东吴证券今年2月还在深圳做过一场路测，综合2月深圳场和3月北京场上述车企的路测表现得出了一些结论：
小鹏、华为、理想、特斯拉暂处于智驾第一梯队。
小鹏综合体验感较好，场景处理方式拟人、合理；
华为整体表现优秀，不同路段都展现出较强的适应性，偶有急刹；
理想OTA升级后整体风格更平稳，北京路测表现较好；
特斯拉能力上限较高，日间夜间接管率不同，日间比较拥堵时，存在效率型行为（如实线变道、不按规定交通信号灯通行、不按规定车道通行），还有一些违规行车操作，夜间路况较好时零接管。
魏牌蓝山、极氪、小米紧随其后，困难场景的处理能力有提升空间。
其中，魏牌蓝山基础功能表现较好，升级后的版本可实现掉头功能；极氪能处理大部分城市场景，风格较激进，在人车混行路口可能出现决策波动；小米掉头能力优秀，深圳场出现了较多偏离导航轨迹的接管场景，北京场对于匝道场景处理能力待加强，更新版本后智驾风格更拟人。
智驾比拼，还有哪些变量？
国内车企的智驾军备竞赛，已经从"三年一突破"压缩至"季度定生死"。新势力相关从业者周亚启对「定焦One」表示，行业节奏之前是按月迭代，现在头部玩家已经是按周进化了。
智驾排名自然也不是一成不变的，在功能落地、路测表现之外，还有两条暗线影响着车企的智驾排名。
第一条暗线是车企的软硬实力，包括两个核心因素，即团队架构、纠错速度，以及两个辅助因素，即算力基建、资金弹药。
比如有没有独立研发部门，成员背景是否互补（例如华为的"算法+工程"双轨制），直接影响着技术落地速度。
团队执行力和纠错能力，决定车企能否快速把技术变成量产方案，遇到bug时能否快速纠偏，如理想今年初用一个多月时间完成了算法优化和OTA推送。
算力基建又包括芯片性能和云端训练能力，决定训练系统能处理多少数据，模型决定如何"消化"这些数据。比如特斯拉称，超级计算机Dojo超算每天能处理百万公里数据。
资金实力决定"能烧多少钱"，是车企持续投入的底气，例如华为智能汽车解决方案BU每年的研发投入在几十亿到百亿之间、比亚迪靠销量反哺研发。而多数新势力因销量和资金限制，可能在资金投入方面面临挑战。
总结这四个因素，如果牛人团队配上充足的算力数据和资金支持，更有可能从智驾军备竞赛里杀出来。
图源 / 小米汽车官方微博
然而，小米SU7一场事故，把安全与成本的博弈再次摆上台面。
周亚启对「定焦One」分析，过去，车企的竞争逻辑是，"谁更快推出端到端智驾""谁率先覆盖全场景"，竞争策略偏激进。此次小米SU7事故发生后，对行业的影响可能超过个案本身，甚至影响技术路线的走向--选择纯视觉还是激光雷达，或是影响智驾竞赛的另一条暗线。
2021年前后，国内车企（小鹏、蔚来、理想等）普遍采用"摄像头+激光雷达"的"双保险"方案，认为激光雷达可以弥补纯视觉在复杂环境（尤其是夜晚、逆光、雨雾等场景）下的感知短板。例如，小鹏P5、蔚来ET7等车型搭载激光雷达，强调高阶智驾能力。
转折点是特斯拉自2021年起全面转向纯视觉路线，认为人类仅靠双眼即可驾驶，激光雷达是"成本包袱"。这一理念曾引发行业争议，但"省钱的诱惑"推动国内车企重新评估智驾技术的性价比。
单颗激光雷达2021年的价格超1000美元，尽管2024年降至5000元人民币左右，但激光雷达方案的成本仍比纯视觉方案高30%-40%。
