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特斯拉 FSD 又在全球秀了波硬核操作。 2025年12月底，一辆搭载 FSD V14 的 Model 3，从美国西海岸的洛杉矶出发，驶向了 2732 英里（约 4400 公里）外的南卡罗莱纳州。这是一段横穿美国大陆的行程，穿越 24 个州，跨越沙漠、平原、山地和数不清的高速出入口，并覆盖多种不可预见的天气情况。 整段行程耗时 2 天 20 小时，全程 0 接管。 并线、超车、博弈、进出高速、沿途充电，所有驾驶任务，全部由 FSDV14 完成。 上一次完成类似横跨美国大陆测试的，还要追溯到 2015 年的德尔福。当时，德尔福使用的是一辆深度改装的奥迪 Q5，车身布置超过 20 颗传感器，在极端环境下仍需要人工干预，整段行程耗时了 9 天。 对比之下，这次特斯拉完成挑战的工具，是一辆只配置 8 个摄像头的量产车 Model 3。 显然，在 FSDV14 版本上，特斯拉又一次印证其自动驾驶技术的领先性。 英伟达机器人业务负责人 Jim Fan 提出了一个耐人寻味的判断：FSD V14 可能已经通过了「物理图灵测试」。 也就是说，在真实道路环境中，已经很难分辨这是机器驾驶，还是人类驾驶。 回顾自动驾驶的发展历程，每一次关键转向离不开 FSD 的「灯塔」效应。 从 BEV + Transformer 推动「无图化」，到 FSD V12 掀起端到端浪潮。自动驾驶圈里都开始自我调侃：遇事不决，就看特斯拉。 这两年，国内智驾公司沿着「端到端」这条路径狂奔，也分化出了段式端到端、VLA、世界模型等多条技术支路。 但追上特斯拉了吗？ 客观点说，还有差距，但差距在缩小。 卓驭 CEO 沈劭劼在最新一次采访中表态，现在与特斯拉的距离，已经从最早的三年缩短到一年时间。 具体而言，是与特斯拉 V14 的距离。 现在，特斯拉 FSD V14 的任务不仅是 L2，还有已经在路上跑的 L4，大量特斯拉 R

2025 年，无人矿卡成了资本眼中的香饽饽。 粗略统计下，今年约有 8 轮热钱涌入无人矿卡赛道，而以易控智驾、希迪智驾为代表的头部玩家，前者 6 月递表，后者 12 月敲钟，一级、二级市场同时升温。 严格来说，无人矿卡并不是一个「性感故事」。它不像 Robotaxi，把叙事锚定在「重塑人类出行方式」的远景，而是一门典型的 To B 生意，市场边界更清晰。 但无人矿卡的发展空间，依然不容小觑。 弗若斯特沙利文预计，中国矿区无人驾驶解决方案在 2024 年的市场规模达到 20 亿人民币，预期至 2030 年将会增长至 301 亿人民币，年复合增长率高达 57.4%。 而在中国以外的核心矿区市场（包括澳大利亚、加拿大、智利等），市场规模将从 2024 年的 7 亿美元增长至 2030 年的 81 亿美元，复合增速达到 51%。更长期看，全球矿区无人驾驶解决方案的潜在市场规模超过 1100 亿美元。 这条更为务实的赛道，让投资人始终关注眼前的确定性。 第一，无人矿卡没有政策阻力，高危、招工难、成本高的矿区场景，都在呼唤无人驾驶技术进场。 第二，无人矿卡已经走过从 0-1 的启动期，渗透率正快速攀升，到今年底，无人矿卡保有量将超 4000 台，相比去年的 2000 台，翻了一番。 这其中，易控智驾充当绝对主力。 截至今年 12 月，易控无人矿卡数量已超 2300 台，累计运行里程超 9000 万公里，做到煤矿、金属矿、石灰岩矿场景全覆盖，市占率已超 50%。 而商业化上，易控去年一年营收高达 9.86 亿元，放在全球 L4 级自动驾驶玩家中，都是第一名。同时，今年前三季度总营收已有 9.21 亿元，同比增长 103.76%，已逼近 2024 年全年水平。 先发优势叠加规模效应，这家企业开始向正向盈利结构发起冲刺。 一方面，ATaaS（轻资产模式）转型成功，软件与技术服务费用正在塑造更

2026年的智能座舱，可能即将上演2007年的iPhone时刻。当然，也有可能是苹果公司秘密组建“紫色计划”蛰伏的那三年，然后，第一款iPhone诞生了。 在那场瞩目的第一代iPhone发布会上，乔布斯穿着经典的黑色高领衫，手里举着一部没人见过的设备说道，“今天，苹果将重新发明手机。” 在 iPhone 出现之前，黑莓和摩托罗拉代表着“智能手机”的全部想象，强大，却笨重；功能多，却割裂；能上网，却称不上真正的移动互联网。iPhone 不是把手机做得更好，而是把手机变成了另一种东西，重写了人与世界的交互方式。 智能座舱的此时此刻，恰如智能手机的彼时彼刻。 更快的芯片，更大的屏幕，更丝滑的UI和更丰富的车载应用，但所有身处其中的人都能感受到，行业已经来到一个危险却又令人兴奋的临界点——现有范式再怎么堆料，也无法让用户真正心动。 与以往不同的是，所有人都清晰地知道那个改变一切的变量——大模型，它会重构用户与汽车的交互，车被第一次赋予了理解力、预测力和自主行动的能力。 但是，智能座舱的未来有多“性感”，当下就有多少难题待解。车企不是接入大模型就万事大吉，从底层电子电气架构，到操作系统、芯片、大模型，再到云端能力和应用生态，每一层都在发生跃迁，每一层也都可能成为瓶颈。 智能座舱不是某一家企业能够独立完成的命题，从这个意义上讲，2026 年的智能座舱，更像是一场关于重新发明汽车的开卷考试，所有人都试图成为标准答案。 01、接入大模型，然后呢？ 行业观点认为，智能座舱的决胜点是L4级别智能驾驶达成之时，但发令枪早已响起。 阿里云智能集团副总裁、AI汽车行业总经理李强表示，大模型上车主要有两个方向，在智能驾驶方面，过去多数主机厂及方案商仍以规则驱动为核心，今年，国内厂商都在探索彻底转向端到端大模型的方式，这是智能驾驶领域进入新阶段的标志性变化。 第二个显著趋势在智能座舱。“上半年，车企关注

燃油车最近神气起来了。 奥迪品牌发力，助力其在 11 月的豪华 B 级轿车市场中闯出一片天。11 月份奥迪品牌以 1.4 万台+的 B 级豪华轿车销量，再次拿下了该细分市场销量 TOP1。也是归功于一汽奥迪A5L单月销量超 6000 辆的强势引领。 而一汽奥迪A5L并未止步于此，还留了一手大杀招——一汽奥迪A5L乾昆智驾版。 顾名思义，这个版本是在一汽奥迪A5L之上，加入了**专门为 A5L 定制的乾昆智驾。 这个配置可能是现阶段燃油车智能化的体验天花板，而且还是「现货」。目前，一汽奥迪A5L乾昆智驾版试驾车已经悉数到店，对智驾燃油车感兴趣的可以随时到店体验。 智能燃油车，其实是符合消费者需求的产物。《2025 中国新能源汽车用户需求趋势研究》指出，智能化体验首次超越电动化本身，成为决定生死的关键变量。这意味着，中国汽车市场的关键不在于油电之争，而在于智能化之争。 在前段时间的广州车展上，就有一波智能燃油车集体亮相。 日产单独搭了块展台，展示搭载鸿蒙座舱的日产天籁。一汽大众也识相地把搭载高速 NOA 的燃油车，放在第一排。 一汽奥迪A5L乾昆智驾版，甚至直接被**乾昆展台摆在了门口最显眼的位置。 智能化给合资车企带来的提升，无异于久旱逢甘露。 现在，合资车企与中国科技企业合作已经是主流趋势，但合作的姿态与态度决定了智能化的渗透率。 一种是尝试者的心态，要么为了避免风险仅用一两台车型做智能化，搏一搏渴望单车变摩托，要么由于成本原因，智驾、智舱只取其一，智能化的范围比较小。 另一种则是，主人心态，拿出当家车型全盘押注智能化，抱着不成功便成仁的决心，来扭转市场对油车的刻板印象。 前者可能成功，而后者更有可能开创油车智能化的新纪元。 01、一场 6 年前就开始准备的绝地反击 「油电同智」不是一个新词，却是一个充满误解的词。 大多数人最开始的反应是：油车还能智能化？第二个想法就是，油

过去三年，中国豪华汽车市场发生了结构性变化。但最显眼的变量，不是电动化，而是问界。 截至 2025 年 11 月，问界累计完成超 90 万辆交付，单车成交均价超 40 万元，成为真正意义上在高端市场站稳脚跟的中国汽车品牌。 这个数字的意义，不仅在于销量本身，更在于它验证了一条全新路径：科技公司与传统制造企业深度绑定，中国汽车品牌有能力重新定义「豪华」标准。 12 月 9 日，赛力斯集团董事长（创始人）张兴海在央视《在一起 鸿蒙智行》直播中说到：「赛力斯与**是新时代的汽车同路人。」 这句话精准刻画了问界模式的本质：问界把赛力斯的造车经验和**的智能化技术紧密结合，将双方的优势叠加放大，最终呈现在产品上。 问界不是一款车的成功，而是一次全新合作模式的成功。 01、问界，引领中国豪华汽车市场 时间回到 2021 年，赛力斯 SF5 与**开启合作，到问界 M5 正式打开市场，这中间经历了从 0 到 1 的完整探索。 事实上，问界的成长之路并非一帆风顺，但它却是中国汽车智能化进程的真实写照：产业链上下游关系重构、自研或合作的技术路径选择、供应链布局、组织能力重塑……几乎所有车企都在经历这些过程。 但问界走得更快——原因不是「绑定**」，而是**与赛力斯之间形成了一个可以长期运行的协作模式。 在燃油车时代，豪华品牌主打的是机械素质、品牌积淀和设计语言。而到了电动化时代，这个答案变成了智能化、软件能力与研发体系的效率。 问界能在高端豪华市场取得突破，靠的正是后者。 例如问界 M7 首创的商用零重力座椅，从概念走向普及，让车内休息场景成为用户能够感知到的真实价值。 全新问界 M7 的舱内激光视觉方案，直接让辅助驾驶体验从「可用」走向「好用」。 问界 M9 的车规级投影巨幕，改变家庭用户对车内娱乐的认知，使「移动影院」不再是噱头。 这些功能的价值不在于「炫技」，而是指向了一个共同趋势：车

无人货运开始赚钱了。 行业领头羊卡尔动力杀出重围，率先跑通了商业化路径。手握 30% 市场份额与超 400 辆自动驾驶车队，今年上半年其单线路经济模型（UE）已转正，单车毛利达到传统货运的 6 倍。 万亿级的无人货运赛道从不缺故事，但多数玩家陷入「技术空转」：拿着锤子找钉子，场景水土不服，结果屡屡碰壁。 只有卡尔动力反过来「拿着钉子找锤子」：从场景痛点倒推技术方案。 卡尔动力 CEO 韦峻青强调，公司从第一天就以场景定义产品，以产品定义技术。这与 Robotaxi「先搞无人化，再找场景」的惯性思路相反。 具体而言，卡尔动力面对无人货运这道难题，不是一味陷入「无人化」的死胡同，而是从货运「人力成本太高」、「载重效率不足」的痛点出发，找准了「混合智能编队模式」更务实的方法论：前车保留安全员做 L2 级辅助驾驶，后车完全 L4 级无人化跟驰。 在卡尔动力看来，大宗商品运输场景中，编队模式绝非过渡方案，而是长期存在的解法。 这也表明，卡尔动力的核心目标不是追求 100% 全流程无人化，而是精准降本，将人力成本砍掉 50%-80%。司机角色也从「开车的人」变成「管理车队的人」。 当技术理想主义让位于商业价值时，路往往才能越走越宽。 现在，卡尔动力把硬件增量成本压到 9 万元，每年能为货主省下超 10 万元司机成本，回本只需 6 个月时间。 一个朴素的道理，先帮客户赚钱，自己才能赚钱。 卡尔动力营收近三年已连续攀升，今年预计达到 5 亿元，韦峻青判断，当车队规模突破 3000 辆时，公司将完成自我造血，正式跨过盈利拐点。 01、「2×2」产品矩阵，把无人货运彻底拆解 无人货运的底层逻辑永远是效率：多跑一趟、少空载量、少运输损耗、少人力成本。谁能把运力利用率拉满，谁就能改写行业的成本结构。 但现实远比想象粗粝。 今天的货运行业，40% 平均空驶率、单车每天 5-6 小时有效运营时间、油耗

最近，马斯克的抱怨声传到了太平的另一端。 有人发了一张全球头部车企进入「智能化坟墓」的梗图，马斯克在 X 上吐槽回应：以前我就说过可以授权这些车企用特斯拉 FSD，但是他们就是不肯用。 马斯克很难把特斯拉 FSD 推销给其他车企，但在中国，情况完全不同，很多车企开始把票投给地平线。 典型如奇瑞。11 月 28 号，星途 ET5 正式发布上市，成了全球首台搭载地平线 HSD 高阶智驾方案的车型。 这意味着，地平线面向乘用车高阶智驾开出了第一炮，轰开了原本属于豪车的智能化门槛，国民智驾由此展开。 所谓国民智驾有两层含义。第一层是全国产、全栈自研的软硬件。星途 ET5 是全球第一辆同时搭载地平线征程 6P+地平线 HSD 软件解决方案的车型。 仅仅征程6P 这颗芯片就来头不小，稀疏算力 560TOPS，是国内为数不多专门用于智驾的自研大算力芯片。 第二层含义是星途 ET5 实现了真正的高阶智驾下放。 星途 ET5 指导价 14.49 万元起，超级换购价仅 13.49 万起。最低 14.99 万可以买到带激光雷达的高阶辅助驾驶车型。 15 万级配置高阶智驾，这个价格「很突破」，奇瑞和地平线真正把曾经只属于高端车的智驾体验下放到了大众车型，实现了真正的技术普惠。 地平线创始人兼 CEO 余凯博士判言，未来 3-5 年，地平线 HSD 将会实现千万量级的出货量。 曾经地平线只用了一年半时间，智驾芯片从 400 万增长到了 1000 万片出货量。这次面对高阶智驾市场，地平线表现得依旧从容。 01、星途 ET5，体验不输特斯拉 星途 ET5 为中国车企实现智能化跃迁，率先先打开了口子。 尽管，中国消费者对于智能驾驶这个词不再陌生，但整个市场仍然存在两个需要解决的问题。 第一个问题，是智驾奢侈品化。 大量消费者认知智驾都是从「豪车」开始的，动辄四颗激光雷达，十几颗毫米波雷达，也让智驾变成了高

1980年代，卡内基梅隆大学的机器人专家汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）提出人工智能领域的一个悖论：让计算机在逻辑推理、下棋等高级智力活动中达到甚至超越人类水平，相对容易；但要让它具备孩童那样的感知、运动和常识认知能力，却难于登天。 这个悖论的核心在于：对机器而言，真正的困难在于“理解”物理世界并与物理世界进行直觉式的交互。四十余年后，莫拉维克的观点，也投射在了智能驾驶的漫长征途上。 如果现在你跟智驾从业者深聊，会发现一个微妙的变化：几年前，从业者们还在为传感器的配置、特定场景的覆盖率等讨论不停；而今天，话题焦点又多了一个更具体的模型结构——VLA（视觉-语言-行动模型）。为什么？ 01、智驾的终极体验，是“像人一样决策” 我们知道，要实现高阶智能驾驶，最大的挑战之一就在于：真实物理世界的复杂性和不确定性。比如，如何理解一个交警招手动作的复杂意图？如何判断一个滚向路边的足球背后是否会冲出一个孩子？它要求AI不仅要识别物体，更要理解场景、预测意图并进行复杂的因果推理。为何如此困难？ 元戎启行创始人兼CEO周光，这位拥有物理学背景的AI博士，在前阵子和我们交流时一语道破其中的关键。他将驾驶行为划分为两个层次：一个是“Move like human”（像人一样行动），另一个是“Decision like human”（像人一样决策）。 周光认为，早期的AI决策模型，更擅长处理“条件反射式”的驾驶行为，比如跟车、车道保持、简单避障等，这些可以被归纳为“Move like human”（像人一样行动），但这只能解决95%常见的驾驶问题。 但决定智能驾驶安全性和体验感上限的，恰恰是那些需要推理和预判的长尾场景，也就是圈内常说的Corner Case。他举了一个直观例子：“前方两三百米外有施工，人类老司机会立刻观察后视镜，提前变道。但（早期的）智驾系统，可能是开到近处，识别出锥

不上舱驾一体的车，会越来越少见。 明年宝马所有新世代车型，都会搭载「驾控超级大脑」，这个中央集成平台能同时管理座舱、动力和底盘。 类似地，零跑首款旗舰车型零跑 D19，也会利用两颗高通 SA8797 芯片做舱驾一体。 趋势有了，不过以上这些车型仍未量产下线。 现在唯一量产 L2+舱驾一体方案的是前不久上市的北汽极狐 全新阿尔法T5，只靠一颗高通 SA8775 芯片，就能实现无图端到端全场景 NOA。 其威力不亚于一颗深水炸弹。 一来，两年前在动辄一辆车两颗甚至四颗 Orin-X 的时代，谁也不会相信一百多 TOPS 就能把城区智驾干成。 二来，今年年初就有不少玩家陆续公布了舱驾一体方案，但几乎都是 Demo，量产要排到 2026 年。 卓驭拿下舱驾一体首个高阶量产项目，成了智驾平权的分水岭。 01、智驾价格观，重回价值观 车企急攻舱驾一体，有人认为单纯为了降本——只说对了一部分，却改变了舱驾一体的原貌。 舱驾一体，反而是整汽车行业从价格观转向价值观的开端。 价格观是为了吸引 C 端用户，游走在「堆算力」「砍成本」两个极端。 价值观是产业链合理降本的同时，保证甚至提升性能，最终推动用户体验。 从产业发展脉路来看，舱驾一体是汽车从分布式架构升级到中央集成架构的必经之路。 但中央集成架构不是打个响指就成了。 而是分布式架构——舱驾一体——中央集成架构三步走，每一个阶段的融合都会减少通信延迟，提升用户的智驾体验。 从降本增效的逻辑看，舱驾一体，即座舱域控和智驾域控合二为一，节约软硬件成本，提升通信效率。 舱驾一体水深鱼肥，今年两路玩家在舱驾一体上，动作频繁。 一路玩家是智驾玩家，典型如卓驭、Nullmax。 中阶功能有 Nullmax 出手。上半年其对外公开了采用高通 SA8775-CCCC 单芯片（48TOPS）的舱驾一体解决方案。 在高阶功能实现上，卓驭更强硬，只用一颗 144

项目叫停、团队解散、负责人离职...... 特斯拉投入数十亿美元自研的 AI 超算系统 Dojo 只活了6年。 今年 8 月 10 日，马斯克在 X 上发文宣布正式解散「特斯拉的第一个自研 AI 超算系统」——Dojo。 而从马斯克在今年 7 月宣布「Dojo 最新版本将在明年某个时候大规模运营」到8月「Dojo 团队解散」，中间只隔了大约一个月的时间。 伴随项目叫停的，还有 Dojo 团队负责人 Pete Bannon 离职、约 20 名核心研发成员跳槽，以及随之而来的技术专利纠纷、股价下跌。 针对外界的诸多疑问，马斯克的回应显得言简意赅：Dojo 已踏入「进化死胡同」，芯片研发「两手抓」是不合理的，把目标集中在性能更强大的 AI5、AI6 上更划算。 烧了数十亿美元的 Dojo，是曾被寄予「为特斯拉市值狂增 5000 亿」厚望的超级算力团队，目标是提升特斯拉在 AI 竞赛中的计算实力。 Dojo 的谢幕令人意外，但绝非偶然。 对特斯拉而言，「自建算力中心」的及时止损，或许是一次务实的调整。 01、Dojo 谢幕，是走进死胡同后的精打细算 自 2019 年首次曝光以来，Dojo 不仅仅是一个超级计算机，更是马斯克实现 AI 算力自主可控的关键落子。 马斯克对 Dojo 的设想十分远大，一直将 Dojo 描述为特斯拉 AI 雄心的基石，终极形态是一个名为「ExaPod」的巨型算力集群。 如果能实现，Dojo 将进入全球超级计算机榜单的前几名。 但是口号替代不了现实。 在实际研发和应用中，「高投入低产出的研发浪费、更优方案的替代」都在加速 Dojo 的死亡。 一方面，Dojo 是一个高投入、低回报的项目。 Dojo 的定位是利用海量视频数据训练自动驾驶神经网络的超级计算机，其目标之一是摆脱对英伟达 GPU 的依赖。 雄心壮志之下，马斯克在 2024 年 10 月还表示要加倍投