那天下午，北京望京的菜市场门口堵得水泄不通。 一位问界M9车主老张坐在驾驶座上，双手轻搭方向盘，看着车辆自动识别横穿马路的行人、避让违规停放的电动车，稳稳跟车前行。
“这系统比我自己开还稳当，”他后来在论坛分享时说，“晚上下雨天，激光雷达能看清我肉眼都模糊的路况。 ”老张的体验背后，是2025年中国智能辅助驾驶天梯榜发布后，消费者对智驾技术真实效能的集中关注。
2025年10月14日，中国智能辅助驾驶天梯榜正式出炉。 华为系以97.18分的成绩位列第一，Momenta以96.48分紧随其后，理想汽车得分94.33分排名第三。 小鹏和元戎启行分别以94.12分和86.96分占据第四、第五名。
曾经以自动驾驶技术闻名的特斯拉，本次得分81.87分，排名跌至第六。 小米汽车以81.51分位列第七，蔚来和极氪分别以76.02分和74.8分排在第八、第九位。
榜单将华为、小鹏、Momenta、理想、元戎启行归类为“智能辅助驾驶五大天王”，构成行业第一阵营。 特斯拉、小米、蔚来、极氪则被称作“智能辅助驾驶四小龙”，组成第二梯队。 这一排名基于场景覆盖度、安全性和效率三维度评分，其中安全分权重高达50%，反映了行业对实用性的重视。
华为的领先优势体现在具体车型上。 搭载华为智驾方案的问界系列车型在城市NOA（导航辅助驾驶）测试中，覆盖超200个城市，支持全场景泊车功能。 华为采用“激光雷达+毫米波雷达+摄像头”的多传感器融合方案，夜间识别准确率比纯视觉方案高30%以上。 同时，华为通过智选模式与多家车企合作，极狐HI版车型在复杂路口通过率超过95%。
特斯拉的纯视觉方案面临本土化挑战。 其FSD V14.1版本于2025年9月在北美推送，但中国用户无法体验同等功能。 由于数据跨境限制，特斯拉只能使用公开网络视频训练模型，导致系统难以识别中国特有的潮汐车道、临时路障等场景。 在上海外环测试中，特斯拉车型在雨天误判率比多传感器车型高15%。
技术路线分化明显。 华为、理想等企业坚持多传感器融合，Momenta则创新推出“短期记忆+长期记忆”模型，提升复杂路口决策效率。 2025年8月，元戎启行发布VLA模型方案，能解释决策逻辑，避免传统端到端模型的“黑盒”问题。 小鹏在7月更新的AI天玑系统中加入无图模式，其自研的720亿参数基座模型依托万卡智算集群，全链路迭代周期仅需5天。
第二梯队企业中，小米汽车采取硬件预埋策略。 小米YU7全系标配激光雷达和算力700TOPS的NVIDIA Thor芯片，端到端HAD系统已升级至1000万Clips版本。 蔚来计划在2025年底推出世界模型2.0，加入语言交互功能。 极氪凭借吉利集团资源，调用算力达23.5 EFLOPS，利用750万辆L2级车辆日均2亿公里数据训练模型。
安全成为评价核心。 天梯榜测试显示，华为系车型在夜间弯道识别准确率达98%，小鹏双方案中激光雷达版本得分100.11分。 理想汽车的VLM模型能理解“限时公交车道”等中文标识，在北京CBD区域测试中规避违规变道次数比传统系统多40%。
政策环境加速行业竞争。 2025年8月，八部委联合印发《汽车行业稳增长工作方案》，明确有条件批准L3级车型生产准入。 该政策推动车企加快技术落地，元戎启行预计到2025年底将有近20万台搭载其智驾方案的车辆上市。
华为的智选模式已覆盖十余款量产车型，问界M9在高速匝道汇入场景中成功率超过90%。 Momenta合作车型从2022年的1款增至2025年的超160款，包括豪华品牌和主流价位车型。 理想汽车通过端到端模型处理常规驾驶，VLM模型应对特殊场景，在重庆山城路况测试中拟人化评分领先。
特斯拉HW4.0硬件仅支持新版本系统，中国用户需等待本地化适配。 小米SU7 Pro车型在OTA升级后，拥堵跟车平顺性提升25%。 极氪的高阶H9方案配备5激光雷达，1400TOPS算力支持360度全感知，在苏州老城区窄路测试中自动避让行人准确率超92%。
小鹏的万卡智算集群算力达10EFLOPS，物理AI突破提升对现实世界的推演能力。 蔚来的世界模型2.0采用端到端架构，直接从传感器生成决策，减少信息损耗。 极氪依托吉利数据资源，模型训练样本覆盖全国300个城市交通场景。
测试数据显示，多传感器方案在雾天环境下的障碍物识别距离比纯视觉方案远50米。 华为提供纯视觉版本应对不同价位需求，理想汽车在2025年6月更新后，系统处理施工路段的绕行决策时间缩短至0.8秒。 小鹏的无图模式在无高精地图区域实现车道级导航，广州城中村测试通过率超85%。
政策推动下，车企加速技术迭代。 Momenta的“飞轮效应”通过数据驱动提升模型效率，合作车型单价覆盖15万至80万元区间。 元戎启行获得10款车型定点，VLA模型已用于5个量产项目。 极氪的千里浩瀚系统标配双Orin-X芯片，508TOPS算力支持实时路径规划。
特斯拉在中国市场的挑战源于数据隔离，其模拟训练无法还原真实路况细节。 小米通过全系硬件预埋降低升级成本，NVIDIA Thor芯片预留未来五年算力需求。 蔚来的开放集智能引擎允许用户自然语言指令，测试中可响应“避开前方事故路段”等复杂命令。
安全评分权重提升促使车企优化冗余设计。 华为方案在传感器故障时仍能保持基础功能，小鹏双系统互为备份。 理想汽车的系统1和系统2分工处理常规与复杂场景，北京早高峰测试中急刹车次数减少60%。
工信部方案明确L3级准入时间表，车企加大投入。 华为的端到端大模型已完成超100万公里路测，小鹏基座模型参数规模居行业前列。 极氪利用吉利全球数据，模型训练时长比同行短30%。
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