2025年中國智能駕駛行業：技術突破與商業化加速

2025年中國智能駕駛行業：技術突破與商業化加速

前言

智能駕駛作為汽車產業與人工智能、物聯網等前沿技術深度融合的產物，正推動全球交通體系向智能化、網聯化方向轉型升級。中國已將智能網聯汽車納入國家戰略層面，通過政策引導、技術創新與市場驅動，推動行業從“技術驗證期”邁入“商業落地期”。

一、行業發展現狀分析

(一)技術路徑：從單車智能到車路云協同

根據中研普華研究院《2025-2030年中國智能駕駛行業發展全景與深度分析報告》顯示：當前，智能駕駛技術路徑呈現“單車智能”與“車路云協同”并行的特征。單車智能側重于車輛自身的感知、計算和決策，通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多傳感器融合，結合BEV+Transformer算法架構，實現城市復雜道路場景的自主決策。車路云協同則通過路側單元(RSU)與云端計算平臺的實時信息交互，彌補單車智能在感知范圍和計算能力上的不足，成為未來高階自動駕駛的核心方向。

(二)市場滲透：從高端車型到大眾市場

智能駕駛技術正加速向中低端車型滲透。L2級輔助駕駛功能已在中高端車型中普及，而高速NOA(領航輔助駕駛)預計將在兩年內成為10萬—20萬元車型的標準配置。城市NOA功能逐步擴展至更多城市，推動智能駕駛從“開城”向“全國都能開”邁進。此外，智能駕駛技術的科技平權趨勢顯著，部分支持城區NOA的車型起售價已降至15萬元左右。

(三)政策支持：從頂層設計到地方試點

國家層面，智能網聯汽車準入管理新規、智能網聯汽車標準體系等政策文件相繼出臺，為行業發展提供制度保障。地方層面，北京、上海、廣州等城市開展Robotaxi商業化運營試點，允許收費服務;武漢、重慶等城市推進全無人自動駕駛測試，探索商業化路徑。政策與標準的完善，為智能駕駛技術的規模化應用奠定了基礎。

(數據來源：中研普華整理)

二、競爭格局分析

(一)三大陣營角逐生態主導權

傳統車企：依托制造經驗和供應鏈整合能力，聚焦硬件集成與安全冗余設計。例如，比亞迪通過全棧自研模式，強化智能駕駛技術與新能源的融合;廣汽、小鵬等車企的“影子模式”累計真實路況數據突破500億公里，推動算法優化。

科技巨頭：以華為、百度為代表，通過全棧自研策略構建垂直生態體系。華為ADS智駕方案堅持激光雷達+多傳感器融合路線，支持無圖城區NOA和端到端大模型架構;百度Apollo推出全球首個自動駕駛開放平臺，無人駕駛出租車“蘿卜快跑”已在多個城市運營。

初創企業：聚焦Robotaxi、干線物流等場景，通過技術授權、運營服務等方式實現商業化。例如，AutoX、小馬智行等企業在特定場景中實現L4級無人化運營，降低人力成本，提升運輸效率。

(二)技術路線分化：視覺派與激光雷達派

智能駕駛技術路線呈現“視覺派”與“激光雷達派”的分化。視覺派以特斯拉、小鵬為代表，依賴攝像頭與AI算法，通過Occupancy Networks實現動態障礙物預測，成本優勢顯著，但極端場景適應性待提升。激光雷達派以華為、理想為代表，采用激光雷達+毫米波雷達+攝像頭方案，通過GOD+PDP架構提升系統冗余性，適應復雜路況，但硬件成本較高。

三、重點企業分析

(一)華為：全棧自研構建生態壁壘

華為通過全棧自研策略，構建涵蓋芯片、算法、操作系統及云服務的垂直生態體系。其ADS智駕方案支持無圖城區NOA和端到端大模型架構，與賽力斯、長安、奇瑞等車企合作，推動ADS 3.0大規模落地。此外，華為大力投入智能駕駛云服務建設，八爪魚云平臺每日可完成500萬公里的虛擬測試里程，為算法優化與模型訓練提供海量數據支撐。

(二)Momenta：數據驅動技術獨樹一幟

Momenta以數據驅動技術為核心，通過海量道路行駛數據訓練AI模型，實現復雜場景處理能力。其獨創的長短期記憶模型，借鑒人類學習邏輯，降低訓練成本，縮短訓練周期。Momenta與上汽、比亞迪、廣汽等車企合作，定點超100款車型，市場占有率穩居行業前列。

(三)小鵬汽車：端到端大模型引領技術突破

小鵬汽車聚焦端到端技術路徑，通過XNGP融合感知大模型與云端算力，推動智能駕駛下沉至20萬元以下車型。其端到端智駕大模型包含神經網絡XNet(感知)、規控大模型XPlanner(決策控制)以及大語言模型XBrain(與用戶交互)，能夠在不依賴高精度地圖的情況下，實現全國范圍內的智能駕駛。

四、行業發展趨勢分析

(一)技術趨勢：多模態感知與車路云協同

未來，智能駕駛技術將呈現多模態感知融合與車路云協同的發展趨勢。多模態感知融合技術將突破極端天氣限制，提升暴雨、沙塵等場景下的識別率;車路云協同技術將通過路側單元與云端計算的緊密配合，實現車輛與基礎設施的實時信息交互，提升系統的冗余性和安全性。

(二)市場趨勢：場景裂變與生態重構

智能駕駛技術的應用場景將不斷裂變，從乘用車領域向商用車、公共交通、特種車輛等領域延伸。例如，Robotaxi、無人配送、智慧物流等細分場景將快速擴張;礦山、港口等封閉場景將實現無人化運營。此外，智能駕駛將推動汽車產業生態重構，車企、科技公司、零部件供應商、基礎設施運營商等各方將緊密合作，共同打造智能駕駛產業鏈的上下游協同發展。

(三)政策趨勢：法規完善與國際合作

政策層面，國家將進一步完善智能駕駛相關法規，明確事故責任劃分、數據安全等要求，推動商業化落地。同時，中國將積極參與國際標準制定，推動自動駕駛數據跨境傳輸、網絡安全等標準互認，降低全球化運營風險。

五、投資策略分析

(一)價值投資焦點領域

傳感器與芯片：激光雷達、高精度地圖、V2X通信等關鍵技術的國產化替代進程加速，投資者可關注具備核心技術創新能力的企業。

算法與軟件：端到端大模型、高保真自動駕駛世界模型等技術將成為算法優化的核心方向，投資者可關注在算法研發與數據閉環方面具備優勢的企業。

車路云協同：智能路側單元(RSU)、云端計算平臺等基礎設施建設將迎來爆發式增長，投資者可關注在車路云協同領域具備技術儲備的企業。

(二)系統性風險防控

技術迭代風險：L3/L4級自動駕駛算法專利糾紛年增65%，投資者需關注企業的技術壁壘與專利布局。

政策滯后風險：數據安全立法與技術發展速度差達1.8年，投資者需關注政策動態，避免因政策調整導致投資損失。

市場接受度風險：消費者對智能駕駛技術的接受度仍需提升，投資者需關注市場需求變化，避免盲目擴張。

如需了解更多中國智能駕駛行業報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產業研究院的《2025-2030年中國智能駕駛行業發展全景與深度分析報告》。