自动驾驶全栈自研可行吗？

随着自动驾驶加速落地，全栈自研模式在高阶智能驾驶技术领域逐渐成为共识，这种模式指的是整车厂从底层硬件、软件算法到系统集成全面自主开发，而非依赖于第三方供应商或Tier 0.5模式（车企与供应商合作开发）。全栈自研模式的核心优势在于对技术的全面掌控和数据的深度挖掘，从而实现快速迭代、精准优化和更强的市场竞争力。这种模式也伴随着高昂的研发成本、复杂的技术整合需求以及巨大的资源投入压力，对整车厂的研发能力和协同效率提出了更高的要求。

全栈自研的优势

技术上的全面掌控是全栈自研模式的最大优势之一。在这一模式下，整车厂能够对从底层芯片到上层算法的技术全流程进行掌控，从而实现端到端的深度优化。这种整合能力避免了传统模块化开发中软硬件分离导致的兼容性问题。理想汽车通过全栈自研的4D One Model架构，将视觉感知、决策规划和控制融为一体，使得城市NOA功能不再依赖高精地图，仅通过实时感知数据即可完成复杂路况下的自动驾驶操作。这种高度的技术掌控力，不仅提升了系统的响应速度和决策效率，还使得产品能够更灵活地适配不同的驾驶场景。全栈自研模式也使整车厂能够构建完整的数据闭环体系。数据是高阶智能驾驶技术的核心驱动力，而第三方模式往往因数据归属权分散，难以建立高效的数据循环。全栈自研通过自有车型收集大规模真实驾驶数据，并直接应用于模型训练和迭代优化。特斯拉依托其庞大的车队网络，已积累超过20亿英里的真实驾驶数据，通过完全自主的数据闭环体系，大幅提升了端到端模型的性能和泛化能力。同样，华为的ADS 3.0系统也借助自研的数据闭环实现了快速迭代，其平均5天更新一次模型的高效能力，使得智能驾驶功能在复杂场景中的表现持续提升。全栈自研模式还带来了算法和算力的深度协同优化。传统模式下，整车厂往往依赖于第三方供应商的算法解决方案，而这些方案通常是为通用场景设计，难以针对具体车型或用户需求进行细粒度优化。全栈自研模式通过自主开发的算法与自有硬件进行协同设计，实现了更高效的算力利用和性能输出。小鹏汽车通过自研的XNGP系统，采用基于BEV+Transformer的端到端大模型架构，将视觉感知、动态规划和决策控制无缝整合，同时结合其专用的域控制器，大幅降低了计算资源的冗余消耗，使城市NOA功能实现了全国范围的高效开通。

全栈自研的劣势

尽管全栈自研模式的技术优势显著，但其也面临诸多技术挑战和资源压力。自研模式需要整车厂掌握从芯片设计到高阶算法开发的全链路技术，这对研发团队的规模和深度提出了极高要求。华为智能汽车解决方案BU目前拥有超过7000人的研发团队，并累计投入超过300亿元人民币用于智能驾驶的研发。这种巨大的资源投入对于研发能力有限的车企而言是难以承受的。自研模式还需要高效的内部协同，智能驾驶技术的开发涉及传感器、智能座舱、底盘控制等多个部门的密切合作，而整车厂内部部门间的协同效率往往决定了技术整合的速度和产品落地的效果。此外，自研模式的成功还依赖于算力的持续提升。端到端模型的训练需要大规模的云端算力支持，特斯拉超算中心的算力已达到100 EFLOPS，理想汽车也在2024年底将其云端算力提升至8 EFLOPS。这种大规模算力的部署和运维需要巨额的资金投入，对于中小型车企而言是难以承受的。

总结

全栈自研模式在高阶智能驾驶技术领域具备显著的技术优势，包括全面掌控、数据闭环以及算法与硬件的协同优化，这使得全栈自研的整车厂能够在激烈的市场竞争中占据技术领先地位。这一模式也对车企的技术积累、团队规模和资源配置提出了严峻挑战。未来，随着智能驾驶技术的进一步成熟和产业生态的优化，能够在全栈自研模式下持续突破技术瓶颈的整车厂，将有望在高阶智能驾驶市场中赢得更多主动权。