近日，乘聯分會發布2025年6月汽車智能網聯洞察報告，2025年1-6月新能源乘用車L2級及以上的輔助駕駛功能裝車率達到82.6%，16萬以下市場中智駕裝車率進一步增長。隨著技術的躍進式提升，疊加硬件和軟件成本的不斷下降，智能駕駛輔助功能搭載率不斷提升。
智能駕駛是指通過搭載先進的傳感器、控制器、執行器、通訊模塊等設備，使汽車能夠自主感知周圍環境并進行決策和控制，最終實現無人駕駛或輔助駕駛功能。根據自動化程度的不同，智能駕駛分為多個等級，通常按照SAE(國際汽車工程師協會)的標準進行劃分。
智能駕駛行業正處于快速發展階段，技術路線分為“單車智能”和“車路云協同”。單車智能側重于車輛自身的感知、計算和決策，目前發展相對成熟，市場中多數智駕方案屬于此類。車路云協同則由車輛、道路和云控平臺共同完成車輛控制，處于早期階段，但未來將成為主要趨勢。目前，智能駕駛行業正從單車智能向車路云協同過渡，單車智能逐漸由“模塊化”演進為“端到端”。此外，智能駕駛技術在乘用車中的滲透率不斷提升，L2級別功能已逐漸普及。
隨著人工智能、5G通信與汽車產業的深度融合，智能駕駛正以顛覆性力量重塑全球交通出行生態。中國作為全球最大的汽車生產和消費國，已將智能駕駛列為國家戰略性新興產業，通過政策引導、技術突破與市場培育，推動行業從“輔助駕駛”向“高級別自動駕駛”加速演進。
1. 政策環境：從頂層設計到場景落地的全鏈條支持
國家層面將智能駕駛納入“新基建”與“汽車產業高質量發展”戰略框架，通過試點示范、標準制定與法規完善構建發展生態。多地政府推出車路協同試點區，在特定區域開放高精度地圖權限，允許車企開展L4級自動駕駛的常態化運營;行業標準體系加速完善，覆蓋自動駕駛功能安全、數據安全、車路協同通信協議等關鍵領域，為技術落地提供制度保障。地方政府通過購車補貼、路權開放、測試牌照發放等措施，降低企業研發與商業化門檻，形成“中央統籌+地方試點”的協同推進格局。
2. 技術環境：多領域突破構建產業競爭力
智能駕駛技術正經歷從“規則驅動”到“數據驅動”的范式轉變。自動駕駛算法層面，端到端大模型通過統一架構處理感知、規劃、控制任務，提升復雜場景的泛化能力;硬件層面，激光雷達成本下降推動其向中低端車型普及，車規級芯片算力大幅提升，支持多傳感器融合與實時決策;仿真測試技術構建百萬級虛擬場景庫，降低真實道路測試成本，加速算法迭代效率。車路云一體化方案成為技術亮點，通過“車端智能+路側感知+云端調度”的協同，彌補單車智能在復雜場景的局限性，提升系統冗余與安全性。
3. 市場環境：需求升級與生態延伸創造增長空間
消費者對智能駕駛的接受度顯著提升，超六成購車用戶將智能駕駛功能列為核心考量因素，年輕群體對城市NOA(領航輔助駕駛)功能的付費意愿更強。市場需求推動技術滲透率快速提升，L2級輔助駕駛從高端車型向10萬元級市場下沉，城市NOA功能的道路覆蓋率持續擴大。生態層面，智能駕駛與智慧城市、新能源汽車的協同效應顯現：車路協同成為智慧城市的關鍵節點，支持交通信號優化、擁堵預警與緊急救援;與新能源汽車結合，實現能源消耗優化與自動駕駛能耗管理的聯動，構建“智能出行+綠色能源”的新型生態。
1. 技術進展：從輔助駕駛到無人化的臨界點臨近
自動駕駛技術呈現“分級突破、場景先行”的特征。L3級自動駕駛進入商業化前夜，部分車企通過“有條件自動駕駛”模式，在高速、擁堵等場景實現系統持續接管，用戶無需實時監控路況;L4級自動駕駛在特定場景率先落地，港口、礦山、園區等封閉場景的無人駕駛已實現常態化運營，無人集卡、無人接駁車的效率較人工駕駛顯著提升。城市道路場景中，多家車企通過激光雷達+視覺融合方案，實現紅綠燈識別、無保護左轉、繞行障礙物等復雜功能，早晚高峰等極端場景的接管率持續降低。
2. 產業鏈格局：跨界融合與角色重構
產業鏈上游，芯片、傳感器、操作系統等核心環節加速國產替代，國內企業推出的車規級芯片支持L4級算力需求，激光雷達企業通過量產降低成本，打破國外技術壟斷;中游車企與科技公司深度合作，傳統車企從“硬件制造商”向“出行服務商”轉型，通過軟件訂閱、數據服務探索新盈利模式;科技公司憑借算法與數據優勢切入產業鏈，部分企業推出自動駕駛解決方案，與車企共建聯合研發中心。下游服務生態不斷延伸，Robotaxi(無人駕駛出租車)在多個城市開展商業化試運營，用戶可通過APP呼叫無人車;無人配送車在高校、商圈落地，解決“最后一公里”配送痛點，形成“出行+物流”的多場景應用格局。
3. 競爭態勢：全球化與本土化的雙重挑戰
國內市場呈現“多強競爭”格局，傳統車企、新勢力、科技公司與自動駕駛初創企業圍繞技術路線、場景落地展開角逐。國外巨頭通過技術輸出搶占高端市場，國內企業則依托本土化數據優勢，在城市道路復雜場景的算法適應性上形成差異化競爭力。全球化層面，中國智能駕駛企業加快海外布局，參與國際標準制定，部分自動駕駛解決方案已進入歐洲市場;但同時面臨數據跨境流動、專利壁壘等挑戰，需在技術創新與合規運營間尋求平衡。
據中研產業研究院《2025-2030年中國智能駕駛行業發展全景與深度分析報告》分析：
當前，智能駕駛行業正處于技術突破與商業化落地的關鍵交匯點。L3級技術的商業化前夜與L4級特定場景的規模化運營，標志著行業從“研發投入期”向“商業回報期”過渡;產業鏈上下游的跨界融合，推動行業從“線性供應鏈”向“生態共同體”轉型。然而，技術落地仍面臨長尾場景覆蓋、成本控制、用戶信任度等現實難題，如何平衡“技術先進性”與“商業可行性”成為企業核心課題。未來五年，隨著端到端大模型的進一步成熟、車路協同基礎設施的完善，以及消費者認知的持續深化，智能駕駛將突破“最后一公里”瓶頸，從封閉場景走向城市公開道路，從“小眾體驗”變為“大眾剛需”，行業競爭也將從單一技術比拼升級為生態體系與全球化能力的綜合較量。
1. 自動駕駛場景的全領域滲透
特定場景的無人駕駛將率先實現盈利，港口、礦山等封閉場景通過效率提升與成本節約形成商業閉環，逐步向機場、景區等半封閉場景拓展;城市道路場景中，高階自動駕駛將分階段落地，先實現高速公路、快速路的全場景覆蓋，再向復雜城市路況延伸。無人配送、無人接駁等“短途低速”場景成為商業化突破口，通過高頻次運營積累數據，反哺算法迭代，形成“場景-數據-技術”的正向循環。
2. 智能座艙與自動駕駛的協同進化
智能座艙不再是孤立的交互終端，而是與自動駕駛系統深度融合，形成“感知-決策-交互”的一體化體驗。當自動駕駛系統遇到復雜場景需要接管時，座艙通過多模態交互(語音、視覺、觸覺)向用戶發出精準提示;用戶可通過語音指令調整自動駕駛模式，如切換“舒適”或“運動”駕駛風格。情感化交互成為新方向，座艙通過AI算法識別用戶情緒，自動調節座椅、空調、音樂等環境參數，將智能駕駛從“工具”升級為“伙伴”。
3. 產業鏈生態的全球化與跨界融合
國內企業將加快全球化布局，通過技術授權、合資公司、海外測試等方式進入歐美市場，參與國際標準制定，爭奪行業話語權;同時與能源、交通、通信等領域企業跨界合作，構建“智能駕駛+新能源+智慧城市”的超級生態。車路協同基礎設施建設拉動通信設備、芯片、地圖服務等關聯產業增長，智能駕駛成為連接交通網、能源網、信息網的核心樞紐，推動城市管理向“智慧化、精細化”轉型。
中國智能駕駛行業正站在技術革命與產業重構的歷史性關口。政策端的頂層設計為行業指明方向，技術端的算法、硬件、仿真測試突破構建核心競爭力，市場端的需求升級與生態延伸創造增長空間，三者共同推動行業從“技術探索”邁向“規模化落地”。當前，L3級自動駕駛進入商業化前夜，L4級在特定場景實現常態化運營，產業鏈從“單點突破”轉向“系統協同”，傳統車企、科技公司、基礎設施服務商形成生態共同體。
未來，行業將呈現三大趨勢：一是場景滲透從封閉到開放，港口、礦山等場景率先盈利，城市道路逐步實現高階自動駕駛;二是技術融合從“單車智能”到“車路協同”，通過多主體協同提升系統安全性與經濟性;三是商業模式從“硬件銷售”到“服務增值”，軟件訂閱、數據服務等成為車企新盈利點。
然而，挑戰依然存在：長尾場景的算法覆蓋、數據安全與隱私保護、用戶信任度培育等問題需持續突破。企業需在技術創新、成本控制與合規運營間找到平衡，政府需加快法規完善與基礎設施建設，社會需建立對自動駕駛的包容試錯環境。
想要了解更多智能駕駛行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2025-2030年中國智能駕駛行業發展全景與深度分析報告》。
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