实际上，智驾车型价格下探在去年就有苗头了。
但对于平价智驾而言，想要老百姓心甘情愿为之买单，除了城市NOA进度和算法方案优越性，最重要的还是看车企能不能真的把价格打下来。
电动化权重降低
汽车电动化演变主要围绕主价格带和有效产品两个关键因素，前者意味着市场最大公约数，后者翻译过来就是爆款。
降本层面，由于混动系统核心部件自研，且架构简洁，变速箱改为直驱离合器降本约1万元，此外磷酸铁锂电池成本也低于三元电池，取消增程器再度压缩成本。
受益于混动系统降本，DM-i车型价格与合资燃油车持平或略低，首次做到油电同价，且DM-i系统解决以往插混系统馈电油耗高的痛点，产品“有效”属性强，上市即成为爆款。
但经过4年发展，尤其是新能源汽车渗透率突破50%以后，电动化对新能源汽车指数的拉动作用开始下降。
核心原因在于电动化核心是三电硬件，能力本质在供应链，大多数车企之间不存在绝对鸿沟，可快速补齐差距。
拿最核心的动力电池举例，核心能力就在Tier1手中。
三电核心能力在供应链，就导致车端差异主要在于客户需求侧重不同，而非技术方案优劣。说白了，消费者不太能从技术层面区分出插混和增程的好坏。
智能化接棒
在主价格带层面，智驾技术降本是实现车型价格下探到20万以下的关键所在。
技术降本带来的价格下探，一方面可以帮助走量，20万以下车型销量占60%以上，智驾车型放量的前提是必须进入20万以下主价格带市场，且最好为全系标配。
另一方面，价格下探刺激销量，进而数据成倍增长，以此就能进行算法迭代最终构成体验差异化。而智驾做出差异化（相对于电动化很难做出差异化）的核心就在于应用算法差异化，需要大量数据支撑。
在有效产品层面，考验是有效的智驾产品供给。
而智驾能接近人类司机体验的技术基础，就是端到端方案。
端到端大模型的特征在于不再进行模块和任务的划分。随着模型融合，整个智驾系统或将演变成一个大模块（各模块逐步融合并被大规模神经网络模型取代）。端到端系统接收到传感器的输入数据后，直接输出驾驶决策（动作或轨迹）。
相较传统模块化架构（感知/预测/规控等子模型嵌套协同），端到端大模型通过更简洁的系统架构，基于数据驱动进行全局任务优化，能够避免信息损耗&计算延迟&误差累积等，利于优化长尾问题、解决智驾方案机器操控感较强的用户痛点。
智能化与电动化的不同
但在智能化进程中，车企所扮演的角色已经不同于电动化时期，在整车差异加大的情况下，车企有望将核心能力从Tier1手中拿回来。
原因在于，车企的智能化很大程度来自于全栈自研能力。
随着电子电气架构从分布到集中、激光雷达+高精地图过渡到纯视觉、感知硬件降本、算法和数据（均主要由主机厂掌握）重要性提升，主机厂由应用软件向下延申至功能算法+系统软件自研（全栈自研），芯片商向应用层拓展，Tier1的产业链话语权将边际递减。
同时，智能化方案侧重也会导致终端体验不同。
车企不断丰富拓展应用功能的同时，也在不断完善、优化功能。即使是相同的功能，不同厂商的使用体验也有差异和优劣之分。
而这个差异和优劣主要因为各家的数据不同，进而导致算法迭代造成体验差异扩大。
智驾应用层方案决定车辆在面对各种路况时所进行的决策，需考虑各种策略，对不同策略的考量构成了消费者体验的差异化。
算法迭代将扩大不同方案的体验差异，导致终端体验差异持续扩大，也就会形成阵营。
智驾核心壁垒在于数据，数据获取直接决定车企智驾能力领先是否具有持续性，单一车企规模有限，在数据层面相较阵营就有天然劣势。
第一梯队将不断迭代算法稳固优势：智驾规模效应更加显著，不仅可以通过规模效应降硬件成本，同时数据迭代算法降硬件依赖度并提升用户体验，起量后的规模效应降本及数据迭代算法飞轮一旦开启正向循环，将逐步扩大领先优势。
平价智驾将加大阵营分化，平价智驾更加走量，不同阵营车型存量差距扩大导致数据获取量差异更加明显。
尾声
汽车产业服务平台NE时代今年北京车展结束后，发布了一份智驾市场分析报告。