在智能驾驶领域，开源与闭源的路线之争正引发广泛关注。以特定搜索词为指标的代码仓库数量对比显示，相关技术生态的活跃度存在显著差异。数据显示，以某一技术关键词为搜索词的代码仓库数量达30万个，而以"autonomous driving"为关键词的搜索结果却不足1万个，两者规模相差近40倍。这种差距折射出不同技术路线在开发者参与度上的悬殊对比。
大语言模型领域的竞争态势为智能驾驶提供了重要参照。DeepSeek凭借开源策略实现后来居上，其快速降低的推理成本吸引了全球开发者共建生态。meta首席人工智能科学家杨立昆公开表示，这种成功证明开源模型相较于专有模型具有根本性优势，技术进步应由全人类共享而非被少数企业垄断。值得注意的是，尽管DeepSeek给ChatGPT带来显著竞争压力，但后者仍保持着市场领先地位，这表明技术迭代不存在绝对的替代关系。
将视角转向智能驾驶赛道，英伟达近期开源的VLA产品引发行业热议。但业内专家指出，该产品目前尚未达到商业化落地标准。即便通过开源构建生态，在真实道路场景中要达到中国企业的技术水准仍面临挑战。元戎启行技术负责人周光在接受采访时透露，其VLA模型的核心优势在于防御性驾驶策略，这种差异化特性正是技术多样性的体现。他强调："各家VLA模型就像基于相同架构的不同建筑，虽然基础相似但设计理念截然不同。"
面对国际巨头的开源战略，中国智能驾驶企业需要保持战略定力。技术竞争的本质最终要回归产品落地能力，真实道路表现和量产交付规模才是衡量胜负的关键指标。行业观察人士认为，当前既无需因技术开源产生过度焦虑，也不能放松技术创新的步伐，持续迭代才是应对竞争的核心策略。这种动态平衡的把握，将决定企业在智能驾驶下半场竞赛中的最终位次。
