽车，其XPILOT系统在感知与决策算法方面也大量采用自研技术（硬件平台则主要依赖NVIDIA Orin等通用芯片），强调通过自有数据积累与算力平台来提升能力。蔚来（NIO）的自动驾驶系统虽然在硬件层面采购Mobileye的EyeQ4芯片，但在软件算法、数据管理方面仍然靠蔚来自主开发，其模式也更偏向软硬件联合自主。这些车企的案例显示，自研模式有助于形成独特的技术路线和数据壁垒，但也需要较长周期才能成熟，并承担算法安全隐患的消化成本。
供应商解决方案
与此相对照，传统车企和部分商用车领域更倾向于依赖成熟供应商的解决方案。以大众、福特等老牌汽车厂商为例，它们通常将自动驾驶系统的核心部件（如视觉处理、雷达融合、传感器套件）交由Mobileye、博世等Tier-1供应商提供。如大众集团在其多个车型上采用了Mobileye的摄像头芯片与ADAS算法，大众最新的Travel Assist自动驾驶功能即是基于Mobileye的EyeQ系列处理器配合其他传感器共同实现的；福特的Co-Pilot360系统也主要集成了Mobileye的视觉技术和各式雷达/超声波传感器。
此外，博世、麦格纳等供应商在毫米波雷达、自动刹车、转向执行等硬件环节已有成熟产品，车企只需根据级别需求集成即可。国内新兴方案商如地平线（Horizon Robotics）等，向车企提供人工智能芯片和视觉计算平台，像是长城汽车的智能驾驶系统就使用了地平线的CPU+NPU芯片架构。这种“采购现成方案”的模式能够大幅缩短开发周期、降低自主研发难度。供应商往往专注于某一领域技术，比如Mobileye专长于基于摄像头的视觉感知和路径规划，博世擅长雷达系统和车辆控制。借助其多年积累的技术储备和全球验证，整车厂可以较快实现高级驾驶辅助功能并提供较为稳定的安全性。
但是，这种模式的弊端也很明显，车企对技术核心的控制力较弱，不易形成差异化竞争。供应商提供的是标准化产品，各家车企使用同一套技术，很容易造成产品同质化；而且供应商通常限制数据访问，车企难以获得庞大真实驾驶数据来优化算法，仅能依赖供应商给出的功能升级，这会减缓迭代速度。2016年Mobileye与特斯拉“分道扬镳”也体现了供应商与车企之间博弈的风险，当特斯拉推高性能需求、期望获得更强大算法能力时，Mobileye认为特斯拉未能保证司机干预安全，最终选择断开合作。此外，过度依赖外部供应链也有稳定性风险，一旦某关键零部件供应商发生产能问题或策略变动，整车厂可能会陷入被动。例如全球芯片短缺之际，不少需要采用Mobileye、TI、Nvidia等芯片的OEM厂商都面临生产延迟的困扰。
双模式孰优孰劣
从技术层面细分来看，自研与供给模式在感知、决策、硬件适配等方面各有特点。在感知系统方面，自研厂商往往能够灵活选配传感器方案，甚至研发专用芯片。例如特斯拉的Model 3以上车型采用了8摄像头+前后雷达+12超声波雷达的布局（最新硬件已去除雷达），并自研神经网络加速芯片；而小鹏P7等车型也采用了摄像头+激光雷达+雷达的多传感器融合系统，全栈自研算法来处理数据。这种集成方案的好处是传感器与计算硬件、算法紧密耦合，能够针对车辆线束、视场角度、计算资源等做最优配置。相比之下，使用供应商方案的厂商更多沿用该供应商已有的传感器套件和算法，难以对系统做大量自定义调整。例如Mobileye擅长摄像头视觉，但在结构化公路外的表现可能不足，需要借助其他厂商或额外传感器来补足。因此，自研模式在感知层面提供了更大的自由度，但要求厂家具备强大的研发能力和测试验证体系；供给模式则用成熟硬件降低了技术风险，但通常是“黑盒”式集成，难以深度优化。
在决策与规划层面，区别主要体现在软件算法和数据资源。自主研发的团队会根据自己的车辆动力学特性和驾驶习惯设计独特的决策逻辑，连续迭代的反馈更为直接。而依赖供应商时，车企常常拿到的是高度封装的模块化功能，缺少底层算法的透明度。如特斯拉的系统会不断学习人类驾驶员的实际行为，尝试在识别场景后做出类似人类的操作（如变道超车、圆环入口自动切入），其决策逻辑是在自有数据环境中自行调整的。而大众或福特使用的系统，在自动驾驶场景下则更谨慎明确，严格限定在高速公路或车道内辅助驾驶场景，决策往往遵循供应商既定的规则集，不具备像特斯拉那样的神经网络自适应能力。可以说，自研团队拥有全栈式架构优势，能够全程掌控感知到规划的端到端体验；而供应商模式虽然稳定可靠，但创新余地被压缩了。
硬件适配是另一个核心考量。特斯拉2016年推出的FSD硬件套件就是自行研发的典型案例。到2019年，特斯拉推出了第二代定制AI芯片用于Autopilot——性能达到144TOPS（万亿次运算），远超同期Mobileye EyeQ4芯片（约24TOPS）。凭借自研芯片，特斯拉可以在每辆车上部署更强大神经网路模型。而依赖供应商时，车辆内嵌的计算平台通常是如Mobileye EyeQ5、Nvidia Xavier/Orin或华为昇腾等提供的通用芯片，这些通用方案虽然发展迅速，但往往需要外部外接协同。综合来看，自研模式可以从设计阶段就确定硬件选型，实现软硬件协同和定制化最优；供应商模式则快速方便，但在极端场景或高性能需求面前可能受限于硬件瓶颈。
数据闭环能力方面，自研的优势极为明显。自动驾驶算法依赖大量真实道路数据来训练和验证。特斯拉通过全球车队收集了数十亿英里的数据，每月能够获取数百亿帧高质量标注数据，这些数据为神经网络不断迭代提供了“燃料”，使得系统性能持续提升。小鹏和蔚来也在积极构建自己的数据闭环，比如通过自动驾驶测试车队和量产车辆采集数据回传，用于算法调优和仿真训练。相比之下，依赖供应商的车企往往无法直接获得大规模的训练数据。虽然OEM可以选择将车内传感器采集的数据反馈给供应商，但一般是脱敏的统计结果或合作共享数据，这对提升供应商算法的帮助有限。因此，自研的车企在数据闭环上有天然优势——他们能直接管控训练集、迭代更频繁，而供应商模式则往往缺乏闭环反馈机制。
在迭代速度与产品更新方面，情况也同样截然不同。自主研发团队可以随时通过OTA推送软件更新，对算法进行细小甚至实时的优化。这意味着他们能快速响应道路测试反馈，修复问题或添加新功能。特斯拉的Autopilot/FSD迭代就非常快速，新版本一经测试即推送给车队，收集反馈后再推下一版；而供应商导入的方案，迭代周期常常是月或季级别。供应商不仅要将新版软件打包，还要和车厂一起进行适配、测试，过程冗长。当遇到紧急安全问题时，自研团队能第一时间组织修复（如特斯拉曾针对交通信号灯识别问题推送紧急更新），而依赖供应商的系统则需要等待供应商修复、再经过车企测试和发布，时间更长。
成本控制上，自研与供应商模式也呈现出不同路径。自主研发需要投入巨额前期成本，从传感器采购、算力平台搭建，到算法团队建设、数据标注全部自营，只有在量产到一定规模后才能摊薄研发成本。相对而言，采用供应商方案则可显著节省研发投入，车企只需购买现成部件或技术授权，省去了自研试错的开销。短期来看，采购供应商方案的成本更低、风险更可控。但从长期角度，如果车型保有量巨大，自研方案的边际成本可能低于付费授权。如Mobileye为芯片收取的授权费并不低，若一车型年销几十万台，授权费累积可观；而自研芯片一旦开发完，后续每台车仅需分摊芯片制造成本。另外，自研的成本可视为固定资产投入，通过持续量产来平摊，而供应商模式则在单车成本上持续付费。在成本可控性上，供应商模式较易于短期预算；自研模式长期则或有优势，但短期压力更大。
对于供应链稳定性的考量也不可小觑。自主模式下，车企需要自行构建供应链生态，芯片找谁代工？传感器找哪家做模组？每一块硬件可能都要外采，但需要严格管理以免出现断货。供应商模式则有系统化支持，通常自带稳定的零件供应体系（如博世有自己的传感器工厂，Mobileye靠Intel资源），且可以为车企提供整套服务。但与此同时，依赖供应商也意味着缺乏灵活应对能力。若当供应商被收购或战略调整时，原本依赖其技术的OEM可能被“绑架”，不得不随之调整路线。
其实乘用车和商用车在这个问题上也有不同侧重。乘用车厂商往往更追求技术创新和市场噱头，愿意冒更大的风险进行自研，突出品牌科技形象，因此新兴造车势力中像蔚来、小鹏、小鹏等都奋力自研；而商用车（特别是重型卡车、工程车等）更看重稳定性和经济性，很多时候会优先选用经过大量测试的供应商方案。沃尔沃集团的重卡曾与Autoliv/硅谷科技公司合作开发自动驾驶方案，也曾尝试过自建团队；但最近是与安波福、MobilEye等合作，把自动驾驶功能嵌入现有的车联网和ADAS模块中，降低开发成本。东风等国产商用车企也多采用博世的摄像头雷达套装和博世MPC一体机做高级辅助驾驶，很少完全自主开发全套系统。总体而言，商用车的自主系统往往采用“国产协同”或“混合方案”。
其实也有有很多人认为买车不买技。他们认为自动驾驶作为辅助功能，其核心价值在于短时间内尽快投入实用，而非一定要率先突破最高级别的自动驾驶。从这一视角看，依赖大厂供应商的成熟方案可以让车辆较快搭载L2/L2+功能，并在市场上形成规模化。而那些选择自研的公司，则更多将其视为差异化竞争手段和长远布局。当前市场上，我们也看到不少折中路线，有些车企自研算法，但在硬件层面与供应商合作；或者在软件和数据层面合作共享，比如部分厂商会把车队数据用在供应商提供的AI平台上训练，并与其他客户共享。
总结
总结而言，自研和供应商模式各有优势与不足，自研的好处在于可控性高、差异化强、闭环迭代快，技术路线由自己规划，可以深度整合软件硬件和车辆平台，实现量产车型的持续升级；缺点是投入巨大、开发周期长、风险高，尤其在早期往往会面临功能不成熟或安全隐患，需要强大的资金和技术底蕴。
供应商模式则优势为成本和风险可控、上市快、技术成熟度高，能够借力已有生态迅速拥有稳定的辅助驾驶功能；但劣势是创新受限、更新迭代相对慢、数据闭环弱，并且可能出现供应链被动、技术同质化等问题。
对于车企来说，不同的战略定位和资源基础会引导不同选择，新势力或市场压力要求快迭代的品牌，常选择自研；传统巨头或资金紧张者，则更多借助外部资源。无论选择哪种路径，都需要深度权衡感知技术、计算架构、数据管理和经济效益等要素，以保证自动驾驶系统既安全可靠，又具备竞争力。就像一场马拉松，有的车企选择自己跑完整程，有的则选择与强大的队友一起接力，最终目标都是为了跑得更快、更稳、跑出自己的风格与成绩。
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原文标题 : 自研vs供应商，智能驾驶双模式孰优孰劣？
