在1月31日的2025智駕天梯榜年度盛典上，產生了兩位天梯榜年度黑馬：一位是地平線，一位是博世（+文遠知行）。

本篇我們討論博世（+文遠知行），為什么它能引起注意？

兩個原因。其一，在第二屆智駕大賽臺州站（2025年11月）和溫州站（2026年1月），所搭車型星途星紀元ES連續(xù)兩站奪冠，連續(xù)兩站全程零接管，創(chuàng)造過去一年大賽12站最好成績；

其二，自南通站（2025年8月）首次參賽后，連續(xù)三站總分不過百，但11月出現(xiàn)分水嶺，即博世（+文遠知行）一段式端到端上車，隨后兩站分別超過110分，參賽成績短期內突然大幅提升，被參賽車友和裁判驚訝地捕捉到，并快速溢出到更大范圍的車友群里。

那么，這匹天梯榜年度智駕黑馬，成色究竟如何？

為了客觀分析博世（+文遠知行）的智駕水平，我們在安全、效率、場景和總得分，共四個維度，選擇與基于第二屆智駕大賽實測數(shù)據(jù)積累并產生的頭部方案進行比較。

在智駕天梯榜年度場景榜中，特斯拉FSD以平均分30分（滿分30分）排名第一。在安全榜、效率榜以及總得分三個榜單，華為乾崑智駕均排名第一，其中，安全榜平均得分45.5分（滿分50分），效率榜平均得分23.95分（滿分30分），因比賽路線難度持續(xù)增大，華為乾崑智駕場景問題解決不佳，下半年分值呈下滑態(tài)勢，盡管如此，仍憑借安全和效率兩大模塊的超強表現(xiàn)，拿下平均得分96.10分（滿分120分），成為智駕天梯榜2025年度總榜冠軍。

因此在安全、效率和總得分部分對比華為乾崑智駕，場景部分對比特斯拉FSD。

#01 

安全分：階梯式增長，正快速接近華為

華為安全分表現(xiàn)長期穩(wěn)定，體現(xiàn)其在邊緣場景、異常目標識別以及交通規(guī)則執(zhí)行方面形成系統(tǒng)性優(yōu)勢，背后是大規(guī)模真實行駛數(shù)據(jù)積累以及持續(xù)訓練優(yōu)化能力。過去7期的數(shù)據(jù)分別為：2025年4月45.25分、5月44.93分、7月44.96分、8月45.23分、9月45.53分、11月45.77分、2026年1月46.85分，均分45.50分（滿分50分），且每期得分都超過了44分，按百分制折算，是唯一年度安全榜得分在90分以上的方案。

博世（+文遠知行）在安全場景的表現(xiàn)呈階梯式增長趨勢，過去4期成績分別為8月26分、9月32.67分、11月37.2分、2026年1月42.36分。前期兩段式無圖方案得分偏低，11月在切換一段式新架構后，連續(xù)兩站安全分大漲，盡管4期以來的最佳成績仍低于華為同期的46.85分，但連續(xù)兩站全程零接管并奪冠，這釋放了一個信號，新版本的安全能力正在變強，尤其在復雜交通博弈和異常行為預測方面有了進步，整體表現(xiàn)基本能總結為：新版本的安全能力，正在快速縮小與華為乾崑智駕間的差距。

#02

效率分：單期表現(xiàn)亮眼，仍有進步空間

這是華為乾崑智駕的“領先區(qū)”，7期數(shù)據(jù)分別為：2025年4月22.50分、5月23.14分、7月23.20分、8月23.80分、9月25.65分、11月24.46分、2026年1月24.92分，以23.95平均分拿到2025年度效率榜第一。

博世（+文遠知行）過去4期數(shù)據(jù)分別為8月20分、9月20分、11月20.8分和2026年1月23分。同樣，前期效率分曲線增幅不大，11月一段式端到端初次登場后，有極為平緩的增長，但到了2026年1月，出現(xiàn)2.2分的較大增幅，呈現(xiàn)快速逼近華為乾崑智駕的平均分追勢，這意味著新版本系統(tǒng)決策模型對交通環(huán)境理解能力在慢慢增強。

對比華為乾崑智駕來看，前期最大分差在5分以上，11月切換一段式端到端后開始追分，縮小到3.66分、1.92分，結合新版本在大賽兩站的實際表現(xiàn)，其在路徑執(zhí)行、車速策略和路口通過效率等場景開始發(fā)揮數(shù)據(jù)驅動的優(yōu)勢，甚至在極為復雜的高強度博弈場景也沒有出現(xiàn)大丟分，典型案例是在溫州收官戰(zhàn)的盤山路段，路窄、彎急、違停多，博弈密度和難度大，最終仍以零接管完賽，這一表現(xiàn)再次說明其一段式端到端在復雜動態(tài)交通中的優(yōu)勢正不斷顯現(xiàn)。

若橫向對比效率榜中的其他方案代表，同期（2026.1）得分最高的，來自同為一段式端到端范式的地平線HSD，拿到了全榜最高28分（滿分30分），領先博世（+文遠知行）高達5分。對于博世（+文遠知行）而言，若要進一步加大追分幅度，明顯還需要繼續(xù)通過數(shù)據(jù)與算法的持續(xù)優(yōu)化加強模型能力，因此其在效率方面仍有進步空間。

#03

場景分：泛化能力緊隨特斯拉

自2025年4月南京站起，特斯拉連續(xù)參與常州、無錫、蘇州、南通、嘉興、寧波、臺州八站賽事，場景分均獲滿分（30分），展現(xiàn)出了極強的場景泛化能力，是11家上榜名單里唯一一個在年度場景榜中，全部拿到滿分的智駕方案。

博世（+文遠知行）過去4期成績分別為：8月30分、9月28.33分、11月29分，2026年1月28.57分，平均分28.98分。

特斯拉在場景方面非常穩(wěn)定，且始終能保持滿分狀態(tài)，博世（+文遠知行）只有4期上榜，相比特斯拉7期的穩(wěn)定表現(xiàn)，其算法的魯棒性仍需驗證。尤其是中國本土復雜路況（如非機動車混行、無信號燈路口）的數(shù)據(jù)積累較少，這也是導致其場景分偏低的原因之一。雖然在9月和2026年11月有兩次小幅下滑，但整體表現(xiàn)處于緊隨特斯拉的狀態(tài)。

#04

總得分：后發(fā)追勢顯著，穩(wěn)定性待考

根據(jù)智駕天梯榜2025年度總榜數(shù)據(jù)，博世（+文遠知行）與華為乾崑智駕的總分曲線呈現(xiàn)為兩條不同的變化路徑。

華為乾崑智駕呈現(xiàn)“高位緩降”特征。這是因為自8月份南通站起，賽事路線難度加大，比如新增園區(qū)路、內部路等復雜場景，華為乾崑智駕前期穩(wěn)定輸出受到影響，出現(xiàn)連續(xù)2站下滑，但在收官戰(zhàn)已有回暖跡象，說明云端主算的世界模型已得到新一輪算法強化。7期平均分96.10分，全年數(shù)據(jù)穩(wěn)定在 92-99分區(qū)間，再次證明基礎盤穩(wěn)固。

博世呈現(xiàn)“階梯式暴漲”特征，單期最高漲幅達7.68分（2025.11-2026.1），這種爆發(fā)式增長既體現(xiàn)技術迭代速度，也反映關鍵技術在突破期內的階段性成效，平均分僅為87.25分，是受樣本量較少（僅4期），且一段式端到端落地周期較晚導致，因此能否穩(wěn)定守住陡增趨勢，需要進一步通過評測、眾測和大賽進行持續(xù)性驗證。

從總分走勢看，華為乾崑依然保持行業(yè)領先地位，其優(yōu)勢來自規(guī)?；慨a部署與持續(xù)數(shù)據(jù)閉環(huán)能力。博世（+文遠知行）整體得分呈持續(xù)提升趨勢，在年度周期內逐漸縮小差距并快速完成反超?？偟膩砜矗┦溃?文遠知行）在2025年底到2026年初實現(xiàn)了一個明顯的階梯式跨越，這也是其獲得“黑馬”稱號的直接依據(jù)。

#05

場景分：泛化能力緊隨特斯拉

通過上述對比，可以得到一個階段性的結論了：博世（+文遠知行）已迅速逼近兩大頭部方案：在安全、效率和總分三個細分榜單已追上華為，場景能力正緊貼特斯拉。

為什么博世（+文遠知行）突然變強了？

其實在前面四個細分榜單的曲線對比圖中，就已經反復回答過，博世（+文遠知行）成績大幅提升的本質原因，就是和其一段式端到端有關。

博世（+文遠知行）一段式端到端落地的具體時間是在去年11月5日，根據(jù)文遠知行官方披露的消息，從項目啟動到SOP，僅耗時七個月。

這是什么概念？舉幾個例子。

據(jù)何小鵬在2025小鵬科技日上的表述，2024年10月由劉先明帶隊推進第二代VLA研發(fā)，同時放棄了VLA 1.0過渡方案。按照計劃，第二代VLA會在今年3月啟動第一批推送，那么自項目啟動至SOP，共耗時17個月，這期間存在V-L-A與V-A兩條技術的同步探索期。

根據(jù)地平線官方資料，HSD一段式端到端項目啟動時間在2023年10月，期間也曾同步推進兩段式架構的研發(fā)，考慮到2024年9月團隊正式確定放棄兩段式，那么自立項到SOP共耗時14個月。

李想曾在去年5月的AI Talk中提到，理想VLA司機大模型在2024年便初啟動研發(fā)，2025年3月發(fā)布技術架構，2025年9月全量推送，共耗時約20個月。

這里需要多說一句，理想智駕研發(fā)耗時明顯偏長，這和團隊的組織架構變化、技術探索方向等多因素有關。比如，在2023年Q4到2024年Q3期間，預研VLA的同時，更多的資源是在VLM+E2E上的，和小鵬、地平線以及博世（+文遠知行）集中資源主攻一條路的節(jié)奏稍有不同。

以上幾個例子，反映多數(shù)自研主機廠、方案商在跑通硬件適配、場景數(shù)據(jù)、車規(guī)級驗證基礎，周期一般都超過12個月，博世（+文遠知行）又是怎么做到只花了7個月的？

用一句話總結，是工程化能力與模型算法突破的疊加結果。

博世有極強且成熟的工程能力。作為全球最大的Tire 1，底盤、功能安全、整車電子架構等領域，是博世長期以來的優(yōu)勢，成熟完整的工程方法論，能在壓縮開發(fā)驗證周期的同時，把智能駕駛從概念快速轉化為量產落地，同時還能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性不受影響，這是其能夠快速推進復雜算法完成落地量產的核心原因之一。

核心原因之二，是文遠知行解決了數(shù)據(jù)問題。一段式端到端，本質就是以數(shù)據(jù)驅動，規(guī)則兜底不再出現(xiàn)，這種范式在復雜交通博弈中具備更高響應效率，從天梯榜效率曲線變化看，已經產生了明顯效果。那數(shù)據(jù)從而何來？文遠知行的辦法是通過GENESIS世界模型自己去模擬并產生大量數(shù)據(jù)，這其中就包括相對難啃的各類復雜長尾場景，很大程度上規(guī)避了主機廠靠海量真實汽車在物理世界“跑數(shù)據(jù)”的資源戰(zhàn)。

因此總的來看，博世（+文遠知行）能在短期內將一段式端到端由概念轉到落地，且半年智駕能力取得質的飛躍，在去年崛起并體現(xiàn)在實戰(zhàn)場景上，最終被評入天梯榜年度黑馬，這和雙方在軟硬一體上的協(xié)同效率有關，也和各自的業(yè)務水平有關，相當于各自把自己最擅長的地方做到極致。

#06

寫在最后：

博世（+文遠知行）的黑馬成色，源于端到端技術的突破與博世的底層硬件支撐，但其競爭力仍需時間驗證。短期來看，需通過擴大數(shù)據(jù)積累、優(yōu)化場景適配完善長尾場景能力；長期來看，借助博世的全球化布局與文遠的算法迭代能力，有望成為智駕賽道的重要玩家。

對于用戶而言，當前版本的智駕系統(tǒng)在高速和城市場景已具備較高的實用性，城區(qū)復雜路況的體驗仍需進一步驗證。至于這匹黑馬能否真正躋身第一梯隊，2026年的全場景數(shù)據(jù)將是最后的答案。

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