都说“新能源的上半场是电动化，下半场是智能化”，但智能化的标准，尤其是智能驾驶的路线与优劣，一直是行业争议的焦点。
不久前，国内某车企掌门人曾在采访中声称自家的智驾水平是第一，引发外界的讨论。事实上，就智驾系统本身来说，从技术路线到场景覆盖再到功能体验，目前行业的分歧相当大。
从技术路线来看，特斯拉采用纯视觉方案，倚仗强大算法与海量数据积累，让车辆仅凭摄像头感知环境并决策。但在恶劣天气、特殊光线环境等复杂场景时，其识别准确性易受影响。而像华为、小鹏等车企选择多传感器融合方案，集激光雷达、毫米波雷达和摄像头等多种传感器之长，力求环境感知更精准全面，不过这也带来成本高、系统复杂等难题，对车企技术整合与成本把控能力考验巨大。
数据积累方面，特斯拉凭借庞大销量和全球行驶里程，积累的数据量相当可观，为其智能驾驶系统训练优化筑牢根基。在国内，理想汽车因过去一年高销量，智驾里程数位居前列，华为也通过相关模式快速积累了不少智驾里程。与之相比，小鹏、蔚来等车企由于销量相对少些，数据积累处于劣势，一定程度上拖慢了智能驾驶系统的优化升级速度。同时，智驾使用程度也有差异，华为和小鹏智驾使用里程比例领先，超 20%，反映出其系统可靠性和实用性受用户认可，但这也和车企市场策略、用户教育等因素相关，部分车企虽技术不差，却因推广等问题致智驾使用比例低，由此引发如何全面衡量第一梯队的争议。
场景覆盖和功能完整性上同样存在分歧。华为的乾昆智驾 3.0 能实现 “车位到车位” 全场景无断点、零接管，理想汽车也在强化端到端大模型性能以覆盖全场景。可小鹏、蔚来等车企在复杂城区路况、特殊停车场环境等特定场景下，智能驾驶还存在功能局限。而且各车企虽不断创新智能驾驶功能，像比亚迪、极氪都推出特色功能，但功能创新的同时，也面临实用性问题，有的受法律法规、用户习惯限制，实际应用价值打折扣，有的则更重实用和用户体验，不断优化现有功能。
量产与商业化能力更是关键所在。有的车企虽有技术成果，量产规模和速度却跟不上，满足不了市场需求。在商业盈利与成本控制方面，特斯拉靠软件收费实现一定盈利，华为、小鹏等也在探索降成本、提竞争力之路，不过目前多数车企在智能驾驶领域仍未盈利，这一平衡若把握不好，在第一梯队的竞争力就会受影响。
总之，智能驾驶第一梯队竞争激烈，各车企在多方面各有优劣，未来格局变数很大，谁能最终脱颖而出，还得靠时间和市场的检验。