自动驾驶L4级别的成本大概是多少？

自动驾驶L4级别的成本因技术方案、硬件配置及应用场景不同而存在显著差异，目前市场上的成本区间大致在数万元至数十万元人民币不等。从具体案例来看，元戎启行面向前装市场的DeepRoute-Driver 2.0解决方案成本不到6.4万元，百度第六代无人车Apollo RT6成本为25万元，而上一代产品Apollo Moon则达到48万元；卡尔动力下一代自动驾驶套件成本约10万元，英伟达的L4系统成本也在3000至15000美元之间。这些差异背后，是传感器配置、算力平台、技术路线及运营场景等多重因素的共同作用——例如高算力芯片与多激光雷达的组合会推高成本，而针对Robotaxi等特定场景的定制化设计则可能通过优化配置实现降本。随着技术迭代与规模效应的显现，L4级自动驾驶成本正呈现持续下降趋势，像Momenta提出的“智驾摩尔定律”便预测，到2026年高性价比城市NOA方案成本将降至4000-5000元，这为自动驾驶技术的普及应用提供了更广阔的空间。

传感器与算力平台是影响L4成本的核心硬件因素。以百度Apollo Moon为例，其搭载13枚摄像头、5个毫米波雷达、2个激光雷达，计算平台算力达800TOPS，硬件配置的高规格直接推高了成本；而元戎启行的DeepRoute-Driver 2.0通过技术创新弱化硬件限制，采用5个固态激光雷达和8个摄像头的组合，同时自研推理引擎与相机，有效降低了硬件依赖，实现了成本控制。此外，英伟达Drive Thor芯片单颗成本曾高达3500美元，随着本土算力芯片自主化推进，算力平台成本已可降低50%，进一步压缩了系统总成本。

技术路线的差异化选择也显著影响成本结构。Momenta以数据驱动算法为核心，通过量产车收集1000亿公里真实道路数据，基于端到端模型直接从传感器原始信号生成规划轨迹，在清明节测试中成功识别并绕过未定义障碍物的火堆，泛化能力的提升减少了对冗余硬件的需求；百度Apollo RT6则针对Robotaxi运营场景定制，省去驾驶员相关配置，优化电池与动力系统，通过场景化设计降低自动驾驶套件成本。卡尔动力通过技术创新与商业实践结合，下一代套件成本控制在10万元左右，体现了技术落地过程中的成本优化思路。

规模效应与供应链成熟度的提升，正成为成本下降的重要推动力。2026年被视为智能车普及关键年，随着4D成像毫米波雷达对高端激光雷达的替代，感知硬件成本可直降70%；同时，规模化量产将进一步摊薄研发与制造成本，例如激光雷达单位固定成本有望从1200元降至300元。英伟达通过开源生态将车企研发成本降低65%，开发周期压缩至18个月，虽采用“软件开源+硬件付费”模式，但生态协同加速了技术落地效率。未来，随着R6飞轮大模型引入强化学习优化系统，处理雨天反光、窄道会车等复杂场景的能力提升，自动驾驶系统的通用性增强，将进一步推动成本下降与跨市场落地。

综合来看，L4级自动驾驶成本的下降是技术创新、场景优化与规模效应共同作用的结果。从早期单套系统数十万的高成本，到如今部分方案已降至10万元以内，成本曲线的持续下行不仅源于硬件配置的优化，更得益于数据驱动算法、自主化供应链与场景化设计的协同进步。随着2026年核心技术突破节点的临近，高性价比方案的普及将让自动驾驶从商业试点走向大众应用，为智能交通生态的构建提供坚实基础。