2026年北京车展的显著变化已给出答案：智能驾驶的竞争焦点正从激光雷达数量的硬件堆砌，全面转向AI大模型的底层能力较量，但激光雷达并未消失，而是融入以数据驱动为核心的"物理AI"新范式。
一、硬件竞赛退场：激光雷达从"主角"变为"配角"
行业共识转移：本届北京车展上，车企与媒体不再以激光雷达数量、算力参数为核心宣传点，取而代之的是"世界模型""端到端""强化学习"等AI技术术语。时代周报等媒体明确指出，智驾行业已告别硬件军备竞赛，进入大模型能力落地的新阶段。
激光雷达的角色演化：
高端车型仍重视感知冗余：问界M9等旗舰车型采用6颗激光雷达，华为乾崑896线激光雷达以"图像级点云"技术提升细节识别能力，为L3/L4级自动驾驶提供安全冗余。
中低价位车型转向性价比方案：埃安N60以11.58万元价格标配激光雷达+4D毫米波雷达，核心是通过L4级同源大模型优化数据利用效率，而非堆砌硬件数量。
二、AI大模型接管战场：从"感知硬件"到"理解世界"的革命
技术路线分化：
"世界模型+强化学习"路线：上汽大众ID.9X首发搭载Momenta R7模型，通过构建物理世界的因果逻辑（如物体惯性、运动轨迹预判），实现从"看见数据"到"理解规律"的跨越，减少误刹率3倍以上。
纯视觉端到端路线：小鹏第二代VLA仅依赖摄像头，通过大模型实现"遇山开路"式的主动决策，在暴雨等极端环境下表现超越人类视觉极限。
用户体验重塑：
理想汽车端到端+VLM技术可识别限时公交车道、学校路段等复杂场景，动态调整行驶策略；
小米XLA大模型融合激光雷达与多模态数据，推动智驾与机器人能力协同进化。
#大众9X首发MomentaR7世界模型
三、终极战场关键：规模化落地与成本下探
规模化成为护城河：Momenta、轻舟智航等方案商将"数据闭环"作为核心能力，通过量产车收集场景数据反哺模型迭代。例如Momenta的辅助驾驶与Robotaxi业务形成双向数据流，已覆盖全球10个国家。
成本下探至主流市场：2026年高阶智驾加速向10万-20万元车型普及，如埃安N60以L4级大模型实现"出厂即顶配"，打破高价硬件依赖。
四、争议与挑战：硬件与AI的协同博弈
纯视觉与多传感器路线并存：
纯视觉派主张"算法优先"，如小鹏VLA以低算力（40TOPS）实现复杂场景通行；
融合感知派强调安全冗余，华为乾崑激光雷达针对"鬼探头"等极端场景提供物理层保障。
行业痛点待解：腾讯智慧出行副总裁李博指出，当前大模型上车存在"体验碎片化"和"安全隐忧"，需推动从"堆功能"到"拼体系"的转型。
结论：AI大模型主导范式革命，但硬件仍是安全基座
激光雷达并未被弃用，而是与摄像头、毫米波雷达共同成为大模型的"感官输入源"。真正的变革在于：行业竞争标尺从"硬件参数"变为"数据驱动的场景理解能力"。胜负手取决于三点：
- 大模型对物理规律的建模深度（如Momenta R7的因果推理）；
- 低成本规模化落地能力（如埃安、大众ID.9X的平价普及）；
- 安全与体验的体系化整合（如腾讯提出的系统化落地框架）。
