1月31日，在第一电动网举办的2025智驾天梯榜年度盛典上，小鹏荣获“智驾大赛2025年度总冠军”。

智驾大赛2025年12站比赛，小鹏（激光雷达）无一站缺席，最终以年度总积分1173.33分的成绩，摘得智驾大赛2025年度总积分榜冠军。

“华系之光”阿维塔，同样全年12站比赛无一缺席，但最终以12.38分之差惜败给小鹏，获得智驾大赛2025年度总积分榜亚军。

2025年度下半年，这两家在智驾大赛积分榜上交替坐庄，竞争激烈，阿维塔大有后来居上稳居第一的态势。什么原因让小鹏最终超越阿维塔，成为年度总冠军？

先看下面这张图。

在场景分的竞争中，12站比赛中，小鹏8站领先，3站持平，只有1站（苏州站）落后于阿维塔，并且拿到了7站比赛的场景满分。看过比赛直播的朋友应该会理解，这个成绩有多么逆天。

但南通、嘉兴两站比赛，阿维塔场景分连续得0分，才是小鹏决胜的关键。

在南通站（总第20站）、嘉兴站（总第21站）、宁波站（总第22站）三站比赛中，华为乾崑智驾在园区内部道路和乡间小路，频繁出现NOA降级甚至无法激活的情况，导致场景分大幅扣减，阿维塔也未能幸免。

连续三站比赛失利导致部分华系车友强烈反弹，认为比赛规则针对华为智驾的短板。在对比验证得出明确结论后，后续台州、温州两站比赛中，裁判组有意降低了园区内部道路和乡间小路的比重，才使争议逐渐平息。

但是安全分的竞争，则变成阿维塔全面领先。

12站比赛中，小鹏只有3次领先，而阿维塔则有高达9次胜出，相比之下小鹏（43分）的平均分比阿维塔（45.91分）低了2.91分，阿维塔在五站比赛中接近拿到满分。

小鹏（激光雷达）安全丢分，主要是避让不足导致接管、幽灵刹车和违章三项。相比之下，华为乾坤智驾的安全稳定性，要好一些。

效率分方面，与安全分类似，12站比赛中，小鹏仅有4站领先，阿维塔有7站表现更好，1站持平。其中无锡站比赛中，小鹏出现2次未按照导航路线行驶以及3次未进入待行区，通行效率灾难般的表现，让它在和华为的竞争中处于无可改变的劣势。综合下来，小鹏12站平均分为22.33分，落后阿维塔（26.04分）3.71分。

在2025年智驾大赛12站比赛中，小鹏拿到两站冠军，分别是2月厦门站和5月常州站，其中2月厦门站斩获110分年内最高分。阿维塔也拿到两站冠军，分别是6月无锡站和7月常州站，其中无锡站拿到110.89分年内最高分。

总体而言，小鹏在年度赛程前五站（2025年6月以前）表现极其强势，连续拿到100分以上，一时宇内无双。但6月无锡站开始，成绩出现大幅波动，突出的问题，表现在通行效率下降、避让不足等，显示系统能力出现了某种不受控的波动。

回头望去，这个时期，正是小鹏智驾进行范式切换的时期，只是当时外界难以准确捕捉。一直到刘先明接任、李力耘去职，何小鹏把VLA2.0摆上桌面，大家才能猜到一二。

而阿维塔的表现堪称稳健，安全和效率曲线的波动幅度，远低于小鹏。场景曲线的大幅波动，也主要源于比赛路线击中了华为乾崑智驾的软肋，并非能力上的回撤。当然，这不并意味着我们认为比赛路线的设计不合理，也不意味着我们认为华为不应该尽快解决其场景方面的短板。尽管这并不容易。

那么，到底是什么原因使华为乾崑智驾在园区内部道路或者乡间小路无法开启呢？

华为乾崑智驾在园区内部道路、乡间小路出现NCA降级/无法开启，核心原因是这两类道路属于低结构化/非结构化道路，而乾崑智驾的NCA功能是针对高速/城市主干道等结构化道路设计研发的，其感知、定位、决策规划、地图体系均围绕结构化道路优化，在低结构化场景下存在技术适配短板，同时乾崑智驾内置严格的场景准入与安全冗余机制，会在感知/定位置信度不足时主动限制NCA功能。

首先华为乾崑智驾的NCA（含高速NCA、城区NCA）从ADS1.0到最新的ADS4.0，核心设计目标始终是覆盖结构化道路，即具备标准车道线、明确交通标识、固定路权规则、可预判的交通参与者行为的道路（高速、城市快速路、主干道）。

而园区内部道路（小区/产业园，人车混行、无标准车道线、临时路障多）、乡间小路（无车道线、道路边界模糊、杂物占道）属于低结构化/非结构化道路，不在NCA的核心设计覆盖范围内。华为乾崑智驾内置场景准入算法，会通过感知的道路特征和地图数据判断场景类型，当检测到低结构化特征时，会主动限制NCA开启，这是功能底层的安全机制，而非技术缺陷。

其次是，华为乾崑ADS从2.0开始实现城市结构化道路的无图化驾驶，但这里的“无图”是摆脱高精地图，并非“无任何地图”，其仍依赖众包地图的基础道路拓扑（道路名称、走向、宽度、基础路权）；而园区内部道路、乡间小路存在两大地图层面的问题，直接导致NCA无法启动：一是，无基础地图数据，这类道路未被众包地图采集，无道路拓扑、无名称、无基础路权信息（如谁让行、行驶优先级），NCA的路径规划缺乏最基础的“道路骨架”，无法完成从起点到终点的全局路径规划；二是，无图化的适配局限，乾崑ADS的“无图化”算法是针对城市结构化道路优化的，通过多传感器融合实时还原车道线、交通标识等局部道路信息，但其前提是道路有基本的结构化特征（如大致的行驶走向、固定的道路宽度），而园区/乡间小路无此特征，实时还原的置信度极低。

第三是，华为乾崑智驾是全模态多传感器融合感知（激光雷达+视觉+4D毫米波雷达+超声波雷达），ADS4.0更是实现了“激光视觉Limera物理级融合、分布式毫米波雷达全天候感知”华为乾昆，但这套感知体系是为结构化道路设计的，在园区/乡间小路的低结构化场景下，道路边界模糊，感知置信度会低于系统预设的NCA启动阈值。当多传感器融合的整体感知置信度低于90%（乾崑智驾NCA启动的预设阈值）时，系统会直接拒绝开启NCA，若已开启则会降级至基础LCC（车道巡航），若LCC也无足够感知特征则直接退出。

第四是，高精定位，厘米级定位失效，无法满足NCA的定位精度要求。华为乾崑智驾的高精定位体系为GNSS+IMU+视觉SLAM+激光雷达点云匹配，ADS4.0更是实现了隧道等GNSS遮挡场景下定位误差<0.3m、横向控制精度±5cm，这一精度是NCA启动的核心前提，但在园区/乡间小路中，这套定位体系完全失效。

定位精度不足是NCA无法开启的硬性技术门槛——NCA的路径规划、横向控制均依赖车辆的精准自身定位，米级的定位误差会导致车辆无法判断自身在道路中的位置，系统为了安全会直接限制NCA功能。

总结一下，小鹏（激光雷达）最终能以年度总积分1173.33分（平均分97.78）的成绩，领先阿维塔12.38分（1160.95分，平均分96.75），摘得智驾大赛2025年度总积分榜冠军，主要原因两条：

1、2025年度前五站比赛，小鹏（激光雷达）极其强势的表现；

2、2025年度后半程南通、嘉兴、宁波三站，阿维塔场景得分的垮塌。

小鹏前强后弱，阿维塔场景垮塌。这两个在年度比赛中暴露出来的问题，值得两家产研团队对比研究，希望小鹏VLA2.0和华为ADS4.2能解决好。

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