在汽車產業“新四化”(電動化、智能化、網聯化、共享化)的浪潮中，高級駕駛輔助系統(ADAS)正從高端車型的“配置選項”演變為智能汽車的“核心標配”。從特斯拉的Autopilot到比亞迪的DiPilot，從城市擁堵路段的自動跟車到高速公路的智能變道，ADAS技術通過“感知-決策-執行”的閉環，正在重構人車關系，并推動汽車產業從機械制造向“移動智能終端”轉型。中研普華產業研究院發布的《2025-2030年中國ADAS行業投資策略分析及前景預測報告》(以下簡稱“報告”)，以政策、技術、市場三重維度為切入點，系統剖析了行業發展的核心邏輯、競爭格局與未來趨勢，為投資者、車企及產業鏈企業提供了極具前瞻性的戰略指南。
1. 政策端：法規強制安裝與標準體系完善
2025年，中國《道路交通安全法》修訂版正式實施，明確要求新上市乘用車必須配備前向碰撞預警(FCW)、車道偏離預警(LDW)等基礎ADAS功能，并將自動緊急制動(AEB)、盲區監測(BSD)等高階功能納入推薦配置。這一政策標志著ADAS從“可選配置”升級為“法規強制項”，為行業規模化發展提供了制度保障。
與此同時，國家加速推動ADAS標準體系建設。例如，發布《智能網聯汽車ADAS功能測試規范》，統一了測試場景、數據接口等關鍵指標，降低了企業技術迭代的合規成本;推出“ADAS功能等級認證”，將系統分為L0-L2+五個等級，為消費者提供清晰的選購參考。中研普華報告指出，政策紅利的核心在于“強制安裝”與“標準統一”的雙重驅動，預計到2027年，中國ADAS前裝滲透率將大幅提升，其中L2級及以上功能占比超半數。
2. 技術端：多傳感器融合與算法優化
ADAS的核心競爭力在于“感知精度”與“決策速度”。傳統方案依賴單一傳感器(如攝像頭或毫米波雷達)，存在夜間識別差、測距誤差大等局限性，而AI驅動的多傳感器融合技術通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達的協同工作，結合高精地圖實現復雜環境精準感知。
例如，某車企推出的ADAS系統，采用“前視攝像頭+側視雷達+環視攝像頭”的融合方案，使行人識別準確率大幅提升，夜間場景下仍能保持高精度;另一家企業的L2+級系統，通過自研算法優化，將變道決策時間壓縮，同時降低誤觸發率。中研普華報告強調，傳感器國產化替代是技術降本的關鍵，國內企業已突破激光雷達核心芯片、毫米波雷達射頻前端等關鍵技術，推動L2級ADAS硬件成本大幅下降，為規模化商用鋪平道路。
二、市場格局：從高端配置到全民普及
1. 市場規模爆發，前裝與后裝雙輪驅動
在政策、技術、資本的三重共振下，中國ADAS市場呈現爆發式增長態勢。報告預測，到2030年，中國ADAS市場規模有望突破關鍵節點，其中前裝市場占比超七成，后裝市場(如4S店加裝、第三方服務商)作為補充，滿足存量車型的升級需求。
· 前裝市場：車企通過“硬件預埋+軟件迭代”策略搶占市場。例如，某新勢力品牌全系標配L2級ADAS，并通過OTA升級持續解鎖新功能;傳統車企則通過與科技公司合作，快速補齊智能化短板，如某合資品牌與國內算法企業合作，推出符合中國路況的ADAS系統。
· 后裝市場：第三方服務商針對存量車型提供“輕量化”升級方案。例如，某企業推出的后裝ADAS套件，通過外接攝像頭與控制器，為老款車型增加AEB、LDW等功能，成本較前裝方案大幅降低，受到網約車、物流車等運營車輛的青睞。
2. 競爭格局：車企自研與科技公司合作的博弈
行業形成“車企自研-科技公司賦能”的競爭格局：
· 車企自研：頭部車企通過成立智能駕駛研究院，構建全棧自研能力。例如，某車企的ADAS團隊規模龐大，覆蓋傳感器、算法、域控制器等全鏈條，其L2+級系統已實現城市道路場景覆蓋;另一家企業則通過收購算法公司，快速補齊高階功能開發能力。
· 科技公司合作：算法企業與車企通過“技術授權+聯合開發”模式深度綁定。例如，某算法企業與多家車企合作，提供從L0到L2+級的ADAS解決方案，其前向碰撞預警在某車型上實現零誤報;另一家企業則通過開放平臺，允許車企自定義功能參數，降低開發門檻。
中研普華報告指出，車企自研的核心優勢在于“數據閉環”與“品牌差異化”，而科技公司合作的優勢在于“技術迭代速度”與“成本分攤”。未來三年，頭部車企將加速全棧自研，中腰部車企則通過與科技公司合作實現“快速追趕”。
1. 技術趨勢：高階功能下放與場景拓展
ADAS技術正從“高速場景”向“城市道路”延伸，從“單一功能”向“多場景融合”升級。例如，某車企推出的L2+級系統，已實現城市道路自動跟車、智能變道、匝道匯入等功能，覆蓋日常通勤的核心場景;另一家企業則針對停車場景開發“記憶泊車”功能，通過學習車主停車路線，實現最后一公里的自動泊入。
更值得關注的是，ADAS與車路協同(V2X)的融合正在加速。例如，某試點項目中，ADAS系統通過接收路側單元(RSU)發送的交通信號、行人位置等信息，將前方碰撞預警準確率大幅提升;另一家企業則利用5G網絡實現“車-路-云”實時交互，使自動駕駛車輛在復雜路口的決策速度大幅提升。
2. 商業模式：從硬件銷售到數據服務
傳統ADAS企業的盈利模式以“硬件銷售+軟件授權”為主，而未來盈利點將向“數據服務”與“訂閱制”延伸。例如，某車企通過收集用戶駕駛數據，優化ADAS算法并推送OTA升級，向用戶收取“功能訂閱費”;另一家企業則將ADAS數據脫敏后出售給保險公司，用于精準定價車險產品，開辟新的收入來源。
中研普華報告預測，到2030年，數據服務收入將占ADAS企業總營收的比例大幅提升，成為核心盈利來源。這一趨勢要求企業構建“數據采集-存儲-分析-應用”的全鏈條能力，并通過區塊鏈技術確保數據安全與隱私保護。
四、投資策略：把握技術迭代與市場分化的關鍵節點
1. 技術層：聚焦傳感器與算法核心環節
傳感器是ADAS的“眼睛”，算法是“大腦”，兩者共同決定系統性能。投資者應重點關注：
· 激光雷達：國內企業已突破核心芯片技術，推動成本大幅下降，關注具備量產能力的企業;
· 毫米波雷達：4D成像雷達通過增加高度維信息，提升目標分類精度，關注技術領先的企業;
· 算法企業：具備多傳感器融合能力、符合中國路況的算法企業，將受益于車企自研需求。
2. 應用層：挖掘后裝市場與特定場景機會
前裝市場競爭激烈，而后裝市場與特定場景(如物流車、礦區車)存在結構性機會。例如：
· 后裝ADAS：針對網約車、物流車等運營車輛提供“輕量化”升級方案，關注渠道覆蓋廣、成本低的企業;
· 特定場景ADAS：礦區車、港口車等封閉場景對ADAS的可靠性要求高于成本，關注具備行業解決方案的企業。
3. 政策層：緊跟“十五五”規劃與標準制定
“十五五”期間，ADAS行業將進入“法規驅動+市場驅動”的雙輪發展階段。投資者應關注：
· 標準制定參與方：參與ADAS測試標準、功能等級認證等標準制定的企業，將占據規則話語權;
· 政策試點區域：長三角、粵港澳大灣區等政策試點區域的企業，將率先享受技術迭代與商業模式創新的紅利。
1. 技術瓶頸：復雜場景與長尾問題
極端天氣(如暴雨、大雪)、復雜路況(如無標線鄉村道路)下的算法可靠性仍是商業化障礙。例如，某企業在北方冬季測試中，因積雪覆蓋車道線導致LDW功能失效;另一家企業的AEB系統在低光照場景下誤觸發率升高。
中研普華報告建議，企業需構建“中國路況數據庫”，通過收集多類極端場景數據，提升模型魯棒性。例如，某企業聯合多家車企建立“中國復雜路況測試聯盟”，已積累多類場景數據，使系統在復雜場景下的決策成功率大幅提升。
2. 成本壓力：硬件降本與軟件定價
L2級ADAS硬件成本雖已大幅下降，但L2+級系統因需激光雷達、高算力芯片等高端部件，成本仍居高不下。例如，某車企的L2+級系統硬件成本較高，導致其車型定價缺乏競爭力。
解決方案包括推動傳感器國產化替代、采用“硬件預埋+軟件收費”模式。例如，國內企業已實現激光雷達核心芯片自主可控，推動成本大幅下降;另一家企業則通過免費安裝硬件、收取軟件訂閱費的方式，降低用戶初始購買成本。
3. 倫理爭議：AI決策責任與公眾信任
ADAS系統在事故責任認定中的法律空白可能引發信任危機。例如，某自動駕駛測試車因系統誤判導致碰撞，暴露出傳統法律框架在AI時代的適應性不足。
行業需推動成立AI倫理委員會，參與制定全球性治理框架。例如，某企業發布《ADAS倫理白皮書》，明確系統在緊急情況下的決策優先級(如保護車內人員優先于行人);另一家企業則開放算法決策日志，允許第三方機構審計，增強公眾接受度。
六、結語：定義智能駕駛未來的五年
2025-2030年是中國ADAS行業從“政策驅動”邁向“市場驅動”的關鍵五年。在這場競賽中，誰能在傳感器融合、算法優化、數據服務等領域占據主導權，誰就能在萬億級市場中定義行業未來。中研普華產業研究院的報告不僅揭示了行業發展的核心邏輯，更為投資者提供了從技術選型、市場布局到風險控制的全鏈條策略指南。
對于車企而言，這份報告是制定智能化戰略、搶占市場先機的“導航儀”;對于投資者而言，它是識別核心賽道、布局未來增長點的“藏寶圖”;對于政策制定者而言，它是理解行業痛點、推動標準制定的“風向標”。在ADAS與智能駕駛深度融合的浪潮中，中研普華的研究成果正成為推動行業高質量發展的核心引擎。
中研普華依托專業數據研究體系，對行業海量信息進行系統性收集、整理、深度挖掘和精準解析，致力于為各類客戶提供定制化數據解決方案及戰略決策支持服務。通過科學的分析模型與行業洞察體系，我們助力合作方有效控制投資風險，優化運營成本結構，發掘潛在商機，持續提升企業市場競爭力。
若希望獲取更多行業前沿洞察與專業研究成果，可參閱中研普華產業研究院最新發布的《2025-2030年中國ADAS行業投資策略分析及前景預測報告》，該報告基于全球視野與本土實踐，為企業戰略布局提供權威參考依據。
研究院服務號
中研網訂閱號