1月31日,在第一電動網(wǎng)舉辦的2025智駕天梯榜年度盛典上,小鵬榮獲“智駕大賽2025年度總冠軍”。

智駕大賽2025年12站比賽,小鵬(激光雷達)無一站缺席,最終以年度總積分1173.33分的成績,摘得智駕大賽2025年度總積分榜冠軍。
“華系之光”阿維塔,同樣全年12站比賽無一缺席,但最終以12.38分之差惜敗給小鵬,獲得智駕大賽2025年度總積分榜亞軍。
2025年度下半年,這兩家在智駕大賽積分榜上交替坐莊,競爭激烈,阿維塔大有后來居上穩(wěn)居第一的態(tài)勢。什么原因讓小鵬最終超越阿維塔,成為年度總冠軍?
先看下面這張圖。

在場景分的競爭中,12站比賽中,小鵬8站領先,3站持平,只有1站(蘇州站)落后于阿維塔,并且拿到了7站比賽的場景滿分。看過比賽直播的朋友應該會理解,這個成績有多么逆天。
但南通、嘉興兩站比賽,阿維塔場景分連續(xù)得0分,才是小鵬決勝的關鍵。
在南通站(總第20站)、嘉興站(總第21站)、寧波站(總第22站)三站比賽中,華為乾崑智駕在園區(qū)內部道路和鄉(xiāng)間小路,頻繁出現(xiàn)NOA降級甚至無法激活的情況,導致場景分大幅扣減,阿維塔也未能幸免。
連續(xù)三站比賽失利導致部分華系車友強烈反彈,認為比賽規(guī)則針對華為智駕的短板。在對比驗證得出明確結論后,后續(xù)臺州、溫州兩站比賽中,裁判組有意降低了園區(qū)內部道路和鄉(xiāng)間小路的比重,才使爭議逐漸平息。

但是安全分的競爭,則變成阿維塔全面領先。
12站比賽中,小鵬只有3次領先,而阿維塔則有高達9次勝出,相比之下小鵬(43分)的平均分比阿維塔(45.91分)低了2.91分,阿維塔在五站比賽中接近拿到滿分。
小鵬(激光雷達)安全丟分,主要是避讓不足導致接管、幽靈剎車和違章三項。相比之下,華為乾坤智駕的安全穩(wěn)定性,要好一些。

效率分方面,與安全分類似,12站比賽中,小鵬僅有4站領先,阿維塔有7站表現(xiàn)更好,1站持平。其中無錫站比賽中,小鵬出現(xiàn)2次未按照導航路線行駛以及3次未進入待行區(qū),通行效率災難般的表現(xiàn),讓它在和華為的競爭中處于無可改變的劣勢。綜合下來,小鵬12站平均分為22.33分,落后阿維塔(26.04分)3.71分。

在2025年智駕大賽12站比賽中,小鵬拿到兩站冠軍,分別是2月廈門站和5月常州站,其中2月廈門站斬獲110分年內最高分。阿維塔也拿到兩站冠軍,分別是6月無錫站和7月常州站,其中無錫站拿到110.89分年內最高分。
總體而言,小鵬在年度賽程前五站(2025年6月以前)表現(xiàn)極其強勢,連續(xù)拿到100分以上,一時宇內無雙。但6月無錫站開始,成績出現(xiàn)大幅波動,突出的問題,表現(xiàn)在通行效率下降、避讓不足等,顯示系統(tǒng)能力出現(xiàn)了某種不受控的波動。
回頭望去,這個時期,正是小鵬智駕進行范式切換的時期,只是當時外界難以準確捕捉。一直到劉先明接任、李力耘去職,何小鵬把VLA2.0擺上桌面,大家才能猜到一二。
而阿維塔的表現(xiàn)堪稱穩(wěn)健,安全和效率曲線的波動幅度,遠低于小鵬。場景曲線的大幅波動,也主要源于比賽路線擊中了華為乾崑智駕的軟肋,并非能力上的回撤。當然,這不并意味著我們認為比賽路線的設計不合理,也不意味著我們認為華為不應該盡快解決其場景方面的短板。盡管這并不容易。
那么,到底是什么原因使華為乾崑智駕在園區(qū)內部道路或者鄉(xiāng)間小路無法開啟呢?
華為乾崑智駕在園區(qū)內部道路、鄉(xiāng)間小路出現(xiàn)NCA降級/無法開啟,核心原因是這兩類道路屬于低結構化/非結構化道路,而乾崑智駕的NCA功能是針對高速/城市主干道等結構化道路設計研發(fā)的,其感知、定位、決策規(guī)劃、地圖體系均圍繞結構化道路優(yōu)化,在低結構化場景下存在技術適配短板,同時乾崑智駕內置嚴格的場景準入與安全冗余機制,會在感知/定位置信度不足時主動限制NCA功能。
首先華為乾崑智駕的NCA(含高速NCA、城區(qū)NCA)從ADS1.0到最新的ADS4.0,核心設計目標始終是覆蓋結構化道路,即具備標準車道線、明確交通標識、固定路權規(guī)則、可預判的交通參與者行為的道路(高速、城市快速路、主干道)。
而園區(qū)內部道路(小區(qū)/產業(yè)園,人車混行、無標準車道線、臨時路障多)、鄉(xiāng)間小路(無車道線、道路邊界模糊、雜物占道)屬于低結構化/非結構化道路,不在NCA的核心設計覆蓋范圍內。華為乾崑智駕內置場景準入算法,會通過感知的道路特征和地圖數(shù)據(jù)判斷場景類型,當檢測到低結構化特征時,會主動限制NCA開啟,這是功能底層的安全機制,而非技術缺陷。
其次是,華為乾崑ADS從2.0開始實現(xiàn)城市結構化道路的無圖化駕駛,但這里的“無圖”是擺脫高精地圖,并非“無任何地圖”,其仍依賴眾包地圖的基礎道路拓撲(道路名稱、走向、寬度、基礎路權);而園區(qū)內部道路、鄉(xiāng)間小路存在兩大地圖層面的問題,直接導致NCA無法啟動:一是,無基礎地圖數(shù)據(jù),這類道路未被眾包地圖采集,無道路拓撲、無名稱、無基礎路權信息(如誰讓行、行駛優(yōu)先級),NCA的路徑規(guī)劃缺乏最基礎的“道路骨架”,無法完成從起點到終點的全局路徑規(guī)劃;二是,無圖化的適配局限,乾崑ADS的“無圖化”算法是針對城市結構化道路優(yōu)化的,通過多傳感器融合實時還原車道線、交通標識等局部道路信息,但其前提是道路有基本的結構化特征(如大致的行駛走向、固定的道路寬度),而園區(qū)/鄉(xiāng)間小路無此特征,實時還原的置信度極低。
第三是,華為乾崑智駕是全模態(tài)多傳感器融合感知(激光雷達+視覺+4D毫米波雷達+超聲波雷達),ADS4.0更是實現(xiàn)了“激光視覺Limera物理級融合、分布式毫米波雷達全天候感知”華為乾昆,但這套感知體系是為結構化道路設計的,在園區(qū)/鄉(xiāng)間小路的低結構化場景下,道路邊界模糊,感知置信度會低于系統(tǒng)預設的NCA啟動閾值。當多傳感器融合的整體感知置信度低于90%(乾崑智駕NCA啟動的預設閾值)時,系統(tǒng)會直接拒絕開啟NCA,若已開啟則會降級至基礎LCC(車道巡航),若LCC也無足夠感知特征則直接退出。
第四是,高精定位,厘米級定位失效,無法滿足NCA的定位精度要求。華為乾崑智駕的高精定位體系為GNSS+IMU+視覺SLAM+激光雷達點云匹配,ADS4.0更是實現(xiàn)了隧道等GNSS遮擋場景下定位誤差<0.3m、橫向控制精度±5cm,這一精度是NCA啟動的核心前提,但在園區(qū)/鄉(xiāng)間小路中,這套定位體系完全失效。
定位精度不足是NCA無法開啟的硬性技術門檻——NCA的路徑規(guī)劃、橫向控制均依賴車輛的精準自身定位,米級的定位誤差會導致車輛無法判斷自身在道路中的位置,系統(tǒng)為了安全會直接限制NCA功能。
總結一下,小鵬(激光雷達)最終能以年度總積分1173.33分(平均分97.78)的成績,領先阿維塔12.38分(1160.95分,平均分96.75),摘得智駕大賽2025年度總積分榜冠軍,主要原因兩條:
1、2025年度前五站比賽,小鵬(激光雷達)極其強勢的表現(xiàn);
2、2025年度后半程南通、嘉興、寧波三站,阿維塔場景得分的垮塌。
小鵬前強后弱,阿維塔場景垮塌。這兩個在年度比賽中暴露出來的問題,值得兩家產研團隊對比研究,希望小鵬VLA2.0和華為ADS4.2能解決好。
來源:第一電動網(wǎng)
作者:張芳超
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