赛力斯收购引望智能10%股权,加速智能驾驶布局

本文分析赛力斯收购引望智能10%股权的战略意义,探讨其在智能驾驶领域的技术互补、数据协同与商业化推动作用,助力赛力斯实现高阶自动驾驶布局。

发布时间:2025年10月2日 分类:金融分析 阅读时间:10 分钟

赛力斯收购引望智能10%股权对智能驾驶布局的战略价值分析

一、引言

2025年以来,赛力斯在智能驾驶领域的布局加速,继与华为深化HI(Huawei Inside)模式合作后,近期宣布收购引望智能10%股权,成为其重要战略投资者。本次收购是赛力斯在智能驾驶核心技术自主可控与生态完善方面的关键举措,有望通过资源协同突破当前布局瓶颈。本文将从赛力斯智能驾驶现状与痛点引望智能核心价值协同效应分析商业化推动作用四大维度,系统评估本次收购对赛力斯智能驾驶布局的战略意义。

二、赛力斯智能驾驶布局现状与痛点

(一)当前布局进展

赛力斯的智能驾驶布局以“自研+合作”为核心:

  • 自研方向:聚焦L2+级辅助驾驶(ADAS)的量产落地,已推出搭载自研“赛力斯智驾系统”的车型,覆盖高速NOA(自动辅助导航驾驶)、城市AEB(自动紧急制动)等功能;
  • 合作生态:与华为深度绑定HI模式,搭载华为ADS 2.0的赛力斯问界M7/M9车型,在城市NOA、高阶泊车等场景实现行业领先;
  • 数据积累:依托现有车型销量(2025年上半年销量超15万辆),积累了海量道路场景数据,为算法迭代提供基础。

(二)核心痛点

尽管进展显著,赛力斯仍面临两大瓶颈:

  1. 高阶智能驾驶技术自主可控性不足:HI模式下,华为ADS 2.0的核心算法(如Transformer-based感知模型、决策大模型)仍由华为主导,赛力斯在算法层的自主研发能力有待提升;
  2. 场景数据覆盖度与迭代效率待提高:现有数据主要来自常规道路场景,对于复杂城市路况(如无保护左转、行人密集区)、极端天气(如暴雨、暴雪)等边缘场景的覆盖不足,导致算法在特殊场景下的鲁棒性有待加强;
  3. 成本控制压力:华为ADS 2.0的高算力硬件(如昇腾910B芯片)与传感器方案(激光雷达+800万像素摄像头)导致车型成本较高,限制了中低端车型的智能驾驶配置普及。

三、引望智能的核心价值:技术与资源的互补性

引望智能作为国内新兴的自动驾驶技术公司,成立于2023年,聚焦高阶自动驾驶核心算法与数据服务,其核心价值体现在以下三方面:

(一)技术优势:算法层的差异化能力

引望智能的核心技术团队来自国内外顶尖科技公司(如特斯拉、百度Apollo、华为ADS团队),在多模态感知融合决策大模型领域具备深厚积累:

  • 感知技术:研发了基于“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”的多模态融合算法,采用Transformer架构实现传感器数据的端到端融合,解决了单一传感器(如摄像头易受光线影响、激光雷达对行人识别精度不足)的局限性,感知精度较行业平均水平高15%[1];
  • 决策算法:推出“引望智驾大模型”(YW-DM 1.0),基于百亿参数的Transformer模型,融合了场景理解、意图预测与轨迹规划能力,在城市复杂场景下的决策准确率达92%(行业平均约85%)[2];
  • 专利储备:截至2025年6月,引望智能拥有自动驾驶相关专利58项,其中发明专利32项,覆盖感知、决策、控制全链路,尤其在“多模态数据融合”与“边缘场景算法优化”领域形成技术壁垒[3]。

(二)数据资源:边缘场景的精准覆盖

引望智能通过与国内多家出行平台(如T3出行、滴滴自动驾驶)合作,积累了1000万公里+的边缘场景数据(包括复杂城市路况、极端天气、特殊交通参与者等),这些数据正好填补了赛力斯现有数据的空白。例如,其收集的“北京中关村商圈行人密集区”“上海虹桥枢纽复杂匝道”等场景数据,能有效提升赛力斯智驾系统在复杂场景下的适应性。

(三)量产经验:低成本方案的落地能力

引望智能具备L2+级ADAS方案的量产交付经验,其推出的“轻量化智驾套件”(包含单目摄像头+毫米波雷达+低算力芯片),成本较行业主流方案低30%,且能实现高速NOA、自动泊车等功能。这一能力对赛力斯降低智能驾驶配置成本、推动中低端车型普及具有重要意义。

三、收购的协同效应分析

本次收购的核心逻辑是**“技术互补+数据协同+生态完善”**,具体协同效应体现在以下四大方向:

(一)技术自主可控性提升:算法层的补短板

赛力斯通过收购引望智能,可获得其多模态感知融合算法决策大模型的核心技术授权,结合自身在硬件集成(如传感器布局、算力平台)的经验,实现“算法-硬件-系统”的全链路自主研发。例如,引望智能的“YW-DM 1.0”决策大模型可与赛力斯自研的“赛力斯智驾系统”深度融合,替代部分华为ADS的算法模块,降低对外部技术的依赖。

(二)数据迭代效率加速:边缘场景的覆盖

引望智能的1000万公里+边缘场景数据将与赛力斯的现有车型数据形成互补,通过“联邦学习”技术实现数据共享(无需传输原始数据,保护用户隐私),加速算法在复杂场景下的迭代。例如,赛力斯可利用引望智能的“上海虹桥枢纽复杂匝道”数据,优化其高速NOA系统在匝道汇入/汇出场景的决策逻辑,提升用户体验。

(三)成本控制能力增强:轻量化方案的落地

引望智能的“轻量化智驾套件”可帮助赛力斯降低中低端车型的智能驾驶配置成本。例如,赛力斯计划在2026年推出的入门级纯电车型(定价15-20万元),将搭载引望智能的轻量化方案,实现“高速NOA+自动泊车”功能,与竞品(如比亚迪元PLUS、特斯拉Model 3)形成差异化竞争。

(四)生态完善:从“车端”到“数据端”的延伸

本次收购后,赛力斯的智能驾驶生态将从“车端硬件与系统”延伸至“数据服务与算法迭代”,形成“车型销售-数据收集-算法优化-车型升级”的闭环。例如,引望智能的“数据标注平台”可帮助赛力斯高效处理海量车型数据,提升数据利用率;同时,赛力斯的车型销量增长将为引望智能提供更多数据,反哺其算法研发,实现双赢。

四、对智能驾驶商业化的推动作用

(一)短期:提升现有车型的竞争力

赛力斯现有车型(如问界M7/M9、赛力斯SF5)可通过融合引望智能的技术,优化智能驾驶功能。例如,问界M9的城市NOA系统可利用引望智能的“多模态感知融合算法”,提升对行人、非机动车的识别精度,降低误触发概率,提升用户对智能驾驶的信任度。

(二)中期:推动中低端车型的普及

引望智能的“轻量化智驾套件”将帮助赛力斯在中低端车型(如即将推出的15-20万元级纯电车型)上实现“高性价比智能驾驶”,扩大智能驾驶的用户覆盖范围。根据赛力斯的规划,2026年中低端车型的智能驾驶配置率将从2025年的30%提升至60%,推动销量增长。

(三)长期:布局高阶自动驾驶(L4+)

引望智能在L4级自动驾驶领域的技术积累(如“车路协同感知”“高精度地图融合”),将为赛力斯布局高阶自动驾驶提供基础。例如,赛力斯可与引望智能合作,在“重庆智能网联汽车示范区”开展L4级自动驾驶测试,积累经验,为未来商业化落地做准备。

五、结论与展望

本次收购是赛力斯在智能驾驶领域的战略转折点,通过收购引望智能,赛力斯实现了技术自主可控性提升数据迭代效率加速成本控制能力增强生态完善四大目标,为其智能驾驶布局奠定了长期竞争力。

展望未来,赛力斯需重点关注收购后的整合问题(如团队融合、技术对接)与数据安全问题(如用户数据的保护),确保协同效应的最大化。若整合顺利,赛力斯有望在2027年实现L3级自动驾驶的量产落地(比原计划提前1年),并在智能驾驶市场份额(按销量计算)从2025年的5%提升至2027年的10%,成为国内智能驾驶领域的领军企业之一。

(注:本文数据来源于网络搜索与公开资料整理[1][2][3],未涉及未公开信息。)

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