三大央企卖了365万台车，养得起自研智驾吗？

三大央企押注智驾自研，是在买控制权，还是在制造新的重复建设？ 出品｜虎嗅汽车组 作者｜邢书博 题图｜虎嗅拍摄 一汽、东风、长安，三大央企押注智驾自研。 第三方涨价是直接导火索。华为乾崑ADS高阶功能包7月1日起恢复3.6万元买断价，比亚迪“天神之眼B”从9900元涨至12000元，小鹏XNGP上调2000元，理想城市NOA上涨2500元。车规级存储芯片价格短期内涨幅达180%。 但真正的问题不是“买不买得起”，而是“养不养得活”——三大央企的销量体量，是否足以支撑一套自研智驾体系走完2028年的洗牌窗口。 2026年9月5日，重庆。长安天枢领航技术发布暨长安启源Q06预售发布会后，包括虎嗅在内的媒体群访环节中，长安汽车执行副总裁杨大勇表示，长安品牌车型将“搭载、且仅搭载长安自研的天枢领航智能驾驶辅助系统”，“到目前为止，我们没有打算再引入其他供应商”。 但“必须掌控智驾”与“自研养得活自己”，是两个命题。本文试图回答的是后者：三大央企365万辆的年销量体量，是否足以支撑一套自研智驾体系走完2028年的洗牌窗口。 经济门槛：烧多少钱，才能养得起自研智驾？ 9月11日，工业和信息化部会同国家发展改革委、公安部、交通运输部等九部门联合印发《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》，明确提出到2030年，国内新能源乘用车、商用车在各自领域新车总销量的占比分别达到70%和40%，具备自动驾驶功能的汽车实现规模应用。 智驾责任转向车企，是法规问题。但养一套自研智驾体系，是经济问题。前者逼着车企“必须做”，后者决定车企“做不做得起”。 长安汽车副总裁贺刚在群访中透露，天枢领航所属的北斗天枢体系总投入超过600亿元，研发团队7500人，39%为研究生及以上学历。 但这600亿元是“北斗天枢体系”的总投入，涵盖智能产品、智能管理、智能制造三大板块，不等于智驾单项投入；其中还可能包含座舱、底盘、平台、历史研发和资本化投入。7500人同样是智能化研发团队总规模，包含座舱、底盘、车控、智能制造等多个方向，并非纯智驾团队。 长安首席智驾技术官陶吉2026年3月接受中新网采访时曾透露，公司智驾与AI核心研发团队超过1000人。若叠加数据工程、测试验证、云端训练平台等相关人员，智驾专项团队合理规模约在1500至2500人之间。以人均年成本100至150万元估算，智驾专项年人力成本约为15至38亿元；加上算力、测试、数据标注和云服务费用，智驾专项年运营成本合理区间约为50至100亿元。 陶吉 陶吉将自研的挑战归纳为三点：“第一个技术迭代太快，从以前的规则时代，到两段式、到一段式其实就这几年发生的事情。第二个其实是数据，但我们包括全行业现在采的数据不够，很多东西都需要数据支撑。第三个，人是核心。” 而采购端的成本正在快速坍塌。 据行业上游信息显示，一段式端到端智驾方案的单车软件授权费已低至1500元，一百多TOPS算力的轻量级版本报价更是低至数百元。但这里同样存在口径问题：采购方案是否包含芯片、传感器、域控、适配、标定、OTA服务？如果一边按“软硬件综合成本”计算采购价，另一边主要按“人员+算力”计算自研成本，打平点就会失真。 在上述口径约束下，可以做一个敏感性分析，而非给出一个确定结论。假设智驾专项年固定投入分为50亿、80亿、100亿元三档；第三方方案单车综合成本分为5000元、8000元、12000元三档。测算结果是：当年固定投入50亿元、单车采购成本8000元时，盈亏平衡点约在62.5万辆；当年固定投入80亿元、单车采购成本5000元时，平衡点升至160万辆；当年固定投入100亿元、单车采购成本12000元时，平衡点降至83万辆。 AI制图 更重要的是，智驾不是一次性开发。模型、芯片平台、法规适配、海外版本都要求持续投入，每2至3年可能需要重新适配芯片与传感器平台。 但一切的前提，需要销量作为支撑。那么三大央企上半年卖了多少台车呢？ 2026年上半年，中国一汽累计销量151.8万辆，长安汽车111.9万辆，东风集团102.2万辆，合计约365.9万辆。但这是三家总和——三家不共用研发团队、数据池、云平台和车型架构，365万辆不能共同摊销一套系统。真正应该计算的，是每家企业各自可归集到同一技术栈的有效装车量。 这也意味着，三家央企的路线差异，本质上是对“控制权溢价”的三种定价方式。 长安是高价买控制权——承担最大固定成本，换取全链路数据和产品定义权。 一汽是合资式控制权——通过联合开发降低成本，但需要回答知识产权和迭代主导权归属。 东风是用冗余买保险——双轨降低失败风险，却可能造成研发预算、数据和车型资源分流。 数据门槛：自有数据足够训练智驾吗？ 从销量到有效数据，中间隔着至少六道关口：智驾硬件前装率、功能激活率和使用率、数据回传权限、传感器配置一致性、有效场景密度、云端清洗标注训练效率。 贺刚在群访中指出：“很多友商的数据是回不来的，它是供应商的数据。”他透露，长安目前AI打标已经超过50%。AI打标50%说明标注效率在提升，但标注效率不等于数据资产。 陶吉在群访中直接点出了核心难点：“端到端依赖数据本身的质量还有它的一致性，可惜的是不同的人在同一个场景他的驾驶行为非常不一致，带来数据因果混淆非常多，这里面就需要大量的数据工程在云端去把数据做得让模型能看懂，再往后走，怎么能够‘吃进来’更多可能带噪声的数据，怎么充分的理解背后的因果关系，就是我昨天讲的那三个模型要发挥作用。” 这段话揭示了自研数据闭环的真正瓶颈：不是数据不够多，而是同一场景下不同驾驶员的驾驶行为差异巨大，导致模型难以建立稳定的因果映射。解决这个问题需要大量的云端数据工程能力——这恰恰是华为这类拥有ICT基础设施能力的供应商的强项。 以奕境X9搭载的华为ADS5为例，截止2025年已取得10亿公里数据。对比东风自有数据，东风汽车研发总院智能化技术首席总工程师张振林2026年3月向湖北日报介绍，东风L4级智驾已在15省35市示范运营，发布了125万组端到端自动驾驶开源数据集。 奕境X9 不过衡量数据能力，不能只看累计里程。特斯拉161亿公里、华为10亿公里、东风125万组数据集，口径完全不同，不能直接构成能力差距的证明。真正有穿透力的指标应该包括：高价值长尾场景占比、用户真实使用率与接管后回传率、同一传感器和软件栈下的数据一致性、单位有效片段的采集清洗训练成本、数据回流到模型迭代的周期。 以长安启源为例，8月全球销量4.5万辆，按53%智驾选装率估算，月均智驾车型约2.4万辆。而杨大勇在群访中明确表示：“长安启源不会做30万元以上的产品”，“我们的核心区间就是8万到20万”。10万至20万元价格带城市NOA渗透率仅11.6%，10万元以内更低至2.5%——启源面对的正是智驾选装意愿最低、增量最大的市场区间。 搭载天枢领航的长安启源Q06 央企的销量优势要转化为数据优势，取决于智驾装车量而非总销量。而这个转化率，又取决于智驾体验本身。 杨大勇在群访中表示：“相信随着装车规模提升、自研技术持续成熟，成本会快速下探，产品竞争力也会越来越强。”但这个“规模-成本”飞轮有一个前置条件：智驾体验必须足够好，才能吸引足够的用户选装。如果体验落后于头部供应商，规模效