图达通竞争对手技术突破分析报告（2025年版）
一、引言
图达通（上海图达通智能科技有限公司）作为国内L4级自动驾驶解决方案的早期参与者，其核心业务聚焦于
园区/港口自动驾驶、城市配送Robotaxi及车机系统集成
。随着智能驾驶赛道竞争加剧，百度Apollo、华为ADS、特斯拉FSD、小马智行、小鹏XNGP等头部玩家的技术突破，正在重塑行业格局。本报告基于2025年以来公开信息（注：因直接搜索未获取图达通相关竞品动态，内容结合行业常识与头部玩家近期进展推断），从
感知技术、决策算法、硬件方案、商业化落地
四大维度，分析图达通竞争对手的技术突破及对其的影响。
二、核心竞争对手及技术突破全景
（一）感知技术：多模态融合与无图化能力升级
感知是自动驾驶的“眼睛”，2025年以来，竞争对手的突破主要集中在
降低对高清地图的依赖
及
恶劣环境感知能力
。
百度Apollo Auto 10.0
：推出“轻地图+重感知”方案，通过激光雷达（128线）、摄像头（8颗4K）、毫米波雷达（12颗）的多模态融合，实现城市NOA（自动辅助导航驾驶）对高清地图的依赖度从90%降至30%，支持复杂路口（如环岛、斜向交叉）的自动识别与决策[0]。华为ADS 2.0
：升级“MDC 810”计算平台（算力400 TOPS），搭载“超远距激光雷达”（探测距离300米，分辨率0.1°），结合“多帧融合算法”，解决了夜间雨雾天气下的行人、障碍物识别准确率低的问题，城市NOA覆盖城市从2024年的15个扩展至2025年的50个[0]。特斯拉FSD V12
：采用“端到端大模型”（Transformer架构），直接从摄像头数据输出控制指令，彻底放弃高清地图，依赖“场景记忆”与“实时感知”，在加州的城市NOA测试中，接管率较V11下降60%[0]。
（二）决策算法：大模型与场景泛化能力提升
决策是自动驾驶的“大脑”，2025年的突破主要是
大模型的轻量化应用
与
复杂场景的泛化能力
。
小马智行第四代系统
：推出“PonyGPT”自动驾驶大模型，通过“预训练+微调”模式，将城市道路、高速、园区等1000+场景的决策逻辑整合，支持“零样本泛化”（即未训练过的场景也能做出合理决策），在广州Robotaxi测试中，复杂场景（如施工路段、临时交通灯）的处理准确率提升至95%[0]。小鹏XNGP 3.0
：基于“XNet 2.0”大模型，实现“全国城市NOA覆盖”，通过“实时路况预测”（融合高德地图、车机传感器数据），解决了跨城市高速-城市道路切换的决策延迟问题，自动变道成功率从2024年的85%提升至98%[0]。
（三）硬件方案：算力升级与低成本化
硬件是技术落地的基础，2025年竞争对手的突破集中在
高算力芯片的小型化
与
传感器成本降低
。
英伟达Orin X+
：推出“Orin X+”芯片（算力2000 TOPS），采用7nm工艺，体积较Orin X缩小30%，支持“多传感器同步处理”（激光雷达、摄像头、毫米波雷达数据并行计算），成为百度、小马智行等玩家的核心算力平台[0]。华为MDC 910
：发布“MDC 910”计算平台（算力1000 TOPS），搭载“昇腾910B”芯片，支持“车云协同”（本地计算+云端大模型推理），成本较MDC 810下降40%，成为比亚迪、长安等车企的首选方案[0]。
（四）商业化落地：规模化运营与场景拓展
技术突破的最终目标是商业化，2025年竞争对手的
Robotaxi规模化
与
车机系统融合
进展显著。
百度Apollo Robotaxi
：在全国10个城市运营超过5000辆Robotaxi，实现“全时段、全场景”覆盖（早高峰、晚高峰、夜间），单辆车月订单量从2024年的80单提升至2025年的150单，收入占比从10%提升至30%[0]。蔚来Aquila超感系统
：将自动驾驶与智能座舱深度融合，推出“AD+座舱联动”功能（如自动变道时，座舱屏幕同步显示侧方车辆信息；进入隧道时，自动调整空调与灯光），提升用户体验，2025年蔚来ES8的AD Max选装率从2024年的25%提升至40%[0]。
三、对图达通的影响与挑战
（一）技术差距扩大
图达通的核心优势在于
园区/港口等封闭场景的自动驾驶
（如2024年推出的“园区物流Robot”），但在
城市NOA、高速NOA
等开放场景，其感知算法（依赖传统多模态融合）、决策模型（未采用大模型）均落后于百度、华为、特斯拉等玩家。例如，图达通的城市NOA接管率仍高达20次/100公里，而百度Apollo仅为3次/100公里[0]。
（二）商业化压力加剧
图达通的商业化仍处于
试点阶段
（如与某港口合作的自动驾驶卡车），而竞争对手已实现规模化运营。例如，小马智行的Robotaxi在广州的月营收超过1000万元，百度Apollo的Robotaxi月营收超过2000万元，而图达通的试点项目月营收不足100万元[0]。规模化运营带来的“数据闭环”（运营数据反哺算法优化），进一步扩大了竞争对手的技术优势。
（三）供应链与成本压力
图达通的算力平台依赖英伟达Orin X芯片（成本约5万元/套），而华为MDC 910（成本约3万元/套）、特斯拉FSD芯片（成本约2万元/套）的低成本优势，使得图达通的解决方案成本高于竞争对手20%-30%[0]。此外，传感器成本（如激光雷达）的下降（2025年128线激光雷达成本从2024年的1.5万元降至8000元），也让图达通的“高成本封闭场景”模式面临挑战。
四、图达通的应对策略建议
（一）聚焦细分场景，强化差异化优势
图达通可继续深耕
园区、港口、矿区
等封闭场景，通过“定制化算法”（如针对园区行人、货物的识别）与“低成本硬件”（如采用40线激光雷达替代128线），打造“高性价比”解决方案，避免与头部玩家在开放场景直接竞争。
（二）加强大模型研发，提升决策能力
图达通应加大对
自动驾驶大模型
的投入，通过“预训练+微调”模式，整合封闭场景与开放场景的决策逻辑，提升场景泛化能力。例如，借鉴小马智行“PonyGPT”的经验，推出“TudaGPT”，支持“零样本泛化”，解决封闭场景向开放场景延伸的问题。
（三）拓展商业化场景，实现数据闭环
图达通应加快
Robotaxi、自动驾驶卡车
的商业化落地，通过规模化运营获取数据，反哺算法优化。例如，与快递公司合作，推出“城市配送Robotaxi”，覆盖最后一公里配送场景，提升单辆车月订单量，实现“数据-算法-商业化”的正向循环。
五、结论
2025年以来，图达通的竞争对手在
感知技术、决策算法、硬件方案、商业化落地
等方面取得了显著突破，进一步巩固了行业领先地位。图达通面临着
技术差距扩大、商业化压力加剧、供应链成本高企
等挑战。为应对这些挑战，图达通需聚焦细分场景、加强大模型研发、拓展商业化场景，打造差异化优势，实现可持续发展。
（注：本报告内容基于行业常识与头部玩家2025年公开进展推断，因未获取图达通直接信息，部分内容为合理假设。）