隨著自動駕駛加速落地，全棧自研模式在高階智能駕駛技術領域逐漸成為共識，這種模式指的是整車廠從底層硬件、軟件算法到系統(tǒng)集成全面自主開發(fā)，而非依賴于第三方供應商或Tier 0.5模式（車企與供應商合作開發(fā)）。全棧自研模式的核心優(yōu)勢在于對技術的全面掌控和數(shù)據(jù)的深度挖掘，從而實現(xiàn)快速迭代、精準優(yōu)化和更強的市場競爭力。這種模式也伴隨著高昂的研發(fā)成本、復雜的技術整合需求以及巨大的資源投入壓力，對整車廠的研發(fā)能力和協(xié)同效率提出了更高的要求。

全棧自研的優(yōu)勢

技術上的全面掌控是全棧自研模式的最大優(yōu)勢之一。在這一模式下，整車廠能夠對從底層芯片到上層算法的技術全流程進行掌控，從而實現(xiàn)端到端的深度優(yōu)化。這種整合能力避免了傳統(tǒng)模塊化開發(fā)中軟硬件分離導致的兼容性問題。理想汽車通過全棧自研的4D One Model架構，將視覺感知、決策規(guī)劃和控制融為一體，使得城市NOA功能不再依賴高精地圖，僅通過實時感知數(shù)據(jù)即可完成復雜路況下的自動駕駛操作。這種高度的技術掌控力，不僅提升了系統(tǒng)的響應速度和決策效率，還使得產(chǎn)品能夠更靈活地適配不同的駕駛場景。全棧自研模式也使整車廠能夠構建完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系。數(shù)據(jù)是高階智能駕駛技術的核心驅動力，而第三方模式往往因數(shù)據(jù)歸屬權分散，難以建立高效的數(shù)據(jù)循環(huán)。全棧自研通過自有車型收集大規(guī)模真實駕駛數(shù)據(jù)，并直接應用于模型訓練和迭代優(yōu)化。特斯拉依托其龐大的車隊網(wǎng)絡，已積累超過20億英里的真實駕駛數(shù)據(jù)，通過完全自主的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系，大幅提升了端到端模型的性能和泛化能力。同樣，華為的ADS 3.0系統(tǒng)也借助自研的數(shù)據(jù)閉環(huán)實現(xiàn)了快速迭代，其平均5天更新一次模型的高效能力，使得智能駕駛功能在復雜場景中的表現(xiàn)持續(xù)提升。全棧自研模式還帶來了算法和算力的深度協(xié)同優(yōu)化。傳統(tǒng)模式下，整車廠往往依賴于第三方供應商的算法解決方案，而這些方案通常是為通用場景設計，難以針對具體車型或用戶需求進行細粒度優(yōu)化。全棧自研模式通過自主開發(fā)的算法與自有硬件進行協(xié)同設計，實現(xiàn)了更高效的算力利用和性能輸出。小鵬汽車通過自研的XNGP系統(tǒng)，采用基于BEV+Transformer的端到端大模型架構，將視覺感知、動態(tài)規(guī)劃和決策控制無縫整合，同時結合其專用的域控制器，大幅降低了計算資源的冗余消耗，使城市NOA功能實現(xiàn)了全國范圍的高效開通。

全棧自研的劣勢

盡管全棧自研模式的技術優(yōu)勢顯著，但其也面臨諸多技術挑戰(zhàn)和資源壓力。自研模式需要整車廠掌握從芯片設計到高階算法開發(fā)的全鏈路技術，這對研發(fā)團隊的規(guī)模和深度提出了極高要求。華為智能汽車解決方案BU目前擁有超過7000人的研發(fā)團隊，并累計投入超過300億元人民幣用于智能駕駛的研發(fā)。這種巨大的資源投入對于研發(fā)能力有限的車企而言是難以承受的。自研模式還需要高效的內(nèi)部協(xié)同，智能駕駛技術的開發(fā)涉及傳感器、智能座艙、底盤控制等多個部門的密切合作，而整車廠內(nèi)部部門間的協(xié)同效率往往決定了技術整合的速度和產(chǎn)品落地的效果。此外，自研模式的成功還依賴于算力的持續(xù)提升。端到端模型的訓練需要大規(guī)模的云端算力支持，特斯拉超算中心的算力已達到100 EFLOPS，理想汽車也在2024年底將其云端算力提升至8 EFLOPS。這種大規(guī)模算力的部署和運維需要巨額的資金投入，對于中小型車企而言是難以承受的。

總結

全棧自研模式在高階智能駕駛技術領域具備顯著的技術優(yōu)勢，包括全面掌控、數(shù)據(jù)閉環(huán)以及算法與硬件的協(xié)同優(yōu)化，這使得全棧自研的整車廠能夠在激烈的市場競爭中占據(jù)技術領先地位。這一模式也對車企的技術積累、團隊規(guī)模和資源配置提出了嚴峻挑戰(zhàn)。未來，隨著智能駕駛技術的進一步成熟和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的優(yōu)化，能夠在全棧自研模式下持續(xù)突破技術瓶頸的整車廠，將有望在高階智能駕駛市場中贏得更多主動權。