文 | 听潮 TI，作者 | 郭佳哿，编辑 | 张晓
智能驾驶已经走到新的现实拐点。
过去几年，它被定位为高端车型的核心卖点；但随着渗透率进入主流区间，行业焦点开始从 PPT 里的期望值转向交付规模。能否真正让更多用户买得起、用得上，成为当下最直接的竞争锚点。
去年末，地平线举办了自己成立十年来的第一届技术生态大会，会上地平线创始人兼 CEO 余凯给出了新目标：10 万元的车将普遍实现城区 NOA。
更早一些，去年年初 Momenta 创始人曹旭东也曾断言，2025 年高阶智驾会规模起势，并在 2026 年触达 10 万级市场。
对内，这是技术与成本的再压缩；对外，则意味着主动拥抱更大体量的普惠市场。
事实上，在能力下放这件事上，真正承担工程复杂度、成本压力和交付责任的，并非只有整车厂。
地平线与 Momenta 所代表的，是智能驾驶背后一条不被大众熟知但至关重要的供应链价值链：地平线依托车规级芯片与工具链，试图通过软硬结合建立可复制的量产能力；Momenta 以算法和数据驱动的渐进式迭代路线，与车企深度绑定，推动高阶方案走向规模落地。
它们的角色，不只是技术提供方，更是推动智驾平权的核心力量。
如果说过去的行业竞争更像打着口号炫肌肉，那么 2025 年以来，智能驾驶真正进入到围绕成本、可靠性与交付能力的深水区。供应链位置是否稳固、模式是否可持续，将直接影响普及速度与能力边界。
行业从未质疑智能驾驶的未来方向，但在量产主导的新阶段，谁能真正撑起智能化规模落地，正成为下一轮角逐的焦点。
供应商走到台前
在普通消费者认知中，谈起智能驾驶，无非就是华为、比亚迪、理想、小鹏。但正如大家都知道为问界提供智驾能力的并非赛力斯，而是鸿蒙智行，智能驾驶的技术底座，并非由车企独立完成，而是由一条跨越芯片、算法、工程交付的复杂供应链支撑。
传统意义上的智驾系统大致分工清晰：主机厂，即车企负责定义需求与车辆集成；Tier1 供应商作为总包商，负责提供完整的控制系统；算法公司提供感知与决策能力；芯片厂商提供算力基础。
在渠道上，这是一条层级分明的串联链路：车企选总包商，总包商再去找一家算法公司，算法公司再依赖芯片适配。
这一体系在 L2 时代有效运行：功能可选、成本敏感，整条链路以供货效率为优先。然而随着智驾开始向变为大规模、结构性渗透，成为上升销量与品牌势能的关键能力，这条链路也正迅速"去直线化"。
当竞争从"能不能做"变为"做得怎样"，计价方式也从硬件成本走向体验与规模化能力。
随之，整个行业进入生态重构期。
算法公司与芯片公司开始直接建立面向车企的能力，一些算法公司开始向上游渗透，通过自研软件与数据闭环，掌握核心体验差异化；芯片公司则向下游延伸，通过软硬一体化，直接参与方案落地。Tier1 不再是不可替代的"总包商"，供应关系从串联变为多中心协作。
而越来越多主机厂为了掌握体验优势与成本弹性，选择在某些关键模块自研，甚至自研芯片。
但真正的全栈自研门槛极高，需要大量落地场景与长期迭代积累。因此自研与供应合作出现交叉共存：能自研的做差异化，不能自研的继续采购，能软硬协同的伙伴成为首选。
这就意味着，供应商不只是供应商，而是共同成事者。智能驾驶需要在不同车上大规模交付，数据回归与算法迭代才能提速。掌握规模能力与整车端部署经验的玩家，才真正拥有价值。
在此背景下，少数具有系统性能力的智驾企业成为生态核心节点。智驾背后真正提供解决方案的公司开始走向台前，不断壮大。
业内对国内头部供应商有"华大地魔"的说法，即华为、卓驭科技（原大疆车载）、地平线、Momenta，而近两年声量渐起的还有轻舟智航和元戎启行，它们均具备全栈研发能力和规模化量产实力，但技术路线与市场定位各有侧重。
图 / 亿欧智库
也因此，智能驾驶行业的竞争焦点，正在从车企与品牌之争，转向供应链体系之争：谁能支撑高阶智驾规模化落地？谁能让体验稳定且成本可控？谁能真正形成交付能力与技术复用？这些答案，不会在车头 Logo 上体现，而隐藏在供应链中。
路径分野，错位竞争？
如果将过去五年视为智能驾驶的技术预备期，那么 2025 年开始，行业已经进入了真正的规模化竞赛。据 NE 时代数据，2025 年 1~10 月 L2 及以上辅助驾驶渗透率达 65%，这意味着，每卖出 10 辆新车中，就有超过 6 辆有基础智驾能力。
图 /NE 时代新能源
这一变化对不同类型的供应商提出了截然不同的考验：芯片驱动者要证明通用能力能够以足够低的成本复制到更多车型；算法驱动者则要确保技术迭代速度能够覆盖场景扩张的规模压力。
地平线与 Momenta，是这两条路径的代表性玩家。
过去，智能驾驶方案进入车辆，像一场层层转包的协作：算法公司依赖 Tier1，芯片厂商被归入更下游的 Tier2。这其中的任何环节的不稳定都会造成算力浪费、功能更新受阻，成本也难以控制。
随着智能驾驶开始大规模落地，整车厂和供应商都需要确保方案可以稳定、可复制地在更多车型上运行，这个时候，软硬协同的意义就被迅速放大。
这解释了地平线崛起的逻辑。
全球车规级 AI 芯片长期被海外巨头垄断。地平线以自研芯片作为切入点，在国内率先实现可规模量产的替代方案；同时，它又不是传统意义的芯片公司——其 BPU 架构与工具链从一开始就为智能驾驶而生。
2024 年以来，地平线的战略调整非常明确：不再单纯强调芯片技术指标，而是通过软硬一体化能力直接影响终端落地。
以征程系列芯片为基础的解决方案加速量产。从去年 4 月发布了目前为止最大算力的征程 6P 芯片以及 HSD（高阶驾驶辅助解决方案）后，仅七个月，HSD 就已经在长安深蓝 L06 奇瑞星途 ET5 上实现商用，短短两周内，HSD 的激活数目已经达到了 1.2 万辆。
随着 HSD 在更多家车企的城市 NOA 项目进入规模交付阶段，也意味着硬件通用能力与算法可移植性逐步得到验证。
换句话说，在成本与工程化要求最严苛的智能驾驶领域，地平线试图通过芯片 + 算法的深度整合，为整车厂提供"更容易成功的选择"。
在刚刚过去的大会上，余凯还透露，地平线征程 6P 性能已经赶上了当前特斯拉主芯片算力，即将推出搭载第四代 BPU 架构黎曼的征程 7 系列芯片，将会赶上特斯拉下一代 AI 芯片算力，并将会同步推出。
地平线强调体系化能力，Momenta 则更强调演进速度。
与地平线路径不同，Momenta 的底层能力是来自数据的持续闭环优化。因此其模式更取决于合作车企的量产规模与城市覆盖进度。
去年以来 Momenta 已经完成了 C12 及 C13 轮两轮融资，其中，C13 轮的估值达到 60 亿美元。
目前 Momenta 已与全球主流车企合作超过 160 款车型，搭载车辆突破 50 万辆。除自主车企外，Momenta 拿下了很多跨国车企订单，除了集齐了 BBA 之外，还与通用、丰田、本田等建立合作关系。
伴随新车型上市与城市扩张，自动驾驶数据回收与模型训练效率提升，也使城市 NOA 能力迭代周期大幅压缩。
不过，算法驱动思路也面临特有挑战。一方面，端到端模型对数据规模和标注质量的要求高，这要求与车企建立深度的数据共享和模型迭代机制；另一方面，当硬件成本持续下降、集成方式越来越多样时，算法优势能否在更低价格区间持续保留，成为能否规模落地的关键。
在整体架构上，Momenta 更强调与车企共同定义产品指标，而不是仅提供"工具箱"。然而，这种强协同关系也使 Momenta 对合作节奏更敏感，当车企自研信心增强或者供应链调整时，其方案的市场覆盖需要持续争取。
某种意义上来说，随着规模量产时代的到来，两家公司其实都在往建立规模正循环迈进：功能稳定——上车增多——数据增长——再提升能力——再降成本。
在这个过程中，供应链的权力结构也悄然改变：从一笔笔交付订单，变成与整车厂共建能力的长周期绑定。
当供应商从交付方变成共同开发者，虽然技术路线不同，但它们的产业位置却在同步抬升。可以说，在城市 NOA 普及赛真正提速之前，地平线与 Momenta 早已成为这条赛道上不可回避的力量。
当边界被抹平，地平线和 Momenta 加速侵入对方腹地？
如果说过去几年，智能驾驶的竞争更多停留在高速场景、功能点数量与演示效果，那么真正让供应链格局发生变化的，是城区 NOA 开始进入量产窗口。
原因并不复杂。早期的 NOA 主要聚焦高速场景，实现车道保持、自动跟车、匝道进出和自动变道等功能，本质上是点对点的高速辅助驾驶。
相比之下，城市 NOA 要求在复杂交叉口、信号灯、非结构化车道及动态交通环境中实现全流程自动驾驶，这对算法的场景理解、冗余安全策略、算力平台和供应链协同能力提出了系统性升级。
对于智能驾驶供应商而言，这不仅是技术能力的跃升，更是商业价值的拐点：能够率先量产并覆盖主流车型的厂商，将成为供应链核心玩家，直接影响与整车厂的议价能力和市场份额，标志着从概念验证向大规模落地的关键转折。
也正是在这一节点，地平线与 Momenta 的业务边界开始出现明显重叠。
长期以来，Momenta 在城区 NOA 市场中占据先发优势。依托更早的算法布局和与多家主机厂的深度合作，其城市辅助驾驶方案已在多个品牌和车型上实现规模化落地，形成了可观的装车量和数据回流。这种先行者优势，使 Momenta 在当前阶段的市占率和覆盖面上，仍然处于领先位置。
而地平线的动作，则更具阶段性意义。尽管此前其芯片早已在 L2 级别市场广泛部署，但真正以"解决方案"形态切入城区 NOA，是从 2025 年下半年开始明确提速的。随着地平线的 HSD 城区辅助驾驶系统在奇瑞星途品牌车型中的量产落地，这意味着，两家公司开始在同一个问题上给出答案：如何在成本可控的前提下，让城区 NOA 进入更大规模的主流车型。
从目标市场看，它们的指向高度一致。无论是地平线提出的" 10 万级车型实现城区 NOA "，还是 Momenta 判断的"高阶智驾在 2026 年下探至 10 万级区间"，都指向同一片增量腹地——对智能化高度敏感、但对成本极其苛刻的大众市场。
在 20 – 30 万元以上车型中，智能驾驶长期呈现出一种生态：车企预算充足，自研意愿强烈，供应商选择更为分散，智驾能力更多被视为品牌差异化的一部分。但 10 万级区间，逻辑完全不同：成本、交付稳定性和规模复制能力压倒一切，车企高度依赖外部供应商，而每一家主机厂，往往只能容纳 1 – 2 家核心智驾伙伴。
当地平线与 Momenta 开始被放在同一份解决方案对比表中进行权衡，正如曹旭东那句话："汽车辅助驾驶的竞争将在 2026 年结束，国内最终只会有三家参与者胜出。"
能否成为那" 1/3 "，决定了谁能进入下一阶段的产业牌桌。
抛开华为方案不谈，地平线当前所占据的另一个关键优势，在于其国产芯片的稀缺生态位。在中美科技博弈持续升级的背景下，车企在算力平台选择上，不仅要考虑性能与成本，也必须权衡供应安全与长期可持续性。对不少主机厂而言，地平线几乎是英伟达之外，唯一具备规模化量产能力的国产替代方案。
但这一优势尚不足以形成绝对壁垒。
早在 2023 年年底，Momenta 就设立了芯片子公司新芯航途，开始尝试软硬结合路线，对标的就是英伟达 Orin N 和地平线征程 6E 芯片。据 36kr 消息，目前第一代辅助驾驶芯片（代号 BMC）已经开始上车测试，预计 2026 年量产上车，届时 Momenta 将与地平线正面对战。
而更具挑战性的现实在于，随着智驾方案等级不断提升，对算力的需求持续走高，高性能车规芯片的成本在短期内仍将维持上行趋势。为了在长期内更好地控制成本与系统节奏，越来越多头部车企开始尝试自研智驾芯片。
自 2023 年以来，蔚来、吉利、小鹏均已完成自研智驾芯片的成功流片，理想和比亚迪的相关项目也在推进之中。对于这些具备足够出货规模的车企而言，自研芯片不再只是技术探索，而是一种可行的成本管理手段。
这也意味着，除了要面临 Momenta 的正面竞争，地平线还需面对车企自主权不断增强带来的长期压力。
可以预见的是，随着软硬边界的持续模糊，智能驾驶供应商之间的竞争，正在变得越来越对称，不再是"你做芯片、我做算法"的错位博弈，而是围绕同一批车型、同一片市场展开的正面较量。
而这场围绕城区 NOA 展开的腹地争夺，或许正是智能驾驶供应链淘汰赛中，最关键的一段前奏。
淘汰赛加剧，谁能笑到最后？
尽管正在加速上车，智能驾驶供应商的商业现实仍然并不轻松。
一个行业共识是，马太效应开始加速落地。车企不再盲目试错，而倾向将核心合作押注在少数具备体系化能力的伙伴身上。订单、数据、资金正在向头部集中，这意味着中长尾供应商的生存空间明显收缩，技术领先但量产不强的团队加速被边缘化。
但即便对头部玩家，压力也并未减轻。
最直接的问题来自商业模式本身。智能驾驶具备高研发、高试错、高工程交付成本特征，而在当前阶段，"高阶不走量、低阶不赚钱"几乎是行业共识：高阶方案尚未进入普及区间，交付周期长；基础功能价格不断压缩，单车贡献有限。
财报显示，2025 年上半年地平线的研发开支就高达 23 亿元，这些支出都随着营收的增长而扩张，直接导致了期内 16 亿元的经营亏损。
图 / 地平线半年报
对于地平线这样自带软硬一体工程体系的厂商，规模化能够摊薄成本，但普及速度仍取决于车企上量节奏；对于 Momenta 这类算法主导公司，能力提升高度依赖量产规模与用户数据回流，其商业回报必然滞后，而随着交付量提升，Moment 的资金链压力只会越来越大。
随着原定于 2024 年中期提交的赴美上市申请已于 2025 年 6 月到期，市场一度出现 Momenta 或弃美、转赴香港上市的传言。
Momenta 冲刺上市的需求某种程度上反映了行业共性——算法驱动的公司需要更长期资本来支撑研发；而地平线在芯片出货增长的同时，也必须持续投入软件配套，压缩硬件利润以应对竞争。
第二个压力则来自护城河的脆弱性。
表面上看，地平线的软硬一体与 Momenta 的数据驱动，都已建立起短期壁垒。但本质上，这两种模式都仍严重依赖于主机厂的"选择"。在车企自研趋势增强的大背景下，"你今天是伙伴，明天也可能是备选"。除非供应商能在数据、规模交付或生态绑定上形成不可替代性，否则长期粘性与议价权都难以保证。
对比英伟达"软件 + 芯片 + 训练集群"一体化体系，国内供应商的护城河，究竟是对技术迭代的绝对领先，还是对量产规模带来的数据垄断？答案或许尚未清晰。
就像曹旭东的那个论断，他认为，这场残酷的淘汰赛预计将持续一到两年，到 2027 年后格局将趋于稳定。
这一判断指向了一个高度集中的未来。行业的竞争正从技术"有没有"的比拼，过渡到规模"大不大"的较量，并终将走向生态"稳不稳"的决战。是"赢者通吃"，还是少数巨头与部分区域性玩家"生态共存"，仍有变数。
自动驾驶的终局仍遥远，但这场淘汰赛已经进入加速阶段。谁能够熬过商业冬季、穿越技术周期，谁才有资格讨论下一轮增长。
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