智能驾驶市场的竞争已经进入密集阶段。城市导航辅助驾驶第三方装机统计显示，华为乾坤智驾在城市导航辅助驾驶市场占比为16%，第二名为14.5%，第三名为14.3%。表面看优势并不明显，领先幅度不到两个百分点，但这一数字所在的阶段，只是当前市场格局的一种状态，并非终点。
围绕华为乾坤智驾的讨论，离不开其投入与体量。2026年1月，华为智能驾驶产品线总裁李文广披露，乾坤智驾累计研发投入已经达到500亿。截至2025年底，搭载乾坤智驾的车型装车规模为140万辆。2009年开始布局车载模块，从智能化零部件切入，这条路径已经走了17年。500亿投入对比行业数据，比亚迪在2024年全年研发投入为542亿，理想在2025年上半年研发投入为53亿，华为仅智能驾驶板块的资金体量已经接近部分整车企业的整体研发规模。
在这样投入背景下，乾坤智驾当下份额未拉开明显差距，与车企合作结构、国际环境、法规责任以及硬件成本等多重因素相关。车厂在智能化环节的掌控意愿，是第一层关键原因。智能驾驶、座舱、芯片若都采用华为方案，整车企业在智能体验上的话语权会明显下降，只保有冲压、焊装、涂装、总装等传统制造环节。比亚迪拥有天神之眼，吉利布局千里浩瀚，奇瑞在自研猎鹰方案上发力，具备百万级销量基础的车企更倾向于把核心控制权掌握在自己品体系内。
第二个现实约束来自出海。华为仍在制裁名单之中，部分搭载乾坤智驾的合作车型在出口阶段需更换为其他自研或合作方案。公开信息显示，奇瑞智界V9在出口时，将智能驾驶系统替换为猎鹰，并在海外市场使用Larkseed品名称，阿维塔在走向海外时也将乾坤系统替换为长安天枢。此类调整不是围绕技术竞争力做选择，而是为了满足出口合规要求，使产品能够在海外销售。
法规层面则形成第三道压力。2026年8月，L3自动驾驶强制性国家标准获批，将于2027年7月1日实施。在L3自动驾驶功能激活状态下，一旦发生交通事故，车企需要承担不低于80%的赔偿责任。当核心系统为外部供应商提供，整车企业难以直接掌握底层代码和逻辑排查路径。在系统出现缺陷时，车企需要在法律和技术之间找到责任划分机制，这使部分企业对采用第三方完整自动驾驶系统保持慎重态度。
成本结构是第四项因素。华为高阶智能驾驶硬件方案单车成本约3.8万，适配区间主要是售价在20万元以上的车型。当前中国乘用车市场的主力销量区间集中在10万到20万，若一款售价12万的车型搭载3.8万的高阶硬件，整车成本和定价会受到明显挤压，使产品难以在主流走量区间形成合理商业模型。这一硬件与成本结构，也使乾坤智驾更适合高端车型，而在中低价位高销量区间难以全面铺开。
针对这些现实约束，华为已形成多种合作与自营路径。其智能汽车解决方案以鸿蒙智行为窗口直接参与车型打造，在高端市场中，问界M9在50万以上豪华运动型多用途乘用车细分领域，连续18个月位居销量榜首。另一方面，华为推出HI模式，以技术授权形式服务车企，授权费约为车型价格的2%，一辆售价20万的车型，对应授权成本约4000元，以较低费用获得智能驾驶技术方案，且不干涉整车企业的品与产品“灵魂”控制权。
市场上其他玩家的技术和装机节奏也在加快。比亚迪天神之眼每天可生成超过2.3亿公里真实路况数据，为自动驾驶模型持续提供道路环境样本。吉利千里浩瀚方案装车规模已突破100万台。元戎启行在今年1月时，其城市导航辅助驾驶装机数为1.76万台，市场排名第八，到今年8月装机已达到6.21万台，直接上升至第二。地平线征程系列芯片量产规模突破1000万套，在今年4月，其相关市场份额已达到13.6%，并实现对华为的反超。
在功能层级上，目前市场主流对比集中在L2和L2+阶段，这一阶段本质仍是辅助驾驶，驾驶员须随时接管，车企可以通过传统责任认定方式应对交通事故与功能边界问题。2027年7月L3自动驾驶强制性国家标准落地后，自动驾驶责任归属、系统安全冗余以及数据闭环能力将成为产品筛选的关键条件。缺乏百亿级资金投入、无法支撑千万级规模数据采集与迭代、没有从底层算法到软硬件的全栈自研能力的参与者，难以快速满足L3要求，有被加速淘汰的风险。
华为在智能驾驶领域目前形成的资源组合包括：500亿研发投入、140万辆装车规模、58亿公里辅助驾驶里程、7.5EFlops级别云端算力以及以约5天为周期的模型迭代机制，并在推动车路协同方案建设，搭建从车端硬件、软件系统到基础设施层面的闭环生态。这一组合在现阶段的市场份额数据中尚未充分体现潜在延展空间，但在法规升级和技术门槛提升后，其价值将主要体现在对高阶自动驾驶场景的支持能力上。
当前城市导航辅助驾驶市场的16%占比，只是一个阶段性数据点，对应的是在多家车企自研与外部合作并行、出海限制尚存、L3国标未正式实施的市场环境。随着法规对自动驾驶等级要求进一步明确、责任划分从辅助驾驶向系统接管过渡，结合车企在成本端与控制权上的平衡，未来高阶智能驾驶供应格局将围绕资金实力、数据规模、技术栈完整度以及与整车企业的协同模式展开调整。
