智能化

智能驾驶产业正由单一产品竞争迈向平台化竞争，全栈自研车企、第三方算法供应商及智能驾驶芯片企业三类主体分别依托整车生态、算法平台和软硬一体能力构建差异化竞争优势。随着软件定义汽车（SDV）持续推进，产业价值加速由硬件向软件、算法和数据迁移，推动芯片企业向平台方案商升级，第三方算法供应商则凭借跨品牌、跨芯片和全球化量产能力持续提升竞争力。尽管头部车企全栈自研渗透率不断提高，但受研发投入、数据闭环及工程能力等门槛限制，第三方平台仍是海外车企、传统车企及中小品牌实现高阶智能驾驶量产的重要路径。在行业整体规模持续扩大的背景下，第三方平台市场空间仍将保持增长，平台化、全球化及软硬协同能力将成为未来智能驾驶产业竞争的核心。

5G远程驾驶指依托5G通信系统，由没有坐在驾驶位但仍能操控车辆的远程驾驶员，实时执行部分/全部动态驾驶任务和/或动态驾驶任务回退的过程

回望人类工业化数百年演进历程，每一次生产力的跨越式跃迁，都源于动力形式、劳动边界、人机关系的底层重构。第一次工业革命以珍妮纺纱机开启工具机械化序幕，再由蒸汽机完成通用动力的历史性普及，彻底摆脱人力、水力的自然约束，建立近代工厂生产体系；第二次工业革命依托电力与流水线，实现标准化、规模化的工业量产，固化了结构化场景的劳动模式；第三次信息革命以计算机与数字化技术替代重复性脑力运算，完成物理世界到数字世界的信息映射；而本轮以大模型为核心的通用人工智能浪潮，实现了逻辑推理、知识理解、语言交互的认知突破，数字 AI 的发展让机器拥有了“思考的大脑”。

汽车行业深度报告：AI系列深度01期，从数字AI通用底座到物理AI真实世界闭环 汽车行业深度报告：AI系列深度02期，AGI是什么？ 汽车行业深度报告：AI系列深度03期，数字AI与物理AI的边界在哪里？ 汽车行业深度报告：AI系列深度04期，什么是表征？

汽车智能座舱是依托车规级芯片、多屏硬件、传感器、车载操作系统、AI 与车联网等软硬件一体搭建的车内数字化平台，区别于传统单一车机影音系统，具备多模态人机交互、云端网联互通、全场景自适应调控的人 - 机 - 环融合能力，整合仪表、中控、座椅、空调、灯光、行车辅助、影音娱乐、车辆控制等全部舱内功能，可感知驾乘人员状态、主动匹配个性化出行方案、支持 OTA 持续迭代升级，把传统驾驶舱转变为兼顾行车安全、驾乘舒适、办公娱乐、生活服务于一体的智慧移动第三空间，也是智能网联汽车与人交互的核心载体。

L4场景化方案融资重心由早期逐步后移。2015年至2018年，L4智能驾驶场景化解决方案赛道的投融资活动主要围绕早期厂商展开。2019年至2023年，伴随部分厂商进入试运营阶段，投融资事件开始向发展阶段和成熟阶段厂商倾斜。2023年11月，工信部等四部委发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，引导智能网联汽车生产企业和使用主体加强能力建设。在国家战略引导下，全国已建成17个国家级测试示范区，累计开放测试示范道路35000多公里，发放测试示范牌照超过1万张，发布相关国家和行业标准88项。

2026 年是中国智能驾驶从“功能竞赛”转向“制度化商业落地”的关键分水岭。2024-2025 年智驾行业主要围绕 L2+高阶辅助驾驶的快速渗透、NOA 能力下沉与整车厂智驾平权竞争为核心，2026年，产业坐标已明显切换至三条主线并行：1）L2 进入强监管周期，行业由“拼体验”转向“拼合规、拼安全、拼体系”；2）L3 从试点走向有限商业化，责任边界、准入机制和标准体系开始形成；3） L4/Robotaxi 在中美共振下迈入规模化验证阶段，商业化判断标准从“能否跑起来”转向“能否低成本复制、能否跑通单车经济模型”。基于智驾大行业拐点，产业链细分赛道 robotaxi、智驾芯片、激光雷达均有望充分受益。

This report explores the impacts of autonomous (also called self-driving, driverless or robotic)vehicles, and their implications for transportation planning. It investigates how quickly such vehicles are likely to develop and be deployed based on experience with previous vehicle technologies; their likely benefits and costs; how they will affect travel activity; and their impacts on road, parking and public transit planning. This analysis indicates that Level 5 autonomous vehicles, able to operate without a driver, may be commercially available and legal to use in some jurisdictions by the late 2020s, but will initially have high costs and limited performance. Some benefits, such as independent mobility for affluent non-drivers, may begin in the 2030sbut most impacts, including reduced traffic and parking congestion, independent mobility for low-income people (and therefore reduced need for public transit), increased safety, energy conservation and pollution reductions, will only be significant when autonomous vehicles become common and affordable, probably in the 2040s to 2060s, and some benefits may require dedicated autonomous vehicle lanes, which raises social equity concerns.

智能驾驶赛道弹性测算：据我们测算，2029 年 L2 及以上级别智能驾驶硬件市场规模达 4608 亿元，较 2026 年增长 1518 亿元。各细分赛道中，预测其中至 2029年增量前五的赛道分别为：芯片、摄像头、制动系统、悬架系统与激光雷达，增量分别为 357/310/275/190/177 亿元，对应 CAGR 分别为 23%/15%/15%/8%/17%。

这份CIC灼识咨询发布的行业报告，深度剖析了城市导航辅助驾驶（Urban NOA）作为自动驾驶商业化关键转折点的战略意义。报告指出，相较于高速公路场景，复杂的城市开放道路是自动驾驶技术真正的“压力测试”。随着技术从高端车型向大众市场下沉，中国凭借其复杂的交通环境成为高级自动驾驶的“试验场”，并正推动城市NOA技术的全球化输出。报告同时探讨了L3级法规从测试向部署的转变，以及独立解决方案提供商的崛起。此外，报告还展望了L4级自动驾驶的未来，分析了Robotaxi、Robovan及Robotruck等应用场景从试点向规模化商业化的演进路径及其经济潜力。

这份国投证券国际发布的报告，深入剖析了2026年中国汽车行业向高阶智驾迈进的关键转型期。报告指出，在国内乘用车市场承压的背景下，出口成为核心增量，前四个月出口量同比增长近七成。行业技术正从L2向L3跨越，以城市NOA和自动泊车为代表的智能驾驶功能加速普及，进入“智驾平权”时代。报告重点分析了Robotaxi的商业化进程，以及比亚迪、吉利、小鹏等车企在智能化、全球化方面的战略布局。同时，核心零部件如线控转向系统也迎来技术突破与量产机遇。

这份国泰海通证券发布的研究报告构建了AI时代的汽车投资研究框架，探讨了汽车产业在新周期下的景气与成长逻辑。报告指出，乘用车总量beta由内需转向出海，同时汽车工业能力正外溢至AI数据中心（AIDC）配套、人形机器人等新兴赛道。在AIDC领域，汽车零部件企业凭借技术同源性，切入发电侧的往复式燃气机、燃料电池及散热侧的液冷系统。此外，报告分析了自动驾驶在2B和2C端的商业化进程，以及人形机器人产业化爆发前的融资与技术储备。最后，报告还覆盖了重卡行业在以旧换新及出口增长驱动下的景气度修复。