仰望U8选Momenta背后：中美车企自动驾驶AI路线的分水岭

2025-12-30，一条看似“供应商纠错”的消息在行业里其实分量很重：知情人士称，仰望汽车（U8、U9）的自动驾驶解决方案供应商是 Momenta，而不是卓驭（前身大疆车载）。这不是八卦，也不只是公关口径问题——谁来做高端车型的智驾大脑，往往等同于这家车企的AI战略选择。

我一直觉得，很多人把“自动驾驶路线之争”讲得太玄乎。现实更朴素：要不要自研到底？要不要押注一个模型？要不要把关键能力交给生态伙伴？ 这几个选择，决定了成本结构、迭代速度、可复制性，甚至决定了你能不能在2026年这种“车市重新分层”的阶段守住利润。

这篇文章是《自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比》系列的一部分，我们就借“仰望选择Momenta”这个案例，拆开看清：Tesla 的端到端自研路线，与中国车企更常见的多传感器、多供应商协同路线，到底差在哪儿；又各自适合什么样的商业目标。

一条“供应商信息”，为什么能读出AI战略？

答案很直接：供应商选择暴露了车企的能力边界与优先级。 当一台车卖到百万级（仰望U8、U9官方售价均在百万元区间），消费者买的不只是动力和豪华配置，而是“系统级体验”——其中智驾最容易成为口碑分水岭。

从战略视角看，高端品牌在智驾上通常只有两条路：

• 把智驾当“品牌护城河”：核心算法、数据闭环、算力平台尽量抓在自己手里（更接近 Tesla 的气质）。
• 把智驾当“可快速对标的关键能力”：通过头部供应商与自家工程体系协同，优先确保安全、交付与体验稳定（更符合许多中国车企的现实路径）。

仰望最终更像后者：在高端产品上，先把“可用、好用、稳定”做成确定性，再谈长期的“完全自研”或“平台化外溢”。

中国车企的典型打法：生态整合优先，而不是“全栈自研信仰”

答案是：多数中国车企更看重“工程可落地”和“供应链协同速度”。 这也是为什么你会看到同一集团不同品牌、不同价位车型，采用不同的智驾方案组合。

1）多供应商并行，本质是“风险分散 + 规模覆盖”

在中国市场，车型迭代周期短、配置竞争激烈、法规与城市道路差异大。单一方案想覆盖全价位、全渠道、全区域，难度和成本都会指数级上升。

所以更常见的做法是：

• 高端车型优先上更强的感知与决策方案，追求体验上限
• 主销车型追求成本、稳定量产、可持续供货
• 不同平台/电子电气架构允许不同合作伙伴“模块化接入”

这种“多供应商协同”看起来不够纯粹，但它的商业逻辑很清晰：先把销量、交付、口碑做扎实。

2）多传感器路线更符合“复杂路况 + 保守安全”的市场预期

中国城市道路的非结构化场景（加塞、混行、临停、外卖骑手、施工路段）密度高。很多车企更愿意用多传感器冗余来换确定性：

• 视觉为主负责语义理解
• 雷达/激光雷达提供距离与速度冗余
• 高精地图/轻地图在特定阶段帮助提升稳定性

这不是说单视觉做不到，而是在量产与责任边界更敏感的环境里，多冗余往往更容易拿到“可交付的安全感”。

3）选择Momenta这类伙伴，往往看重的是“量产工程化能力”

自动驾驶不是论文竞赛，真正难的是：

• 传感器与域控的适配、标定与一致性
• 长尾问题的持续修复（而且要可回归、可验证）
• OTA节奏与功能灰度策略
• 供应链稳定与成本下降路径

当高端品牌要在体验上“立得住”，它更像一个系统工程项目管理题。供应商如果能提供成熟的量产方法论与工程团队，价值会非常高。

Tesla 的路线：端到端自研带来上限，也带来组织与合规压力

答案是：Tesla 更像在做“一个巨型AI产品”，而不是在拼供应链组合。 它的核心逻辑是：

• 尽量统一传感器栈（长期倾向视觉为主）
• 用大规模数据闭环训练端到端模型
• 通过自研软件栈与OTA持续提升能力

这条路的好处是明确的：体验上限与迭代方向更可控。当数据、算力、模型能力形成正循环，提升会更连贯。

但代价也同样硬：

• 长尾场景需要极高的数据密度与标注/训练效率
• 单一感知路线对极端环境（雨雪、眩光、遮挡）容错要求更高
• 监管与责任边界要求产品叙事更谨慎

你可以把它理解成两种工程哲学：

Tesla 像“建一座自来水厂”，前期投入大，但一旦跑通，边际复制成本低；中国车企更像“把城市管网先铺起来”，用最合适的设备组合把水稳定送到千家万户。

供应商选择映射的三大核心差异（用一句话记住）

答案先给结论：差异不在技术名词，而在商业优先级。

1. 目标差异：上限 vs. 确定性

   • Tesla 更强调模型统一、体验上限与自我闭环
   • 中国车企更强调量产交付、局部最优与快速对标

2. 组织差异：单一产品团队 vs. 平台化协同体系

   • Tesla 的自研路线需要强一致性的工程文化
   • 中国车企往往是“主机厂平台 + 供应商能力拼装”，考验集成与管理

3. 扩张差异：复制成本曲线不同

   • Tesla 复制更像软件扩张：一套体系推向更多车
   • 中国车企复制更像组合扩张：不同车型可能选择不同方案以匹配成本与定位

这也解释了为什么同一条“仰望用谁做智驾”的消息，能被业内当作信号：它透露了高端品牌更愿意把关键体验交给哪种能力结构。

对企业与从业者更有用的问题：你的“智驾路线”该怎么选？

答案是：先选商业模型，再选技术路线。 我建议用三个问题做快速判断。

1）你更缺“时间”还是更缺“控制权”？

• 更缺时间：优先选成熟供应商，目标是稳定量产与口碑
• 更缺控制权：加大自研比例，围绕数据闭环与模型能力长期投资

2）你面对的是“单一市场”还是“多市场、多法规”？

• 市场单一、道路相对一致：自研统一路线更容易形成规模效应
• 多市场、多道路风格：生态合作与模块化更容易落地

3）你有没有能力承担“端到端失败”的组织成本？

端到端的难点不只是训练模型，更是组织机制：数据采集、回灌、标注、训练、验证、灰度、回滚，每一环都要强。

如果这些能力不完整，硬上“全栈自研”很容易变成：模型不稳定、工程返工、交付延期、舆情反噬。

2026年展望：智驾竞争从“功能对比”转向“体系对抗”

答案是：2026年的胜负手不在多一句宣传语，而在系统性能力。 CES 2026已经把“AI+硬件”的强对抗摆在台面上，汽车行业也一样：

• 高端车拼“体验一致性”和“安全可信度”
• 主销车拼“成本曲线”和“可规模复制的OTA能力”
• 供应商生态拼“工程效率”和“平台通用性”

回到仰望的案例：选择Momenta并不意味着“放弃自研”，更像是在一个关键节点上做了现实选择——先用成熟伙伴把高端体验做成确定性，再在更长周期里补齐自家AI体系。

我更愿意把这看成中国车企的务实：不迷信单一路线，先赢下量产与用户，再谈技术理想。

接下来更值得追的一个问题是：当中国车企的“生态整合”越来越强、数据越来越多，它们会不会在某个时刻反向走向更强的自研闭环？如果会，那个拐点会发生在高端品牌，还是先从主销品牌开始？