在科技应用方面，国内有一条非常成熟的路子，就是等更高级的技术开源；
典型的包括操作系统、芯片设计等。
智能驾驶最近也迎来了“开源”时刻：英伟达准备开源一个非常厉害的智驾模型——Alpamyo。
据说使用了这个模型后，一般车企的智驾水平会大幅提升；
内侧的数据已经与特斯拉的FSD“非常接近”。
相当于“智驾平权”了。
甚至有人@马斯克还能不能睡好觉。
为什么说这个事会加速国内智能驾驶的商业化进程呢？
01
当然，英伟达这么做不是搞慈善，肯定是因为有利可图。
这主要是因为，实现智驾需要三部分：
数据和芯片只要有钱就行。
唯一能把车企拉开差距的，是最难的“推理训练”部分。
而英伟达的这个Alpamyo软件，就是帮车企解决推理训练的困难。
车企们接下来要做的，就是把自己积累的行驶数据“投喂”给Alpamyo；
同时购买大量英伟达的芯片来运行这个软件。
这就是英伟达和车企们的双赢逻辑。
对国内的车企来说，这次“智驾平权”意义巨大。
国内厂商虽然不擅长技术端的“从0到1”，但是非常擅长应用端的“从1到100”。
加上国内广阔的市场需求；
这次开源，有可能成为国内智驾一个爆发的起点。
国内智能驾驶可能会从过去的“路线之争”，进入到大规模上量的阶段。
02
当下来看，智能驾驶，有可能是众多AI应用里面，第一个进入大规模商业化的场景。
之所以说智驾板块到了一个爆发的临界点，主要是因为技术上已经可行了。
经过这么多年的竞争，智驾的路线之争，几乎就要见分晓了。
从技术上实现智驾，其实方式有很多；
比如现在国内很多城市，甚至县城，都能看到无人驾驶汽车。
这些多数是通过“车路云一体化”实现的。
也就是同时在车上和路上安装一些设备，负责信号的传递；
比如给信号灯加个设备，可以把信号灯的信息传给汽车。
但是在这个模式下，硬件多、成本高，可能改造一个路口就需要上百万。
而且路网的迭代速度，远低于车的迭代速度。
比如，汽车软件的一次升级，前面需要通过铺设硬件获得的数据就不需要了。
而且，在一个城市开通后，再去开下一个城市，成本并没有明显的边际递减。
所以，更有可能落地是另一条智驾路线：单车智能化。
不需要对道路进行改造，而是通过大量的数据训练，来做驾驶判断。
这条路线上，纯视觉的形式又是目前最先达到成熟的。
成本可能要比其他方案少一个0。
这里并不是说车路云和雷达这些路线不好。
在绝对安全方面，车路云和雷达系统的潜力要比纯视觉更高。
比如，车路云具备“上帝视角”，可以看到车后和墙后发生的情况，以后就没有鬼探头一说了；
而雷达在雨雪大雾天也可能看清。
但是因为纯视觉方案，最先以比较低的成本，做到接近人类驾驶员的水平；
所以，随着智驾技术的突破，之前的路线之争可能要见分晓了。
所以，智驾市场的全面爆发可能才刚刚开始。
03
我们知道，2025年12月，国内首批L3有条件自动驾驶车型准入许可获批。
从2026年1月起，在北京、重庆试点运行。
L3是智驾的一道分水岭。
L3的引入，并不光是智驾技术的突破，而是交通事故责任认定的一次突破。
L2之前都是辅助驾驶，车辆出了事故，责任在驾驶员；
但是从L3开始，再出事故，责任在车。
如此一来，打消了消费者对智驾的顾虑，国内智驾的市场需求会被打开。
我们知道，特斯拉满血版的FSD一直无法在国内落地。
主要是因为，国内的道路数据不允许拿到国外去训练；
而且之前，美国也不允许英伟达把最强的芯片卖给我们。
一旦我国可以采购英伟达H200的卡，国内的算力有了较大的提升之后，特斯拉的FSD有可能会在国内训练数据，并在国内落地。
当然，就跟手机和电动车一样；
让特斯拉的FSD进来，目的是让它做一条“鲶鱼”，和国内的智驾企业竞争，帮助国内智驾企业进步；
从而带动国内智驾产业链的成熟。
消费者买谁家的汽车这个管不了，但是智驾的产业链必须留在国内。
04
智驾的市场确实非常大。
因为智能驾驶直击人的本性——懒惰。
开过车的人都知道，很多场景下没有出事故，并不是因为司机驾驶经验丰富，而是因为犯错了之后运气好。
比如道路和汽车的设计留下了足够的安全冗余。
尤其是新手期上路，基本都处在一个碰运气的阶段。
开过高速的人也有感触，全神贯注地开上5~6个小时，也就能跑400公里左右，一天的精力基本就耗光了。
而一旦有了智能驾驶，哪怕是比较初级的车道保持，或者L2辅助驾驶，出行的体验也会有巨大的提升。
所以，智能驾驶一旦做出来，并且被证明足够安全，一定会有很广阔的市场需求；
几乎是人人都会想要一辆智能汽车。
所以，2026年普遍被认为是“自动驾驶商业化元年”。