在科技日新月异的当下，张勇在2023年阿里云峰会上的豪言壮语，至今仍回响在业界的耳畔。他断言，所有行业、应用、软件及服务，都应基于新型人工智能技术和AIGC的技术支撑进行重塑，尤其是当时正处于理论探索与落地困境中的智能驾驶领域。这番话的背景，正是ChatGPT大语言模型的横空出世，它不仅引领了AI技术的革新，也为智能驾驶的未来开辟了新的可能。
智能驾驶技术，自本世纪第二个十年中期以来，便明确将深度神经网络（DNNs）作为核心，用于处理感知、预测和规划等任务。模块化设计让工程师能够针对每个子任务进行优化，便于调试与验证。然而，随着Transformer架构的大模型逐渐流行，智能驾驶技术迎来了新的转折点。大模型凭借其捕捉复杂数据模式的能力，以及通过大规模数据集训练后展现出的泛化能力，为增强系统的感知和决策制定过程提供了可能。
尽管ChatGPT的出现对AI技术产生了深远影响，但在2023年，它并未立即触动智能驾驶行业。原因在于，若以ChatGPT为模板，重新构建基于Transformer架构的智能驾驶系统，将需要巨大的算力投入和训练成本。据OpenAI团队的研究，训练ChatGPT-3所需的算力高达3640 PF-days，这对于大多数智能驾驶企业来说，是难以承受之重。
然而，DeepSeek-V3的出现打破了这一僵局。与ChatGPT-4相比，DeepSeek-V3在训练过程中消耗的算力仅为前者的16%，实际成本更是低至557.6万美元，仅为ChatGPT-4成本的7%。但两者在实际部署和应用中的能力却相近，这使得DeepSeek-V3成为了智能驾驶领域的一匹黑马，也为中国AI技术突破封锁和围堵提供了新的可能。
然而，DeepSeek-V3的崛起并未改变智能驾驶行业的整体格局。随着资本密集投资智能驾驶企业的机会窗口逐渐关闭，市场已被初步瓜分，淘汰赛悄然拉开序幕。图森未来、纵目科技等曾经备受瞩目的智能驾驶企业，或因内讧解散，或因资金链断裂而人去楼空，成为行业洗牌中的牺牲品。
与此同时，智能驾驶行业的头部效应愈发明显。华为、元戎启行、毫末智行等企业凭借深厚的技术积累和市场布局，逐渐形成了头部供应商的格局。而自研整车厂如蔚来、小鹏、理想、极氪等，也在智能驾驶领域持续发力，形成了“蔚小理极米”的竞争格局。DeepSeek-V3的崛起进一步加速了这一趋势，使得智能驾驶行业的竞争更加激烈。
在这场竞争中，数据的重要性愈发凸显。头部企业凭借积累的海量真实路况数据，构建了难以逾越的壁垒。这些数据包含了各种各样的驾驶场景，为算法的优化和调整提供了坚实的基础。而中小厂商则因缺乏足够的数据支持，难以在算法性能上取得突破，从而在市场竞争中处于不利地位。
随着DeepSeek-V3等高效训练架构的出现，智能驾驶行业的门槛进一步降低，但这并未给中小厂商带来太多机遇。相反，它进一步冲击了第三方供应商模式，使得未能挤入头部行列的二线企业面临更大的出局风险。车企直接入场的趋势愈发明显，它们通过构建产研闭环，形成了对智能驾驶技术的绝对掌控力。
如今，智能驾驶行业的终局轮廓已逐渐清晰。这是一场属于数据寡头的游戏，头部企业凭借积累的海量数据和强大的技术实力，构建了难以逾越的护城河。而中小厂商则因缺乏数据支持和技术积累，难以在市场竞争中立足。在这场变革中，真正的受益者并非技术新贵，而是躬身入局的整车巨头。它们通过构建产研闭环，实现了对智能驾驶技术的绝对掌控力，也在这场数据洪流的奔涌中，完成了对旧秩序的审判。
