在智能駕駛領域，開源與閉源的路線之爭正引發廣泛關注。以特定搜索詞為指標的代碼倉庫數量對比顯示，相關技術生態的活躍度存在顯著差異。數據顯示，以某一技術關鍵詞為搜索詞的代碼倉庫數量達30萬個，而以"autonomous driving"為關鍵詞的搜索結果卻不足1萬個，兩者規模相差近40倍。這種差距折射出不同技術路線在開發者參與度上的懸殊對比。
大語言模型領域的競爭態勢為智能駕駛提供了重要參照。DeepSeek憑借開源策略實現后來居上，其快速降低的推理成本吸引了全球開發者共建生態。meta首席人工智能科學家楊立昆公開表示，這種成功證明開源模型相較于專有模型具有根本性優勢，技術進步應由全人類共享而非被少數企業壟斷。值得注意的是，盡管DeepSeek給ChatGPT帶來顯著競爭壓力，但后者仍保持著市場領先地位，這表明技術迭代不存在絕對的替代關系。
將視角轉向智能駕駛賽道，英偉達近期開源的VLA產品引發行業熱議。但業內專家指出，該產品目前尚未達到商業化落地標準。即便通過開源構建生態，在真實道路場景中要達到中國企業的技術水準仍面臨挑戰。元戎啟行技術負責人周光在接受采訪時透露，其VLA模型的核心優勢在于防御性駕駛策略，這種差異化特性正是技術多樣性的體現。他強調："各家VLA模型就像基于相同架構的不同建筑，雖然基礎相似但設計理念截然不同。"
面對國際巨頭的開源戰略，中國智能駕駛企業需要保持戰略定力。技術競爭的本質最終要回歸產品落地能力，真實道路表現和量產交付規模才是衡量勝負的關鍵指標。行業觀察人士認為，當前既無需因技術開源產生過度焦慮，也不能放松技術創新的步伐，持續迭代才是應對競爭的核心策略。這種動態平衡的把握，將決定企業在智能駕駛下半場競賽中的最終位次。
