2025年中國(guó)智能駕駛行業(yè)：技術(shù)突破與商業(yè)化加速

前言

智能駕駛作為汽車產(chǎn)業(yè)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，正推動(dòng)全球交通體系向智能化、網(wǎng)聯(lián)化方向轉(zhuǎn)型升級(jí)。中國(guó)已將智能網(wǎng)聯(lián)汽車納入國(guó)家戰(zhàn)略層面，通過(guò)政策引導(dǎo)、技術(shù)創(chuàng)新與市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)，推動(dòng)行業(yè)從“技術(shù)驗(yàn)證期”邁入“商業(yè)落地期”。

一、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

(一)技術(shù)路徑：從單車智能到車路云協(xié)同

根據(jù)中研普華研究院《2025-2030年中國(guó)智能駕駛行業(yè)發(fā)展全景與深度分析報(bào)告》顯示：當(dāng)前，智能駕駛技術(shù)路徑呈現(xiàn)“單車智能”與“車路云協(xié)同”并行的特征。單車智能側(cè)重于車輛自身的感知、計(jì)算和決策，通過(guò)激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等多傳感器融合，結(jié)合BEV+Transformer算法架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)城市復(fù)雜道路場(chǎng)景的自主決策。車路云協(xié)同則通過(guò)路側(cè)單元(RSU)與云端計(jì)算平臺(tái)的實(shí)時(shí)信息交互，彌補(bǔ)單車智能在感知范圍和計(jì)算能力上的不足，成為未來(lái)高階自動(dòng)駕駛的核心方向。

(二)市場(chǎng)滲透：從高端車型到大眾市場(chǎng)

智能駕駛技術(shù)正加速向中低端車型滲透。L2級(jí)輔助駕駛功能已在中高端車型中普及，而高速NOA(領(lǐng)航輔助駕駛)預(yù)計(jì)將在兩年內(nèi)成為10萬(wàn)—20萬(wàn)元車型的標(biāo)準(zhǔn)配置。城市NOA功能逐步擴(kuò)展至更多城市，推動(dòng)智能駕駛從“開(kāi)城”向“全國(guó)都能開(kāi)”邁進(jìn)。此外，智能駕駛技術(shù)的科技平權(quán)趨勢(shì)顯著，部分支持城區(qū)NOA的車型起售價(jià)已降至15萬(wàn)元左右。

(三)政策支持：從頂層設(shè)計(jì)到地方試點(diǎn)

國(guó)家層面，智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入管理新規(guī)、智能網(wǎng)聯(lián)汽車標(biāo)準(zhǔn)體系等政策文件相繼出臺(tái)，為行業(yè)發(fā)展提供制度保障。地方層面，北京、上海、廣州等城市開(kāi)展Robotaxi商業(yè)化運(yùn)營(yíng)試點(diǎn)，允許收費(fèi)服務(wù);武漢、重慶等城市推進(jìn)全無(wú)人自動(dòng)駕駛測(cè)試，探索商業(yè)化路徑。政策與標(biāo)準(zhǔn)的完善，為智能駕駛技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

(數(shù)據(jù)來(lái)源：中研普華整理)

二、競(jìng)爭(zhēng)格局分析

(一)三大陣營(yíng)角逐生態(tài)主導(dǎo)權(quán)

傳統(tǒng)車企：依托制造經(jīng)驗(yàn)和供應(yīng)鏈整合能力，聚焦硬件集成與安全冗余設(shè)計(jì)。例如，比亞迪通過(guò)全棧自研模式，強(qiáng)化智能駕駛技術(shù)與新能源的融合;廣汽、小鵬等車企的“影子模式”累計(jì)真實(shí)路況數(shù)據(jù)突破500億公里，推動(dòng)算法優(yōu)化。

科技巨頭：以華為、百度為代表，通過(guò)全棧自研策略構(gòu)建垂直生態(tài)體系。華為ADS智駕方案堅(jiān)持激光雷達(dá)+多傳感器融合路線，支持無(wú)圖城區(qū)NOA和端到端大模型架構(gòu);百度Apollo推出全球首個(gè)自動(dòng)駕駛開(kāi)放平臺(tái)，無(wú)人駕駛出租車“蘿卜快跑”已在多個(gè)城市運(yùn)營(yíng)。

初創(chuàng)企業(yè)：聚焦Robotaxi、干線物流等場(chǎng)景，通過(guò)技術(shù)授權(quán)、運(yùn)營(yíng)服務(wù)等方式實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。例如，AutoX、小馬智行等企業(yè)在特定場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)L4級(jí)無(wú)人化運(yùn)營(yíng)，降低人力成本，提升運(yùn)輸效率。

(二)技術(shù)路線分化：視覺(jué)派與激光雷達(dá)派

智能駕駛技術(shù)路線呈現(xiàn)“視覺(jué)派”與“激光雷達(dá)派”的分化。視覺(jué)派以特斯拉、小鵬為代表，依賴攝像頭與AI算法，通過(guò)Occupancy Networks實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)障礙物預(yù)測(cè)，成本優(yōu)勢(shì)顯著，但極端場(chǎng)景適應(yīng)性待提升。激光雷達(dá)派以華為、理想為代表，采用激光雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+攝像頭方案，通過(guò)GOD+PDP架構(gòu)提升系統(tǒng)冗余性，適應(yīng)復(fù)雜路況，但硬件成本較高。

三、重點(diǎn)企業(yè)分析

(一)華為：全棧自研構(gòu)建生態(tài)壁壘

華為通過(guò)全棧自研策略，構(gòu)建涵蓋芯片、算法、操作系統(tǒng)及云服務(wù)的垂直生態(tài)體系。其ADS智駕方案支持無(wú)圖城區(qū)NOA和端到端大模型架構(gòu)，與賽力斯、長(zhǎng)安、奇瑞等車企合作，推動(dòng)ADS 3.0大規(guī)模落地。此外，華為大力投入智能駕駛云服務(wù)建設(shè)，八爪魚云平臺(tái)每日可完成500萬(wàn)公里的虛擬測(cè)試?yán)锍蹋瑸樗惴▋?yōu)化與模型訓(xùn)練提供海量數(shù)據(jù)支撐。

(二)Momenta：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)獨(dú)樹一幟

Momenta以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)為核心，通過(guò)海量道路行駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景處理能力。其獨(dú)創(chuàng)的長(zhǎng)短期記憶模型，借鑒人類學(xué)習(xí)邏輯，降低訓(xùn)練成本，縮短訓(xùn)練周期。Momenta與上汽、比亞迪、廣汽等車企合作，定點(diǎn)超100款車型，市場(chǎng)占有率穩(wěn)居行業(yè)前列。

(三)小鵬汽車：端到端大模型引領(lǐng)技術(shù)突破

小鵬汽車聚焦端到端技術(shù)路徑，通過(guò)XNGP融合感知大模型與云端算力，推動(dòng)智能駕駛下沉至20萬(wàn)元以下車型。其端到端智駕大模型包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)XNet(感知)、規(guī)控大模型XPlanner(決策控制)以及大語(yǔ)言模型XBrain(與用戶交互)，能夠在不依賴高精度地圖的情況下，實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)的智能駕駛。

四、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析

(一)技術(shù)趨勢(shì)：多模態(tài)感知與車路云協(xié)同

未來(lái)，智能駕駛技術(shù)將呈現(xiàn)多模態(tài)感知融合與車路云協(xié)同的發(fā)展趨勢(shì)。多模態(tài)感知融合技術(shù)將突破極端天氣限制，提升暴雨、沙塵等場(chǎng)景下的識(shí)別率;車路云協(xié)同技術(shù)將通過(guò)路側(cè)單元與云端計(jì)算的緊密配合，實(shí)現(xiàn)車輛與基礎(chǔ)設(shè)施的實(shí)時(shí)信息交互，提升系統(tǒng)的冗余性和安全性。

(二)市場(chǎng)趨勢(shì)：場(chǎng)景裂變與生態(tài)重構(gòu)

智能駕駛技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景將不斷裂變，從乘用車領(lǐng)域向商用車、公共交通、特種車輛等領(lǐng)域延伸。例如，Robotaxi、無(wú)人配送、智慧物流等細(xì)分場(chǎng)景將快速擴(kuò)張;礦山、港口等封閉場(chǎng)景將實(shí)現(xiàn)無(wú)人化運(yùn)營(yíng)。此外，智能駕駛將推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)重構(gòu)，車企、科技公司、零部件供應(yīng)商、基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)商等各方將緊密合作，共同打造智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈的上下游協(xié)同發(fā)展。

(三)政策趨勢(shì)：法規(guī)完善與國(guó)際合作

政策層面，國(guó)家將進(jìn)一步完善智能駕駛相關(guān)法規(guī)，明確事故責(zé)任劃分、數(shù)據(jù)安全等要求，推動(dòng)商業(yè)化落地。同時(shí)，中國(guó)將積極參與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)制定，推動(dòng)自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)跨境傳輸、網(wǎng)絡(luò)安全等標(biāo)準(zhǔn)互認(rèn)，降低全球化運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

五、投資策略分析

(一)價(jià)值投資焦點(diǎn)領(lǐng)域

傳感器與芯片：激光雷達(dá)、高精度地圖、V2X通信等關(guān)鍵技術(shù)的國(guó)產(chǎn)化替代進(jìn)程加速，投資者可關(guān)注具備核心技術(shù)創(chuàng)新能力的企業(yè)。

算法與軟件：端到端大模型、高保真自動(dòng)駕駛世界模型等技術(shù)將成為算法優(yōu)化的核心方向，投資者可關(guān)注在算法研發(fā)與數(shù)據(jù)閉環(huán)方面具備優(yōu)勢(shì)的企業(yè)。

車路云協(xié)同：智能路側(cè)單元(RSU)、云端計(jì)算平臺(tái)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)，投資者可關(guān)注在車路云協(xié)同領(lǐng)域具備技術(shù)儲(chǔ)備的企業(yè)。

(二)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)防控

技術(shù)迭代風(fēng)險(xiǎn)：L3/L4級(jí)自動(dòng)駕駛算法專利糾紛年增65%，投資者需關(guān)注企業(yè)的技術(shù)壁壘與專利布局。

政策滯后風(fēng)險(xiǎn)：數(shù)據(jù)安全立法與技術(shù)發(fā)展速度差達(dá)1.8年，投資者需關(guān)注政策動(dòng)態(tài)，避免因政策調(diào)整導(dǎo)致投資損失。

市場(chǎng)接受度風(fēng)險(xiǎn)：消費(fèi)者對(duì)智能駕駛技術(shù)的接受度仍需提升，投資者需關(guān)注市場(chǎng)需求變化，避免盲目擴(kuò)張。

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