智能化

过去十年智驾的复盘总结（2015-2025年） ➢ 我们认为过去十年智驾产业处于0-1导入期阶段（按照产业生命周期理论）且具备以下规律：硬件&软件螺旋式向上迭代发展！每一次能力大升级都是思维方式的颠覆！迭代规律：做减法思路！越简单越好！技术领先&成本领先同样重要！具体可以分为3个阶段： ➢ 2015-2017年（第一阶段）：0-1阶段前期的主题投资阶段（mobileye）。一二级市场只要涉足智驾领域标的都给予了高估值溢价。市场研究以科普为主，实际产业陷入了技术路线之争：1）是直接干L4还是从L2开始慢慢迭代；2）单车智能VS V2X谁是未来主导？3）纯视觉VS多传感器融合谁是未来主导？2018-2019年智能化进入产业寒冬期，国产替代不及预期（M-博世组合几乎垄断了初级L2市场）。

无人驾驶技术的发展历史可以追溯到 20 世纪中后期，经历了从最初的基础理论研究、实验验证，到试验示范，再到如今逐步实现产业化应用的多个重要阶段。早期的无人驾驶研究主要聚焦于感知系统和路径规划技术。这一阶段的无人驾驶系统主要依赖基于规则的算法和传统控制模型，通过预设的路径和简单的决策逻辑来控制车辆的行驶行为。

特朗普政府正在加速推进机器人技术的发展。美国商务部长卢特尼克近期一直在与机器人行业的多位CEO会面。美国政府正考虑在明年发布一项关于机器人技术的行政命令，致力于推动机器人和先进制造业，从而带动制造业回流。美国交通部也正准备成立一个机器人工作组，可能在年底前宣布。机器人正成为一条国际竞争中的重要战线。特斯拉发布Optimus在公司实验室中跑步视频，速度较快。此前，行走速度是optimus的短板，现在看在运动速度上Optimus已具备一定优势，说明tesla在线性关节的运控上下了很多功夫。同时，特斯拉在NeurIPS展示了optimus v2.5，其搭载了新一代22自由度灵巧手，首次在真机上做了灵巧手的动态展示。但目前手部仍然有黑色手套，其设计可能仍是保密状态，预计和股东大会展示的灵巧手结构上有所不同。

政策刺激后高位整固 ， L3 进入商用元年。2026 年乘用车行业将步入高位整固期，我们预计全年乘用车零售销量同比微增 0.3% 至 2445 万辆，新能源渗透率突破 60%，主要增长动力来自自主品牌在插混与纯电技术的产品迭代与规模化成本优势。出口方面，中国汽车出海将转向本土化制造，应对贸易不确定性，我们预计 2026 年海外总销量将达 750-800 万辆。同时，重点关注 L3 商用迈入快车道。

国内外各项政策逐步落地，智能驾驶发展是必然趋势。智驾行业是各国国家级战略发展方向，同时智驾行业的发展可以在社会、产业层面带来多维度的提升，智驾行业高速发展已然成为必然趋势。各地方政府积极探索智能驾驶应用场景；同时高级别智能驾驶的安全条例也不断完善。

海外智能化供应链缺乏，中国智能化链条迎全球化新机遇，具有技术竞争优势+全球客户资源的企业有望脱颖而出。欧日韩等区域智能汽车供应链缺乏，中国智能化供应链迎全球化新机遇。具备全球技术竞争优势和良好客户资源的企业，有望在本轮海外车企智能化 0-1 的产业趋势中率先脱颖而出。我们认为受益海外车企智能化 0-1 的领域排序如下：软硬件一体的驾驶域控~座舱电子＞驾驶芯片~激光雷达~算法＞底盘电子。

新能源车与具身智能产业有着较强相似度：本质上，新能源车是新能源在出行工具上的应用，是对传统汽车的替代；具身智能是AI的现实应用，愿景是对劳动力的替代。2024年新能源车市场规模约5472亿美元，我们预计，2030年的具身智能产业规模将达7000亿美元。

自主品牌销量加冕，自主品牌成车市增长唯一引擎，新车发布占比65%，驱动车市销量+9.2%增长 能源换代溢价重塑，新能源技术平权已改写用户溢价决策标准，重塑价格、重塑价值、重塑豪华 决策竞争结构裂变，价格圈层经营成未来营销转型新战场，极致降本增效成为经营新挑战

小米：雷军表示，下一个五年，人工智能将深刻影响传统产业，“所有产业都值得用AI做一遍”。比如，大压铸件用人眼很难完成检测，但通过X光机和AI视觉大模型判定，可在2秒内完成检测，效率是人工的10倍，精度是人工的5倍以上。未来5年，人形机器人将大面积在小米工厂上岗，“这还只是第一步，家庭对人形机器人的需求更大、要求更高，市场也更大”。同时，前特斯拉 Optimus 灵巧手团队成员卢泽宇，最近加入小米机器人团队，担任灵巧手负责人 这一要职。卢泽宇曾在特斯拉工作 2 年，深度参与 Optimus 机器人的手部研发，包括触觉传感器开发、灵巧抓取与操作、手部结构设计等关键技术。

智能驾驶演进已从 2024 年的端到端范式确立，迈入到 AI 智驾 2.0 的规模化能力兑现期。基于模型能力提升及多样化的训练数据，智驾系统可能涌现出自主应对极端边缘场景的能力，从而推动智驾系统进一步打通商业闭环。

现如今以智能网联汽车为载体的人工智能、5G 通讯、大数据、云计算等技术，赋予了车辆前所未有的洞察力与智慧，与此同时无论汽车如何更新迭代，安全性仍应是车辆最重要的性能。传统车辆的安全性主要考虑主动安全和被动安全，对于智能网联汽车来说，其安全性主要集中在功能安全、预期功能安全（Safety Of The Intended Functionality，SOTIF）和信息安全三个方面。其中，预期功能安全问题来源于自动驾驶系统的性能局限、功能不足，以及合理可预见的人员误用。

激光雷达从“功能件”切换至“安全件”，为高精度感知的必要传感器。智能驾驶从辅助向自动驾驶演进的过程中，对高精度感知要求提升，激光雷达是感知层面实现三维空间建模的关键组件，具备不可替代性。同时为自动驾驶系统提供了至关重要的安全冗余，因此以激光雷达为核心的多传感器融合方案仍是主流。