智能化

复盘汽车电动化历程：产业链话语权逐步转向了整车厂。2020 年下半年新能源车产业迎来爆发，随之而来的是市场的竞争变得更加激烈：新车型供给的大幅增加、车型价格也在下降。但整车企业的毛利率却没有大幅下滑，并在 2023 年开始呈现了增长的趋势。我们认为最重要的原因是整车厂在产业链中的话语权逐渐增强，并显著加强了对供应链的管理。反观零部件企业，可以发现伴随着技术的成熟，零部件企业的经营压力则是有所增加。其普遍面临着三大压力：1）能力较强的整车厂开始介入核心零部件的自研自制，抢占了零部件企业的市场份额；2）整车厂会持续压低供应商的采购价格，并且伴随行业竞争的加剧、降价力度也有逐步的加大；3）部分整车厂会延长支付账期，进一步加大了零部件企业的经营压力。与此同时，主机厂则凭借其对用户需求的直接触达、产品定义的主导能力进一步巩固了其在价值链中的核心地位。

汽车制造与机器人研发存在天然的同源性。汽车制造领域所积累的传感器技术、控制系统，以及目标识别、路径规划等算法，均为人形机器人的研发提供了重要的技术借鉴。此外人形机器人涉及多种精密零部件、产业链较长，而汽车零部件企业具备“规模降本+质量管控”的体系化优势，凭借强大的研发实力、制造能力以及丰富的量产经验，车企在人形机器人的研发和制造过程中具有显著的先发优势。汽车与机器人共享超过50%的供应链资源，车端成熟的属地化与规模化制造能力直接支撑机器人降本与量产，将快速、大幅度降低机器人生产成本。

2025年是汽车智能化拐点之年，开启3年周期推动国内电动化渗透率实现50%-80%+的跃升，整车格局迎来新的重塑阶段。头部智能驾驶主机厂/方案供应商已实现包括环岛、掉头等复杂场景的城市NOA落地体验，并完善车位到车位、场景理解等高阶功能，加强Corner Case的处理能力，提升乘客与安全员的驾驶体验。

汽车行业分析：机器人与AIDC开拓新需求，外延潜力无限的汽车工业

近年来，AI 正经历颠覆性变革，技术演进呈现四大跨越：从单一模态处理迈向图文音视等多模态深度融合的统一框架、从专家规则转向数据驱动的精准推理、从云端集权计算走向端云协同的高效部署、从经验拟合升级为知识引导的理性决策，这些突破推动 AI 感知、预测、推理与决策能力的指数级提升，不仅改变了技术落地路径，更将重构所有带有智能终端属性的产品开发范式与用户体验逻辑

新能源车高增推动智能驾驶快速渗透。中国已成为全球汽车产业电动化、智能化发展方向上的积极倡导者与重要引领者。近年来，中国新能源汽车市场销量及渗透率均呈现出稳步上升态势，整体增长趋势明确。回顾 2019–2025H1 期间，尽管总销量受宏观环境及周期性因素影响略有波动，但新能源汽车销量总体保持持续增长，尤其在 2023–2024 年期间实现显著放量，市场增势明显。同时，新能源汽车渗透率一路攀升，从 2019 年的较低水平起步，先后突破 10%、30%、50% 等关键阶段性关口，反映出新能源车型在整体汽车市场中的占比不断提升，消费者对新能源产品的接受度与认知度持续增强，产业发展进入加速普及阶段。

我们认为脑机接口行业有望迎来重要发展机遇，伴随技术创新突破、政策支持引导、资本投入等多重因素的驱动，脑机接口产业有望在医疗健康、生活消费等下游市场迎来需求释放，市场前景可期。

近年来，智能已经是各家汽车企业的“必答题”，无论新能源、燃油车智能功能渗透率正在快速提升。特别是智驾平权趋势下，行业有望迎来加速增长。全球智能汽车销量快速增长，中国市场一马当先，2023 年中国智能汽车渗透率达到 57.1%，预计到 2030 年提升至 99.7%，市场规模超万亿。L2级智能驾驶解决方案已成为市场主流，2023 年装配量同比增长 37%，未来L3 及以上高阶智驾渗透率将显著提升，中国市场增速跑超全球市场。2025年 Q1，比亚迪发布“天神之眼”、吉利发布“千里浩瀚”等智驾方案，全面推动智驾功能向 10 万及以下级别车型配置，行业有望迎来爆发式增长。

在科技浪潮的汹涌推动下，人工智能技术正以前所未有的速度渗透至我们生活的各个角落，而 AI 眼镜作为这一前沿技术与传统可穿戴设备深度融合的结晶，正悄然开启一场关于交互体验与生活方式的全新变革。从最初的无显示功能的音频智能眼镜，到配备摄像头和显示屏的 AR+AI 智能眼镜，AI 眼镜的产品形态不断丰富，应用场景也在逐步拓展，深刻地影响着人类的生产、生活和思维方式。然而，尽管 AI眼镜行业展现出巨大的发展潜力，但仍处于导入初期阶段。当前的 AI 眼镜产品在功能、性能和成本等方面仍存在诸多不足，距离成熟的产品形态和大规模普及仍有很长的路要走。但随着技术的不断进步、产业链的逐步完善以及市场需求的持续增长，AI 眼镜行业正迎来快速发展的黄金时期。

2025汽车智能座舱智能化水平研究报告

人工智能已成为全球科技竞争的核心战场，而AI芯片作为算力基石，直接决定了AI产业的速度和上限。当大模型参数以指数级攀升、智能应用渗入千行百业，底层芯片的自主可控，不仅是为了应对“卡脖子”的供应链风险，更是一场争夺下一代计算主导权的战略布局。

本报告聚焦“世界模型”（World Models）这一前沿人工智能技术，分析其发展现状、技术路径、市场格局及未来趋势。世界模型是理解现实世界动态 (包括其物理和空间属性) 的生成式 AI 模型。它们使用文本、图像、视频和运动等输入数据来生成视频。通过学习，它们能够理解现实世界环境的物理特性，从而对运动、应力以及感官数据中的空间关系等动态进行表示和预测，加速物理AI的虚拟世界生成，生成可扩展的增强型数据，从而消除数据瓶颈，实现更高效的基础模型训练。