7月15日，宝马宣布与Momenta合作，基于国产新世代车型的智能架构和硬件平台，共同开发中国专属的智能驾驶辅助系统。新方案融合宝马20余年安全技术积淀，采用AI大模型实现全场景、点到点的领航驾驶辅助功能，并持续优化测试。该系统将覆盖多款车型及细分市场，进一步强化宝马新世代自研技术优势，提升智能驾趣体验，助力宝马跻身智能驾驶领域第一梯队。

2025年7月11日，地平线总裁陈黎明在2025中国汽车论坛上表示，智能驾驶作为我国智能网联新能源汽车战略的重要组成部分，正迎来关键发展期。今年以来，智能驾驶技术成本下降且性能显著提升，智能化已成为消费者购买电动车的重要考量因素。陈黎明判断，高阶智能辅助驾驶的拐点已经到来，并预计未来将实现快速增长。这一趋势凸显了智能驾驶市场的新机遇与潜力。

2025年2月，原力帆科技正式更名为千里科技，并计划打造‘第二个华为’。2024年，千里科技联合吉利、迈驰、路特斯等成立重庆千里智驾有限公司，试图复制华为引望模式。近日，华为车BU前总裁王军加入千里科技，出任联席总裁，全面负责科技业务板块。王军曾主导华为HI全栈智能汽车解决方案，其加入被视为千里科技转型的关键一步。然而，业内普遍认为，千里科技成为‘第二个华为’的概率较低，但有望成为‘第二个引望’，即开放的智能驾驶解决方案平台。目前，千里智驾已与吉利合作推出智驾系统，计划覆盖多款车型，但其技术自主性和品牌号召力仍面临挑战。

《科创板日报》6月24日讯，特斯拉Robotaxi在奥斯汀正式落地，初期投入10至20辆基于Model Y改造的车辆，搭载自研视觉感知系统和FSD软件，单次打车定价4.2美元，目前仅面向受邀用户。若试运行顺利，特斯拉计划数月内将车队扩展至1000辆，并预计2026年底美国将有超100万辆自动驾驶特斯拉运营。此举或将推动国内Robotaxi商业化进程加速，江海证券预计2026年Robotaxi将大规模商业化，市场规模近5000亿元。

4月25日，在‘智链未来 共赢新章’2025年长三角新能源汽车产业链供应链创新合作大会上，上海市经信委表示，汽车产业是上海重点产业之一。在全球汽车产业向电动化、智能化、AI化发展的背景下，上海正全力解决转型升级中的痛点和堵点，推动世界级汽车产业中心建设，并加速长三角一体化发展。韩大东指出，当前地缘政治因素和贸易摩擦加剧了汽车产业链的重塑，上海计划推动整车企业改革转型，强化智能驾驶大模型等技术创新应用，加快智己、奥迪、尚界等新车型投产上市，以提升长三角地区乃至全国汽车产业链的整体竞争力。

4月23日至5月2日，第二十一届上海国际汽车工业展览会在国家会展中心（上海）举行，吸引近1000家中外企业参展，展出面积超36万平方米，规模创新高。本届车展亮点包括智能驾驶、汽车芯片和人形机器人。多家车企弱化“智能驾驶”宣传，比亚迪将“高阶智驾”更名为“驾驶辅助”。华为发布高速L3解决方案，小马智行突出自动驾驶技术。工信部加强智能网联汽车准入管理，规范辅助驾驶宣传。Momenta市场份额领先，行业进入淘汰赛阶段。此外，上汽荣威展示人形机器人，小鹏汽车推出Iron机器人。芯片领域，英特尔发布新一代AI增强SoC，黑芝麻智能展示多款自动驾驶芯片。全球智能汽车市场规模预计2032年达1.9万亿元。

4月15日，小鹏汽车董事长何小鹏透露，公司已构建“云-软-硬-芯”全栈自研AI体系，并计划于2025年底前率先实现L3级智能驾驶技术的落地应用。同时，小鹏鲲鹏超级电动体系预计将在2025年第四季度实现量产上车。作为国内新能源汽车领域的创新者，小鹏汽车持续推动自动驾驶技术发展，此举或将引领行业智能化升级新趋势。

中信证券研报指出，Cosmos与Ominiverse有望推动物理AI发展，加速智能驾驶和人形机器人行业变革。Cosmos基于大量真实数据训练，可高效生成逼真视频，用于复杂系统的训练，运行效率提升百倍。结合Ominiverse，可创建定制化合成数据集，实现物理级仿真。这对智能驾驶领域尤为重要，可缩小与特斯拉的数据差距，预计2029年L3渗透率可达20%，比预期提前4个百分点。人形机器人领域，Cosmos大幅降低训练成本，英伟达已与多家公司合作，推动量产节奏。风险包括技术发展不及预期及地缘政治影响。建议关注硬件供应商、相关产业链及主机厂。

近期，中国新能源汽车市场从价格战转向AI智能化竞争。吉利、理想汽车等相继推出自动驾驶新技术，如理想MindVLA大模型，可实现多维度智能响应。广汽ADiGO智驾系统升级至6.0版本，特斯拉也在提升Cortex算力中心能力。智能驾驶正成新能源车新竞争点，不仅提升用户体验，也推动技术普惠化，比亚迪已将高阶智驾引入10万元级市场。未来，智能驾驶将是新能源汽车核心竞争力，推动行业技术进步与市场拓展。

标题：智能驾驶水面之下，“AI推理之争”暗流涌动 文 | 极智GeeTech 智能驾驶的竞争正从快速预训练转向深度推理。算力集群与算法架构成为竞争焦点，推理能力成为突破智能瓶颈的关键。“推理”要求AI理解逻辑并生成合理输出，从数据处理到模式识别再到复杂问题解决，这标志着AI的“顿悟”时刻来临...