一句话引发的行业震动
2026 年 8 月 20 日，2027 款比亚迪海豹 06 上市后的媒体交流环节，比亚迪汽车海洋网销售事业部总经理张卓抛出了一句让整个智驾圈炸开锅的话："现在比亚迪的智能驾驶能力比华为强，只不过没人相信而已。"
这不是一句随意的口嗨。张卓给出的逻辑链条很清晰——端到端大模型的核心是数据规模，比亚迪目前累计保有量已超过数百万辆新能源车，日均行驶数据采集量在中国车企中居于前列。他同时透露，2026 年"天神之眼"智驾系统的驾乘体验相较 2025 年"完全不一样"。
[IMG:1]从"智驾落后生"到公开叫板：三年发生了什么
要理解这句话的分量，有必要回顾比亚迪在智能驾驶领域的战略轨迹。2022 年之前，比亚迪在智驾领域的公开表态可以用"保守"二字概括。彼时蔚来、小鹏已将城市 NOA（导航辅助驾驶）作为核心卖点，华为则通过与赛力斯合作的问界系列，将 ADS 高阶智驾推向市场。而比亚迪的策略是先把电动化的规模做到极致——2022 年全年销量突破 186 万辆，同比增长超过 150%。
规模效应带来的直接结果是数据。据比亚迪 2023 年财报披露，其智能网联车型累计在线车辆已超过 600 万台。这一数字到 2025 年进一步攀升。行业研究机构 IHS Markit 在 2024 年发布的《中国智能驾驶数据基础设施报告》中指出，数据规模是端到端架构训练的核心瓶颈之一，拥有百万级以上活跃车辆数据采集能力的车企，在模型迭代速度上将具备结构性优势。
[IMG:2]"天神之眼"的技术拆解
"天神之眼"是比亚迪自研的智能驾驶辅助系统，目前分为 A、B、C 三个版本，分别对应高阶城区智驾、高速智驾和基础辅助驾驶，覆盖高速、城区、泊车等多场景。其中 A 版本搭载于汉、唐等旗舰车型，B 版本覆盖中端产品线，C 版本则面向入门级车型提供 L2 级辅助功能。
从技术架构上看，"天神之眼"在 2025 年完成了向端到端（End-to-End）架构的迁移。这一架构的核心思路是将传统智驾系统中各自独立的感知、预测、规划和控制模块，整合为一个统一的神经网络。系统接收传感器输入（摄像头、毫米波雷达等），直接输出车辆控制指令（转向、加速、制动）。据业内人士介绍，这种架构的优势在于减少了模块间的信息损失，且模型能力可以随着数据量的增长而持续提升。
[IMG:3]数据规模的真实含金量
张卓强调的核心论点是"数据决定一切"。这个判断在端到端范式下有其道理，但需要拆解来看。
首先，数据量确实重要。特斯拉 FSD（Full Self-Driving）之所以在全球智驾领域保持领先，根本原因在于其全球超过 600 万辆车的影子模式数据采集网络。据特斯拉 2025 年第四季度财报电话会议披露，FSD 累计训练里程已超过 30 亿英里。华为虽然车辆保有量不及比亚迪，但通过与多家车企合作（问界、智界、享界、尊界），截至 2025 年底其 ADS 系统搭载车辆也已突破百万级，且数据标注和训练基础设施经过多年迭代已相当成熟。
其次，数据质量同样关键。比亚迪的数百万辆车中，有多少搭载了完整的传感器套件（摄像头阵列、毫米波雷达等），有多少处于持续联网并上传数据的状态，这些数据中有多少经过清洗和标注可用于模型训练——这些细节直接决定了"数据池"的实际可用容量。目前比亚迪尚未公开相关数据的详细分类。
[IMG:4]华为的护城河：不止于数据
将华为作为对标对象，本身就说明了比亚迪对自身智驾定位的野心。华为 ADS（Advanced Driving System）自 2021 年发布以来，经历了从 ADS 1.0 到 ADS 3.0 的快速迭代。ADS 3.0 版本率先在行业中实现了"车位到车位"的全场景智驾体验，并在 2025 年通过 OTA 向超过 50 万辆已售车辆推送了城区 NOA 功能。
华为在智驾领域的优势不仅在于数据规模，更在于其全栈自研能力——从昇腾 AI 芯片到 MDC 智驾计算平台，从高精地图到云端训练集群，华为构建了一条从硬件到软件的完整技术链条。据 IDC 2025 年发布的《中国自动驾驶计算平台市场追踪》报告，华为 MDC 平台在中国乘用车高阶智驾市场的份额约为 28%，位居第一。这种垂直整合能力是比亚迪目前尚未完全具备的。
此外，华为在复杂城市场景的智驾表现方面积累了大量实际运营数据。城区道路的长尾场景（外卖骑手逆行、施工路段临时变道、无标线道路等）对智驾系统的泛化能力提出了极高要求，而这恰恰是数据量无法简单解决的问题——关键在于对极端场景的覆盖密度和模型的鲁棒性。
[IMG:5]端到端时代的"趋同效应"
值得注意的是，张卓在采访中也做了一个相对克制的判断："现在中国的智能驾驶技术转移至端到端架构后，各家企业的能力都在快速提高，差距已经不会太大了。"
这一判断与行业趋势基本吻合。2025 年以来，包括小鹏、理想、蔚来、华为、比亚迪在内的多家中国车企和科技公司，均已宣布完成或正在推进端到端架构的落地。端到端范式的一个重要特征是"规模效应"——一旦基础架构搭建完成，更多的数据和算力投入可以带来持续的能力提升，而边际改进的难度相对传统模块化架构更低。这意味着，头部玩家之间的技术差距可能会逐步收窄。
据麦肯锡 2025 年 11 月发布的《中国智能驾驶竞争格局报告》预测，到 2027 年，中国市场搭载城区 NOA 功能的新车渗透率将从 2025 年的约 12% 提升至 35% 以上，智驾功能将从"差异化卖点"逐渐演变为"基础配置"。在这一背景下，数据规模和成本控制能力将成为决定胜负的关键变量。
[IMG:6]比亚迪的结构性优势与隐忧
比亚迪在智驾赛道上的最大优势是其在中国新能源汽车市场的统治性份额。据中国汽车工业协会数据，2025 年比亚迪全年销量突破 427 万辆，新能源汽车市占率超过 33%。庞大的在售和在保车辆基数，为其提供了持续、稳定的数据来源。
与此同时，比亚迪在芯片和计算平台方面的自研能力也在快速补齐。2024 年，比亚迪半导体推出了自研的智驾域控芯片"征程"系列，试图降低对外部供应商的依赖。据公开信息，比亚迪目前的研发团队规模已超过 10 万人，其中智能驾驶相关团队超过 5000 人。
但风险同样存在。智驾系统的安全性和可靠性高度依赖长时间的实际验证。华为 ADS 从 2021 年首发到 2025 年实现城区 NOA 规模化落地，经历了四年多的持续迭代和数亿公里的路测积累。比亚迪"天神之眼"从 2024 年正式推出至今仅两年左右，其在极端场景、恶劣天气、跨城市泛化等方面的表现仍有待市场检验。此外，智驾安全事故一旦发生，对品牌声誉的冲击将远大于传统质量问题——这对于任何车企而言都是不可承受之重。
[IMG:7]行业观察：比拼的终局不在宣发
从产业竞争的角度看，张卓的表态更接近一种战略姿态，而非严谨的技术结论。在智驾领域，"谁更强"的标准本身就是一个多维度问题——硬件平台、算法架构、数据规模、场景覆盖率、用户接管频率、极端工况表现，每一项指标都可能得出不同的排名。
但有一点可以确定：端到端时代的数据飞轮效应，正在重塑中国智能驾驶的竞争格局。拥有最大规模量产车队的比亚迪，正在将"卖得多"这一传统优势，转化为智驾训练的"数据弹药"。这种转化能否成功，取决于比亚迪在数据闭环、模型训练和工程落地三个环节的执行力。
2027 年，当城区 NOA 成为 15 万元以上新车的标配时，真正的胜负手或许不再是发布会上的豪言壮语，而是用户每天上下班路上的真实体验。
本文由AI辅助生成
