【車訊網 報道】 3月5日,比亞迪第二代元PLUS智駕版以11.58萬元的起售價殺入市場,全系標配的“天神之眼C-高階智駕三目版”將高速領航輔助、記憶泊車等能力首次帶入10萬元級SUV市場。這款曾創下“全球車”銷量神話的車型,如今在智能化賽道再落一子——其搭載的地平線征程6M芯片,正以“越級性能+極致成本”的組合拳,撕開智駕普惠時代的最后一道防線。
特斯拉FSD入華攪局,中國車企的“效率生死戰”
這一節點恰逢特斯拉FSD入華攪局,中國智能駕駛產業的分化愈發明顯:一邊是部分車企孤注一擲押注全棧自研,試圖復刻特斯拉的技術路徑;另一邊則是比亞迪、吉利、奇瑞等頭部玩家加速擁抱本土供應鏈,以生態協作換取量產效率。這場分野背后,是關乎行業生存權的底層邏輯之爭——在智能駕駛從技術驗證轉向規模普及的臨界點,誰能用更低的成本、更短的周期將高階功能注入主流市場,誰就能搶占新一輪競爭的戰略高地。
比亞迪的選擇為行業提供了參考答案。天神之眼C是比亞迪推出的高性價比高階智能駕駛解決方案,該方案以英偉達Orin-N和地平線征程6M計算方案作為計算底座,提供算力支持。其中征程6M,128TOPS的算力,通過被動散熱設計將系統功耗減少,域控制器體積較上一代縮小50%。這種“性能躍升+成本優化”的雙向突破,使得比亞迪能夠將智駕功能標配于起售價不足12萬元的車型。
實際上,全棧自研早就并非所有車企的最優解。據測算,主機廠若從零搭建智駕團隊,僅算法工程師人力成本就需年均投入超2億元,且需承擔3-5年的研發周期風險。而地平線的“計算方案+算法工具鏈+域控參考設計”打包方案,可大大降低車企的智駕系統開發周期。這解釋了為何在特斯拉FSD入華階段,包括比亞迪、奇瑞、吉利在內的車企集體加速與地平線的合作——當行業窗口期收窄,與頂級供應商的深度綁定已成為穿越周期的最短路徑。
地平線征程6M,以“爆款綁定”定義智駕普惠新標準
第二代元PLUS智駕版作為比亞迪全民智駕戰略的重要車型,需要同時攻克功能可靠性、場景適應性以及成本控制的難題。地平線征程6M的登場,恰好為這組“不可能三角”提供了破局支點。
從技術內核看,征程6M的殺手锏在于“用系統思維重構性價比”。其采用的BPU納什架構能以更低的算力消耗,支持感知,預測、決策和規控。而地平線開放的開發工具鏈,讓比亞迪能夠高效復用既有算法框架,僅需車型功能需求進行針對性優化。這種“敏捷開發”模式大幅降低了車企的研發冗余,使得元PLUS智駕系統的海外適配效率實現跨越式提升。
更具顛覆性的是成本結構的質變,通過將攝像頭、毫米波雷達的融合感知算法部署至征程6M,實現天神之眼C的成本低于行業同級方案。與此同時,征程6M的SiP技術采用SiP的設計,以模組化最小系統為核心,縮短了上車開發周期,加速車型的量產效率。這種“性能不打折、成本砍一刀”的策略,直接推動了元PLUS智駕版在12萬元級市場的降維打擊——其高快領航功能已實現1000公里零接管,全場景泊車0焦慮。
百萬量級沖鋒:地平線重塑智駕生態話語權
在智能駕駛行業的技術演進中,一個被反復驗證的規律愈發清晰:計算方案算力的突破、生態體系的開放程度與系統成本的優化效率,三者形成的合力直接決定了智駕技術的普及速度。
這一規律在地平線與比亞迪的合作中展現得尤為徹底——征程6系列為比亞迪天神之眼提供計算方案底層賦能,并將搭載至更多比亞迪新車型,加速高階智能駕駛規模化量產與全場景應用。作為業內唯一滿足全階智能駕駛量產的系列計算方案,征程6系列面向不同智能駕駛場景進行了靈活配置,能夠提供兼顧性能與成本的最優解。這種“技術底座統一、功能按需擴展”的模式,不僅降低了車企的研發邊際成本,同時恰好契合了主機廠差異化的產品策略——無論是比亞迪的“全民智駕”還是吉利的“科技平權”,都能在地平線生態中找到最優解。此外,地平線已與全球40余家車企合作,累計出貨超700萬套智駕方案,這種大規模量產經驗使其在面對車規級可靠性、成本控制時更具話語權。
目前,地平線征程6系列已獲得超20家車企及品牌的平臺化量產合作,覆蓋覆蓋頭部自主車企、國際知名車企、頭部新勢力車企、合資車企等。自2025年起,地平線征程6系列將賦能超100款中高階智駕車型的量產上市,包含多款市場爆款及銷量榜榜首車型。而隨著征程6系列的量產交付,地平線智駕方案累積出貨量也將在2025年正式跨越1000萬量產大關,地平線將成為國內首個突破千萬級量產的智駕科技品牌。
所以,智能駕駛的終極競爭,不是單點技術的錙銖必較,而是生態效率的全面比拼。比亞迪與地平線的合作,不僅是兩家企業的技術聯姻,更是一場關于“智駕民主化”的社會實驗。當元PLUS智駕版以11.58萬元的價格將智能駕駛推向大眾市場,當征程6系列的年出貨量突破百萬,屆時我們看到的不僅是一款爆款車型或一個計算方案的成功,而是一個時代的縮影——技術普惠的本質,是讓創新成果跨越價格與階層的鴻溝,成為普通人觸手可及的日常。