引言

2025年，自動駕駛的戰場已經不再是傳統車企的獨角戲，AI巨頭們紛紛下場，試圖用算法和算力重新定義“開車”。

尤其是被稱為“AI四小龍”的商湯、曠視、云從、依圖，它們不約而同地將目光投向了自動駕駛領域，試圖在這場技術革命中分一杯羹。

然而，這場“卷”進自動駕駛的競賽，究竟是技術驅動的未來，還是一場資本的游戲？

今天，無人車來也（公眾號：無人車來也）就來聊聊這場AI與汽車的“聯姻”。

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一、曠視科技：AI上車，印奇帶隊“重生”力帆

2024年11月，力帆科技迎來了一位新掌門人——曠視科技聯合創始人兼CEO印奇。

這位AI領域的“老將”接任董事長后，力帆科技正式更名為“千里科技”，標志著這家傳統車企正式邁入智能化轉型的新時代。

印奇的到來，不僅僅是人事變動，更是曠視科技在自動駕駛領域的一次重要布局。

早在2018年，曠視就成立了智能駕駛團隊，2023年更是發布了面向L2+自動駕駛的量產方案，并與吉利汽車達成合作。

2024年，曠視與吉利、重慶兩江新區簽署戰略協議，共同打造“AI+車+機器人”的產業創新模式。

印奇的野心不止于此。

據知情人士透露，曠視正在研發下一代貫通感知、決策和規控的端到端系統，并計劃基于千里科技旗下的睿藍汽車打造Robotaxi（無人駕駛出租車）。

這一系列動作，無疑讓曠視在自動駕駛領域的布局更加深入。

然而，AI上車的路并不平坦。

盡管曠視在算法和視覺感知領域有著深厚積累，但自動駕駛的核心不僅僅是算法，還包括硬件集成、數據積累和實際路測。

印奇能否帶領千里科技在激烈的市場競爭中脫穎而出，仍需時間驗證。

二、商湯科技：絕影出擊，“白盒交付”打破行業潛規則

如果說曠視是自動駕駛領域的“新秀”，那么商湯科技則是早已闖出名堂的“老將”。

2021年，商湯發布了智能汽車解決方案獨立品牌“絕影”，并在2024年的“絕影實力AI DAY”上展示了“駕-艙-云”三位一體的產品體系，覆蓋高速、城區、泊車等全場景自動駕駛。

商湯的絕影智駕方案已經量產交付廣汽埃安、一汽紅旗等車企，覆蓋100余款車型，預計到2024年底累計交付量將突破350萬輛。

更值得一提的是，商湯的座艙AI大模型已經上車小米SU7、LEVC L380等車型，進一步拓展了其在智能汽車領域的影響力。

然而，商湯最引人注目的并非其技術實力，而是其“白盒交付”模式。

所謂“白盒交付”，即商湯向車企開放算法源代碼，供其調用和二次開發。

這種模式在行業內極為罕見，因為大多數智駕公司擔心核心算法被車企“學走”，導致自身競爭力下降。

但商湯卻敢于打破這一潛規則，其底氣在于強大的算力和數據閉環體系。

“白盒交付”不僅提升了車企的自主性，也為商湯贏得了更多合作機會。

然而，這種開放模式也帶來了風險：一旦車企掌握了核心技術，商湯的議價能力可能會大打折扣。

如何在開放與合作之間找到平衡，將是商湯未來面臨的一大挑戰。

三、云從科技：“車路云”三位一體，張江實驗室暗藏“黑科技”

如果說商湯是“算法批發商”，云從科技就是“系統集成商”。

云從科技憋出的“車路云一體化”方案，堪稱自動駕駛界的“基建狂魔”：

1、技術布局：

車端：研發“智能中樞”，能同時處理100個攝像頭和50個傳感器的數據；

路側：在南京秦淮河部署“智慧路燈”，車輛經過時可實時獲取3D道路建模；

云端：和張江微電子港共建“自動駕駛計算中心”，算力高達500PetaFlops（相當于500萬臺家用電腦）。

2、落地案例：

杭州蕭山機場高速，云從的無人巴士能自動變道超車，全程零接管；

成都天府新區，他們的“車路協同系統”讓早晚高峰通行效率提升40%。

某城市規劃專家吐槽：“云從這幫人，恨不得把整條馬路都變成AI訓練場。

不過，云從科技的財務狀況并不樂觀。在資金短缺壓力下，云從能否在自動駕駛領域實現突破，值得觀察。

四、依圖科技：低調布局，自動駕駛能否成為“翻身仗”？

相比前三家的高調，依圖科技更像是在悶聲發財。他們悄悄在上海張江建了個“自動駕駛夢工廠”，連掃地機器人都內置了自研芯片。

2021年，依圖成立了專注于端到端自動駕駛系統研發的依行科技，致力于將傳感器、AI算法、芯片和機械控制技術相結合。其核心技術：

傳感器融合：開發出能穿透雨霧的激光雷達，探測距離達300米；

決策系統：采用“類腦神經網絡”，反應速度比傳統算法快0.3秒；量產野心：與某新勢力車企合作開發L4級出租車，計劃2026年投入運營。

中科院雄安創新研究院研究員黃武陵指出：“依圖的最大優勢在于‘全棧自研’——從傳感器到芯片再到算法，別人卡脖子，他們自己造鑰匙�！�

五、自動駕駛的未來：AI四小龍的機遇與挑戰

自動駕駛無疑是AI技術落地的重要場景之一，但這條賽道并不好走。

無論是曠視的AI上車、商湯的“白盒交付”，還是云從和依圖的低調布局，AI四小龍都在試圖通過技術創新和商業模式突破，搶占市場份額。

然而，自動駕駛的核心不僅僅是算法和算力，還包括硬件集成、數據積累、政策法規等多方面的因素。

AI四小龍雖然在技術上有一定優勢，但在商業化落地和實際路測方面，仍需與傳統車企和科技巨頭展開激烈競爭。

此外，自動駕駛的安全性、數據隱私等問題，也是AI企業必須面對的挑戰。

如何在技術進步與用戶隱私之間找到平衡，將是決定AI四小龍能否在自動駕駛領域走得更遠的關鍵。

總之，無人車來也（公眾號：無人車來也）認為，AI四小龍的入局，無疑為自動駕駛領域注入了新的活力。這場由AI四小龍掀起的自動駕駛變革，正在重塑汽車產業的底層邏輯——從“輪子上的鋼鐵”到“數據流中的精靈”，屬于算法的戰爭才剛剛開始。親！你說呢？

       原文標題 : AI四小龍“卷”進自動駕駛：四家科技巨頭如何用算法“馴服”鋼鐵洪流？