2026国内主流车企智能驾驶技术方案和研发模式研究

一、摘要

本文基于国内智能网联汽车行业技术发展现状，系统梳理了传统车企、新势力车企及核心技术供应商的智能驾驶技术路线、硬件配置体系、软件算法架构、研发组织模式与技术迭代路径。聚焦技术维度，全面解析不同车企智能驾驶方案的核心特征、技术差异化布局与落地能力，总结当前行业技术发展的核心趋势与演进方向，为智能驾驶技术同行提供参考。如果不妥之处, 欢迎联系小编.

二、智能驾驶行业技术发展总览

当前国内智能驾驶技术已进入端到端大模型规模化落地、全场景无图化普及、硬件成本持续下探、技术路线深度分化的关键阶段。行业技术发展呈现三大核心特征：

技术架构完成代际跃迁

1. 从传统的模块化、规则式架构，全面转向 BEV+Transformer、端到端神经网络架构，VLA（视觉 - 语言 - 动作）大模型、世界模型成为高阶智驾的核心技术竞争力，算法从 “感知 - 预测 - 规控” 分模块设计，走向单模型全链路贯通。

自研与开放合作并行

1. 头部新势力车企坚持全栈自研路线，构建芯片 - 算子 - 模型 - 数据全链路技术闭环；传统车企普遍采用 “自研打底 + 多供应商并行验证” 的混合模式，通过外部合作快速补齐技术短板，同时推进自研能力建设。出海车型基本还是传统ABCD那几家

技术普惠与分级落地同步推进

高阶智驾能力从高端车型向 10 万元级入门车型快速下探，硬件配置形成从低算力纯视觉方案到高算力多传感器融合方案的全梯度覆盖，功能实现从高速 NOA 向城市全场景领航辅助、车位到车位全链路贯通持续升级。

三、主流车企智能驾驶技术方案分述

（一）传统车企技术方案

1. 比亚迪

比亚迪坚持自研与外供双轨并行的技术路线，以 “天神之眼” 为核心打造分级智驾方案，同时完成自研团队的整合与能力升级。

硬件配置体系

• 打造天神之眼 A/B/C 三大核心平台，实现从高端到入门的全价格带覆盖。其中天神之眼 A 搭载双 Orin-X 芯片（508TOPS 算力）+3 颗激光雷达，主打高端仰望品牌；天神之眼 B 搭载单 Orin-X 芯片（254TOPS 算力）+1-2 颗激光雷达，适配腾势、比亚迪中高端车型；天神之眼 C 搭载 Orin-N/J6M 芯片（84/128TOPS 算力），无激光雷达，实现 7.88 万元车型的高快领航功能标配。同时与华为合作推出华为 ADS 方案，搭载于方程豹品牌。

软件算法与核心技术

• 天神之眼 C 平台实现全栈自研，B 平台与 Momenta 保持算法合作，2026 年发布的天神之眼 5.0 系统通过强化学习实现技术升级，核心突破包括：130km/h 静止前车自动紧急转向（AES）、135km/h 隧道静止前车自动紧急制动（AEB）、转弯盲区儿童穿行刹停，同时实现借道绕行临停车、窄路会车、施工占道绕行等拟人化驾驶能力。

研发体系

组织架构层面比亚迪老将杨冬生为智驾总负责人，自研智驾团队走向整合，和外部供应商并举，共同推动公司智驾能力快速发展。自研团队在内部竞争后完成整合，目前达千人规模。据互联网消息，2024 年 6 月，比亚迪成立自研智能驾驶的天璇开发部 (许凌云负责，原高合智驾负责人)，定位于自研高阶智能驾驶方案；同时组建天狼开发部 (李锋负责，比亚迪原第五事业部原软件中心总监)，定位于开发低阶智驾方案，同时承接部分供应商业务，两个部门进行研发效率和效果的内部比拼，2024 年 10 月，天璇和天狼部门陆续合并为自研智驾团队，李锋为负责人，整合完成后人数超过千人，集中资源，提升研发效率。2025 年 9 月斑马智行原副总裁、CTO 王军加入比亚迪智能座舱团队，负责座舱架构和地图研发，向智能化软件开发中心主任李锋汇报, 目前研发团队大概在2000余人。硬件层面，座舱、智驾域控相关硬件、传感器零部件等采用外部供应商的车型等业务统一归入韩冰团队，后续 BYD 智能化相关零部件业务由此团队负责，整合后团队规模超 2500 人。。据说BYD集团智能驾驶相关团队有上万人.

2. 吉利汽车

吉利完成智驾研发资源的全面整合，以千里智驾为核心，形成标准化分级智驾方案体系。

组织与研发架构

• 2025 年完成千里智驾核心业务与技术体系整合，成立子公司千里浩瀚，专门为吉利提供智驾技术服务；组建由前华为车 BU 总裁王军任董事长兼 CEO、前极氪智驾负责人陈奇任联席 CEO、旷视科技联合创始人杨沐任 CTO 的核心技术团队，整合极氪智驾、吉利中央研究院、迈驰智行等研发资源。

硬件配置体系

• 发布 H1-H9 五大分级智驾方案，覆盖从低阶到高阶全场景。入门级 H1 搭载双黑芝麻 A1000 芯片，无激光雷达，实现高速 NOA；中阶 H3/H5 搭载 J6M / 单 Orin-X 芯片，1 颗激光雷达，实现城市通勤 NOA 与全场景 D2D 领航；高阶 H7/H9 搭载双 Orin-X / 双 Thor 芯片，实现全冗余 L3 级架构与全场景智驾能力。

算法合作

• 低阶方案与亿咖通、轻舟智行合作，中高阶方案与 Momenta、元戎启行合作，顶级方案由千里浩瀚全栈自研。

3. 奇瑞汽车

奇瑞采用多供应商并行 + 自研平台统筹的混合技术模式，打造 “猎鹰智驾” 全场景方案体系。

研发体系

• 奇瑞旗下智驾研发部门整合。2025 年 5 月 30 日，奇瑞集团发布公告，表示要将旗下子公司雄狮科技、大卓智能与研发总院相关业务进行整合，成立 “奇瑞智能化中心”，下设智能座舱、辅助驾驶、数字架构等业务模块。智能化中心成立后，由邬学斌 (2003 年加入奇瑞，后转投北汽、百度智驾副总裁) 担任一号位人物，负责奇瑞智能化业务整体方向上的把关；二号位人物谢保军 (原极氪副总裁，24 年加入奇瑞) 负责实际运营。而前大卓智能二号位人物张晓洪现已离职。

技术方案分级

• 发布猎鹰 500/700/900 三大版本，实现油电平权与全场景覆盖。猎鹰 500 实现端到端大模型行泊一体，支持高速 NOA 与记忆泊车；猎鹰 700 升级算力与世界模型，支持城市 NOA 与代客泊车；猎鹰 900 搭载 VLA + 世界模型，实现 L3 级全域端到端无图智驾，规划 2026 年开启前装 Robotaxi 量产。

外部技术合作

算法合作方覆盖轻舟智行、鉴智科技、华为、Momenta、博世 + 文远知行、卓驭科技等，芯片合作方包括地平线、英伟达、高通、TI 等，通过多供应商并行验证控制技术路径风险。

4. 长城汽车

长城形成算力平台分级 + 核心算法外部合作的技术路线，以端到端方案为核心推进智驾能力升级。

算力与硬件平台

• 打造三档分级算力平台，低算力平台采用 J6M/TI 方案，无激光雷达，实现高速无图 NOA 与城市记忆行车；中算力平台采用单 Orin-X+1 颗激光雷达方案，实现端到端无图 NOA；高算力平台采用 Thor 芯片（730TOPS 算力），搭载于蓝山全新版车型。同步打造 ADC2.0/3.0/4.0 方案体系，完成硬件与功能的梯度匹配。

软件算法

• 核心高阶方案与元戎启行深度合作，采用其端到端智能驾驶方案，2025 年实现 “车位到车位” 功能商用化，搭载 DeepRoute IO 2.0 平台与自研 VLA 模型。

底层算力支撑

建成九州超算中心，总算力达 5EFLOPS，硬件扩容至超万卡级别，为大模型训练提供算力支撑。

5. 长安汽车

长安采用华为方案采购 + 全栈自研双路线并行的技术模式，同时与地平线开展深度共创。

双技术路线布局

• 华为合作路线覆盖阿维塔、深蓝品牌，阿维塔升级 HI PLUS 模式深化与华为乾崑智驾的合作，深蓝多款车型全系标配华为乾崑智驾 ADS SE/ADS 4；自研路线推出 “天枢智能驾驶辅助系统”，实现端到端交互式领航辅助，搭载于长安启源、深蓝品牌。

技术共创

• 与地平线深度共创，基于征程 6 芯片打造 DEEPAL AD Max 系统，采用一段式端到端 + 强化学习算法架构，实现 10 万级车型的高阶智驾落地。

研发团队

• 引入百度原智能驾驶事业群组核心团队，组建千人级自研智驾团队，覆盖算法软件、数据闭环、端到端技术研发等核心领域。

6. 上汽集团

上汽以多供应商差异化合作为核心，同步推进自研体系整合，实现全价格带智驾方案覆盖。

技术合作布局

• 与 Momenta 深度合作，智己 IM AD 3.0 智驾方案由 Momenta 提供技术支持，实现端到端无图 NOA；与大疆卓驭合作打造灵眸智驾系列，搭载于宝骏云海车型，实现 10 万级车型行泊一体标配；与地平线合作推出基于征程 J6E 芯片的方案，搭载于名爵、荣威品牌；与华为合作推出尚界品牌车型，搭载乾崑 ADS4.0 智驾系统。

自研体系

成立零束科技聚焦智能车全栈解决方案，2025 年将零束并入上汽研发总院，目前算法开发人员多数入职博世, 完成内部研发资源的聚焦与整合。

7. 广汽集团

广汽形成自研体系为核心 + 头部供应商合作的技术布局，同步推进纯视觉路线技术预研。

自研技术体系

• 由广汽研究院智驾技术部承担量产自研工作，X Lab 专攻纯视觉路线自动驾驶全栈自研，规划 2026 年实现量产落地，禾多科技为量产自研提供技术辅助。

外部合作

• 与华为深度合作，推出启境豪华品牌，采用 HI 2.0 模式，首款车型规划 2026 年上市；传祺、埃安品牌与 Momenta 达成战略合作，联合推进高阶智驾方案的研发与量产落地。

8 北汽集团

自研 + 多技术路线并行布局

兼顾自主可控与高端技术快速落地以北汽研究院为核心搭建全栈自研体系，覆盖入门到中高端市场的量产需求；同时开放合作生态，与华为、地平线、小马智行等头部供应商形成多路线布局，既通过自研掌握核心技术自主权，也通过华为 HI 模式打造高端市场技术标杆，通过地平线合资公司实现走量市场规模化覆盖，通过小马智行布局 L4 级前瞻技术，全面分散技术路径迭代风险。

合资共创模式深化核心伙伴绑定

打造定制化差异化优势打破传统 Tier1 通用方案采购模式，与地平线成立合资公司北京智驭科技，实现 “芯片 + 算法 + 整车” 全链路深度共创，针对北汽旗下车型的市场定位、使用场景做专属优化与成本控制；与华为采用 HI 深度合作模式，成为华为智驾方案首批落地合作伙伴，深度参与产品定义与技术适配，打造高端市场差异化产品竞争力。

L4 级技术降维量产

前瞻布局 Robotaxi 商业化赛道与小马智行长期深度绑定，聚焦 L4 级 Robotaxi 领域，实现 “整车制造 + 自动驾驶技术” 的深度协同，完成多城市规模化测试与商业化试运营；同时将 L4 级自动驾驶技术降维应用到量产乘用车型上，大幅提升量产智驾系统的安全性、泛化能力与拟人化体验，实现前瞻技术与量产落地的双向赋能。

全梯度方案矩阵

实现全价格带、全品类、全场景全覆盖从 10 万级入门市场的知行科技 / 地平线合资方案，到 10-15 万级的自研基础方案，15-25 万级的自研高阶 / 小马智行量产方案，再到 25 万以上的华为全栈旗舰方案，同时布局 L4 级 Robotaxi 专项方案、商用车智驾方案，形成完整的价格带、技术路线、车型品类全覆盖，适配北汽旗下 BEIJING 汽车、极狐、北汽新能源、北汽商用车等全品牌的市场定位。

全面拥抱无图化、端到端技术趋势

贴合行业主流发展方向自研、华为、地平线、小马智行合作的全系列高阶方案均以无图化、端到端为核心技术方向，高阶方案均已实现全国无图城市 NOA 落地，彻底摆脱高精地图依赖；同时通过端到端架构升级，打通 “车位到车位” 的行车 - 泊车全场景链路，实现拟人化驾驶体验，完全贴合 2026 年智驾行业端到端、无图化、全场景的核心发展趋势。

（二）新势力车企技术方案

1. 小鹏汽车

小鹏坚持全栈自研技术路线，完成芯片 - 算子 - 模型 - 数据全链路技术闭环，是国内首个实现端到端智驾大规模落地的车企之一。

组织与研发架构

• 完成自动驾驶中心与智能座舱中心合并，成立通用智能中心，整合 AI 与大模型研发力量，形成以 AI + 软件为核心的研发体系；核心技术团队覆盖端到端模型、VLA 大模型、自研芯片等核心领域。

硬件与自研芯片

• 自主设计车规级智驾芯片 “图灵”，5nm 制程，单颗算力 750TOPS，实现三颗芯片 2250TOPS 的有效算力；车型 SKU 分为 Max（1 颗图灵芯片）、Ultra SE（2 颗图灵芯片）、Ultra（3 颗图灵芯片）三大版本，实现硬件与能力的梯度匹配。

软件算法核心突破

创新研发第二代 VLA 大模型，省略语言中间层转译，降低信息损耗，推理效率提升 12 倍；基于近 1 亿视频训练数据与 3 万卡云端智算集群，打造 720 亿参数基座大模型，实现复杂小路场景平均接管里程提升 13 倍，接管率仅为特斯拉 FSD V12.3.9 的 1/5；规划 “端到端四部曲” 技术路线，完成从无图覆盖、成本下探、体验升级到全无人场景落地的全路径规划。

2. 理想汽车

理想以全栈自研 + 快速迭代为核心，打造端到端智驾方案与 VLA 大模型体系，研发组织效率行业领先。

组织与研发架构

• 2026 年围绕具身智能方向完成研发体系重构，分为软件本体、人形机器人与基座模型三大核心团队，原自动驾驶团队核心力量划入基座模型体系，形成数据与评测闭环；坚持 “研发与量产交付协同” 模式，通过仿真测试 - 影子模式 - 实车迭代的流程，实现技术方案的快速落地。

硬件配置体系

• 分为 AD Pro 与 AD Max 两大版本，AD Pro 搭载地平线征程 6M 芯片（128TOPS 算力），与轻舟智航合作开发；AD Max 搭载双英伟达 Orin-X 芯片（508TOPS 算力），全栈自研，两大版本均标配激光雷达，实现主动安全能力对齐；同步推进自研智驾 AI 推理芯片研发，采用与特斯拉 HW5.0 类似架构，规划 2026 年量产装车。

软件算法核心技术

发布下一代全栈自研智驾方案 MindVLA，系统化解决复杂交通博弈、空间认知、算力约束等六大核心挑战；核心技术包括自监督 3D 高斯表征、MoE 稀疏化架构、双模式推理机制、基于扩散模型的交互式轨迹生成，实现有限算力下的拟人化、高可靠智驾能力。

3. 蔚来汽车

蔚来坚持高端硬件预埋 + 全栈自研持续迭代的技术路线，打造激光雷达融合感知与自研芯片体系。

硬件配置体系

• 非 ET9 车型全系标配 Aquila 天鹰座超感系统，搭载 1 颗 1550nm 激光雷达 + 14 颗摄像头 + 5 颗毫米波雷达，采用 4 颗英伟达 Orin-X 芯片，总算力 1016TOPS；旗舰车型 ET9 搭载 3 颗猎鹰 150 线激光雷达，首发两颗蔚来自研 5nm 车规级智驾芯片 “神玑 NX9031”，单颗算力超 1000TOPS，等效 8 颗英伟达 Orin-X 芯片。

软件算法与技术迭代

完成从高速 NOA 到城市全场景领航的全链路覆盖，2026 年发布全新版本 “蔚来世界模型 NWM”，重点优化全域领航辅助的选道、博弈、控车能力，实现行车体验的全面升级；基于 NT2 平台的 Banyan・榕智能系统，实现近 23 万用户的数据共享与算法高效迭代。

4. 小米汽车

小米采用全栈自研 + 激光雷达与视觉融合的技术路线，通过规模化资源投入实现技术快速突破。

研发团队与投入

• 组建超 1800 人的智驾研发团队，其中博士 108 人，核心团队覆盖端到端技术、VLA 大模型、L3 项目、感知算法等核心领域；2025 年 AI 与智驾领域研发投入超 70 亿元。

硬件配置体系

• 打造 Xiaomi Pilot Pro、Xiaomi HAD 两大分级方案，均采用双目前置摄像头 + 11 颗摄像头 + 12 颗超声波雷达的基础配置；Pro 版搭载英伟达 Orin-N 芯片（84TOPS 算力），主打视觉方案；HAD 版搭载双 Orin-X/Thor 芯片，配备 1 颗禾赛 AT128 激光雷达，实现全场景城市 NOA 功能。

软件技术路线

坚持激光雷达与视觉融合方案，同步推进端到端架构、VLA 大模型的研发与落地，完成从高速 NOA 到城市领航辅助的全场景功能覆盖。

5. 零跑汽车

零跑聚焦高性价比端到端智驾方案，实现高阶智驾硬件的极致成本下探, 目前主要是自研和元戎合作。

技术路线

• 2024 年确定端到端大模型研发路线，组建 500 余人的智能技术研究院，实现城区领航、高速领航、记忆泊车等全场景功能落地，率先将激光雷达配置下探至 10 万元价格区间。

硬件与方案升级

2026 年上市的零跑 D19 搭载 LEAP4.0 中央域控架构，首发双高通 8797 舱驾一体芯片，配备 VLA 辅助驾驶大模型与 28 个高精感知硬件（含激光雷达），实现 “车位到车位” 全场景辅助驾驶功能。

（三）核心技术供应商方案（华为）

华为乾崑智驾是国内智驾领域的核心全栈解决方案供应商，形成从芯片到算法、从硬件到软件的全链条技术能力，通过多元合作模式实现规模化落地。

硬件计算平台

• 打造 MDC 系列车规级智驾计算平台，覆盖商用车与乘用车全场景，MDC 300F 算力 64TOPS，MDC 210 算力 48TOPS，MDC 610 算力 160-200TOPS，MDC 810 算力 400TOPS，满足从低阶到高阶智驾的算力需求。

软件算法迭代

• ADS 智驾系统历经四次迭代，ADS 4.0 升级全新 WEWA 架构，实现端到端全链路贯通；搭载 CAS4.0 全维防碰撞系统，实现车位到车位 2.0、泊车代驾 2.0 全场景功能；通过 GOD 大网、4D 毫米波雷达、自研固态激光雷达，实现全模态感知与物理世界的全面理解。

技术落地模式

• 通过鸿蒙智行（智选车）、HI 模式、标准化零部件供应三大模式，覆盖从百万豪车到 15 万级主流市场的全价格带，合作车企包括赛力斯、奇瑞、北汽、长安、广汽、上汽等，实现高阶智驾方案的规模化普及。

四、智能驾驶核心技术维度横向对比

（一）研发模式对比

研发模式	核心特征	代表车企 / 供应商
全栈自研	芯片 - 算法 - 硬件 - 数据闭环全链条自主研发，技术迭代自主权高，核心能力壁垒强	小鹏、理想、蔚来、小米、特斯拉
自研 + 多供应商并行	核心平台自研，中低阶方案与外部供应商合作，兼顾技术自主权与落地速度	比亚迪、吉利、奇瑞、长安、长城
全栈方案外采	采用头部供应商全栈智驾方案，快速实现高阶智驾能力落地	北汽新能源、部分传统车企子品牌
技术深度共创	与芯片 / 算法供应商联合开发，基于底层硬件做定制化算法适配	长安 + 地平线、上汽 + Momenta

（二）硬件平台技术对比

芯片技术路线

行业形成三大路线，

一是以小鹏、蔚来、理想为代表的车规级智驾芯片自研，打造软硬协同的技术壁垒；

二是以特斯拉、华为为代表的自研芯片 + 全栈算法深度绑定，实现算力与算法的极致适配；

三是主流车企普遍采用的商用芯片规模化应用，核心供应商包括英伟达、地平线、黑芝麻、TI、高通等，地平线征程系列成为 10 万 - 20 万元车型的主流选择，英伟达 Orin/Thor 系列是高阶智驾的标配。

传感器配置

行业呈现 “高端多传感器融合 + 入门纯视觉” 的两极分化趋势。高阶方案普遍采用 “激光雷达 + 多摄像头 + 4D 毫米波雷达” 的融合感知方案，激光雷达从 1 颗向 3 颗升级，摄像头数量普遍在 11 颗以上；入门方案以纯视觉为主，通过大模型算法升级，实现高速 NOA 等基础功能的低成本落地。

（三）软件算法架构对比

当前行业算法架构已全面进入端到端大模型时代，核心技术分化集中在三个维度：

端到端架构落地深度

1. 头部企业已实现 “感知 - 规控” 全链路端到端神经网络，替代传统模块化代码；多数车企处于 “感知端到端 + 规控规则式” 的过渡阶段，逐步向全链路端到端升级。

大模型技术路线

1. VLA（视觉 - 语言 - 动作）大模型成为高阶智驾的核心竞争点，小鹏、理想、华为、长城等企业均推出自研 VLA 模型，核心差异集中在是否保留语言中间层、模型稀疏化设计、车端推理效率优化等方面；世界模型、占用网络成为提升场景泛化能力的核心技术，已在头部企业方案中规模化落地。

无图化技术普及

全国无图 NOA 已成为高阶智驾方案的标配，头部企业已实现城市道路无图领航的全量推送，技术重心从 “开城数量” 转向 “复杂场景体验优化”。

五、行业技术发展趋势总结

算法架构持续向通用人工智能演进

1. 智驾算法将从专用驾驶模型，向融合视觉、语言、动作的通用具身智能模型升级，VLA 大模型、世界模型将成为标配，模型的场景泛化能力、拟人化决策能力将成为核心竞争力。

软硬协同成为技术突破核心方向

1. 车企将从单纯的算法优化，转向 “自研芯片 - 定制算子 - 模型优化” 全链路软硬协同设计，在降低硬件成本的同时，实现车端大模型的高效推理与落地。

技术普惠与成本下探持续加速

1. 高阶智驾能力将进一步向 10 万元级入门车型下探，纯视觉低成本方案将在入门车型中快速普及，通过大模型算法升级，实现 “硬件简化、能力不降级” 的技术目标。

全场景数据闭环成为核心壁垒

1. 车企的竞争将从单点技术突破，转向数据闭环体系的竞争，通过超算中心、仿真平台、影子模式、实车数据回流，实现算法的高频迭代与持续优化，数据规模与迭代效率将决定技术上限。

技术路线从分散走向收敛

行业将逐步形成 “全栈自研头部企业 + 全栈解决方案供应商” 的二元格局，具备全栈自研能力的车企与头部供应商，将主导行业技术标准与发展方向，中小车企将通过合作模式快速补齐技术短板。

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