2025中國汽車自動駕駛行業：不是“錦上添花”，而是“城市基礎設施”

一、先拋結論：未來五年，自動駕駛不是“錦上添花”，而是“城市基礎設施”

如果把 2025 年比作一場馬拉松的起點，那么中國自動駕駛已經跑完熱身，正式站上起跑器。我們判斷：

1. 技術端——L2+ 成為“標配”、L3 進入“走量”、L4 進入“場景盈利”。

2. 政策端——“十五五”首次把“車路云一體化”寫進省級政府 KPI，財政補貼從“補整車”轉向“補運營”。

3. 商業端——單車智能與車路協同兩條路線不再“互懟”，而是像“左右腳”一樣交替前行，成本曲線出現“剪刀差”，Robotaxi 單公里成本首次與網約車“同價”。

4. 投資端——市場不再迷信“故事”，而是追問“現金流”。能夠產生月度正向經營模型的場景(干線物流、封閉園區、高速貨運)將成為資本抱團的新“避風港”。

以上四點，在我們的最新報告里被概括為“四個同步”：技術同步、法規同步、商業同步、資本同步。只要缺一條，賽道就會“踩空”;四條對齊，行業才會“起飛”。

二、為什么今年必須“重看”自動駕駛?——三大“體感級”變化

1. 成本體感：去年一顆激光雷達還要“上萬”，今年國產芯片+算法裁剪后，部分車型把 L2++ 打包進“三千元精品包”。硬件成本曲線出現“跳水式”拐點，終端售價直接殺進 10 萬元級轎車市場。

2. 政策體感：L3 法規落地，責任劃分首次“白紙黑字”——車輛制造商、自動駕駛功能提供商、駕駛員三方責任像“披薩”一樣被切開。過去保險公司不敢承保，現在保單已經可以“按月付費”。

3. 用戶體感：一線城市高峰時段，百度 Apollo、小馬智行的 Robotaxi 空駛率降到“四成以下”，乘客打到無人車不再靠“搶券”，而是像叫網約車一樣“隨手叫”。當“嘗鮮”變成“日常”，意味著市場教育期結束，真正的“規模紅利”啟動。

三、中研普華“四縱四橫”產業坐標：把混沌賽道拆成“棋盤”

我們在報告中把自動駕駛拆解成“四縱四橫”坐標系，幫助政府、車企、資本快速落子：

1. 四縱——技術縱深：傳感器、計算平臺、算法、數據閉環。

2. 四橫——場景橫切：高速干線、城市出行、封閉園區、末端配送。

只要縱橫交叉的格子出現“正向現金流”，就是一個可復制的“小太陽”模型。誰先點亮，誰就能拿到下一輪融資的“船票”。

四、區域“熱力圖”：長三角、珠三角、京津冀“三足鼎立”，成渝、武漢“彎道超車”

1. 長三角——“產業鏈最完整”。上海嘉定測試道路里程全國最長，蘇州把毫米波雷達做到“白菜價”，無錫給出全國首個“車聯網全域運營”牌照。

2. 珠三角——“出口基因最強”。深圳把 Robotaxi 與港口無人卡車“混編運營”，一輛卡車可以節省 2 名司機，一年回本。

3. 京津冀——“政策高地”。北京亦莊試點“L4 收費運營”，乘客打車可以開電子發票，意味著無人車收入可以“進表”，資本化路徑打通。

4. 成渝、武漢——“場景紅利”。山地地形+高校資源，讓復雜場景數據“天然富礦”，初創公司用“數據換訂單”，半年完成別人一年的里程積累。

五、技術路線“口水戰”終結：單車智能與車路協同進入“混搭期”

過去行業爭論“到底要不要激光雷達”“到底靠不靠路側”，今年我們觀察到兩條路線開始“合流”：

1. 高速場景——“弱車強路”。車端做感知，路端做冗余，把 96 線激光雷達搬到龍門架上，單車成本直接砍掉一半。

2. 城市場景——“強車弱路”。把大模型塞進座艙芯片，用“端到端”吃掉規則代碼，遇到臨時施工，車輛可以像“老司機”一樣繞路。

3. 封閉園區——“車路各一半”。港口、礦山、機場，路側設備 ROI 清晰：一臺無人集卡 24 小時連軸轉，省下的夜班工資一年就能把 RSU(路側單元)回本。

結論：技術路線不再“非黑即白”，誰能根據場景“配菜譜”，誰就能端出“盈利大餐”。

六、商業模式“三段論”：從賣硬件，到賣運力，再到賣“城市大腦”

階段 1：硬件變現——像賣手機一樣賣“智駕包”，毛利率薄如刀片。

階段 2：運力變現——把“公里數”打包賣給物流平臺、網約車平臺，按公里收“技術服務費”，現金流月度可見。

階段 3：數據變現——把路口流量、車輛軌跡脫敏后賣給政府、保險、商業地產，做“城市大腦”運營。

我們判斷，2025-2027 年是“階段 2”窗口期，誰能率先拿出“每公里成本低于人工”的賬本，誰就能拿到產業資本的“大額訂單”;2028 年以后，真正拉開差距的是“階段 3”的數據運營能力。

七、資本“新審美”：不再問“故事多性感”，而是問“現金流多硬朗”

1. 干線物流——一條京滬線，單程 1200 公里，L4 重卡比人工節省 25% 油費+過路費，一年跑 20 萬公里，多賺一輛新車。資本已經用“腳”投票，圖森、智加、贏徹相繼拿到 Pre-IPO 級別的“大額可轉債”。

2. 封閉園區——港口、礦山、機場，場景封閉、數據好拿、甲方有錢。西井科技一個港口項目 18 個月回本，現金流曲線漂亮到可以發 REITs。

3. 末端配送——京東、順豐無人配送車突破 10 萬輛，主要替代“三輪車+臨時工”，一年省下的人力成本等于車輛采購價。

中研普華資本事業部跟蹤發現，2025 年 Q1 自動駕駛賽道單筆過億元融資 60% 集中在上述三類“現金奶牛”場景，純 Demo 階段的 L4 公司幾乎拿不到錢。資本寒冬里，“自我造血”才是最高級的浪漫。

八、風險與冷思考：把“虛火”降下來，行業才能“長壽”

1. 數據安全——車端攝像頭每天產生大量人臉、車牌數據，一旦出境就是“紅線”。我們已經幫多地政府做“數據出境安全評估”試點，結論是：先分類分級，再做邊緣脫敏，成本可下降 40%。

2. 標準碎片化——各地測試標準、數據格式、接口協議不統一，導致主機廠“一省一標”。我們在報告里提出“區域互認”路線圖：先接口統一，再數據統一，最后牌照互認，預計 2026 年完成“長三角-珠三角”雙圈互認。

3. 人才缺口——算法、功能安全、車聯網復合型人才缺口高達 6 位數。中研普華人力資本中心預測，2027 年前行業需要 20 萬名“既懂車又懂碼”的工程師，缺口只能靠“校企共建+再教育”填補。

九、寫在最后：自動駕駛的終局，不是“無人”，而是“無感”

當無人車成為城市水電煤一樣的基礎設施，用戶不會再討論“L2 還是 L4”，而是像今天對待電梯一樣“無感使用”。把技術做“淡”，把服務做“深”，把成本做“薄”，才是這條萬億賽道的終極答案。

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 年中國汽車自動駕駛行業市場調查與發展前景分析報告》，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。