原创
2026-09-15 19:19

三大央企卖了365万台车,养得起自研智驾吗?

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头图

出品|虎嗅汽车组

作者|邢书博

题图|虎嗅拍摄


一汽、东风、长安,三大央企押注智驾自研。


第三方涨价是直接导火索。华为乾崑ADS高阶功能包7月1日起恢复3.6万元买断价,比亚迪“天神之眼B”从9900元涨至12000元,小鹏XNGP上调2000元,理想城市NOA上涨2500元。车规级存储芯片价格短期内涨幅达180%。


但真正的问题不是“买不买得起”,而是“养不养得活”——三大央企的销量体量,是否足以支撑一套自研智驾体系走完2028年的洗牌窗口。


2026年9月5日,重庆。长安天枢领航技术发布暨长安启源Q06预售发布会后,包括虎嗅在内的媒体群访环节中,长安汽车执行副总裁杨大勇表示,长安品牌车型将“搭载、且仅搭载长安自研的天枢领航智能驾驶辅助系统”,“到目前为止,我们没有打算再引入其他供应商”。


但“必须掌控智驾”与“自研养得活自己”,是两个命题。本文试图回答的是后者:三大央企365万辆的年销量体量,是否足以支撑一套自研智驾体系走完2028年的洗牌窗口。


经济门槛:烧多少钱,才能养得起自研智驾?


9月11日,工业和信息化部会同国家发展改革委、公安部、交通运输部等九部门联合印发《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》,明确提出到2030年,国内新能源乘用车、商用车在各自领域新车总销量的占比分别达到70%和40%,具备自动驾驶功能的汽车实现规模应用。


智驾责任转向车企,是法规问题。但养一套自研智驾体系,是经济问题。前者逼着车企“必须做”,后者决定车企“做不做得起”。


长安汽车副总裁贺刚在群访中透露,天枢领航所属的北斗天枢体系总投入超过600亿元,研发团队7500人,39%为研究生及以上学历。


但这600亿元是“北斗天枢体系”的总投入,涵盖智能产品、智能管理、智能制造三大板块,不等于智驾单项投入;其中还可能包含座舱、底盘、平台、历史研发和资本化投入。7500人同样是智能化研发团队总规模,包含座舱、底盘、车控、智能制造等多个方向,并非纯智驾团队。


长安首席智驾技术官陶吉2026年3月接受中新网采访时曾透露,公司智驾与AI核心研发团队超过1000人。若叠加数据工程、测试验证、云端训练平台等相关人员,智驾专项团队合理规模约在1500至2500人之间。以人均年成本100至150万元估算,智驾专项年人力成本约为15至38亿元;加上算力、测试、数据标注和云服务费用,智驾专项年运营成本合理区间约为50至100亿元。



陶吉


陶吉将自研的挑战归纳为三点:“第一个技术迭代太快,从以前的规则时代,到两段式、到一段式其实就这几年发生的事情。第二个其实是数据,但我们包括全行业现在采的数据不够,很多东西都需要数据支撑。第三个,人是核心。”


而采购端的成本正在快速坍塌。


据行业上游信息显示,一段式端到端智驾方案的单车软件授权费已低至1500元,一百多TOPS算力的轻量级版本报价更是低至数百元。但这里同样存在口径问题:采购方案是否包含芯片、传感器、域控、适配、标定、OTA服务?如果一边按“软硬件综合成本”计算采购价,另一边主要按“人员+算力”计算自研成本,打平点就会失真。


在上述口径约束下,可以做一个敏感性分析,而非给出一个确定结论。假设智驾专项年固定投入分为50亿、80亿、100亿元三档;第三方方案单车综合成本分为5000元、8000元、12000元三档。测算结果是:当年固定投入50亿元、单车采购成本8000元时,盈亏平衡点约在62.5万辆;当年固定投入80亿元、单车采购成本5000元时,平衡点升至160万辆;当年固定投入100亿元、单车采购成本12000元时,平衡点降至83万辆。




AI制图


更重要的是,智驾不是一次性开发。模型、芯片平台、法规适配、海外版本都要求持续投入,每2至3年可能需要重新适配芯片与传感器平台。


但一切的前提,需要销量作为支撑。那么三大央企上半年卖了多少台车呢?


2026年上半年,中国一汽累计销量151.8万辆,长安汽车111.9万辆,东风集团102.2万辆,合计约365.9万辆。但这是三家总和——三家不共用研发团队、数据池、云平台和车型架构,365万辆不能共同摊销一套系统。真正应该计算的,是每家企业各自可归集到同一技术栈的有效装车量。


这也意味着,三家央企的路线差异,本质上是对“控制权溢价”的三种定价方式。


长安是高价买控制权——承担最大固定成本,换取全链路数据和产品定义权。


一汽是合资式控制权——通过联合开发降低成本,但需要回答知识产权和迭代主导权归属。


东风是用冗余买保险——双轨降低失败风险,却可能造成研发预算、数据和车型资源分流。


数据门槛:自有数据足够训练智驾吗?


从销量到有效数据,中间隔着至少六道关口:智驾硬件前装率、功能激活率和使用率、数据回传权限、传感器配置一致性、有效场景密度、云端清洗标注训练效率。


贺刚在群访中指出:“很多友商的数据是回不来的,它是供应商的数据。”他透露,长安目前AI打标已经超过50%。AI打标50%说明标注效率在提升,但标注效率不等于数据资产。


陶吉在群访中直接点出了核心难点:“端到端依赖数据本身的质量还有它的一致性,可惜的是不同的人在同一个场景他的驾驶行为非常不一致,带来数据因果混淆非常多,这里面就需要大量的数据工程在云端去把数据做得让模型能看懂,再往后走,怎么能够‘吃进来’更多可能带噪声的数据,怎么充分的理解背后的因果关系,就是我昨天讲的那三个模型要发挥作用。”


这段话揭示了自研数据闭环的真正瓶颈:不是数据不够多,而是同一场景下不同驾驶员的驾驶行为差异巨大,导致模型难以建立稳定的因果映射。解决这个问题需要大量的云端数据工程能力——这恰恰是华为这类拥有ICT基础设施能力的供应商的强项。


以奕境X9搭载的华为ADS5为例,截止2025年已取得10亿公里数据。对比东风自有数据,东风汽车研发总院智能化技术首席总工程师张振林2026年3月向湖北日报介绍,东风L4级智驾已在15省35市示范运营,发布了125万组端到端自动驾驶开源数据集。


奕境X9


不过衡量数据能力,不能只看累计里程。特斯拉161亿公里、华为10亿公里、东风125万组数据集,口径完全不同,不能直接构成能力差距的证明。真正有穿透力的指标应该包括:高价值长尾场景占比、用户真实使用率与接管后回传率、同一传感器和软件栈下的数据一致性、单位有效片段的采集清洗训练成本、数据回流到模型迭代的周期。


以长安启源为例,8月全球销量4.5万辆,按53%智驾选装率估算,月均智驾车型约2.4万辆。而杨大勇在群访中明确表示:“长安启源不会做30万元以上的产品”,“我们的核心区间就是8万到20万”。10万至20万元价格带城市NOA渗透率仅11.6%,10万元以内更低至2.5%——启源面对的正是智驾选装意愿最低、增量最大的市场区间。


搭载天枢领航的长安启源Q06


央企的销量优势要转化为数据优势,取决于智驾装车量而非总销量。而这个转化率,又取决于智驾体验本身。


杨大勇在群访中表示:“相信随着装车规模提升、自研技术持续成熟,成本会快速下探,产品竞争力也会越来越强。”但这个“规模-成本”飞轮有一个前置条件:智驾体验必须足够好,才能吸引足够的用户选装。如果体验落后于头部供应商,规模效应就无从谈起。


组织门槛:央企能否完成智驾迭代?


贺刚在群访中给出了一个时间判断:“智驾行业将很快迈入兼并整合的‘春秋时代’,并在2028年左右完成首轮洗牌。届时,中国市场上具备竞争力的智驾解决方案商可能仅剩五六家。”他同时指出,到2028年,如果车企在海外没有布局,将很难做好全球化业务,“想在中国提升智能驾驶辅助水平,唯一的办法就是在中国建设算力中心,保证数据不出境,并重新进行采集和训练”。


杨大勇在同一场合给出了整车市场整合烈度的判断:“当前中国车市虽有五六十个品牌活跃,但真正贡献80%销量的只有25至26个,隶属于10到15家整车厂。现有120多个汽车品牌中,最终可能只有这二十多个活跃品牌能够存活。”


这两组判断叠加,构成了央企自研的时间约束:智驾洗牌在2028年,整车洗牌在2030年之前。从2026年9月算起,留给三大央企把销量转化为算法能力的时间,不足两年。



AI制图



但自研的固定成本不随销量线性摊薄。即便按智驾专项年运营成本50至100亿元估算,算力投入、数据标注和测试费用仍是刚性支出。如果智驾装车量上不去,单车摊销成本反而会随着时间推移而恶化,因为技术迭代速度要求持续追加投入。陶吉在群访中描述的“三个模型”——世界模型、本体模型、云端基础大模型——每一个都需要持续的数据和算力投入,且没有明确的投入上限。


地平线CEO余凯在2026年5月轩辕汽车蓝皮书论坛上透露,地平线去年研发投入超50亿元,账面亏损20亿元。他同时给出了一个判断:“今后中国汽车的智驾,20%是自研,80%靠供应商。”中信建投研报也指出,由于研发投入高、组织协同复杂,全栈自研仅少数头部企业具备长期投入能力。


最后,央企自研可能不只是经济决策。即使采购在单车成本上更便宜,央企也可能继续投入——供应链安全、国资技术能力、出口合规和产业政策,都是自研的合理性来源。


这意味着,最终三大央企真正要证明的,不是自研能否比供应商便宜,而是为“控制权”支付的溢价是否有上限。毕竟,央企不缺销量,缺的是把销量变成算法的能力。谁能以最低成本把真实装车量转化为有效数据,再把数据转化为可验证的安全能力,谁才有资格谈“留在牌桌上”。


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