自動(dòng)駕駛L4級(jí)別的成本因技術(shù)方案、硬件配置及應(yīng)用場景不同而存在顯著差異，目前市場上的成本區(qū)間大致在數(shù)萬元至數(shù)十萬元人民幣不等。從具體案例來看，元戎啟行面向前裝市場的DeepRoute-Driver 2.0解決方案成本不到6.4萬元，百度第六代無人車Apollo RT6成本為25萬元，而上一代產(chǎn)品Apollo Moon則達(dá)到48萬元；卡爾動(dòng)力下一代自動(dòng)駕駛套件成本約10萬元，英偉達(dá)的L4系統(tǒng)成本也在3000至15000美元之間。這些差異背后，是傳感器配置、算力平臺(tái)、技術(shù)路線及運(yùn)營場景等多重因素的共同作用——例如高算力芯片與多激光雷達(dá)的組合會(huì)推高成本，而針對(duì)Robotaxi等特定場景的定制化設(shè)計(jì)則可能通過優(yōu)化配置實(shí)現(xiàn)降本。隨著技術(shù)迭代與規(guī)模效應(yīng)的顯現(xiàn)，L4級(jí)自動(dòng)駕駛成本正呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢，像Momenta提出的“智駕摩爾定律”便預(yù)測，到2026年高性價(jià)比城市NOA方案成本將降至4000-5000元，這為自動(dòng)駕駛技術(shù)的普及應(yīng)用提供了更廣闊的空間。

傳感器與算力平臺(tái)是影響L4成本的核心硬件因素。以百度Apollo Moon為例，其搭載13枚攝像頭、5個(gè)毫米波雷達(dá)、2個(gè)激光雷達(dá)，計(jì)算平臺(tái)算力達(dá)800TOPS，硬件配置的高規(guī)格直接推高了成本；而元戎啟行的DeepRoute-Driver 2.0通過技術(shù)創(chuàng)新弱化硬件限制，采用5個(gè)固態(tài)激光雷達(dá)和8個(gè)攝像頭的組合，同時(shí)自研推理引擎與相機(jī)，有效降低了硬件依賴，實(shí)現(xiàn)了成本控制。此外，英偉達(dá)Drive Thor芯片單顆成本曾高達(dá)3500美元，隨著本土算力芯片自主化推進(jìn)，算力平臺(tái)成本已可降低50%，進(jìn)一步壓縮了系統(tǒng)總成本。

技術(shù)路線的差異化選擇也顯著影響成本結(jié)構(gòu)。Momenta以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法為核心，通過量產(chǎn)車收集1000億公里真實(shí)道路數(shù)據(jù)，基于端到端模型直接從傳感器原始信號(hào)生成規(guī)劃軌跡，在清明節(jié)測試中成功識(shí)別并繞過未定義障礙物的火堆，泛化能力的提升減少了對(duì)冗余硬件的需求；百度Apollo RT6則針對(duì)Robotaxi運(yùn)營場景定制，省去駕駛員相關(guān)配置，優(yōu)化電池與動(dòng)力系統(tǒng)，通過場景化設(shè)計(jì)降低自動(dòng)駕駛套件成本?？杽?dòng)力通過技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)實(shí)踐結(jié)合，下一代套件成本控制在10萬元左右，體現(xiàn)了技術(shù)落地過程中的成本優(yōu)化思路。

規(guī)模效應(yīng)與供應(yīng)鏈成熟度的提升，正成為成本下降的重要推動(dòng)力。2026年被視為智能車普及關(guān)鍵年，隨著4D成像毫米波雷達(dá)對(duì)高端激光雷達(dá)的替代，感知硬件成本可直降70%；同時(shí)，規(guī)?；慨a(chǎn)將進(jìn)一步攤薄研發(fā)與制造成本，例如激光雷達(dá)單位固定成本有望從1200元降至300元。英偉達(dá)通過開源生態(tài)將車企研發(fā)成本降低65%，開發(fā)周期壓縮至18個(gè)月，雖采用“軟件開源+硬件付費(fèi)”模式，但生態(tài)協(xié)同加速了技術(shù)落地效率。未來，隨著R6飛輪大模型引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化系統(tǒng)，處理雨天反光、窄道會(huì)車等復(fù)雜場景的能力提升，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的通用性增強(qiáng)，將進(jìn)一步推動(dòng)成本下降與跨市場落地。

綜合來看，L4級(jí)自動(dòng)駕駛成本的下降是技術(shù)創(chuàng)新、場景優(yōu)化與規(guī)模效應(yīng)共同作用的結(jié)果。從早期單套系統(tǒng)數(shù)十萬的高成本，到如今部分方案已降至10萬元以內(nèi)，成本曲線的持續(xù)下行不僅源于硬件配置的優(yōu)化，更得益于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法、自主化供應(yīng)鏈與場景化設(shè)計(jì)的協(xié)同進(jìn)步。隨著2026年核心技術(shù)突破節(jié)點(diǎn)的臨近，高性價(jià)比方案的普及將讓自動(dòng)駕駛從商業(yè)試點(diǎn)走向大眾應(yīng)用，為智能交通生態(tài)的構(gòu)建提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。