J9九游會官方·登錄入口導語：當前，L2+級別的輔助駕駛已逐步普及，L3-L4級別方案在特定場景中加速部署。作為汽車智能化轉型的“神經(jīng)中樞”，智能駕駛解決方案在連接感知、決策、執(zhí)行與整車系統(tǒng)核心環(huán)節(jié)等方面，發(fā)揮著越來越重要的作用。

　　智能駕駛解決方案是指利用硬件、軟件和算法相結合的方式，處理車輛周圍環(huán)境的實時數(shù)據(jù)并基于自動計算做出決策，使車輛能夠在各種交通場景中實現(xiàn)不同程度的安全和舒適的行車或泊車功能的綜合解決方案。

　　智能駕駛系統(tǒng)根據(jù)客戶所需的功能，由控制器、不同類型的傳感器及軟件算法組合構成，最后由智能底盤和動力系統(tǒng)執(zhí)行智駕系統(tǒng)的決策。這些要素同步運作，確保精確的感知、高度自動化的決策和及時的車身控制。

　　域控制器負責整合和處理傳感器數(shù)據(jù)，并執(zhí)行高級感知、融合和決策算法，同時管理多個車輛系統(tǒng)之間的通訊，確保實時數(shù)據(jù)交流和同步，對駕駛輔助功能的可靠性、安全性和效率非常重要，是智能駕駛解決方案的核心構成要素。

　　智駕SoC：SoC是一個將實現(xiàn)智駕功能的電子系統(tǒng)集成到單一芯片的集成電路，多為異構多核架構（如CPU+GPU+NPU），主頻高（GHz級），內(nèi)存和存儲資源豐富（GB級）；在智能駕駛硬件系統(tǒng)中扮演了“大腦”的重要角色，負責處理智能駕駛系統(tǒng)中的復雜計算任務，如傳感器數(shù)據(jù)融合、環(huán)境感知、決策規(guī)劃、車輛控制等，同時確保數(shù)據(jù)的安全性和處理的實時性。

　　微處理單元MCU：MCU通?；趩魏嘶蚝唵味嗪思軜嫞ㄈ鏑ortex-M/R系列），主頻較低（百MHz級），內(nèi)存和存儲資源有限（KB~MB級），側重實時性和低功耗，主要處理功能安全要求較高的數(shù)據(jù)，進行邏輯運算，包括處理雷達等對外接口數(shù)據(jù)、車輛規(guī)控、通信等。

　　存儲芯片：負責對數(shù)據(jù)進行存儲，包括eMMC、NorFlash、Memory芯片等。

　　其他部件：如電阻電容等無源器件、散熱組件、密封性金屬外殼、PCB板、接口、網(wǎng)關、電源管理芯片等。

　　傳感器負責感知和收集車輛周邊的環(huán)境數(shù)據(jù)，提供準確的距離、速度和方向信息。傳感器主要包括攝像頭和雷達。

　　攝像頭：作為關鍵的視像傳感器，可提供高分辨率的影像、準確地識別路面標志、交通信號和障礙物。目前具備智駕系統(tǒng)的汽車上搭載的車載攝像頭根據(jù)安裝位置主要分為前視攝像頭、環(huán)視攝像頭、后視攝像頭、側視攝像頭以及內(nèi)置攝像頭五種類別。

　　雷達：是感知環(huán)境的重要傳感器，可細分為毫米波成像雷達、超聲波雷達和激光雷達系統(tǒng)。

　　三種雷達方案各有優(yōu)缺點：超聲波雷達成本低、探測角度寬但遠距離探測弱且受溫度影響大；毫米波雷達全天候工作強、車速測量能力高但探測角度窄；激光雷達遠距離探測強、環(huán)境建模精確但成本高、不良天氣性能弱。

　　軟件算法可詮釋感知和定位數(shù)據(jù)，預測和規(guī)劃路徑，并做出安全有效的駕駛決策。算法的發(fā)展直接與駕駛輔助的安全性和自動化水平掛鉤，因此也是該領域技術突破的關鍵。

　　模塊化自動駕駛算法架構：傳統(tǒng)的模塊化自動駕駛算法反映了工程師們根據(jù)人的思維模式，對自動駕駛所需處理過程的思考。通常包含感知、預測、規(guī)劃模塊，同時輔助一些地圖、定位等模塊，實現(xiàn)自動駕駛功能的落地。

　　早期市場以傳統(tǒng)計算機視覺和專家系統(tǒng)為基礎構建輔助駕駛功能，隨后因卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像識別任務上的出色表現(xiàn)，讓深度學習在自動駕駛領域被廣泛使用，以Waymo為代表的自動駕駛先驅玩家開創(chuàng)了激光雷達+高精度地圖的感知范式，Cruise、百度等企業(yè)紛紛效仿。

　　但是高精度地圖的高采集成本，高采集難度、人工修圖費時費力、更新難度高、國內(nèi)法規(guī)嚴格等特性導致經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，搭載這種解決方案的Robotaxi（自動駕駛出租車）的使用范圍仍被限制在特定區(qū)域，使用對象也僅局限在商用車領域。

　　BEV+Transformer算法：用神經(jīng)網(wǎng)絡將多個2D的圖像和傳感器信息綜合成為3D的向量空間視角鳥瞰圖，交由下游規(guī)控模塊處理。這種算法架構直接將傳感器搜集到的周圍信息由算法生成實時動態(tài)鳥瞰圖，解決了智能駕駛車輛對高精地圖依賴的問題，開啟了智能駕駛新時代。

　　Occupancy Network算法：與BEV一樣依托Transformer算法架構。輸出的結果是Occupancy Volume（物體所占據(jù)的體積）和Occupancy flow（時間流）。它解決了障礙物識別率低的問題，將識別的物體轉換為4D形式，無論車輛周圍有什么東西，無論它認識與否，它都可以將其識別出來，避免碰撞問題。

　　端到端算法架構：一種基于統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡，從原始傳感器數(shù)據(jù)輸入，直接到控制指令輸出的連續(xù)學習與決策過程，過程中不涉及任何顯式的中間表示或人為設計的模塊，無需傳統(tǒng)的多個模塊參與，從而達成無損信息傳遞以及快速決策的效果，并能依托大模型算法，實現(xiàn)連續(xù)的模仿、學習、決策循環(huán)，不斷迭代性能。

　　智能底盤是一種為自動駕駛系統(tǒng)、座艙系統(tǒng)、動力系統(tǒng)提供承載平臺，具備認知、預判和控制車輪與地面間相互作用、管理自身運行狀態(tài)的能力。其特點有線控化、個性化、多執(zhí)行器融合和更高的安全要求。

　　根據(jù)無人駕駛自動化程度，全球公認的分級標準主要有兩個：美國高速公路安全管理局（NHTSA）和國際自動機工程師學會（SAE）。

　　中國于2020年參考SAE的0-5級的分級框架發(fā)布了中國版《汽車駕駛自動化分級》（GB/T 40429-2021），并結合中國當前實際情況進行了部分調(diào)整，大體上也將自動駕駛分為0-5級。

　　ADAS：一種整合傳感器與運算平臺的解決方案，具備增強處理復雜任務的能力且通常支持L1級、L2+級的自動駕駛能力。

　　ADS：一種能夠執(zhí)行全部駕駛任務的系統(tǒng)，具備L3至L5級的自動駕駛的能力，技術尚未成熟，目前主要應用在無人出租車領域。

　　智能駕駛的商業(yè)化進程嚴格遵循技術成熟度曲線，呈現(xiàn)明顯的階段性特征。當前，L2級輔助駕駛（如自適應巡航、車道保持）已在私家車市場大規(guī)模普及，2024年滲透率超過50%，成為主流車型標配[1]。

　　而L3/L4級高階自動駕駛仍處于試點或小范圍商用階段。例如，Robotaxi依賴“車企-智駕科技公司-出行平臺”的金三角合作模式，通過前裝量產(chǎn)降低成本，預計2030年后逐步成熟。用戶對完全自動駕駛的預期亦趨理性，認為2030年前可實現(xiàn)的比例從31.5%降至27.6%[2]，反映市場對完全自動駕駛技術落地的階段性期望。

　　在智能駕駛領域里，海量高質量數(shù)據(jù)是算法和模型訓練的基礎。例如特斯拉FSD系統(tǒng)需100萬個視頻片段及60億英里實路里程數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)模型泛化。而BEV感知方案需至少1億幀訓練數(shù)據(jù)才能滿足車規(guī)級泛化性、準確率要求，遠超激光雷達（幾十萬幀）和單目攝像頭（百萬幀）的需求量[3]。

　　數(shù)據(jù)閉環(huán)的意義在于不斷優(yōu)化性能與使用體驗，是實現(xiàn)城市NOA和更高級別智駕的必經(jīng)之路。車企通過量產(chǎn)車收集用戶駕駛數(shù)據(jù)，并構建“采集-標注-訓練-仿線]更新”的閉環(huán)鏈路。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)閉環(huán)依賴人工處理，效率低下，而自動駕駛的數(shù)據(jù)閉環(huán)引入了AI大模型，實現(xiàn)自動標注與仿真，顯著提升迭代效率。

　　智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈要求上下游企業(yè)跨領域深度協(xié)同，形成大中小企業(yè)分工合作、互利互惠的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。

　　2021年，比亞迪先與汽車智能芯片企業(yè)地平線達成合作，后與自動駕駛公司Momenta合資成立自己控股的自動駕駛公司，布局高階自動駕駛；從2023年起，比亞迪又引入了英偉達的自動駕駛芯片（Drive Orin）和自駕平臺（DRIVE Hyperion），體現(xiàn)了智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈深度協(xié)同合作的特點。

　　在Robotaxi場景，車企按自身優(yōu)勢分工：制造端企業(yè)（如廣汽）提供定制化車輛，科技公司（如Waymo）負責算法，出行平臺（如滴滴）提供運營服務。協(xié)同模式有助降低單家企業(yè)研發(fā)成本，避免重復投入，加速商業(yè)化進程。

　　智能駕駛系統(tǒng)的各個模塊需集成計算機科學、電子工程、機械控制等多領域多學科技術。

　　感知層依賴聲學、光學等電子信息工程知識的應用：激光雷達解決三維建模，4D毫米波雷達彌補惡劣天氣盲區(qū)，攝像頭實現(xiàn)低成本圖像識別。

　　決策層需結合AI算法與交通工程知識：BEV+Transformer大模型處理環(huán)境感知，并實時依據(jù)道路條件與交通規(guī)則完成決策。

　　控制層需機械動力學支持：線控底盤技術將電子信號轉化為轉向/制動指令，誤差需控制在毫秒級。

　　智能駕駛解決方案行業(yè)的發(fā)展歷程大致可分為三個階段：萌芽階段（20 世紀初 - 2010年）、商業(yè)化探索階段（2010-2022年）與規(guī)?；涞仉A段（2022 年至今）。

　　萌芽階段：1956 年通用汽車展示具備自動導航功能的 Firebird II 概念車，至1980 年代“自動駕駛汽車”術語正式提出；1992 年，國防科技大學成功研制出中國第一輛紅旗系列無人駕駛汽車；2005 年斯坦福大學團隊車輛完成 212 公里越野賽道[5]，2007 年城市挑戰(zhàn)賽首次模擬復雜交通場景，催生激光雷達、多傳感器融合等核心技術。

　　商業(yè)化探索階段：2010 年特斯拉推出 Autopilot ，推動ADAS 功能普及；同年谷歌啟動自動駕駛項目，于2012 年獲美國首個自動駕駛牌照；2014 年百度與寶馬合作啟動自動駕駛測試，于2019 年在長沙開啟 Robotaxi 試運營；中國自 2017 年起逐步開放測試道路，同年北京發(fā)布國內(nèi)首個自動駕駛測試規(guī)范，2021 年中國采納 SAE 分級標準。

　　規(guī)模化落地階段：2022 年武漢向蘿卜快跑發(fā)放全國首批無人化示范運營資格，截至2024 年完成超過 600 萬單[6]；2024年文遠知行合作Uber，落地中東最大規(guī)模Robotaxi車隊；2025 年廣汽聯(lián)合滴滴推出量產(chǎn) L4車型，同年華為與江淮合作推出搭載 ADS 4.0的尊界 S800。

　　在規(guī)?；涞仉A段，制度與技術實現(xiàn)雙重革新。國內(nèi)2022 年《深圳經(jīng)濟特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》明確事故責任歸屬；2023 年《自動駕駛汽車運輸安全服務指南》規(guī)范自動駕駛經(jīng)營；2024 年確定 20 個“車路云一體化”試點城市推動落地[7]。

　　未來智能駕駛解決方案的發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在車端架構、硬件、軟件、內(nèi)容、產(chǎn)業(yè)生態(tài)等五個方面。

　　車端架構方面：電子電氣架構由分布式向域集中式轉變。分布式域控制器存在算力資源浪費和性能傾向性，而域集中式方案，即跨域融合和“區(qū)域控制器+中央計算機”方案，可以進一步降低線束數(shù)量，在降低物料成本的同時，提高域控制器性能的集成度。當前形成了兩種主流的跨域融合方案：按功能融合（三域架構/艙駕一體）、按位置融合（區(qū)集中式）。

　　硬件配置方面：車企傳感器方案重心向視覺傾斜，同時底盤端線控制動和線控轉向滲透率也將提升。視覺感知信息豐富，在大模型的助力下優(yōu)勢顯著。目前國內(nèi)新勢力車型普遍采用 30+個傳感器配置，攝像頭占比約40%。此外，線控底盤以電信號驅動取代機械或液壓部件驅動的執(zhí)行機構信號，整體傳輸信息效率高、時間短、控制精確，是高階自動駕駛的大勢所趨[8]。

　　軟件方面：2023 年后特斯拉推出 FSD V12 ，帶動行業(yè)軟件升級向端到端模型迭代。傳統(tǒng)分解式模型對不同傳感器傳遞的信息進行特征提取與處理，在核心關卡均需人為參與規(guī)則定義，但現(xiàn)實自動駕駛場景復雜且難以窮舉。而端到端的核心是以 date-based 取代rule-based，減少人工干擾以擴大模型處理復雜場景上限。

　　內(nèi)容方面：行泊一體方案是ADAS向高階自動駕駛進階的重要一環(huán)。傳統(tǒng)方案中，行車與泊車的傳感器、控制器相互獨立，易出現(xiàn)感知盲區(qū)或決策斷層問題。行泊一體方案將行車（如 ACC、LCC、NOA）與泊車（如 APA、RPA、HPA）功能集成于同一域控制器，提升系統(tǒng)集成度與功能復用性，推動降本增效、體驗升級以及車路云協(xié)同發(fā)展。

　　產(chǎn)業(yè)生態(tài)方面：智能駕駛解決方案的產(chǎn)業(yè)生態(tài)向車企與科技公司共建合作發(fā)展。原有生態(tài)中車企依賴傳統(tǒng)供應商提供模塊化解決方案，導致技術迭代周期長、功能協(xié)同性差；新生態(tài)下，車企提供場景數(shù)據(jù)、集成整車，科技公司輸出核心技術，形成“數(shù)據(jù)-算法-硬件”的閉環(huán)優(yōu)化。

　　近幾年，中國密集出臺智能駕駛支持性政策，通過基礎設施強制配套、數(shù)據(jù)共享機制及標準互認，加速產(chǎn)業(yè)從研發(fā)到落地的閉環(huán)，為智能駕駛解決方案提供全鏈條制度保障。

　　國家層面通過《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》等政策推動技術攻關與車路云協(xié)同，開放L3/L4級道路試點并明確車企責任；地方層面以深圳、北京、上海等立法破冰，允許全域測試與全無人運營，明確事故責任劃分。

　　除2023年有短暫低潮，智能駕駛行業(yè)整體融資呈上升趨勢。2019 - 2024年融資事件數(shù)和金額波動增長，2024年融資事件達55起，全年融資總額超300億元，行業(yè)投融資事件同比增長66.67%，投融資金額同比增長299.71%[9]。

　　2024年單月融資中，金額峰值在8月，單月融資額約為230.6億元，主要是由華為旗下從事智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)的公司引望智能的兩輪戰(zhàn)投拉高。投融資數(shù)量集中在2月、4-6月及10月，月均5起融資數(shù)量。反映出單筆融資額較大，且向頭部集中的趨勢[10]。

　　細分領域顯示資本聚焦清潔機器人（21%）、自動駕駛卡車（20%）、無人配送（15%）等，智能駕駛解決方案也占比較高，約為13%。整體占比差異不大，顯示細分場景活躍，行業(yè)向商業(yè)化落地邁進。

　　從融資輪次看，智能駕駛行業(yè)2019 - 2024 年整體輪次分布中，C 輪占比達 35% 居首，A 輪與戰(zhàn)略投資各占 16%，天使輪占 16%，反映整體行業(yè)處于成長期，既有早期項目獲投，也有大量企業(yè)進入 C 輪等中后期融資階段1。

　　智能駕駛解決方案行業(yè)2024 年過億融資事件相對較多，企業(yè)成立時間多在 2015 - 2021 年，多為 C 輪及以后輪次，并出現(xiàn)小馬智行、文遠知行等企業(yè)的 IPO 案例，顯示智能駕駛解決方案行業(yè)相對成熟。

　　2019 - 2024年智能駕駛整體行業(yè)在融資地域分布中，依托核心城市引領，其中北京（29.09%）、上海（23.64%）、廣東（17.27%）占比突出。在2024年自動駕駛解決方案過億融資中，更集中于長三角和珠三角地區(qū)。

　　智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈是一個涵蓋核心部件供應、解決方案開發(fā)、整車制造及出行服務的多層次生態(tài)體系。

　　上游主要由核心部件供應商構成，如芯片、高精地圖、云服務、定位系統(tǒng)等，為智能駕駛系統(tǒng)提供硬件和軟件基礎。

　　中游聚焦于智能駕駛解決方案的研發(fā)與優(yōu)化，主要參與者包括新興科技公司、傳統(tǒng)一級供應商、科技巨頭等。企業(yè)通過算法集成和架構創(chuàng)新開發(fā)具備感知、決策、控制功能的自動駕駛解決方案。

　　下游滲透至汽車制造和出行服務領域，主要參與者包括乘用車整車廠（OEM）、商用車企業(yè)、出行服務平臺、城市智慧交通系統(tǒng)等。各廠家與平臺通過利用智駕解決方案來解決特定場景問題，如自動駕駛乘用車、智能物流車隊、共享出行平臺、智慧交通管理系統(tǒng)等。

　　在軟硬件技術進步、消費者需求提升及政策法規(guī)推動下，L0至L2+級解決方案已大規(guī)模量產(chǎn)并廣泛應用，推動全球智能駕駛解決方案市場顯著增長。

　　全球市場規(guī)模（按收入計）從2020年的1,207億元增至2024年的3,195億元，年復合增長率27.6%，預計2029年將達6,611億元，2024-2029年復合增長率15.7%。下圖呈現(xiàn)2020至2029年全球市場規(guī)模（按收入計）。

　　中國已成為全球最大的智能駕駛解決方案市場。其L0至L2+級方案市場規(guī)模（按收入計）從2020年的216億元增至2024年的909億元，年復合增長率43.2%。預計2029年將達2,239億元，2024-2029年復合增長率19.7%。

　　行業(yè)政策法規(guī)的支持是重要驅動力。全球政府出于提升交通安全考慮，正推行強制安裝智能駕駛方案及促進商業(yè)化的措施。例如，歐盟要求特定車輛配備AEB和ELK，中國C-NCAP將AEB、LKA等功能納入安全評估。

　　中國政府積極推動ADS技術發(fā)展，例如發(fā)布試點通知允許選定智能網(wǎng)聯(lián)汽車在指定區(qū)域路試，并出臺指南明確L3至L5級自動駕駛車輛的商用條件。這些政策有力促進了方案的采用與改進。

　　軟硬件技術的持續(xù)進步極大地推動了智能駕駛解決方案的發(fā)展。軟件、算法、傳感器和芯片等領域的創(chuàng)新，使得通過單一域控制器（DCU）整合多種功能成為可能，從而深度復用傳感器并共享計算資源。這有助于供應商在全球范圍內(nèi)提供更具成本效益的方案，加速普及。

　　全球整車廠正加速汽車智能化布局，將智能駕駛解決方案視為差異化競爭的關鍵。因此，各國整車廠都在積極倡導提升車輛的智能化水平，并在很大程度上增加了在智能駕駛領域的投資。

　　2020-2024年，中國配備L2級及L2+級駕駛輔助解決方案的智能汽車銷量從373萬輛增長至1,520萬輛，滲透率由14.3%增長至47.4%。

　　智能駕駛解決方案的下游客戶可以劃分為幾個主要類型，依據(jù)它們所處行業(yè)、使用場景以及采購目的不同，分布在乘用車整車廠、Tier 1、商用車、出行服務、城市政府等多個方向。

　　智能駕駛解決方案的商業(yè)模式多樣，可從To B、To C/G兩大維度概括：

　　To B維度主要面向整車廠、Tier1供應商或物流企業(yè)，通過提供軟硬件集成方案、算法授權、數(shù)據(jù)服務、項目定制開發(fā)等實現(xiàn)收入，常見于技術授權和自動駕駛貨運場景；

　　To C/G維度則通過自運營或合作方式開展Robotaxi出行服務或末端配送，直接服務乘客或政府機構，以乘車費、運營收入為主。其中，自運營模式企業(yè)自有Robotaxi車隊，例如特斯拉；合作模式主要是技術、整車和出行平臺三分合作，整合各方優(yōu)勢資源，共同運營Robotaxi服務。

　　從全球范圍來看，傳統(tǒng)Tier1因為較早進入駕駛輔助領域，具有先發(fā)優(yōu)勢，長期占據(jù)有利地位，其中又以博世、大陸、法雷奧等主導。

　　不過傳統(tǒng)Tier 1更強調(diào)模塊解耦、分層集成、面向多客戶供貨，其核心優(yōu)勢在于制造能力、汽車級可靠性和供應鏈深度，但在AI主導、端到端算法和閉環(huán)迭代能力方面不如特斯拉、Mobileye等為代表的新一代“智能駕駛解決方案提供商”。

　　特斯拉、Waymo以及Cruise代表整車廠或科技巨頭主導、自研為核心的模式，強調(diào)端到端神經(jīng)網(wǎng)絡和軟件驅動，其中特斯拉FSD憑借端到端純視覺AI技術和最大規(guī)模的數(shù)據(jù)閉環(huán)，成為推動全球量產(chǎn)智能駕駛進化的代表；Mobileye則是“平臺型”Tier 1的代表，以自研芯片+算法輸出標準化產(chǎn)品。

　　中國智能駕駛解決方案行業(yè)的主要參與者包括有自研能力的OEM和第三方解決方案供應商，目前主要由第三方解決方案供應商主導，2024年搭載全部由該等供應商供應的智能駕駛解決方案的智能汽車占中國智能汽車總銷量的比例超過75.0%。

　　第三方解決方案供應商可進一步分為海外供應商和自主供應商。海外傳統(tǒng)Tier1憑借先發(fā)優(yōu)勢，長期在國內(nèi)占據(jù)有利地位，尤其是涉及較低級別的駕駛輔助。按L0級至L2+級駕駛輔助解決方案產(chǎn)生的收入計，2024年海外傳統(tǒng)Tier1市場份額為80.5%[9]。

　　總體而言，國內(nèi)智能駕駛解決方案行業(yè)的競爭較為激烈，僅L0級至L2級駕駛輔助解決方案領域就有超過20家國產(chǎn)廠商。若按具體使用場景劃分，國產(chǎn)解決方案提供商的主要分布如下：

　　乘用車（獨立第三方）：德賽西威、經(jīng)緯恒潤、知行科技、福瑞泰克、縱目科技、百度、佑駕創(chuàng)新、毫末智行、東軟睿馳、宏景智駕、易航智能、智駕科技、鑒智科技、元橡科技、四維圖新、卓馭科技、邁馳智行、Momenta、輕舟智航、華為ADS、商湯科技、地平線等；

　　出行服務（Robotaxi）：百度APOLLO、小馬智行、文遠知行、AutoX、Momenta、元戎啟行、智行者、蘑菇車聯(lián)、滴滴等；

　　特殊場景商用車：馭勢科技、仙途智能、九曜智能、圖森未來、立得空間、新石器、西井科技、希迪智駕、九識智能、主線）乘用車（獨立第三方）

　　目前L3級及以上自動駕駛解決方案尚未完全解決先進技術難題，商業(yè)化仍然面臨很大的不確定性，因此國產(chǎn)供應商大多聚焦在L0級至L2+級解決方案。

　　按照L0級至L2+級解決方案收入規(guī)模計算，2023年國內(nèi)智能駕駛解決方案供應商CR10約為14.7%，集中度相對較低，前十名供應商具體如下：

　　表12：2023年中國智能駕駛解決方案行業(yè)內(nèi)供應商排名（按L0-L2+級方案收入計）

　　近年來，國內(nèi)L2級駕駛輔助解決方案逐漸普及，滲透率持續(xù)提升，配備L2級駕駛輔助解決方案的智能汽車在中國的銷量占中國整體汽車銷量的百分比從2020年的14.2%增長至2024年的38.4%。

　　若以配備L2級駕駛輔助解決方案的裝車總量來統(tǒng)計，2024年排名前五的第三方自主解決方案供應商情況如下（市場份額按某一第三方自主解決方案供應商L2級駕駛輔助解決方案裝車量除以中國第三方自主解決方案供應商L2級駕駛輔助解決方案裝車總量計算）：

　　表13：2024年中國L2級第三方解決方案供應商排名（按L2級方案裝車量計）

　　隨著技術進步和成本下降，L2+級駕駛輔助解決方桉的采用正在加速，配備L2級駕駛輔助解決方案的智能汽車在中國的銷量占中國整體汽車銷量的百分比從2020年的0.1%增長至2024年的9.0%。

　　若以配備L2+級駕駛輔助解決方案的裝車總量來統(tǒng)計，2024年排名前五的第三方自主解決方案供應商情況如下（市場份額按某一第三方自主解決方案供應商L2+級駕駛輔助解決方案裝車量除以中國第三方自主解決方案供應商L2+級駕駛輔助解決方案裝車總量計算）：

　　表14：2024年中國L2+級第三方解決方案供應商排名（按L2+級方案裝車量計）

　　目前，多個新能源整車廠投入到智能駕駛技術的自主研發(fā)，推出了各自的智能駕駛解決方案。以下是一些主要廠商及其自研系統(tǒng)的概覽：

　　國內(nèi)Robotaxi出行服務領域的智能駕駛解決方案行業(yè)正處于“技術可行→示范試點→商業(yè)模式打磨”的階段，主要形成了以百度Apollo、小馬智行、文遠知行為代表的頭部競爭格局。

　　百度Apollo憑借旗下蘿卜快跑服務品牌，在國內(nèi)Robotaxi出行服務領域處于主導地位。其中，蘿卜快跑搭載百度Apollo的L4級自動駕駛技術可應對海量城市道路場景，其自動駕駛牌照數(shù)、技術專利數(shù)、自動駕駛里程數(shù)均居全國第一。

　　小馬智行、文遠知行、AutoX等技術公司，通過與傳統(tǒng)出行平臺（高德地圖、如祺出行、曹操出行、T3出行等）深度合作來部署一線城市，逐漸占據(jù)有利競爭地位。

　　港口、機場、廠區(qū)、礦區(qū)等特殊場景商用車，與乘用車從L2漸進式演進不同，可跳過低級別階段，直接實現(xiàn)L4級自動駕駛的規(guī)?；逃谩?/p>

　　由于不同場景的技術要求和生態(tài)差異，使得企業(yè)難以跨場景通吃，商用車L4級自動駕駛解決方案市場呈現(xiàn)“場景化壟斷”特征：

　　智能駕駛解決方案行業(yè)雖發(fā)展迅速，但在技術、法規(guī)、市場等多方面仍面臨諸多風險與挑戰(zhàn)，主要包括以下幾個方面：

　　世界的高維性，疊加安全性和車端部署可行性這兩個嚴肅的要求，讓智能駕駛解決方案行業(yè)面臨顯著的技術挑戰(zhàn)，主要包括感知系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的穩(wěn)定性不足、算法模型對異常情況處理能力有限、網(wǎng)絡安全風險頻發(fā)，以及高性能計算對硬件和實時性的嚴苛要求，這些都對技術提出了更高的要求。

　　涉及交通事故責任認定、數(shù)據(jù)隱私保護、倫理決策等方面缺乏明確標準，增加了企業(yè)的合規(guī)壓力與潛在訴訟風險，同時也限制了自動駕駛的商業(yè)化落地速度。

　　無論是個人消費者還是B端客戶，對于智能駕駛系統(tǒng)的信任和支付意愿仍然有限，尤其在高階自動駕駛場景中，如何建立用戶信心、強化產(chǎn)品體驗成為推廣的關鍵難點。此外，行業(yè)還受到政策不確定性和激烈競爭環(huán)境的影響。政府監(jiān)管態(tài)度、技術標準制定與試點支持存在較大不確定性。同時，科技公司、車企與新勢力玩家爭相投入，資源集中化趨勢明顯，加劇了中小企業(yè)的生存壓力。

　　[5]工信部等五部門《五部門關于公布智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應用試點城市名單的通知》