比亚迪辟谣“飞行汽车”背后：自动驾驶AI更务实的路线

2026-01-06 这个时间点，汽车行业最不缺的就是“未来感”。隔三差五就有“某车企要上天”的消息在社交平台发酵，配图往往很酷，转发也很快。但真正值得关注的，反而是那些“明确说不”的公司。

最近的新闻很短：比亚迪公开澄清，没有推出电动飞行汽车的计划。一句话把热闹按了暂停键。对普通消费者来说，这可能只是一次辟谣；对关注自动驾驶 AI、汽车软件与用户体验的人来说，这更像是一种战略表态：钱、人才、算力、数据要投到哪里，比“造不造概念”重要得多。

这篇文章把这条辟谣放到更大的叙事里：在“AI 在汽车软件与用户体验中的不同应用方式”系列框架下，聊清楚一个问题——**中国车企为什么更愿意把智能化做在路上，而不是天空里？**以及，这条路线和 Tesla 的自动驾驶 AI 路线到底差在哪。

辟谣本身不重要，重要的是资源分配的信号

直接结论：比亚迪否认飞行汽车，释放的是“聚焦主航道”的信号。对一家年销量体量巨大的车企来说，任何新业务都不是“试试而已”，而是组织协同、供应链、法规合规与售后体系的再造。

为什么“飞行汽车”更像营销，而不是短期可落地的产品

飞行汽车并非不可能，但它是一个典型的“系统性难题”：

• 监管门槛高：路面交通与低空飞行不是一个监管体系。适航标准、空域管理、飞行员/自动驾驶飞行资质、保险责任划分都需要新规则。
• 安全冗余要求极端：汽车故障可以靠靠边停车；飞行器故障必须在空中完成冗余切换或迫降策略，工程要求高一个量级。
• 使用场景窄：大部分城市通勤并不需要“垂直起降”。用户真正的痛点仍是拥堵、停车、驾驶疲劳，而这些在路面智能化里更容易被解决。

所以比亚迪说“不做”，并不“保守”，反而是对现实约束的清醒。

把钱花在“路面智能化”，ROI 更确定

更关键的是回报路径。自动驾驶辅助（L2/L2+）与智能座舱体验，是今天就能提升销量与口碑的能力：

• AEB、NOA、APA 等功能可以被用户立刻感知
• OTA 迭代可以持续改进体验
• 数据闭环可以不断训练模型

换句话说：在既有法规与供应链下，路面智能化的投入更像“滚雪球”，越滚越大；飞行汽车更像“另起炉灶”，成本高且不可控。

中国车企的“务实智能化”：先把体验做成，再谈想象力

直接结论：中国车企更倾向“功能密度 + 本地化体验”，而不是押注单一路线的宏大叙事。这不是能力高低的问题，而是市场与产品哲学不同。

智能座舱：从“能用”到“好用”的竞争主战场

我观察到一个趋势：在中国市场，用户对“智能化”的第一感知，往往不是转向角或跟车曲线，而是座舱里每天用的东西。

• 语音助手是否真的听得懂口语与方言
• 导航是否理解“走不走高架”“避开学校路段”
• 车机生态是否能无缝接入本地生活服务（停车、充电、支付、影音）
• 家庭用车是否有多场景配置（儿童、长途、露营）

这也是“AI 在汽车软件与用户体验中的不同应用方式”系列想强调的一点：同样是 AI，落地到中国车企往往表现为“更强的场景覆盖与更快的功能交付”。

辅助驾驶：更强调传感器融合与可控边界

从技术策略看，许多中国车企（包括比亚迪所在的大盘）更常见的路径是：

• 多传感器融合（摄像头 + 毫米波雷达，部分车型/品牌会加入激光雷达）
• 在限定ODD（运行设计域）内逐步扩张：高速、城市快速路、再到部分城市道路
• 用更明确的功能边界换取更稳定的用户预期

这类路线的好处是：短期体验更稳，事故责任与合规压力更可控。它不需要用户相信“终局一定会来”，只需要用户每天都觉得“更省心”。

对照 Tesla：统一体验的长期主义 vs 本地化快迭代

直接结论：Tesla 强在“统一的 AI 体系与持续训练”，中国车企强在“贴近本地的产品定义与生态整合”。两条路都能跑通，但风险结构不同。

Tesla 的优势：一个大模型思路下的规模化迭代

Tesla 的典型做法是：

• 用相对统一的硬件与软件栈
• 大规模车队数据回流
• 通过 OTA 持续改进驾驶策略

它追求的是“同一套能力在更多地区泛化”。这种思路一旦成功，边际成本会下降得很快。

但代价也明确：对数据质量、长尾场景覆盖、以及监管沟通的要求极高。当系统还没达到足够稳定时，用户的信任会被“某一次失误”快速稀释。

中国车企的优势：产品更像“服务业”，体验更细腻

中国市场的竞争密度决定了另一种打法：

• 车型多、价格带宽、用户群复杂
• 城市道路与交通参与者更“多样化”（外卖电动车、非机动车流、复杂路口）
• 用户对“交付即用”的预期更强

因此很多本土品牌会把 AI 能力拆成可交付的体验模块：今天把泊车做稳，明天把高速 NOA 覆盖扩大，后天把城市通勤做得更像老司机。

这也解释了为什么“飞行汽车”这种高度不确定的项目，在这种竞争环境下很难成为优先级。

一句更直白的判断：当路上还有大量体验可以提升时，把团队拉去做“上天”是不划算的。

“不做飞行汽车”对消费者意味着什么？三件事更值得盯

直接结论：对普通用户/潜在购车者来说，这类辟谣最有价值的地方，是帮助你判断一家车企未来 12-24 个月会把能力堆在哪。

1）看“软件更新节奏”，而不是发布会口号

选车时可以问销售/查资料：

• 过去 6-12 个月 OTA 更了几次？
• 更新内容是修 bug 还是实打实增加功能？
• 辅助驾驶与座舱体验是否持续优化？

稳定的 OTA 节奏，比“未来某天会实现完全自动驾驶”更能代表产品成熟度。

2）看“功能边界说明”是否清楚

辅助驾驶最怕的是“说得很满，用起来很虚”。更靠谱的做法是把边界讲明白：

• 哪些道路可用（高速/城市快速路/城市道路）
• 需要驾驶员做什么（手扶方向盘、注意接管提示）
• 在雨雾、逆光、施工路段的策略是什么

边界清楚，用户预期稳定，体验反而更好。

3）看“传感器与算力”是否与定位匹配

不必陷入“有没有激光雷达”的宗教战争，重点是匹配：

• 你常跑高速：看高速 NOA 稳定性、车道保持与跟车舒适性
• 你常在老小区停车：看 APA 的成功率、识别车位类型能力
• 你常通勤拥堵：看低速跟车、加塞处理是否自然

技术配置要服务场景，而不是服务参数表。

这条辟谣更像“阶段性答案”：先把地面自动驾驶做扎实

比亚迪否认电动飞行汽车计划，并不意味着想象力缺席，而是说明它更看重“可交付的智能化”。对行业来说，这个选择也在提醒我们：自动驾驶 AI 的竞争，最终比的是工程化与体验细节，不是概念高度。

如果你正在关注 Tesla 与中国车企的路线差异，我的建议是把注意力放在两件事上：

• 谁能用更低的学习成本，让更多用户“每天都敢用、愿意用”辅助驾驶
• 谁能把 AI 融入座舱与生态，形成更连续、更本地化的使用体验

下一次当你再看到“某车企要上天”的传闻，不妨反问一句：路面上那些真实的、重复发生的痛点，它解决到第几层了？