仰望U8/U9选择Momenta不只是供应商更正，而是中国车企生态协作路线的缩影。本文对比Tesla端到端自研与国内多供应商模式，给出可执行选型清单。
仰望选择Momenta背后：Tesla与中国车企自动驾驶AI分叉点
2025-12-30，一条看似“供应商更正”的快讯，其实把中国高端新能源与自动驾驶AI的真实分工方式暴露得很彻底：知情人士称，仰望U8、U9的自动驾驶解决方案供应商是Momenta，并非卓驭（前身大疆车载）。如果你把它当成八卦，很快就会翻篇；但如果你把它当成一条“组织能力与AI路线选择”的信号，它的含金量远超车型名单。
我更愿意把这件事理解为：**中国车企正在用“生态协作”换取自动驾驶能力的更快迭代，而Tesla坚持用“端到端+强自研”来换取长期的技术一致性与数据闭环。**两条路线都能跑，但代价、速度、可控性和商业化边界完全不同。
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，我们借“仰望选择Momenta”这条新闻，拆开看四件事：为什么供应商选择就是AI战略选择、生态模式如何影响数据与迭代、Tesla与中国车企的核心差异到底在哪里、以及对企业做AI（尤其是智能驾驶）有什么可执行的判断框架。
供应商不是外包细节，而是自动驾驶AI的“组织结构”
先把结论放在前面：**自动驾驶供应商的选择，本质上决定了你用什么方式获得数据、谁来做模型迭代、以及出了问题谁能快速闭环。**这不是“采购策略”，而是“AI组织结构设计”。
仰望U8、U9的定位很明确：官方售价超百万元，面向高端新能源市场。高端车的智能驾驶交付，最怕两件事：
- 功能堆不起来：硬件很强，体验却像“半成品”；
- 风险兜不住：一旦出事故，品牌溢价很难扛。
在这种语境下，选择Momenta这类自动驾驶方案提供商，通常意味着车企希望在较短周期内获取更成熟的算法能力、工程化经验、量产落地方法论，以及对法规与安全体系更“现成”的适配。
而卓驭在10周年活动上展示合作车型矩阵，也反映了另一个现实：**中国市场的智能驾驶不是一家通吃，而是多家并行、分层渗透。**车企在不同品牌/价位/平台上，采用不同供应商并不稀奇。
一句话概括：在中国，“智能驾驶能力”往往是平台化采购与联合开发的结果；在Tesla，“智能驾驶能力”被设计成整车最核心的自研资产之一。
中国车企的生态路线：多供应商协同，换速度与覆盖面
直接回答一个常见疑问：为什么不全自研？因为全自研不是勇气问题，是吞吐量问题。
生态路线最想解决的，是“量产节奏”
中国车企（尤其是大集团、多品牌矩阵）面对的是高频产品发布和快速改款节奏：一年多次OTA、不同车型不同域控、不同传感器配置。生态路线的优势很实际：
- 项目启动快：供应商有现成工具链与量产经验，车企更快形成“可交付”的版本；
- 工程风险可分摊：感知、定位、规划控制、数据闭环、仿真平台等模块能拆分协作；
- 技术路线可并行试错：A品牌用方案1，B品牌用方案2，最后用销量与口碑投票。
仰望这种高端品牌反而更需要“确定性交付”：消费者买的不是参数，是体验稳定、边界清晰、故障可解释。
生态路线的代价，是“数据与系统一致性”难题
但生态路线不是“白捡”。它的代价同样清晰：
- 数据资产不一定归你：数据采集、标注、训练、回传的主导权，取决于合作协议与架构设计。
- 跨车型迁移更难：不同车型的传感器、域控算力、线控能力不一致，会让模型与规则的复用打折。
- 系统级优化更慢：智能驾驶是强耦合系统，供应商分工越细，系统调优越需要“总工位”强势协调。
所以你会看到一个趋势：不少中国车企在“早期靠生态加速”，同时在“中后期逐步收拢关键能力”，例如自建数据平台、统一中间件、掌握评测体系与安全策略。这是一种更现实的渐进路径。
Tesla的自研路线：端到端与数据闭环，换长期一致性
同样把结论放在前面：Tesla的优势不在于“某一次功能发布”，而在于它用统一栈把数据、模型、评测、OTA、车辆控制串成了闭环。
端到端路线为什么强？因为它追求“统一的学习目标”
端到端（从传感器输入到驾驶输出）并不意味着“不要规则”，而是把更多决策交给模型学习。它的价值在于：
- 用同一套训练目标，减少模块间的接口损耗；
- 让系统对长尾场景的适应，更多依赖数据而不是手工补丁；
- 形成“数据越多—模型越好—用户越敢用—数据更完整”的增长飞轮。
自研路线的代价：慢、贵、且对组织要求极高
但Tesla路线也不是“天选之路”。它的代价是：
- 投入极重：算力、数据、工程、安全合规都要长期投入；
- 短期交付压力大：当市场要求立刻“上新功能”，自研往往更难借外部成熟模块救急；
- 对组织一致性要求高：产品、算法、车辆工程、法规、安全必须高度协同。
也正因此，绝大多数车企不会复制Tesla的全套路线，而会走“混合路线”：在关键环节自研（数据闭环、评测、安全策略、系统集成），在非关键环节合作（部分感知、地图、仿真工具、标注外包等）。
仰望选Momenta：对“高端智能驾驶交付”的三条启示
这条新闻真正有价值的地方，是它给“高端车怎么做智能驾驶”提供了三个可复用的判断。
启示1：高端品牌最稀缺的是“可解释的稳定”
百万元级别的用户，对智能驾驶的容忍度更低：不需要每天炫技，但需要稳定、边界清晰、体验一致。选择成熟供应商，往往是在优先保证：
- 城市/高速场景覆盖的连续性
- OTA节奏的确定性
- 事故与异常场景的追溯链条
启示2：供应商选择=你选择了“数据闭环的形态”
自动驾驶AI的核心不是一次性交付，而是持续迭代。车企在选供应商时，真正该问的是：
- 数据从车端回传到训练的链路由谁主导？
- 评测标准（KPI、场景库、回归测试）归谁定义？
- 出现长尾问题时，多久能从发现到修复再到上线？
如果这些问题没有明确答案，那么“功能看起来很全”，也可能在量产后陷入版本碎片化。
启示3：多供应商并行，是中国车企的“现实最优解”
中国市场车型多、节奏快、城市道路复杂度高，还要面对不同法规与用户期待。多供应商并行并不丢人，反而是把研发不确定性拆开管理：
- 主品牌做统一平台与安全体系
- 子品牌/高端品牌引入成熟方案保证交付
- 中长期再逐步把关键能力收拢回集团平台
这套逻辑，和Tesla的“从第一天就统一栈”形成鲜明对照。
读者最关心的三个问题（简答版）
1）选择供应商会不会导致“车企AI能力空心化”？
会，但不是必然。**空心化发生在车企没有掌握数据、评测与系统集成。**只要这三项握在手里，供应商更像“加速器”，不是“替身”。
2）端到端一定优于多模块方案吗？
不一定。端到端更依赖海量数据与统一硬件栈；多模块方案更利于分阶段量产与快速覆盖。差异不在路线口号，而在你能否持续迭代并守住安全底线。
3）2026年智能驾驶竞争的分水岭是什么？
我更看重两件事：
- 数据闭环效率：从问题发现到模型/策略修复上线的周期
- 系统级安全工程：场景库、回归测试、功能边界与用户教育是否完整
这些能力，决定了谁能把“演示”变成“规模化可用”。
给做AI战略的团队：一个可执行的选型清单
如果你所在团队要在2026年做智能驾驶（或任何强数据依赖的AI系统），我建议把“选供应商”变成一套清单式决策，而不是比参数、比PPT。
- 先定边界：你要的是高速NOA、城区NOA、还是泊车？不要一口吃成胖子。
- 再定闭环：数据采集、标注、训练、评测、上线谁负责？写进合同与架构。
- 统一评测：建立自己的场景库与回归测试体系，供应商必须对齐你的KPI。
- 留出迁移空间：今天合作不等于永远绑定，接口与中间件要支持替换。
- 把安全当产品：HMI提示、接管策略、责任边界、用户教育，和模型同等重要。
判断一句话：如果你不能独立评测与回归测试，你就很难真正“拥有”自动驾驶能力。
你该站哪一边？我更看重“可持续迭代”而不是路线口号
仰望选择Momenta这件事，提醒我们别被“自研/外采”二元对立绑架。真正决定胜负的，是能不能把数据、模型、工程、安全串成稳定的迭代机器。
Tesla用统一栈与端到端模型，追求长期一致性与规模化学习；中国车企用生态协作与多供应商并行，追求更快量产、更广覆盖，并在实践中逐步收拢关键能力。两条路都会继续走下去，但它们会在2026年被同一把尺子衡量：交付质量、闭环效率、以及对长尾风险的控制能力。
如果让你在“更快量产”和“更强闭环”之间选一个优先级，你会怎么排？这个选择，往往就是一家车企AI战略的底色。