纪要涉及的行业或公司 * **行业**：高阶智能驾驶（智驾）全产业链，涵盖从L2到L4级别，涉及芯片、算法、传感、运营等环节[1] * **公司**：曹操出行、图达通、地平线、小马智行、禾赛科技、文远知行、大众交通、虹软科技[1] 纪要提到的核心观点和论据 * **调研目的**：旨在打通产业链，让投资者对高阶智驾全产业链每个环节都建立充分认知[1] * **产业链覆盖**：调研覆盖从L2到L4的完整产业链，包括芯片、算法、传感、运营等关键环节[1] * **具体公司看点**： * **曹操出行**：作为Robotaxi运营商和头部出行平台，提供最新Robotaxi试驾[1] * **图达通**：蔚来激光雷达供应商，并新进入合资及新势力车企供应链[1] * **地平线**：智驾芯片龙头，同时涉及算法和Robotaxi业务[1] * **小马智行**：业务涵盖国内Robotaxi和Robotruck[1] * **禾赛科技**：激光雷达龙头，产品配套Robotaxi以及理想、小米等车企[1] * **文远知行**：业务覆盖国内及海外Robotaxi，并提供量产端到端智驾算法试乘[1] * **大众交通**：上海Robotaxi运营商，有业务领导出席[1] * **虹软科技**：国内外DMS（驾驶员监控系统）及智驾算法供应商，受益于L2强标政策[1] 其他重要但是可能被忽略的内容 * **调研活动性质**：由中信证券组织的投资者调研邀请，非公司财报或业绩说明会[1] * **时间与地点**：活动于1月26日至1月28日在杭州、苏州、上海三地举行[1] * **参与限制**：所有公司的调研名额均有限额，需通过指定链接或联系销售报名[1] * **动态更新**：纪要末尾提示“更多公司陆续增加中”，表明调研名单可能扩充[1]

文章核心观点 华为智能驾驶解决方案ADS已从1.0迭代至4.0，其核心是坚持多传感器融合的技术路线，并通过软件架构与算法的持续升级，实现了从依赖高精地图的规则驱动到不依赖高精地图的端到端数据驱动，最终迈向基于“云端训练+车端推理”协同范式、具备高速L3级能力的系统级重构[2][4] 华为ADS硬件迭代：多传感器融合方案 - 公司坚持采用激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达等多传感器互补融合的方案，以实现全天候全天时的高效感知能力[2] - 各传感器特点如下： - **激光雷达**：作为成像级传感器，可渲染3D环境，成像干净、噪点少、信息丰富，但受天气和光照条件影响明显，感知范围较近，高速行驶场景有欠缺[3] - **毫米波雷达**：用于盲点监测、变道辅助，在夜晚及极端天气下仍可工作，抗电磁干扰能力强、成本较低，但对静止障碍物探测有待提高，噪点多、对金属敏感[3] - **超声波雷达**：用于5米以内的短距感知和泊车辅助，成本低、探测能力强，但作用距离近，点云缺乏高度信息[3] - **摄像头**：用于环境探测和障碍物信息采集，获取信息丰富、速度快、成本相对较低，可以描绘道路环境深度信息及3D整体环境，但视觉受天气及光线影响[3] - 在技术方案中，摄像头是基础图像信息传感器，激光雷达可丰富环境信息并生成3D图像，毫米波雷达（特别是4D毫米波雷达）在极端天气下辅助感知，超声波雷达则是泊车辅助的必备低成本元件[3] 华为ADS各代技术演进与核心能力 - **ADS 1.0 (2021年4月发布)**： - 配置方案为多传感器融合+有图智驾，软件架构为BEV[4] - 核心智驾功能为NCA智驾领航辅助，初期城区功能限于上海、广州、深圳[4] - 智驾级别为L2，搭载于极狐阿尔法S、阿维塔11等车型[4] - 感知层采用BEV+Transformer算法，依赖“白名单机制”人工标注，存在无法识别白名单外异形物体的“长尾效应”[6] - 采用有图（高精地图）智驾方案，该方案存在新城渗透速度慢（需2-3年）和更新不及时（更新频率1-3个月）两大缺点[7][9] - **ADS 2.0 (2023年4月发布)**： - 配置方案升级为多传感器融合+无图智驾，软件架构为BEV+GOD 2.0+RCR 2.0[4] - 核心智驾功能NCA覆盖高速路与城区车道，智驾级别为L2[4] - 搭载于问界M5/M7/M9、阿维塔11鸿蒙版、阿维塔12、智界S7等车型[4] - 核心算法为GOD2.0与RCR2.0，分别解决“看得懂物”和“看得懂路”的问题[8] - **GOD2.0网络**：可识别通用障碍物白名单外的异形物体，并能精细区分障碍物种类（如救护车、警车），识别率高达99.9%[8][11]。该网络构建在自学习数据引擎上，利用车端收集数据、云端自动标注和4D场景重建进行训练，每天产生大量有价值数据，公司利用上千个NPU和上亿公里驾驶数据对其进行训练，目标是训练成一个能像人类一样灵活应对各种场景的基础模型[12][14] - **RCR2.0网络**：实现导航地图与现实世界的匹配，感知面积可达2.5个足球场，能实时生成道路拓扑，解决了无高精地图情况下的车道内行驶和路口处理两大关键难题[16] - **ADS 3.0 (2024年4月发布)**： - 配置方案为多传感器融合+端到端大模型，软件架构为GOD大网+PDP[4] - 核心智驾功能NCA覆盖全国高速与城区，可实现“车位到车位”的全程智驾，智驾级别为L2[4] - 搭载车型进一步扩展至问界M5/M7/M9、阿维塔11/12、智界S7、享界S9、岚图梦想家等[4] - 采用“端到端”的仿生神经网络架构，通过海量真实驾驶数据训练，使驾驶决策更接近人类直觉[18] - 多传感器深度融合，其中激光雷达探测距离达到200米，负责高精度三维建模[20] - **GOD大网**：识别精度较前代提升30%，能识别包括异形障碍物在内的多种目标[21] - **PDP路径规划算法**：引入深度强化学习，可根据实时路况动态优化路径，减少对固定规则的依赖[23] - 创新功能包括： - **车位到车位智驾**：支持从停车场入口到目标车位的全程自主导航与泊车，无需高精地图，在复杂场景下泊车成功率可达95%以上[24] - **全场景智能防撞系统CAS 3.0**：整合23项主动安全功能，已累计避免潜在碰撞事故超200万次[25][28] - **城区与高速双域NCA**：可应对红绿灯识别、无保护左转等复杂城市路况，对交通信号灯的识别准确率达99%[26] - **ADS 4.0 (2025年4月发布)**： - 配置方案为多传感器融合+世界模型，软件架构为WEWA架构[4] - 核心智驾功能覆盖全国，可实现高速L3级别驾驶[4] - 搭载品牌扩展至奥迪、岚图汽车、深蓝、广汽传祺、阿维塔、北汽等[4] - 搭载的WEWA架构通过“云端训练+车端推理”的协同范式，彻底重构了智驾的训练与运行逻辑[4] - 该架构通过“AI教AI”的方式补齐长尾难例（如鬼探头、极端天气突发状况），并将“安全价值观”内化为决策底层，实现了真正“原生面向智驾”的系统级重构[4] 技术迭代总结 - ADS 1.0至3.0完成了从“规则驱动”到“端到端数据驱动”的产业级落地，解决了高阶智驾“能开、开好”的基础问题[4] - ADS 4.0则通过WEWA架构，利用“云端训练+车端推理”的协同范式，实现了智驾系统训练与运行逻辑的彻底重构[4]

英伟达开源AI模型对智能驾驶行业的影响 - 英伟达发布Alpamayo开源AI模型，推动“智驾平权”，有望大幅降低高阶智能驾驶的准入门槛 [1] - 此举有望推动L3/L4级别自动驾驶加速进入商业化阶段 [1] 实现L3安全冗余的核心增量硬件 - 实现L3安全冗余需要特定核心增量硬件，该硬件有望形成一个百亿级别的高增长赛道 [1] - 部分公司已经在该硬件领域完成了技术卡位 [1] 智能驾驶关键环节的发展趋势 - 某个关键环节正在从研发阶段走向前装量产阶段 [1] - 该环节有望满足智能驾驶对快速精准控制、多重冗余设计及软硬件高度解耦的需求 [1] - 在L3自动驾驶阶段，该环节的渗透率有望大幅提升 [1]

文章核心观点 - 中国车企及供应链企业在CES 2026上展示的战略重心已从硬件性价比竞争，全面转向以AI大模型和高阶智能驾驶为核心的技术创新与标准定义，标志着行业从“制造输出”向“标准输出”的关键跃迁 [1] - 行业竞争门槛正从资金与资质转变为“含模量”（AI模型在车辆控制中的占比），技术断层将引发市场格局重塑，未来智驾市场可能由少数具备规模效应的巨头主导 [7][8][9] - 汽车的产品属性与商业逻辑正在被重新定义，从“软件定义汽车”转向“AI定义汽车”或“具身智能终端”，价值锚点从传统硬件转向算力、服务与体验，车企的估值逻辑和供应链关系面临颠覆 [9][10] 技术战略与展示 - **吉利控股集团**：发布技术底座“全域AI 2.0”，其核心是分层设计的WAM（世界行为模型），旨在实现从理解到修正的完整智能闭环，让汽车智能拥有持续进化的“世界观” [2] - **吉利控股集团**：通过“一个吉利”战略整合内部资源，将旗下多个品牌的智驾软件统一为“千里浩瀚G-ASD”，实现了软件内核的统一与高端技术（如神盾金砖电池、英伟达Thor-U芯片）在集团内的快速渗透 [2][3] - **吉利控股集团**：通过整合，产品规划项目数量减少了20%—30%，同时质量增强，旨在通过规模效应分摊高昂的AI研发成本 [2][8] - **长城汽车**：采用“机械+智能”双线突围，发布了Hi4-Z纵置双电机混动架构以解决续航与能耗痛点，并展出了代表顶级机械工艺的灵魂S2000水平对置八缸摩托车 [3][4] - **长城汽车**：推出了基于自研Coffee EEA 4.0架构的ASL 2.0智能体系统，具备“中央计算+区域控制”的超级神经系统，其“智慧空间智能体”和“智能驾驶智能体”分别强调主动服务与类人因果推理能力 [4] 供应链与新势力表现 - **零跑汽车**：展示了激进的电子电气架构策略，全新发布的零跑D19直接搭载高通双8797至尊版芯片，将算力重点投向车辆控制与实时推理，强调“计算底座”的硬实力 [5] - **黑芝麻智能**：展出了单颗算力达250 TOPS的A2000自动驾驶芯片，旨在切入L2+/L3级智驾市场 [6] - **禾赛科技与速腾聚创**：展示了新一代激光雷达产品，核心竞争力在于探测距离、精度提升以及“千元级”的成本控制能力 [6] 行业趋势与格局演变 - **竞争门槛变化**：造车门槛正从过去的资金与资质，转变为未来的“含模量”（AI模型在车辆控制中的占比） [7] - **高阶智驾成为“数据游戏”**：AI能力的提升需要大量资金、算力、模型、数据和高质量人才投入，单一企业完成“全栈自研”可能不经济 [8] - **行业集中度提升**：只有年销量达到百万级、拥有海量数据回流能力的企业才能支撑WAM级别大模型的训练成本，未来智驾市场可能由少数巨头主导，2026年至2027年行业或将迎来新一轮兼并重组潮 [8][9] - **汽车属性与商业模式重构**：汽车被重新定义为“具身智能终端”或机器人，其价值锚点从“马力、真皮、空间”转向“算力、服务、体验”，基于AI能力的全生命周期服务收入（如智驾订阅、空间服务）将成为新的增长极 [9][10] - **供应链关系颠覆**：整车厂将收回更多软件控制权，供应商需要从卖零件转向卖能力或卖生态 [10] 中国车企的全球角色转变 - **从跟随到引领**：中国车企不再是紧盯欧美巨头动向的跟随者，而是敢于提出不同技术路线（如吉利的WAM模型、长城的“空间智能”定义）并尝试输出技术标准的挑战者 [10][11] - **竞争维度升级**：中国车企的出海竞争已从两年前的成本优势，升级为在AI大模型与高阶智驾架构上构建技术护城河，争夺汽车产业价值分配权 [1][10]

报告行业投资评级 - 强于大市 [2] 报告核心观点 - 汽车智能化正从导入期跨入成长期，成为车企的“生存项”，预计到2030年中国市场智能汽车销量将超3000万辆 [2][6] - L3级自动驾驶已从测试阶段迈入商业化应用阶段，预计2026年起高阶智驾渗透率将加速提升，L4/L5可能在2027-2028年取得实质突破 [2][13] - 智能化是颠覆式革新，本质是供给创造需求，将重新定义汽车价值并激发消费需求 [2][6] - 产业链投资机会贯穿上游零部件、中游整车及下游营运新商业模式 [2] 行业趋势与市场空间 - 电动化渗透率在2020-2024年从10%跃升至50%，预计2025-2030年将从50%以上提升至80%，智能化渗透率将同步加速提升 [6] - 预计2030年中国市场智能汽车销量或将远超3000万辆 [6] - 2025年上半年，新能源车L2及以上辅助驾驶功能装车率超过80%，其中24万元以上车型的L2+功能配置率较高，16万元上下区间尚有较大提升空间 [10] - 预计2026年高阶自动驾驶渗透率开始加速提升，到2027年中国乘用车部署的驾驶自动化解决方案中接近一半为高阶自动驾驶，2030年此比例将超80% [13] - 高阶智驾技术路线持续演进：规则驱动→感知端AI化（BEV+Transformer）→端到端控制→具身智能 [2][17] 上游零部件产业链 域控制器 - 域控制器是软硬件解耦、实现软件定义汽车的关键，受益于电子电气架构从分布式向集中式（域集中式→中央集中式）演进 [30] - 智驾域和座舱域是核心域控制器，未来向跨域融合、舱驾一体发展 [2][34] - 成本导向是跨域融合的主要驱动力，业务合作模式灵活的供应商有望获取更多机会 [37][38] - 国际巨头全栈布局，本土企业如德赛西威、均胜电子、东软集团、中科创达通过技术迭代推动国产替代 [46] - 新势力车企如零跑、小鹏、小米在域控制器自研和架构创新上较为突出 [48] 算力芯片 - 智能化推高了对智驾和座舱算力的需求，高算力SoC成为新品核心配置 [2][51] - 算力芯片市场短期维持多强格局：特斯拉垂直整合，英伟达、高通提供标准化芯片，Mobileye提供解决方案，华为、地平线聚焦中国市场 [52] - 车企SoC自研有利于打造极致性能，新势力普遍选择自研路径（如特斯拉、蔚来、小鹏、理想），传统车企多采用合资或投资模式 [55] - 智驾SoC有望先于座舱SoC在自主替代市场份额上获得突破 [56] - 舱驾融合是技术发展方向，采用一颗SoC实现多域功能融合，国内企业如黑芝麻智能、欧冶半导体已有相关方案 [61][64] 线控底盘 - 线控底盘是实现L3+高阶智驾的关键执行层硬件基础，包括线控驱动、转向、制动、悬架、换挡五大系统 [2][67] - 政策持续引导支持线控底盘产业发展，其战略重要性已成行业共识 [72] - 智能底盘发展分为三阶段：1.0（部分线控）、2.0（三向六自由度协同）、3.0（全面线控+AI属性），目标是从线控底盘升级为智能底盘 [73] - 线控制动主流方案为EHB（分One-box和Two-box），未来趋势是EMB，可减重10%，制动响应时间从430ms减少至80ms [74][75] - 空气悬架正从百万级豪华车下探至30万元级别车型，本土供应商如保隆科技、孔辉科技受益于成本优势和技术下沉 [81][85] - 线控转向（SBW）是L3+高阶智驾的核心执行部件，响应速度和精度优于当前主流的电子助力转向（EPS） [88] - 预计中国乘用车智能底盘市场规模在2023年达392亿元，2027年或突破千亿元，2030年超1800亿元，2025-2030年复合增速约20% [93] 智能座舱 - 智能座舱是用户感知体验中心，差异化需求将拉动HUD等增量功能配置率提升 [2][98] - 智能座舱正向“第三生活空间”演进，融合办公、娱乐、社交等多元场景 [104] - 带来差异化体验且满足行车有效需求的增量配置（如HUD、流媒体后视镜、DMS等），渗透率或将首先提升 [104] 中游整车市场与竞争格局 - 新能源市场头部集中，CR10约65.5% [2] - 20万元以上价格区间是智能化主战场，10-20万元区间是潜力市场 [2] - 特斯拉引领纯视觉+端到端技术路线，追求极致效率和数据闭环 [2][17] - 华为提供从零部件到HI模式再到智选车的全方位合作模式，赋能合作车企快速提升产品力 [2] - 跨界新势力厂商普遍采用全栈自研构建核心壁垒，是智能化变革最积极的推动者和受益者 [2] - 报告具体分析了零跑汽车（全域自研+国际合作）、小鹏汽车（AI+智能化技术驱动）、理想汽车（智能化转型与纯电布局）等车企案例 [3] 下游营运与新商业模式 - 智能化催生Robotaxi等新商业模式，智慧出行正从“人力驱动”向“技术驱动”转型 [2] - 预计2030年Robotaxi在中国智慧出行中的渗透率将超过30%，相关车队销售及维修市场规模较大 [2] - 兼具高阶智驾解决方案和整车量产能力的车企在切入Robotaxi赛道时具有优势 [2][3] 投资建议 - 预计2026年是汽车高阶智驾技术成熟度、政策法规、用户接受度与商业模式共同突破的窗口 [2] - 看好具备算法、芯片、数据闭环等全栈自研能力的头部车企，关注小鹏汽车、小米集团、理想汽车、零跑汽车、长安汽车 [2] - 看好在域控制器、算力芯片、线控底盘、HUD等高增长细分领域有技术优势，能升级为系统解决方案供应商的零部件公司，关注保隆科技、地平线机器人 [2] - Robotaxi商业化进程或利好高阶智驾方案领先的车企及解决方案提供商，关注曹操出行、小马智行、文远知行 [2]

报告行业投资评级 - 强于大市 [3] 报告核心观点 - L3级有条件自动驾驶准入落地，标志着高阶智驾从技术展示迈入合规交付与商业运营阶段 [3] - 华为汽车业务在ADS 4.0工程化落地与鸿蒙智行五界成型的推动下，由技术赋能方升级为系统级平台型公司，智能化成为整车竞争分水岭 [3] - 华为依托ICT全栈能力，系统性延伸至汽车领域，形成覆盖智能驾驶、智能座舱与电动化零部件的协同平台 [3] - 华为通过零部件供应、HI模式、鸿蒙智行三种梯次合作模式赋能车企，推动产品力跃升 [3] - L3准入或优先落地于鸿蒙智行及与ADS深度合作的高阶智驾车型，已硬件预埋、端云协同并搭载ADS高阶版本的车型具备先发优势 [3] 根据相关目录分别总结 1. ICT全栈能力赋能生态共创 - 华为预测到2030年，中国新能源汽车占销售汽车比例将高达**82%**，中国L3及以上自动驾驶搭载率达到**30%** [7] - 华为依托ICT积累及IPD+ISC+IPMS体系能力，聚焦智驾、智舱、车控、电驱与超充等核心模块，定位全栈智能汽车解决方案提供商 [7] - 华为CCA架构融合计算和通信技术，以尚界H5为例，研发周期从**15个月**减至**9个月** [8] 2. 智能驾驶：ADS 4.0与WEWA架构全栈自研 - 华为乾崑ADS 4.0基于WEWA端到端大模型架构，实现去高精地图的全国智驾能力 [15] - ADS 4.0中WEWA架构较上一代实现端到端延时降低**50%**，通行效率提升**20%**，重刹率降低**30%** [15] - ADS 4.0已合作**22家**车企，预计**2025年**装机量突破**200万** [3] - ADS 4.0工程化平台中的ADS Ultra旗舰版支持高速L3 [15] - 华为途灵智能底盘通过ADS+XMC实现跨域融合，协控器件数为传统底盘**3倍**，阻尼调节响应时间**≤50毫秒**，DATS动态扭矩系统响应延迟仅**4ms**（传统系统为**400-500ms**），颠簸路面车身晃动减少**31%**，过弯侧倾角减少**40%** [22][23] 3. 智能座舱：HarmonyOS构建车内交互生态 - 华为基于人车关系提出座舱智能化五级标准，将座舱分为指令助手、任务助手、专业助理、专属助理、数字超人 [24] - HarmonyOS操作系统基于微内核与分布式架构，构建**1+8+N**互联互通鸿蒙终端生态 [24] - 截至**25Q2**，鸿蒙操作系统在中国智能手机市场份额达**17%**，连续六个季度保持第二 [29] - 截至**10月**，鸿蒙生态整体设备覆盖量已超过**10亿**台，与**1800余家**硬件厂商建立合作 [29] - 截至**12月**，搭载HarmonyOS 5和HarmonyOS 6的终端设备数量已突破**3200万** [29] - **2024年**，华为HUD装机量**159,404套**，HUD市场占比**4.70%**，AR-HUD市场占比**16.80%** [30] 4. 三电系统：DriveONE电驱系统级优势 - 华为DriveONE 800V高压碳化硅平台性能行业领先，覆盖A–D级车型 [36] - 华为合作车企**10余家**，搭载车型**50余种**，累计下线动力总成超**200万** [37] - 量产最高转速达**22000rpm**，技术储备已到**38800rpm**，功率密度较上一代提升**10%** [37] - 电机最高效率达**98%**，MCU效率超**99.5%**，**800V**高压电池包充电**5分钟**续航**215公里** [37] - 相对IGBT的系统效率提升**+4.4%**、MCU功率密度提升**+25%** [37] - 智能油冷2.0技术降低绕组峰值温度**30℃**，延长电机寿命一倍 [37] - 十合一动力域模块高度集成，机械部件减少**22%**，线束长度缩短**5米**，整体故障率降低**15%** [37] 5. 华为合作模式与前瞻 - 华为通过三种模式合作：1）零部件供应（如激光雷达、DriveOne电驱）；2）HI模式（全栈解决方案，如阿维塔、极狐）；3）鸿蒙智行模式（华为主导产品定义，覆盖问界、智界、享界、尊界、尚界）[44][45] - 引望（华为汽车业务BU实体）已合作**33款**车型，预计**2026年**上市车型有望超过**80款** [3] - **2024年**，激光雷达市场装机量超**150万**颗，华为份额**27.4%**，位居第二 [47] - **2024年**，华为智驾域控制器装机量**508,722套**，占比**15.7%**，位居第三 [50] - **2024年**，华为自动泊车APA方案装机量**508,039套**，占比**10.30%**，位居第三 [50] - **2024年**，华为昇腾610智驾域控芯片装机量**500,492颗**，占比**9.50%**，位居第三 [55] - **2024年**，华为高精度融合定位方案装机量**507,432**，占比**27.80%**，位居第二 [55] - **24H1**，引望营业收入**104.35亿元**，硬件/软件业务占比约为**58.39%/41.61%**，硬件毛利率**33.41%**，软件及服务毛利率高达**86.17%** [61] - **2024年**，华为智能汽车解决方案业务收入**264亿元**，同比**+474.4%**，首次实现年度盈利 [61] - **25H1**，华为智能汽车解决方案业务营收**270亿元**，同比增长**110%**；经营利润为**13亿元** [61] - 截至**2025年10月**，鸿蒙智行累计交付突破**100万**辆 [67] - **2025年11月**，鸿蒙智行销量中问界占比**63%**，智界**14%**，尚界**13%**，享界**7%**，尊界**3%** [67] - 岚图梦想家为首款搭载乾崑ADS 4.0与鸿蒙座舱5.0的MPV，**2024年11月**以**9,027辆**蝉联高端MPV销冠，**55%**用户为BBA增换购群体 [74] - **12月15日**，工信部公布我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可，华为合作车企的极狐阿尔法S5、长安深蓝SL03将在北京、重庆指定区域开展上路试点 [3][77] 6. 投资建议 - 高阶智驾进入规模化交付阶段，建议关注具备智能化体系、有效承接华为平台价值，且合作层级持续深化或新进入的整车企业 [3] - 建议关注整车【长安汽车(000625.SZ)、上汽集团(600104.SH)】 [3]

公司动态 - 华依科技在互动平台表示，IMU作为智能驾驶系统中的核心安全器件，其重要性会随智驾等级的提升而显著增强 [1] - 公司指出，目前已有车企布局并落地一车两颗IMU的技术方案 [1] 行业技术趋势 - 从行业技术发展趋势来看，未来随着高阶智驾的持续演进，一车搭载多颗IMU的方案具备充分的合理性 [1]

报告行业投资评级 - 强于大市 [3] 报告的核心观点 - 中国首批L3级有条件自动驾驶车型获得准入许可，标志着自动驾驶从测试阶段迈入有条件商业化应用的新阶段 [3][4] - L3级自动驾驶的核心在于责任主体从驾驶员转移至车企或系统供应商，解决了L2级责任模糊的问题 [3][15] - L3是迈向高阶智能驾驶规模化应用的关键，将推动感知、算力、系统集成等产业链环节单车价值量显著提升 [3][23] - 国内车企在L3发展上呈现自研、生态合作、硬件预埋三大路径分化，2026年是重要量产节点 [31] 事件：L3首批车型准入 - 2025年12月15日，工业和信息化部公布首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可 [3][4] - 获批车型为极狐阿尔法S5和长安深蓝SL03，将在北京、重庆的指定区域开展上路试点 [3][4] - 长安深蓝SL03在重庆指定高速及城市快速路实现最高50km/h的单车道自动驾驶 [3] - 极狐阿尔法S5在北京部分高速路段实现最高80km/h的单车道自动驾驶 [3] - 此次“附条件产品准入许可”标志着高阶智驾进入量产交付、实际运营与商业化探索阶段，区别于此前用于研发验证的“道路测试牌照” [5][6] - 试点遵循“小切口起步”的监管思路，对运行设计域进行严格限定，车型暂限试点使用单位运营，不向个人销售 [3][6][7] 政策：L3法规责任主体为车企或系统供应商 - 根据国家标准，L3级为有条件自动驾驶，在系统激活后，驾驶责任主体从驾驶员转变为汽车制造企业或系统供应商 [15] - 若发生事故，责任由车企承担，需提供证据证明系统无缺陷 [15] - 智能网联汽车准入和上路通行试点是迈向商业化的关键制度，2023年11月首批有29家联合体申报，2024年6月有9家进入准入试点阶段 [17][20] - L3级自动驾驶的挑战在于构建人机信任关系，国际研究指出50岁以上驾驶员从分神到重新掌控车辆平均需6秒以上，而系统接管请求窗口常不足10秒 [21] - 未来规制路径可能从技术分级转向场景类型化，分为纯无人驾驶和有人驾驶模式，并明确接管请求的法律性质与责任划分 [22] 技术：L3靠什么实现 - 高阶智驾推动感知数量、数据速率、算力需求跃升，带动摄像头、激光雷达、高速连接器、智驾芯片等核心环节单车价值量提升 [23] - **车载摄像头**：高速/城市NOA车型搭载量从L2的3-8颗增至8-12颗，像素需求从2-3MP提升至5-8MP [24][25] - **激光雷达**：是城市NOA核心传感器，主力搭载车型价格带从2022年的40-50万元下探至2024年的25-30万元，千元级产品有望渗透至10万元级别车型 [24][25] - **高频高速连接器**：因传感器数量与数据量大幅增加，高速NOA及以上车型的单车价值量接近翻倍 [24][25] - **智驾芯片**：L2所需算力低于100TOPS，高速NOA约100TOPS，城市NOA集中在500-1000TOPS，L3及Robotaxi将推动算力需求进一步提升 [24][25] - 市场渗透方面，2025年1-7月国内L2级乘用车销量776万辆，渗透率62.6%；2025年第二季度高速NOA装配量110.2万辆，同比增长250.3%，渗透率达19.6% [23] 全球车企的测试与商业化进程 - **国内车企三大发展路径**： - **自研**：如长安汽车（北斗天枢计划）、小鹏汽车（计划2026年推出L4级量产车）、广汽集团（昊铂A800获120km/h高速测试牌照） [31] - **生态合作**：如岚图汽车绑定华为ADS 4.0，计划2025年第四季度实现高速L3商用；问界系列累计获11张L3测试牌照 [31] - **硬件预埋**：如比亚迪、极氪通过激光雷达+高算力芯片提前布局 [31] - **国际发展格局**： - **德国**：立法先行，2021年《自动驾驶法》明确L3事故责任由车企承担，要求配备数据记录装置；奔驰DRIVE PILOT功能限速已提升至95km/h [3][33] - **美国**：政策与资本向L4级Robotaxi倾斜，Waymo、Cruise已在特定城市提供无安全员服务，特斯拉计划2025年底前取消安全员 [3][33] - **日本**：技术扎实但商业化保守，本田曾推出的L3车型Legend因高成本、低使用率已停产 [3][33] 投资建议 - L3级自动驾驶准入的核心在于责任主体转移，智能驾驶进入商业化应用新阶段 [3][34] - 具备智能化技术领先优势、系统工程能力和产业链管控力的整车企业，以及掌握高阶智驾核心部件与系统能力的供应商有望率先受益 [3][34] - 报告建议关注的标的包括： - 整车：小鹏汽车、理想汽车-W、小米集团、零跑汽车、长安汽车 [3][34] - 零部件：地平线机器人-W、保隆科技 [3][34]

行业趋势 - 中美两国正同步推进高阶智能驾驶技术发展，预计智能驾驶板块将率先突破并脱离行业低谷 [1] - 中国L3级自动驾驶的量产准入已实现制度性落地，商业化节奏严谨有序 [1] - 特斯拉Robotaxi已推进无安全员测试，显示自动驾驶技术正在快速演进 [1] 投资观点 - L3级自动驾驶落地将推动智能驾驶板块率先走出近期的汽车行业弱贝塔行情 [1] 公司推荐 - 整车领域推荐小鹏汽车-W(09868)和特斯拉(TSLA.US) [1] - 零部件领域推荐地平线机器人-W(09660)和禾赛-W(02525) [1] - Robotaxi运营领域推荐小马智行-W(02026) [1]

行业与公司 * **行业**：中国L3级自动驾驶汽车产业[1] * **公司**：长安汽车、北汽（含极狐）、华为、小鹏、蔚来、比亚迪、广汽、百度、特斯拉[1][8][9][17][18][24] 核心观点与论据 * **产业阶段**：中国L3级自动驾驶已从技术验证迈向量产应用的关键跨越 进入实际应用测试阶段[1][2] * **试点进展**：长安和北汽的L3级车型获准在北京和重庆开展上路试点运行 两地选择不同道路条件以全面评估系统表现[1][2] * **法规现状**：自动驾驶法规尚未完全完善 目前仅限于试点城市进行企业运营 责任主体为整车企业或其合作运营企业[1][3][5] * **全国推广路径**：预计2027年道路交通安全法修改后将铺平全国推广道路 大规模向消费者交付预计在2028年左右[3][11] * **准入条件**：自动驾驶车辆需在示范区内行驶至少10万公里无重大事故记录 并通过封闭式及公开道路测试[1][6] * **成本构成**：当前L3级自动驾驶汽车核心硬件（激光雷达 算力芯片）成本约2-3万元 加上软件成本 总体占比可能达20%-30%[10] * **成本下降趋势**：随着规模化生产及国产化 预计未来两三年内硬件成本可能降至2万元左右 2028年有望实现大规模普及[1][10] * **技术难点**：L3级别对感知 决策 控制要求远高于L2 需要关键硬件（如核心芯片）多重备份 增加了成本下降难度[12] * **芯片国产化**：目前大部分算力芯片依赖进口 随着中国7纳米光刻机技术成熟 到2028年国产芯片有望满足需求[12] * **技术路线争议**：中国推进车路云一体化面临数据实时上传和基础设施建设等挑战 或可借鉴欧美单纯智能化方式[3][13] * **地方标准与推广**：北京地方标准预计2026年上半年出台 主机厂申请许可约需半年 北京计划到2028年L3级车辆达到5,000辆[21][26][27] * **渗透率预测**：到2027年 L3级自动驾驶汽车渗透率预计不到1% 因运营主体有限且主要集中在示范区内[21] * **应用场景**：L3级主要应用于特定场景（如高速公路）为L4级做准备 L4级可促进RoboTaxi商业化[17] * **RoboTaxi现状**：目前RoboTaxi仍处于赔本状态 例如百度投入最多但亏损也最大[17] * **保险产品**：智能自驾专属保险产品尚未推出 L3级自动驾驶车的保费预计会比新能源车更高[16] * **政策支持**：政府通过高质量发展专项等对关键软硬件提供支持 但短期内不会出台针对L3级车辆的直接补贴政策[14] * **以旧换新政策**：至少到2026年 自动驾驶车型不会纳入以旧换新政策[19] * **企业认证展望**：除了华为 小鹏 蔚来等企业也有望成为下一批获得L3级认证的企业[18] * **准入主体趋势**：未来更多是地方政府推荐本地优质车企作为L3级自动驾驶准入主体[24] * **全国法规出台**：预计全国性的智能网联汽车法规将在2028年左右出台 全国性标准可能在2026年建立[25] * **特斯拉入华**：特斯拉无人看管的自动驾驶若解决数据上传问题 有望在2028年前实现L3级别在中国落地[28] * **企业出海**：国内高阶智驾企业出海需遵守目的国数据管理规定 如美国要求数据留存在本国[29] * **责任划分困境**：C端用户使用高阶智驾产品时责任主体划分仍不清晰 国内外均需完善相关法规[30] 其他重要内容 * **试点城市选择考量**：北京拥有较多环城高速 适合高速场景测试 其高级别自动驾驶示范区覆盖600平方公里 总投入超过120亿元 重庆以复杂城市道路为主 适合低速拥挤场景测试 投入了二三十亿元用于相关建设[4] * **企业审核通过因素**：长安与北汽率先通过审核得益于强大的研发能力 丰富的前期测试经验 北京市政府和央企的大力支持 以及配置了先进传感器系统（如华为智驾方案）[1][8] * **政府技术路线态度**：政府在支持自动驾驶技术时保持相对中立 更关注功能实现 而非强制规定特定的软件或硬件[9] * **数据补贴**：北京市政府对数据流通交易提供约3%的补贴 但主要针对数据服务商 而非直接涉及AI算法公司[14][15] * **城市推广难点**：城市道路环境复杂多变 不同工况下判定困难 车速频繁变化可能导致系统无法及时响应 当前技术无法确保在所有情况下都能安全切换至人工驾驶[22] * **产业链布局**：L3级自动驾驶产业链中 关键传感器 芯片和算法是值得重点布局的环节[23] * **数据管理变通方案**：为降低成本压力 中国未来可能采用类似飞机黑匣子的方式 即数据加密存储并定期上传 减少实时上传数据量 该方式预计2026年下半年与相关标准一起推出[27] * **中国优势与挑战**：中国城市道路复杂度高 若能实现真正自动驾驶将具备全球竞争力 但政府对车路云一体化的热衷需要大量投资 成为推广障碍 若坚持此模式 商业化进程可能落后于欧美[20]