当前，汽车行业在智能驾驶领域的技术路线出现明显分野。地平线苏箐曾表示，消费者购车后5分钟内即可判断产品是否独特且值得信赖，这成为检验智驾产品的关键标准。

过去一年中，华为、理想、小鹏和特斯拉等企业已证明端到端模型训练的自动驾驶软件可以上路，但该方法作为黑盒系统存在潜在风险。为弥补漏洞，车企转向更安全的L3级智能驾驶方向，并提出世界模型、VLA、基座模型等新概念。

理想发布下一代架构VLA（视觉-语言-行为大模型），小鹏打造云端世界基座模型并通过蒸馏生成车端XVLA模型，华为则引入WEWA架构。业内人士指出，不同技术路径源于硬件研发进度与商业模式差异。小鹏自研图灵芯片计划用于汽车、机器人及飞行汽车，而理想因自研芯片进展缓慢，仍选择英伟达Thor芯片。

华为通过多模态感知信息输入生成智驾原生基模型，采用MoE架构实现人机共驾。尽管各厂商积极尝试，但这些技术路线尚未完全验证其高效性。

优质数据成为提升智驾能力的关键。端到端2.0阶段，大模型对Corner case数据需求激增，人工标注成本高昂且难例数据稀缺。为此，车企尝试利用世界模型仿真生成数据，降低采集成本并丰富数据种类。然而，目前仿真数据质量仍逊于实车采集数据。

随着新架构产生，原本因统一技术路线拉近的技术差距再次扩大。L3级智驾需双冗余硬件配置，责任归属从用户转移至车企，运营维护要求更高。有能力的车企向更高技术领域迈进，供应商技术能力的重要性也进一步凸显。

量产能力成为主机厂筛选供应商的核心指标，交付周期、成本及用户体验等也成为重要考量因素。行业进入强者更强、弱者淘汰的局面，仅靠技术名词包装的方式将不再奏效。

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