仰望被曝选择Momenta作为智驾供应商，背后是中国车企“生态协同”路线。对比Tesla的软件优先与数据闭环，拆解两种自动驾驶AI战略差异。
仰望选择Momenta：对比Tesla与中国车企自动驾驶AI路线
2025-12-30 的一则快讯把行业“供应链台账”掀开了一角：知情人士称，仰望汽车（U8、U9）自动驾驶解决方案供应商是 Momenta，并非此前在活动物料中出现的卓驭（前身大疆车载）。这类信息表面是“谁供货”的八卦，实际指向更关键的问题：中国高端车企正在用“生态协同”的方式做自动驾驶AI，而Tesla坚持“全栈自研+软件优先+数据闭环”。
我一直觉得，自动驾驶的竞争从来不只发生在传感器、芯片或算法那一个点，而是发生在“整车AI系统如何被组织起来”。仰望这种百万级产品选择Momenta，背后是对量产可靠性、工程落地速度、数据与地图能力、供应商责任边界的一次现实权衡；而把它放到“自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比”这条主线里看，会更清楚两种路线的分野：Tesla把AI当成产品本体；中国车企更像在构建一个可替换、可进化的AI拼装体系。
文章来源线索：36氪快讯援引第一财经，称接近比亚迪人士表示仰望自动驾驶方案来自Momenta；快讯发布时间为 2025-12-30 23:12。
供应商不是“外包”，而是AI战略的投票
结论先说：在2026年的智能车竞争里，选择哪家自动驾驶供应商，本质上是在选择“数据从哪来、模型怎么迭代、责任谁来背、体验如何一致”。
很多人把供应商理解成“买一套智驾包”，装上去就完事。但对百万级品牌（尤其是要做技术旗舰的仰望）来说，供应商更像共同研发伙伴：
- 迭代节奏：能否按月甚至按周推送能力更新？
- 数据闭环：路测数据如何回流？隐私与合规怎么做？
- 工程边界：故障责任、功能定义、性能指标怎么验收？
- 体验一致性：不同车型、不同硬件配置能否保持一致的驾驶风格？
这也是为什么“仰望选Momenta而非卓驭”的信息值得被放大讨论：它透露出中国车企在高端车型上，越来越倾向用成熟的本土智驾平台做底座，同时保留整车厂对产品定义的主导权。
为什么是Momenta：更像“系统集成+数据能力”的组合拳
直接回答：**Momenta的优势通常不在单点炫技，而在量产工程化、数据驱动训练体系与城市NOA落地经验的组合。**这类能力对仰望U8/U9这种价格带的车型尤其敏感。
1）高端车型要的是“稳定可交付”，不是PPT指标
仰望U8、U9官方售价均在百万元级，用户对智驾的容错率更低：
- 体验要稳：不能“今天像老司机，明天像新手”。
- 交付要准：上市节奏、供应链一致性、售后闭环都要可控。
在中国市场，城市道路复杂、施工变化频繁、交通参与者多样。智驾方案如果没有系统化的数据回流与持续训练机制，体验很难长期稳定。
2）“有地图/弱地图/无图”不是口号，是组织方式
中国路线常见的现实选择是：
- 在合规与可用性之间做平衡：不同城市政策、测绘合规、地图可用性差异都很大。
- 以“能跑起来”为优先：先把可用范围做大，再逐步收敛到更泛化的模型能力。
Momenta这类平台型供应商，往往更擅长把感知、定位、规划控制、数据工具链打包成一套工程可交付系统，并支持主机厂做二次产品化（HMI、策略风格、功能开关等）。这对仰望而言更实际：仰望需要的是“旗舰体验”，不一定需要所有底层都从零开始。
Tesla的软件优先：把AI当成产品，而不是配置
先给一个清晰判断：Tesla路线的核心不是“不用激光雷达”，也不是“镜头多”，而是把自动驾驶当成一个长期运营的软件产品。
1）数据闭环：用规模化车队喂模型
Tesla的强项在于：
- 大规模量产车队带来持续数据；
- 统一的软件栈便于快速A/B测试；
- 用端到端模型思路减少手工规则依赖，追求泛化。
这使它更像互联网公司做推荐系统：关键资产是数据—训练—部署—再数据的循环效率。对比之下，中国车企往往要处理多品牌、多平台、多供应商共存的现实，数据与软件栈很难完全统一。
2）“全栈自研”的收益与代价都很硬
Tesla全栈做得深，优势是：
- 体验一致：从传感器到控制策略更统一。
- 迭代更快：减少跨公司协作成本。
代价也同样真实：
- 研发与算力投入极大；
- 需要长期组织能力支撑；
- 一旦路线判断失误，纠偏成本高。
这也解释了中国品牌为什么更常走“生态协同”：不是不想自研，而是把自研火力优先放在整车定义、座舱体验、电驱底盘、品牌运营等差异化更强的环节，同时用供应商缩短智驾上车周期。
中国车企的“多供应商协同”：更快上车，但更考验整车掌控力
一句话概括：中国路线的关键能力不是“买谁”，而是把买来的能力变成自己品牌的一致体验。
1）多供应商的好处：灵活、可替换、适配车型矩阵
中国车企常见的结构是：
- 高端品牌用一套更强方案（如城市NOA、泊车能力更完整）；
- 中端车型用性价比更高的方案；
- 不同代际车型硬件不同，供应商组合也不同。
好处是能在市场节奏里快速反应：政策变化、芯片供给、成本波动，都能通过供应链调整来应对。
2）真正难的地方：数据与体验会被“切碎”
多供应商的副作用是：
- 数据标准不统一：回流、标注、训练指标难以打通。
- 体验不一致：不同车型“驾驶风格”差异会伤害品牌感。
- 责任边界复杂：事故与功能失效时，主机厂、供应商、零部件厂责任界面需要清晰。
所以，仰望选择Momenta这样的供应商，外界看到的是“谁拿单”；内行更关注的是：仰望是否建立了强势的整车AI系统工程能力——包括数据治理、功能安全、OTA流程、质量验收与用户运营。
选型给行业的启示：2026年自动驾驶拼的三件事
如果你是车企、投资人或产业链从业者，我建议用三条“硬指标”看自动驾驶AI路线，而不是只盯传感器配置。
1）迭代速度：从“季度更新”到“周更能力”
**智驾体验是动态产品。**道路在变、用户在变、法规也在变。能持续交付更新的团队，长期一定更占优势。
实操建议：
- 把功能拆成可灰度发布的模块；
- 用线上数据做回归测试与风险监控；
- 把“接管率、舒适度、误触发”等指标产品化。
2）数据体系：比“装了多少传感器”更值钱
传感器能买到，数据闭环组织能力买不到。你需要：
- 数据采集策略（覆盖场景、覆盖长尾）；
- 标注与训练流水线（成本、效率、质量）；
- 线上问题定位能力（可复现、可追踪、可修复）。
Tesla的优势在这条链路非常完整；中国车企若采用供应商体系，就更要把数据治理抓在自己手里，否则长期只能“跟随更新”。
3）系统责任：高端品牌更要把“可解释的安全”做出来
百万级车型的用户不会接受一句“这是算法问题”。在产品层面，至少要做到：
- 功能边界清晰：什么能做、什么不能做，提示要明确；
- 安全冗余明确：异常时如何降级、如何停车、如何提示；
- 售后闭环完善：事故数据取证、复盘、修复周期透明。
一句很直白的行业真相：高端智驾不是炫技，是减少“糟心时刻”的工程系统。
常见问题：仰望找供应商，会削弱自己的AI能力吗？
我的看法很明确：不会自动削弱，但会逼你把“主机厂该做的事”做扎实。
- 如果主机厂只是“集成”，不做数据治理与体验定义，那确实会被供应商牵着走。
- 如果主机厂把数据、验收标准、OTA节奏、用户运营握在手里，供应商反而能成为加速器。
这也是Tesla与中国车企路线差异的核心：Tesla把闭环全部纳入自己体系；中国车企更倾向用生态构建闭环，但闭环的“主控权”必须逐步内化到整车厂，否则规模化后问题会被放大。
你该如何判断哪条路线更有前景？
如果只选一个判断标准，我会选：谁能在保证安全的前提下，更快把“可用范围”扩张到更多城市与更多用户。
2026年开年（CES 2026等事件带来的AI硬件热度仍在升温），行业最容易被“算力和芯片发布”带偏节奏。但对用户来说，价值只体现在三件事：
- 日常通勤是否省心
- 复杂场景是否稳
- 出问题是否可控、可追责
仰望选择Momenta的信号意义在于：**中国高端车企正在把智驾当成可交付、可持续运营的系统工程，而不是单点配置。**而Tesla仍会用“统一软件栈+数据驱动”持续拉开效率差距。
下一篇我更想继续追问一个更尖锐的问题：当中国车企在生态协同里越跑越快，**Tesla的软件优先策略在中国的边际优势会不会缩小？**如果缩小，缩小的是哪一段——数据、地图、法规，还是用户体验预期？