1月31日，在第一電動網(wǎng)舉辦的2025智駕天梯榜年度盛典上，小鵬榮獲“智駕大賽2025年度總冠軍”。

智駕大賽2025年12站比賽，小鵬（激光雷達）無一站缺席，最終以年度總積分1173.33分的成績，摘得智駕大賽2025年度總積分榜冠軍。

“華系之光”阿維塔，同樣全年12站比賽無一缺席，但最終以12.38分之差惜敗給小鵬，獲得智駕大賽2025年度總積分榜亞軍。

2025年度下半年，這兩家在智駕大賽積分榜上交替坐莊，競爭激烈，阿維塔大有后來居上穩(wěn)居第一的態(tài)勢。什么原因讓小鵬最終超越阿維塔，成為年度總冠軍？

先看下面這張圖。

在場景分的競爭中，12站比賽中，小鵬8站領先，3站持平，只有1站（蘇州站）落后于阿維塔，并且拿到了7站比賽的場景滿分。看過比賽直播的朋友應該會理解，這個成績有多么逆天。

但南通、嘉興兩站比賽，阿維塔場景分連續(xù)得0分，才是小鵬決勝的關鍵。

在南通站（總第20站）、嘉興站（總第21站）、寧波站（總第22站）三站比賽中，華為乾崑智駕在園區(qū)內(nèi)部道路和鄉(xiāng)間小路，頻繁出現(xiàn)NOA降級甚至無法激活的情況，導致場景分大幅扣減，阿維塔也未能幸免。

連續(xù)三站比賽失利導致部分華系車友強烈反彈，認為比賽規(guī)則針對華為智駕的短板。在對比驗證得出明確結論后，后續(xù)臺州、溫州兩站比賽中，裁判組有意降低了園區(qū)內(nèi)部道路和鄉(xiāng)間小路的比重，才使爭議逐漸平息。

但是安全分的競爭，則變成阿維塔全面領先。

12站比賽中，小鵬只有3次領先，而阿維塔則有高達9次勝出，相比之下小鵬（43分）的平均分比阿維塔（45.91分）低了2.91分，阿維塔在五站比賽中接近拿到滿分。

小鵬（激光雷達）安全丟分，主要是避讓不足導致接管、幽靈剎車和違章三項。相比之下，華為乾坤智駕的安全穩(wěn)定性，要好一些。

效率分方面，與安全分類似，12站比賽中，小鵬僅有4站領先，阿維塔有7站表現(xiàn)更好，1站持平。其中無錫站比賽中，小鵬出現(xiàn)2次未按照導航路線行駛以及3次未進入待行區(qū)，通行效率災難般的表現(xiàn)，讓它在和華為的競爭中處于無可改變的劣勢。綜合下來，小鵬12站平均分為22.33分，落后阿維塔（26.04分）3.71分。

在2025年智駕大賽12站比賽中，小鵬拿到兩站冠軍，分別是2月廈門站和5月常州站，其中2月廈門站斬獲110分年內(nèi)最高分。阿維塔也拿到兩站冠軍，分別是6月無錫站和7月常州站，其中無錫站拿到110.89分年內(nèi)最高分。

總體而言，小鵬在年度賽程前五站（2025年6月以前）表現(xiàn)極其強勢，連續(xù)拿到100分以上，一時宇內(nèi)無雙。但6月無錫站開始，成績出現(xiàn)大幅波動，突出的問題，表現(xiàn)在通行效率下降、避讓不足等，顯示系統(tǒng)能力出現(xiàn)了某種不受控的波動。

回頭望去，這個時期，正是小鵬智駕進行范式切換的時期，只是當時外界難以準確捕捉。一直到劉先明接任、李力耘去職，何小鵬把VLA2.0擺上桌面，大家才能猜到一二。

而阿維塔的表現(xiàn)堪稱穩(wěn)健，安全和效率曲線的波動幅度，遠低于小鵬。場景曲線的大幅波動，也主要源于比賽路線擊中了華為乾崑智駕的軟肋，并非能力上的回撤。當然，這不并意味著我們認為比賽路線的設計不合理，也不意味著我們認為華為不應該盡快解決其場景方面的短板。盡管這并不容易。

那么，到底是什么原因使華為乾崑智駕在園區(qū)內(nèi)部道路或者鄉(xiāng)間小路無法開啟呢？

華為乾崑智駕在園區(qū)內(nèi)部道路、鄉(xiāng)間小路出現(xiàn)NCA降級/無法開啟，核心原因是這兩類道路屬于低結構化/非結構化道路，而乾崑智駕的NCA功能是針對高速/城市主干道等結構化道路設計研發(fā)的，其感知、定位、決策規(guī)劃、地圖體系均圍繞結構化道路優(yōu)化，在低結構化場景下存在技術適配短板，同時乾崑智駕內(nèi)置嚴格的場景準入與安全冗余機制，會在感知/定位置信度不足時主動限制NCA功能。

首先華為乾崑智駕的NCA（含高速NCA、城區(qū)NCA）從ADS1.0到最新的ADS4.0，核心設計目標始終是覆蓋結構化道路，即具備標準車道線、明確交通標識、固定路權規(guī)則、可預判的交通參與者行為的道路（高速、城市快速路、主干道）。

而園區(qū)內(nèi)部道路（小區(qū)/產(chǎn)業(yè)園，人車混行、無標準車道線、臨時路障多）、鄉(xiāng)間小路（無車道線、道路邊界模糊、雜物占道）屬于低結構化/非結構化道路，不在NCA的核心設計覆蓋范圍內(nèi)。華為乾崑智駕內(nèi)置場景準入算法，會通過感知的道路特征和地圖數(shù)據(jù)判斷場景類型，當檢測到低結構化特征時，會主動限制NCA開啟，這是功能底層的安全機制，而非技術缺陷。

其次是，華為乾崑ADS從2.0開始實現(xiàn)城市結構化道路的無圖化駕駛，但這里的“無圖”是擺脫高精地圖，并非“無任何地圖”，其仍依賴眾包地圖的基礎道路拓撲（道路名稱、走向、寬度、基礎路權）；而園區(qū)內(nèi)部道路、鄉(xiāng)間小路存在兩大地圖層面的問題，直接導致NCA無法啟動：一是，無基礎地圖數(shù)據(jù)，這類道路未被眾包地圖采集，無道路拓撲、無名稱、無基礎路權信息（如誰讓行、行駛優(yōu)先級），NCA的路徑規(guī)劃缺乏最基礎的“道路骨架”，無法完成從起點到終點的全局路徑規(guī)劃；二是，無圖化的適配局限，乾崑ADS的“無圖化”算法是針對城市結構化道路優(yōu)化的，通過多傳感器融合實時還原車道線、交通標識等局部道路信息，但其前提是道路有基本的結構化特征（如大致的行駛走向、固定的道路寬度），而園區(qū)/鄉(xiāng)間小路無此特征，實時還原的置信度極低。

第三是，華為乾崑智駕是全模態(tài)多傳感器融合感知（激光雷達+視覺+4D毫米波雷達+超聲波雷達），ADS4.0更是實現(xiàn)了“激光視覺Limera物理級融合、分布式毫米波雷達全天候感知”華為乾昆，但這套感知體系是為結構化道路設計的，在園區(qū)/鄉(xiāng)間小路的低結構化場景下，道路邊界模糊，感知置信度會低于系統(tǒng)預設的NCA啟動閾值。當多傳感器融合的整體感知置信度低于90%（乾崑智駕NCA啟動的預設閾值）時，系統(tǒng)會直接拒絕開啟NCA，若已開啟則會降級至基礎LCC（車道巡航），若LCC也無足夠感知特征則直接退出。

第四是，高精定位，厘米級定位失效，無法滿足NCA的定位精度要求。華為乾崑智駕的高精定位體系為GNSS+IMU+視覺SLAM+激光雷達點云匹配，ADS4.0更是實現(xiàn)了隧道等GNSS遮擋場景下定位誤差<0.3m、橫向控制精度±5cm，這一精度是NCA啟動的核心前提，但在園區(qū)/鄉(xiāng)間小路中，這套定位體系完全失效。

定位精度不足是NCA無法開啟的硬性技術門檻——NCA的路徑規(guī)劃、橫向控制均依賴車輛的精準自身定位，米級的定位誤差會導致車輛無法判斷自身在道路中的位置，系統(tǒng)為了安全會直接限制NCA功能。

總結一下，小鵬（激光雷達）最終能以年度總積分1173.33分（平均分97.78）的成績，領先阿維塔12.38分（1160.95分，平均分96.75），摘得智駕大賽2025年度總積分榜冠軍，主要原因兩條：

1、2025年度前五站比賽，小鵬（激光雷達）極其強勢的表現(xiàn)；

2、2025年度后半程南通、嘉興、寧波三站，阿維塔場景得分的垮塌。

小鵬前強后弱，阿維塔場景垮塌。這兩個在年度比賽中暴露出來的問題，值得兩家產(chǎn)研團隊對比研究，希望小鵬VLA2.0和華為ADS4.2能解決好。

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