在智能驾驶领域，开源与闭源的技术路线之争持续引发关注。以视觉语言动作模型（VLA）为例，不同技术路径的竞争格局正逐步显现。数据显示，以特定中文词汇为关键词的代码仓库数量达30万个，而以“autonomous driving”为关键词的代码仓库不足1万个，二者规模差距近40倍。这种差异不仅体现在开源生态的活跃度上，更折射出全球技术发展的地域性特征。

大语言模型（LLM）领域的竞争案例为智能驾驶提供了重要参考。DeepSeek通过开源模式快速降低推理成本，吸引全球开发者参与技术迭代，形成活跃的生态体系。meta首席人工智能科学家杨立昆公开表示，DeepSeek的成功证明开源模型在推动技术普惠方面的独特价值，这种模式并非特定国家的胜利，而是开放生态对封闭系统的超越。值得注意的是，尽管ChatGPT面临来自开源模型的竞争压力，但其市场地位仍未被撼动，这表明技术领先者仍具备难以替代的核心优势。

在智能驾驶产业链中，英伟达近期开源VLA产品的动作引发行业热议。但业内专家指出，该产品尚未达到完全成熟阶段，其技术落地仍需突破多重挑战。即便通过开源构建生态，最终推出的产品要与中国企业形成竞争优势，仍需在安全性、稳定性等关键指标上达到行业标杆水平。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，这种差异化技术路线正是开源生态下企业创新活力的体现。

面对国际科技巨头的布局调整，中国智能驾驶企业正采取差异化应对策略。行业分析认为，开源生态的繁荣为技术迭代提供了更多可能性，但最终的市场竞争仍将回归产品本质。真实道路场景的适应能力、量产交付的可靠性等硬指标，才是决定VLA技术路线胜负的关键因素。这种竞争态势倒逼中国企业加速技术攻关，在保持开放合作的同时，构建具有自主知识产权的核心技术体系。

当前智能驾驶产业正经历深度变革，技术路线的选择不再是非此即彼的简单命题。开源模式带来的生态优势与闭源系统的垂直整合能力形成互补，不同企业根据自身定位选择发展路径。这种多元化的技术探索，正在推动整个行业向更高水平的智能化迈进。正如行业观察者所言，智能驾驶的终极竞争不在实验室，而在千万辆汽车的实际运行中接受检验。