字节上车、英伟达架构调整、跑出第一股…自动驾驶开启下半场

序/TrueView

技术突破的叙事讲了近十年，自动驾驶真正迎来的拐点，却与代码和参数无关，而是资本、产业与分工的三重震荡。

我们见证行业从实验室走向千万辆新车的普及，也必须直面商业世界的基本规律，量产只是入场券，不是盈利的通关文牒，硬件成本的下降也不会自动转化为利润。

当狂欢的潮水退去，生态位的争夺与现金流的考验，才是下半场真正的主题。

本文将重点分析

1、三路玩家相继落子，如何重构产业权力版图？

2、成本大幅下降为什么行业反而离整体盈利更远？

3、独立Tier1的生存空间与核心护城河在哪里？

4、Robotaxi真正的商业化破局路径是什么？

内容/谨欢

编辑/咏鹅

校对/莽夫

自动驾驶行业接连发生的“大事件”，正加速奇点时刻的到来，但并非技术的奇点，而是资本与产业格局的剧烈震荡。

7月8日，Momenta以“物理AI第一股”的身份挂牌港交所。敲钟的欢呼尚未散去，两份来自不同方向的信号已让整个行业再度清醒。

英伟达自动驾驶部门完成大动架构，前小鹏智驾灵魂人物吴新宙收拢核心职权，将软硬件全栈整合推向极致；与此同时，字节跳动悄然组建起世界模型团队，以AI基础设施的立场，从无人注意的侧门踏入了这个原本壁垒森严的产业。

这三件事拼在一起，描绘出自动驾驶下半场的真实图景。当量产上车已不再是免死金牌，当硬件成本的急速下坠并没有换来行业性的盈利曙光，一场围绕生态位、现金流和产业分工底线的新一轮洗牌，已经拉开大幕。

Part.1

供应链真相

NOA的繁荣与账本

“全国都能开”，这句2024年以来车企和智驾供应商最爱挂在嘴边的宣传语，不仅已升级为“全球都能开”，还在成为行业最大的认知泡沫。

15万级车型标配城市NOA已成行业常态，“全民智驾”喊得震天响喊得震天响……但行业的权力结构从未像今天这样剧烈动荡，技术壁垒正在被AI范式重构，量产交付能力取代参数指标成为新的竞争锚点，新老玩家同时站在了洗牌的岔路口。

英伟达的组织调整，是全球智驾产业转向量产优先的最鲜明信号。吴新宙上任近三年，终于完成了对自动驾驶业务的实权收拢，老将Sarah Tariq淡出核心岗位，原高通自动驾驶工程负责人Dheeraj Ahuja加盟，底层系统软件团队正式划入自动驾驶部门。

图中为吴新宙

这套组合拳的意图非常清晰，打散原有的技术导向架构，补齐工程化与量产交付能力，把英伟达从算力供应商打造成全栈智驾方案服务商。

黄仁勋给自动驾驶业务定下的2026年50亿美元营收目标，如今只完成了不到一半。要兑现承诺，英伟达不能再靠秀算力与模型讲故事，必须拿下更多车企量产定点、保障交付落地。

而中国智驾玩家集体出海的趋势，也倒逼英伟达加快工程化迭代，在国内市场被地平线、华为等本土玩家挤压份额后，海外市场成为英伟达的基本盘，吴新宙手中的量产经验与行业资源，正是这场防守战的核心筹码。

如果说英伟达的转向是巨头的自我革命，字节的跨界则是行业外的降维突袭。由Seed旗下周畅的世界模型团队牵头，字节的自动驾驶探索从一开始就没有走传统车企或Tier1的路线，而是瞄准了数据标注与仿真测试的成本洼地，依托火山引擎汽车行业线落地无人物流场景。

这套逻辑的本质，是押注AI范式改写智驾门槛，当世界模型成为行业共识、感知与规划越来越依赖大模型与算力，智驾的核心竞争力就不再是十年积累的工程经验，而是数据、算力与通用模型能力。

字节有充足的算力储备、成熟的大模型训练体系，缺的只是交通场景数据与工程化落地能力。弹药充足的字节，前者可以通过无人物流场景逐步积累，后者可以通过招募人才快速补齐。

而世界模型如果真能将开放道路的无穷场景压缩进高保真虚拟世界，测试验证成本有望下降一个数量级。虽然这在今天仍属于实验室阶段的构想，但模式存在本身，已足以让传统仿真供应商感受到寒意。

更重要的是，自动驾驶对字节而言不是孤立的生意，而是通往具身智能的练兵场，就像特斯拉用FSD的数据反哺Optimus一样，字节也需要物理世界的真实路况数据，来迭代世界模型，最终复用至更广阔的具身智能赛道。

而Momenta的上市，则为这场格局之变补上了资本维度的关键注脚。

Momenta是量产方案与Robotaxi双线布局的代表企业，登陆资本市场本身就是行业的里程碑，意味着量产智驾赛道终于跑出了具备规模化收入的标的，一级市场的故事开始接受二级市场的检验。

招股书数据显示，2023年至2025年，Momenta营收从7.43亿元飙升至24.13亿元，毛利率从17.5%提升至71.6%，直观印证了量产智驾商业模式的成长空间。

作为首家登陆资本市场的独立智驾企业，Momenta也将在公开市场的审视下，逐步验证双轮驱动模型的长期盈利潜力。

Part.2

盈利困局

量产狂欢背后的现实账本

行业普遍口径是规模化降本，只要装车量上去，硬件成本摊薄，盈利自然水到渠成。

但现实是，越来越多的车企把智驾从高价选装打成免费标配，头部智驾公司营收翻倍的同时亏损同步扩大。量产不仅没有带来盈利拐点，反而把行业拖进了卖得越多、亏得越多的悖论里。

即便近两年激光雷达、域控制器的物料成本确实大幅下降，纯视觉高速NOA方案的BOM成本已被压缩到4000元以下，两年内降幅达40%；搭载地平线征程6M的激光雷达城市NOA方案，硬件成本也下探至4500至5000元，降幅高达43%。

单从物料角度看，把一套城市NOA塞进15万元级家用车，边际成本仅三四个百分点。

但成本下降并没有换来盈利的同步兑现，核心卡在两个现实瓶颈上。其一是高渗透率、低使用率的陷阱。

工信部数据显示，2026年以来搭载组合驾驶辅助功能的乘用车新车渗透率已达70%，其中配备NOA的车型渗透率超过30%。但渗透率不等于使用率，元戎启行CEO周光曾公开指出，2025年城市NOA的真实用户黏性只有20%到30%。当功能不是刚需，车企就很难靠智驾收取持续的溢价。

其二是研发摊销的刚性压力。2025年汽车制造业整体利润率仅4.1%，2026年第一季度更是进一步滑落至3.2%，整车利润薄如刀片。即便智驾硬件已降至5000元级别，全系标配仍会直接冲击整车毛利，因此绝大多数品牌仍将高阶智驾绑定在车型或万元选装包中。

对供应商而言，算法研发更是刚性投入，头部企业年研发投入普遍超10亿元，Momenta2025年研发投入达18.7亿元，占营收的77.5%。

高研发是维持技术竞争力的必要投入，也意味着规模化降本的红利，很大一部分要持续回流到技术迭代中，难以直接转化为净利润。

除了单车成本账，上汽集团当年那句“不能把灵魂交给华为”的比喻，如今正在演变为整个行业的一场集体觉醒。

几乎所有年销量突破30万辆的车企，均已启动或加速智驾核心算法自研，比亚迪智驾团队已扩张至5000人规模，新势力全栈自研持续加码，就连长期观望的合资品牌，也开始在中国设立独立的智能化研发中心。

2025年7月，华晨宝马在南京设立中国首个且唯一的信息技术研发中心，也是其在亚洲规模最大的信息技术研发基地，聚焦智能座舱、智能驾驶辅助系统、AI大模型应用等核心技术；2026年4月，奥迪与上汽集团在上海共同成立“奥迪创新技术中心”，重点开发专为中国用户打造的AI智能座舱和高级驾驶辅助系统。

车企对智驾供应商的需求，正从交钥匙整体解决方案，急速退阶为“底层硬件+基础工具链+可插拔模块化软件”。

这种转变的背后，是车企对数据主权、迭代效率与成本控制权的焦虑。智驾已取代三电系统，成为电动车下半场最核心的差异化战场。一家车企如果连驾驶决策的算法逻辑都不掌握，就等于把用户体验的最终定义权拱手让人。

更关键的是，智驾能力高度依赖数据闭环，如果核心算法握在供应商手里，车企就永远被卡脖子。

而白盒交付、联合开发模式的普及，本质上就是车企在逐步拆解供应商的技术壁垒，供应商提供芯片与基础软件，车企做上层算法与数据训练。

对地平线、Momenta这类供应商而言，这意味着利润率的持续承压。

定制化项目赚的是辛苦钱，标准化产品又没有足够的议价权，客户越多、交付量越大，往往意味着人力成本越高、毛利越低。量产规模上去了，盈利质量却下来了，这是所有Tier1都要面对的困境。

而订阅制的美好想象，也难以敌过现实的付费习惯。行业曾一度把订阅制当成智驾盈利的终极答案，一次性硬件成本靠车价覆盖，后续软件订阅就是纯利。特斯拉FSD的订阅模式，更是被无数国内玩家奉为范本。

但国内市场的真实数据远没有想象中乐观，订阅收入或许能贡献一部分增量，但还无法成为撑起智驾盈利的支柱。

Part.3

商业模型拷问

下半场的胜负手不是技术

当量产不再是稀缺能力、技术体验快速趋同，自动驾驶行业的竞争逻辑已经改变。上半场赢在技术突破，下半场赢在成本控制、商业定位与现金流管理。

不同赛道的玩家，正在走向截然不同的分野路径。

全栈自研的车企派，赢在闭环，困在投入。特斯拉、小米、小鹏、理想这类玩家拥有完整的数据闭环与整车利润托底，智驾可以反哺品牌溢价，也可以探索订阅等增值服务。

但风险在于，行业价格战之下，智驾被迫标配，研发投入很难通过单品溢价收回。

对这类厂商而言，智驾不是独立的盈利单元，而是整车竞争力的一部分，算账要算品牌与销量的大账，不能算单一功能的小账。

方案供应商派，赢在广度，困在议价。地平线、Momenta这类玩家服务多家车企，规模化速度快，不用承担整车市场的波动风险。

但车企自研趋势下，技术溢价会持续被压缩，最终大概率走向芯片与基础软件的底层定位，赚产业链中上游辛苦但稳定的钱。

其中具备全栈交付能力的头部玩家，尚能凭借工程效率与成本优势守住份额；中小供应商则很可能在新一轮洗牌中被淘汰，沦为成本敏感的代工厂。

纯Robotaxi派，赢在远期，困在当下。小马智行、文远知行等企业技术壁垒最高，远期运营商业模式的想象空间也最大，但商业化落地速度最慢。

国内市场方面，尽管头部平台已在多城开启全无人运营，单车硬件成本持续下探，但整体盈利仍有距离。

一位自动驾驶领域技术专家曾透露，国内Robotaxi单车真实日均收入普遍在250元以内，年度真实收入仅7-8万元。单车年均人力成本约4万元，叠加硬件折旧、综合运维成本，国内单车年度真实总成本约14万元。

综合收支来看，国内每台Robotaxi年均真实亏损约5-6万元。行业所谓的“单车UE转正”并非整体规模化盈利，只是局部优质车辆的单点盈利。

破局的微光来自海外市场。部分地区的Robotaxi单价可达国内的2.5至3倍，而成本仅小幅上浮，随着云端安全员人车比进一步优化，有望率先实现稳定盈利。

说到底，自动驾驶从来不存在一个统一的盈利时刻，不会因为某一次技术突破就突然全面盈利，而会随着产业分工的重构，在不同环节、不同玩家身上逐步兑现。

就像当年的智能手机行业，最终有人赚品牌的钱，有人赚芯片的钱，有人赚代工的钱，没有人能通吃全链条。自动驾驶也一样，当技术祛魅、产业成熟，每个玩家都要找到自己的生态位，放弃通吃的幻想，接受分层的现实。

Momenta的上市是里程碑，却不是终局；英伟达的架构调整是防守，也是新的进攻；字节的跨界是变量，也是全行业的新机遇。

量产狂欢终会散去，硬件成本的下降空间也会逐渐触顶。下半场的竞争，不再是谁的算法在演示视频里更丝滑，而是谁能在低黏性的市场里激活用户价值，谁能在分工重构中守住核心壁垒，谁能在Robotaxi的海外缝隙里率先撞线盈亏平衡，谁能在现金流烧穿之前把技术优势转化为可持续的商业优势。

对于所有还在牌桌上的玩家而言，真正的战斗，从成本再也砍不动的那一刻，才刚刚开始。