大众在华智驾换挡：自研与外包之间，第三条路走通了吗？

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作者丨胡世鑫

编辑丨叶锦言

出品丨深网·腾讯新闻小满工作室

7月22日，大众汽车集团与地平线宣布扩大智能驾驶合作。双方合资公司酷睿程将以白盒授权方式引入地平线AI基座大模型，用于开发大众在中国市场的统一智驾方案。该模型还将与酷睿程的芯片、数据平台及大众的车辆电子架构配合，服务于现有辅助驾驶系统升级和L3、L4自动驾驶研发。

同日披露的进展显示，酷睿程全场景高级驾驶辅助方案已进入量产阶段，今年第三季度起将搭载于大众在华三家合资企业的七款电动车型，支持城区领航辅助驾驶。其首款系统此前已应用于与众06(配置|询价)和与众07(配置|询价)。按照大众的规划，L3能力最快于2027年下半年交付。

此次合作不再局限于车型定点和方案交付，而是进一步涉及底层模型和系统开发。2026年前两个月，国内新乘用车L2级辅助驾驶渗透率达到69%，同比提高10个百分点。随着基础智驾加快普及，车企的竞争重点正转向体验、成本和迭代效率。借助外部供应商缩短开发周期的同时，车企也在争取保留产品定义和后续升级的主导权。

过去一年，宝马、奔驰等跨国车企相继扩大与中国智驾公司的合作，将本土研发的系统导入更多车型。大众采取的方式略有不同。它没有直接采购成品方案，而是由酷睿程基于地平线模型继续开发，并接入自身电子电气架构。相关适配、系统集成和安全验证仍由大众及合资公司完成。

余凯此前判断，未来智驾市场可能形成约20%的车企全栈自研、80%依靠合作伙伴的格局。尽管这一判断带有供应商立场，大众的选择仍反映出车企正在寻找全栈自研和整包采购之外的方案。地平线提供模型、芯片和工具链，大众则通过合资公司保留车型适配和系统迭代能力。

数据闭环是另一项现实考验。余凯曾表示，普通驾驶数据并非都具有训练价值，高阶自动驾驶更依赖高质量示范数据、仿真环境和强化学习。端到端模型的能力并不只取决于数据规模，还取决于能否识别长尾场景、持续训练，并通过仿真和实车测试验证稳定性。此次合作将GAIA数据平台纳入技术体系，后续需要观察的是，大众能否形成可持续的数据收集、训练和验证链路。

L3也并非L2功能的自然延伸。系统在限定条件下承担动态驾驶任务后，运行边界、安全冗余、驾驶员接管、事故记录和产品准入都需重新验证。目前，国内首批L3车型仍处于指定区域和限定场景试点阶段。大众提出的2027年下半年时间表，现阶段更多是研发和产品规划，能否兑现仍取决于技术验证、法规进展和具体车型准入。

对地平线而言，此次合作意味着其业务进一步从芯片和辅助驾驶方案延伸至模型授权和开发工具。对大众而言，则是在中国重新组织智驾研发分工。相比L4和Robotaxi等远期规划，更值得关注的仍是七款车型能否如期量产，白盒模式能否缩短开发周期，以及这套方案能否在更多车型和平台上复制。