在智能駕駛領(lǐng)域，開源與閉源模式的競爭態(tài)勢正引發(fā)廣泛關(guān)注。以特定中文搜索詞檢索代碼倉庫數(shù)量顯示，相關(guān)結(jié)果達(dá)30萬個，而以“autonomous driving”為關(guān)鍵詞的搜索結(jié)果卻不足1萬個，二者規(guī)模差距近40倍。這一數(shù)據(jù)差異折射出國內(nèi)外在智能駕駛技術(shù)生態(tài)建設(shè)上的不同路徑選擇。

大語言模型（LLM）領(lǐng)域的競爭案例為智能駕駛行業(yè)提供了重要參照。Deepseek通過開源模式迅速崛起，其技術(shù)生態(tài)的活躍度得益于全球開發(fā)者的協(xié)同參與，這種模式有效降低了推理成本并加速了技術(shù)迭代。meta首席人工智能科學(xué)家楊立昆公開表示，Deepseek的成功印證了開源模型相較于專有模型的優(yōu)勢，這種技術(shù)普惠性使得不同背景的研發(fā)團(tuán)隊(duì)都能受益其中。

盡管開源勢力來勢洶洶，但閉源模型仍保持著強(qiáng)勁競爭力。以ChatGPT為代表的專有模型，即便面對性能參數(shù)相近的開源挑戰(zhàn)者，依然維持著穩(wěn)定的市場地位。這種競爭格局在智能駕駛領(lǐng)域同樣顯現(xiàn)，英偉達(dá)近期推出的開源VLA產(chǎn)品雖引發(fā)行業(yè)震動，但技術(shù)成熟度與落地能力仍存在提升空間。即便通過開源生態(tài)構(gòu)建起開發(fā)者網(wǎng)絡(luò)，要推出能與國內(nèi)企業(yè)抗衡的安全穩(wěn)定產(chǎn)品仍需時日。

元戎啟行技術(shù)負(fù)責(zé)人周光在接受采訪時指出，各家VLA模型的技術(shù)路線存在顯著差異。以該公司產(chǎn)品為例，其核心優(yōu)勢在于防御性駕駛算法，這種差異化競爭策略正是智能駕駛領(lǐng)域的技術(shù)特征。就像Deepseek與ChatGPT雖同屬GPT架構(gòu)，但在具體實(shí)現(xiàn)層面仍各有千秋，VLA模型的競爭本質(zhì)上是技術(shù)特性的多維比拼。

面對國際科技巨頭的開源戰(zhàn)略，國內(nèi)智能駕駛企業(yè)需要保持戰(zhàn)略定力。行業(yè)分析人士認(rèn)為，當(dāng)前既不必因技術(shù)開源產(chǎn)生過度焦慮，也不能忽視全球競爭格局的變化。真正的技術(shù)較量最終要回歸真實(shí)道路場景，量產(chǎn)交付能力與實(shí)際駕駛表現(xiàn)才是決定勝負(fù)的關(guān)鍵指標(biāo)。這種競爭態(tài)勢要求企業(yè)既要構(gòu)建技術(shù)護(hù)城河，也要保持開放合作的技術(shù)姿態(tài)。

智能駕駛技術(shù)的演進(jìn)路徑正在形成新的行業(yè)共識：技術(shù)路線的選擇沒有絕對優(yōu)劣，生態(tài)建設(shè)的速度與質(zhì)量決定著競爭位勢。在這場沒有終點(diǎn)的技術(shù)馬拉松中，持續(xù)的技術(shù)積累與場景驗(yàn)證能力，將成為企業(yè)穿越行業(yè)周期的核心資本。