600公里的标准续航与快充能力的迅速普及，让新能源车电动化的浪潮在今年达到阶段性的顶峰。慢慢的变多的车企感受到，电动化领域的技术突破慢慢的开始放缓，新能源的上半场正在关上大门，下半场智能化的帷幕也正徐徐打开。

  在这个背景下，一个行业共识逐步形成：智能化，尤其是智能驾驶能力，将成为一个车型竞争力的核心，也可能是未来一家车企能否存活的关键考验。

  过去一年成为多家车企争夺智能驾驶话语权的一年。在宣传口径中，它们智能驾驶目标一个比一个激进：小鹏要把城市中可用的高级辅助驾驶功能推广到 50 个城市，理想的目标是 100 个城市，华为一开始目标是45个，后来改成了“全国都能开”。

  作为全球最大新能源车企的比亚迪，看上去很像在这场竞争中处于落后状态。但事实真的如此吗？

  临近年底，部分车企修改宣传口径，或者只是勉强完成了年初的目标，但很难说智能驾驶的实际体验有多少提升。慢慢的变多的从业者和车企发现，智能化功能的普及，可能不在于能实现多少酷炫的功能，也不在于开了多少城市，而在于它能否在保证安全的前提下，满足那群消费的人对智能驾驶功能的期待。

  智能驾驶并不是一个靠短期冲刺就能实现的目标。它需要长期、系统性的投入。这是比亚迪擅长的地方。

  车企们总是忍不住强调，智能驾驶能如何解放人们的双手，让人类能在驾驶座上玩手机。但智能驾驶更现实的意义在于让汽车行驶更安全。

  但要真正让算法和机器足以替代人类，路还很长。整个汽车行业都知晓，无人驾驶现在还不是拉动车型销量的核心能力，它还不够安全。

  一些早期就投入研发智能驾驶，计划在今年开始大规模推广自己的智能驾驶功能，号称进入上百个城市的车企也开始发现，要让无人驾驶真正安全好用，需要更多时间。做智能驾驶是一件严肃的事，不该急于求成。

  在智能驾驶领域，比亚迪同样寻求像三电系统那样，从硬件到软件全栈自研。在比亚迪看来，自研不仅意味着安全，在长期竞争中也代表着效率。

  2022年底至今，比亚迪大局投入智能驾驶业务研发。目前，比亚迪高阶智能驾驶方案的开发团队已超越两千人。比亚迪自研智能驾驶传感器、芯片的项目已经展开。

  与此同时，比亚迪推动智能驾驶技术研发时，也在寻求将电动化与智能化结合起来，发挥出1+12的优势。新能源车的电动化是骨骼，智能化是血肉，只有在强大的骨骼支撑下，智能化才能更好地发挥作用。

  在此基础上，比亚迪推出了以“天神之眼”为基础的高阶智能驾驶辅助系统，并宣布将在月底前将系统搭载至高阶智驾版N7。

  一定程度上，这是过去一年多，比亚迪投入智能驾驶的结果。这套系统由比亚迪自研，采用了行业主流的BEV+Transformer技术路线。但与一些追求减少驾驶员托管次数的激进车企相比，比亚迪瞄准的是无人驾驶的技术的初衷——让汽车更安全地行驶。

  这套智驾系统，也得益于比亚迪此前多年在汽车电动化领域的深厚积累。在智能驾驶系统的设计上，比亚迪比一般的车企更进了一步。比亚迪拥有极强的垂直整合能力，它不光自研无人驾驶算法和芯片，它也自研整车的电子电气架构、控制器和传感器。

  比亚迪这样做，是因为它是从整辆车的角度去思考智能驾驶，让智能驾驶如何在整辆车的体系下发挥更丰富的作用。要做好智能驾驶，就不能只自研智能驾驶。经历一系列布局后，比亚迪给出的答案是，智能驾驶不光能让汽车更安全、也能让汽车更舒适、更懂人的需求。

  许多车企的智能驾驶算法背后只有摄像头和激光雷达的数据，而比亚迪的智能驾驶算法能知道更多事情：电机旋变、轮速、转向、胎压等。算法可以更全面、具体地感知车辆的物理状态，进而做出更准确更符合物理真实的情况的的驾驶决策。

  事实上，全行业几乎只有比亚迪能在智能驾驶系统上做到这种程度的全面改进、做到这种程度的集成化。因为比亚迪自己造绝大多数零部件、写绝大部分代码，它能做到最大限度的创新。

  比亚迪也是行业首个提出智能驾驶控制算法分布式布局技术的车企。相较于各域决策的单一与分散，比亚迪依托于全自研的控制架构，中央计算平台根据各域控制器优势，进行科学分布算法，能让系统根据不同控制器的信息做出更精准的决策。

  收集信息并形成控制指令还只是无人驾驶系统的前两个任务，最关键的在于让硬件执行软件的指令。

  给智能驾驶系统提供数据信息的转向、刹车、悬架系统同样直接接受算法系统的指挥，这让比亚迪的汽车可以在毫秒级的时间内对算法的指令做出响应。

  到这里，比亚迪在智能驾驶的感知、决策、执行三个方面都给出了自己的技术答卷。

  但这还不是全部，一家什么都做的车企，它有能力给你更多。比亚迪还将智能驾驶算法与自身电子电气架构结合。

  以比亚迪的智能车身控制管理系统云辇为例，在将云辇与自动驾驶系统互联后，云辇能够最终靠激光雷达和各传感器收集到的路面数据，例如探测到前方有坑洼路面或者减速带，系统就能够准确的通过当时的车速、电门开度、转向角度、车身高度和驾驶模式等信息，提前“预判”通过这一些路面时最优的悬架刚度和阻尼，并在车辆通过前的瞬间做好调整，让无人驾驶不仅安全，也更舒适。

  这些成果都建立在比亚迪对技术的全面深度自研之上。这是比亚迪能推出更安全、舒适的智能驾驶系统的前提。

  与电池、电机等零部件或者传统软件等一次开发经常使用的功能不同，智能驾驶能力需要持续迭代、反复才可能正真的保证技术变得更加强大。

  其中的重点是车企能获取多少数据。今年7月，马斯克谈到特斯拉智能驾驶功能竞争优势时，强调了数据的重要性：“拥有的训练数据越多，智能驾驶效果就越好”。

  在马斯克看来，虽然人工智能取决于人才、算力和数据，但如果只有少数多的数据，就算给别的车企计算资源和算法，也不可能做好智能驾驶功能。

  在智能驾驶时代，数据某些特定的程度上等同于卖出去了多少量搭载传感器的车。一些新势力今年强调自身智驾能力时，提到自己成立八年，已经累计6亿公里数据。但根据比亚迪智能驾驶负责人韩冰年中在一场活动上的发言，6亿公里数据仅仅是比亚迪一年的数据量。

  截至到11月，比亚迪今年已经卖出了268万辆新能源车，在中国汽车厂商中的遥遥领先，进一步巩固比亚迪的数据优势。

  曾经有自动驾驶领域创业者测算，要想研发出大规模可用的无人驾驶系统，至少需要百亿公里路测数据，这一些数据的目的是解决驾驶过程遇到的各种极端问题，让系统更安全。

  充足的数据帮助比亚迪研发出安全应对各种复杂场景、极端路况的智能驾驶系统，已得到初步证明。在近期汽车媒体平台懂车帝组织的冬季测试中，腾势和仰望均表现惊艳。

  这次测试中，懂车帝测试了51款不一样的品牌车型的ACC（静态驾车自动刹停测试）能力。车辆将在暴雪、逆光的工况下行驶，且需要在视线被严重干扰的情况下，精准识别出道路上的障碍物，执行正确的驾驶决策。

  这个测试同时考验汽车无人驾驶的硬件和软件能力。硬件要足够精确，能捕捉到足够多的道路信息，让软件基于足够丰富的信息做出判断；软件则需要足够老练，在繁杂的数据中识别真正影响驾驶的因素，做出合适的判断。

  在这个测试中，即使是在智能驾驶技术上领先的小鹏和特斯拉也未通过测试。最终的51款车中，只有4款车通过测试，其中两款车来自比亚迪，分别是腾势N7和仰望U8。

  就在昨天，比亚迪的一个AEB系统测试视频被媒体曝光，让业界对比亚迪的驾驶化水平有了更新的认知。车速越高，对AEB功能的考验越大。搭载比亚迪自研智驾系统的仰望 U8 在日间130km/h对静止前车、日间110km/h对消失的前车、夜间110km/h对静止前车三个场景下，都实现了制动并刹停。

  这个成绩大幅刷新了行业的AEB纪录。在此之前，AEB 刹停纪录由问界保持，问界能在80km/h的时速下做到制动并刹停。

  ACC和AEB不是那种足以让人惊艳的功能，但它是实现智能驾驶安全的核心，车道保持、加速、转向很难，但开车最难的永远是刹车，在合适的时机刹车。

  与此同时，比亚迪也在迅速招揽智能驾驶人才，提升技术实力，进一步发挥数据优势，让智能驾驶功能更安全、更强大、用到更多车上，帮助更多人。随着腾势 N7 上市，比亚迪已经稳步踏出智能驾驶之路的第一步。

  智能化的突破不会在一夜之间，也不应该在一夜之间，只有循序渐进，把它做得更安全、更可靠，才能真正发挥出它的价值。

  正如比亚迪董事长今年6月在股东大会上所说，智能化不仅是技术问题，还是安全问题：“无人驾驶但凡有一起安全事故，车企责任都很大，可能连累整个车型的销售。”

  毫无疑问，这样一个需要拼安全、拼技术、拼量产、拼数据规模的赛道中，后来居上，先发后至都可能会出现。

  这可能是进入汽车行业20余年的比亚迪最擅长的地方。要知道，在 2023 年之前，全球最大的新能源车企是特斯拉，现在已经是比亚迪了。

  这样一家新能源时代第一场战争中一直引领的巨头企业，频繁在技术大鱼池中捞出惊艳全行业技术的企业，已然热身完毕，在智能化下半场鸣枪起跑。