比亚迪否认飞行汽车：务实自动驾驶AI为何更重要

2026-01-06 这条消息很“反常识”：当全网都在追逐“飞行汽车”这种高概念叙事时，比亚迪公开否认相关传闻，明确表示没有推出电动飞行汽车的计划。这不是公关降温那么简单，而是一个信号——中国头部车企正在把资源更集中地押在可验证、可量产、能落地的自动驾驶AI路径上。

我更愿意把它理解为一种行业分水岭：一边是容易引爆传播的想象力工程（飞行汽车、完全无人驾驶的“马上就来”）；另一边是枯燥但更值钱的工程化进展（多传感器、供应链协同、数据闭环、法规与成本）。对关注“Tesla 与中国汽车品牌在人工智能战略上的核心差异”的读者来说，这条否认新闻，恰好能拿来当切口。

一句话观点：自动驾驶的竞争，最终比的是工程兑现能力，而不是叙事张力。

否认飞行汽车传闻，反而暴露了比亚迪真正的押注

结论先说：比亚迪否认飞行汽车，并不代表它“保守”，而是体现了它在自动驾驶AI上的方法论——优先做能规模化交付的技术栈。

飞行汽车的问题不在“能不能做”，而在于三件事短期很难同时成立：

1. 法规体系：低空飞行审批、航线管理、空域安全、责任划分，远比地面复杂。
2. 基础设施：起降点、充电/换电、维保体系、空管系统，不可能靠单一车企补齐。
3. 成本与安全冗余：航空级冗余意味着指数级成本上升，消费级价格很难覆盖。

相比之下，地面智能驾驶的“可落地性”更强：高速NOA、城市NOA、自动泊车、AEB（自动紧急制动）等功能，能够在清晰的法规边界和渐进式场景里持续迭代。对车企来说，这意味着更可控的ROI（投入产出比）。

把话说得更直白一点：当市场注意力被“飞起来”吸走时，比亚迪选择把注意力拉回“怎么把车先开得更安全、更像人、更可规模交付”。

中国车企的主流路线：多传感器 + 供应链协同 + 快速量产

结论先给：多数中国车企更倾向于多传感器融合（摄像头+毫米波雷达+超声波，部分车型再加激光雷达），并通过成熟供应链把能力迅速铺到更大销量区间。

多传感器不是“堆料”，而是把风险拆开

自动驾驶AI最怕的不是“模型不够大”，而是感知失真：逆光、雨雪雾、夜间眩光、施工改道、异形障碍物……这些场景里，单一传感器路线往往要用更复杂的算法去补物理缺陷。

多传感器融合的核心价值是：

• 冗余：摄像头受光照影响时，毫米波雷达仍能给到速度与距离信息。
• 可解释性：工程团队更容易定位“是视觉误检还是雷达虚警”。
• 更稳定的量产性能：把长尾场景的失败率压到可控区间。

这也解释了为什么不少中国品牌会把“安全兜底”写进宣传语里：不是为了热闹，而是因为它更贴近真实交付。

供应链协同：把AI从Demo变成标配

中国车企的另一优势是工程化效率：传感器、域控制器、线束架构、整车电子电气架构（EEA）的迭代速度快，且能够通过规模把成本摊薄。

从商业角度看，这条路径的逻辑很清晰：

• 先把功能做成“可交付版本”（例如高速NOA、记忆泊车）
• 再通过车型平台化，把能力下放到更大销量区间
• 通过更多车在路上跑，获得更多数据回流与问题暴露

它看起来不够“未来”，但更像真正能赢的打法。

Tesla 的另一种选择：软件优先、极简传感器、用数据推模型上限

结论先讲：Tesla 的核心叙事是软件优先与数据驱动，用更强的端到端学习能力，尽可能从视觉体系里榨出上限，并通过持续OTA让能力“长出来”。

这条路线的优点同样明显：

• 传感器体系更简化，理论上更易规模化、成本更可控
• 算法迭代速度快，用大量真实道路数据推动模型泛化
• 产品体验统一，软件功能像互联网产品一样持续更新

但代价也更真实：当你把更多能力押在软件与数据上，你就必须面对更尖锐的挑战——

• 长尾极端场景更难被完全覆盖
• 公众对“安全边界”的容忍度更低
• 监管对自动驾驶宣传用语与功能边界的要求越来越严

把比亚迪否认飞行汽车放进这个对比框架里看，你会发现双方分歧不在“谁更先进”，而在“谁更愿意把不确定性留给未来”。Tesla 更擅长用未来叙事和数据闭环拉高天花板；中国车企更愿意用传感器冗余与工程化交付守住地板。

为什么“飞行汽车传闻”会在此时出现？因为自动驾驶竞争进入拼耐心阶段

直接答案：当智能驾驶进入中段赛程，市场会自然寻找更刺激的故事；飞行汽车这种题材天然适合短视频传播，但它并不能提升当下的交付能力。

2025-2026 这个时间点，行业的核心矛盾正在从“有没有”转向“好不好用、敢不敢用、出事谁负责”。很多用户的体验也更现实：

• 高速NOA能不能在匝道汇入、施工区保持稳定？
• 城市NOA遇到电动车穿插、非标路口、掉头车辆怎么办？
• 自动泊车在地库弱光、地面标线缺失时还靠谱吗？

这些问题解决得越多，越不需要用飞行汽车来证明“我们很前沿”。

公关策略也是技术策略的一部分

比亚迪迅速否认传闻，某种程度上是在控制预期：

• 不把资源分散到不确定项目上
• 不让外界误读路线，避免“高概念—低兑现”的反噬
• 把讨论拉回到能量产、能验证的技术投入上

对想做品牌长期信任的车企来说，“说得少但交付多”比“说得大但解释多”更划算。

读者最关心的几个问题（以及更可操作的判断方法）

结论先放在前面：选车或判断车企路线时，别被“概念”带走，盯住传感器配置、功能边界、数据闭环与责任定义。

Q1：多传感器一定比纯视觉更安全吗？

更准确的说法是：多传感器更容易把系统安全性工程化。纯视觉也可能做到很强，但它对模型能力、数据覆盖、算力与验证体系的要求更高。

实操判断：看厂商是否清晰说明在雨雾、逆光、夜间的策略；看是否有明确的降级机制（例如退出NOA、提醒接管）。

Q2：怎样分辨“能用”的智能驾驶，而不是演示？

我会用三条简单标准：

• 场景覆盖写清楚：高速/城市/泊车分别支持哪些城市、哪些道路类型。
• 接管规则说清楚：系统什么时候会要求接管？有没有足够提前量？
• 更新节奏可追踪：OTA更新是否解释改了什么、修了什么，而不是一句“优化体验”。

Q3：飞行汽车会不会突然落地，成为新赛道？

会有探索，但短期更可能是示范项目或小规模运营，而不是主流乘用车市场的“下一代替代品”。真正改变大盘的，仍是地面自动驾驶AI在安全、成本、法规三者之间的平衡能力。

把注意力放在“能交付的AI”：这才是2026最有价值的判断框架

比亚迪否认飞行汽车传闻，表面看是在辟谣，深层看是在强调一种更务实的路径：把智能驾驶做成可规模交付的产品能力，而不是靠高概念拉动想象。

放到本系列“Tesla 与中国汽车品牌在人工智能战略上的核心差异”里，这条新闻像一枚图钉：Tesla 更像软件公司，用数据与模型冲上限；中国车企更像系统工程公司，用多传感器与供应链把能力铺开、把风险压低。

接下来一年，你会更频繁地看到类似分化：一类公司继续讲“终局叙事”，另一类公司埋头把城市NOA、AEB、泊车与驾驶员监控系统（DMS）做得更稳定。你更看好哪种？当你下一次试驾时，会用什么标准去判断“这套自动驾驶AI到底值不值”？