一、智能駕駛行業背景
智能駕駛，通過計算機視覺、傳感器、機器學習等技術，實現車輛的自主感知、決策和控制，旨在減少交通事故、提高交通效率、降低能耗并提供更加舒適的駕駛體驗。近年來，隨著人工智能、物聯網、5G移動通信等新一代數字技術的飛速發展，智能駕駛技術在中國迎來了爆發式增長。
二、智能駕駛產業細分領域
智能駕駛技術按照自動化水平的高低，通常分為不同的等級，目前國際上普遍采用的是國際汽車工程師協會(SAE International)的分級標準，從L0至L5共六個等級。市場上應用較多的主要是L2級(部分自動駕駛)和L2+級(高級輔助駕駛)技術，這些技術已經相對成熟，并廣泛應用于各類車型中。隨著技術的不斷進步，部分車企和科技公司已經開始向L3級(有條件自動駕駛)和L4級(高度自動駕駛)邁進。
三、智能駕駛產業鏈結構
智能駕駛產業鏈由感知層、傳輸層、決策層、執行層、平臺層、終端組成。
感知層：主要包括激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、車載攝像頭、紅外傳感器、MEMS慣性傳感器、導航系統。
傳輸層：主要包括通信芯片、通信模組、OBU、RUS、DSRC、C-V2X。
決策層：主要包括ADAS算法、車載芯片、車載存儲器、高精地圖、云平臺。
執行層：主要包括電子驅動、電子轉向、電子制動、燈光。
平臺層：主要包括大數據、智能駕駛解決方案、傳統車聯網、智能座艙。
終端：主要包括車載OBU、路測單元RSU、手機APP、邊緣計算。
四、智能駕駛行業發展現狀
市場規模
據中研普華產業院研究報告《2024-2029年中國智能駕駛行業市場分析及發展前景預測報告》分析
2023年，中國汽車自動駕駛行業市場規模達792億元，同比增長32.44%。預計隨著技術的不斷成熟和應用的推廣，市場規模將進一步擴大。
競爭格局
智能駕駛行業內的競爭日益激烈，既有傳統汽車制造商如特斯拉、Waymo的參與，也有國內企業如小鵬汽車、蔚來汽車的加入。此外，百度、華為等互聯網科技公司也在積極布局智能駕駛領域，推動了行業的快速發展。
政策環境
中國政府高度重視自動駕駛的發展，出臺了一系列支持政策和發展規劃。例如，工信部等四部門聯合發布的《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》，以及多地政府通過政策引導、資金投入、基礎設施建設等方式推動無人駕駛技術的研發和應用。
技術進步
新一代電子電氣架構、車用操作系統、大算力計算芯片等已實現裝車應用，跨域融合與控制器技術取得進展。此外，隨著AI大模型的快速發展，端到端技術路線成為智能駕駛領域的新風潮。特斯拉、華為、小鵬等頭部廠商紛紛加速迭代端到端智駕技術，以期實現智駕能力的進一步提升。
市場需求
消費者對智能駕駛功能的需求逐漸增加，一方面是因為智能駕駛可以提高駕駛的安全性和舒適性，另一方面是年輕一代消費者對新技術的接受度較高。隨著新能源汽車市場的不斷擴大，具有輔助駕駛或自動駕駛功能的汽車銷量快速增長，進一步推動了智能駕駛市場的發展。
挑戰與機遇
挑戰：自動駕駛技術的發展仍面臨算力、算法等方面的挑戰。例如，國產芯片在性能上與國際龍頭企業相比仍存在一定差距，自動駕駛系統的算法復雜度高且需要不斷優化。此外，高質量數據的采集、清洗、篩選是一大難題，同時，智能駕駛涉及大量的數據傳輸和存儲，數據安全也是一個重要的問題。
機遇：隨著技術的不斷進步和應用的推廣，智能駕駛行業將迎來更廣闊的發展空間。特別是在出租車、物流、公共交通、港口、機場等多個領域，智能駕駛技術有望實現大規模應用，為人們的出行和生活帶來革命性的變化。
智能駕駛行業的競爭日趨激烈，主要包括傳統汽車制造商、科技巨頭和初創公司三大類競爭對手。
傳統汽車制造商：如豐田、大眾、通用、福特等，憑借豐富的汽車制造經驗和技術積累，在硬件集成和車輛改造方面具有顯著優勢。他們通過自主研發或與科技公司合作，不斷提升自動駕駛技術的水平。這些企業通常采用漸進式路線，從輔助駕駛功能入手，逐步向更高級別的自動駕駛過渡。
科技巨頭：如谷歌(Waymo)、百度、特斯拉等，以先進的人工智能技術、大數據處理能力和強大的算法優化能力著稱。在軟件開發、算法優化以及自動駕駛系統的整體集成方面處于領先地位。例如，特斯拉的FSD V12系統通過深度學習模型實現了從感知到控制的無縫連接，極大地提升了自動駕駛的效率和安全性。
初創公司：如AutoX、小馬智行、蘑菇車聯、文遠知行等，專注于自動駕駛技術的某一領域或特定應用場景，通過創新和快速響應市場需求，提供具有競爭力的解決方案。初創公司在技術創新和市場拓展方面表現出色，逐漸成為行業中的重要力量。
重點企業情況分析
特斯拉：作為全球領先的電動汽車和自動駕駛技術提供商，特斯拉在智能駕駛領域具有顯著優勢。其FSD(全自動駕駛)系統通過深度學習模型實現了高度智能化的駕駛體驗。特斯拉注重技術創新和用戶體驗，通過不斷迭代升級，提升了自動駕駛系統的性能和安全性。
華為：華為在智能駕駛領域積極布局，推出了ADS(自動駕駛解決方案)系統。該系統通過高性能傳感器、高精度地圖和智能算法，實現了高度自動化的駕駛功能。華為憑借在通信技術、人工智能和云計算等方面的深厚積累，為智能駕駛提供了強大的技術支持。
德賽西威：德賽西威是一家專注于汽車領域技術研發與升級的企業，深度聚焦智能座艙、智能駕駛和網聯服務三大領域。其智能駕駛業務營收增勢強勁，研發投入不斷增長。德賽西威通過不斷提升車載計算平臺的算力和算法能力，實現了更加精準的環境感知和決策控制。
技術升級：隨著AI、大數據、云計算等技術的不斷進步，L3級及以上高級別自動駕駛技術將加速從研發測試向商業化應用過渡。端到端自動駕駛技術成為新的技術風潮，多傳感器融合技術將進一步提升自動駕駛系統的感知能力。
市場擴張：智能駕駛市場規模將持續擴大，全球智能網聯汽車市場規模有望達到數萬億美元級別。中國市場作為全球最大的汽車市場之一，其智能駕駛市場潛力巨大。隨著智能駕駛技術的不斷普及和消費者認知度的提高，越來越多的消費者將開始接受并購買具備智能駕駛功能的汽車。
產業鏈協同發展：智能駕駛產業鏈將呈現協同發展態勢，各環節企業加強合作，共同推動智能駕駛技術的研發和應用。
智能駕駛行業前景
從市場需求和趨勢來看，智能駕駛技術已成為消費者購車的重要考慮因素之一。特別是在一線城市和發達地區，智能駕駛汽車將成為消費者的首選。市場上的競爭對手和市場份額方面，傳統汽車制造商、科技巨頭和初創公司都在積極投入智能駕駛領域，市場競爭日趨激烈。然而，隨著技術的不斷進步和應用的推廣，智能駕駛行業將迎來更廣闊的發展空間。
智能駕駛行業目前存在問題及痛點分析
技術挑戰：自動駕駛技術的發展仍面臨算力、算法等方面的挑戰。例如，國產芯片在性能上與國際龍頭企業相比仍存在一定差距，自動駕駛系統的算法復雜度高且需要不斷優化。
數據質量和安全：高質量數據的采集、清洗、篩選是一大難題。同時，智能駕駛涉及大量的數據傳輸和存儲，數據安全也是一個重要的問題。
法規和倫理問題：自動駕駛技術的推廣和應用還受到法律法規和倫理道德的制約。例如，如何在法律上界定自動駕駛汽車的責任主體、如何保障自動駕駛汽車的安全性等問題仍需進一步探討和解決。
基礎設施不足：自動駕駛汽車需要與道路基礎設施進行交互，但目前許多基礎設施尚未完全適應自動駕駛汽車的需求，影響性能和安全性。
智能駕駛行業正處于快速發展的階段，未來有望迎來更廣闊的發展空間。然而，要實現井噴式發展還需要克服一些挑戰，需要政府、企業和社會各界的共同努力。
欲獲悉更多關于智能駕駛行業重點數據及未來五年投資趨勢預測，可點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2029年中國智能駕駛行業市場分析及發展前景預測報告》。
研究院服務號
中研網訂閱號