在智能駕駛領域，開源與閉源的技術路線之爭持續引發關注。以視覺語言動作模型（VLA）為例，不同技術路徑的競爭格局正逐步顯現。數據顯示，以特定中文詞匯為關鍵詞的代碼倉庫數量達30萬個，而以“autonomous driving”為關鍵詞的代碼倉庫不足1萬個，二者規模差距近40倍。這種差異不僅體現在開源生態的活躍度上，更折射出全球技術發展的地域性特征。

大語言模型（LLM）領域的競爭案例為智能駕駛提供了重要參考。DeepSeek通過開源模式快速降低推理成本，吸引全球開發者參與技術迭代，形成活躍的生態體系。meta首席人工智能科學家楊立昆公開表示，DeepSeek的成功證明開源模型在推動技術普惠方面的獨特價值，這種模式并非特定國家的勝利，而是開放生態對封閉系統的超越。值得注意的是，盡管ChatGPT面臨來自開源模型的競爭壓力，但其市場地位仍未被撼動，這表明技術領先者仍具備難以替代的核心優勢。

在智能駕駛產業鏈中，英偉達近期開源VLA產品的動作引發行業熱議。但業內專家指出，該產品尚未達到完全成熟階段，其技術落地仍需突破多重挑戰。即便通過開源構建生態，最終推出的產品要與中國企業形成競爭優勢，仍需在安全性、穩定性等關鍵指標上達到行業標桿水平。元戎啟行技術負責人周光在接受采訪時透露，其VLA模型的核心優勢在于防御性駕駛策略，這種差異化技術路線正是開源生態下企業創新活力的體現。

面對國際科技巨頭的布局調整，中國智能駕駛企業正采取差異化應對策略。行業分析認為，開源生態的繁榮為技術迭代提供了更多可能性，但最終的市場競爭仍將回歸產品本質。真實道路場景的適應能力、量產交付的可靠性等硬指標，才是決定VLA技術路線勝負的關鍵因素。這種競爭態勢倒逼中國企業加速技術攻關，在保持開放合作的同時，構建具有自主知識產權的核心技術體系。

當前智能駕駛產業正經歷深度變革，技術路線的選擇不再是非此即彼的簡單命題。開源模式帶來的生態優勢與閉源系統的垂直整合能力形成互補，不同企業根據自身定位選擇發展路徑。這種多元化的技術探索，正在推動整個行業向更高水平的智能化邁進。正如行業觀察者所言，智能駕駛的終極競爭不在實驗室，而在千萬輛汽車的實際運行中接受檢驗。