报告行业投资评级 - 维持辅助驾驶行业“推荐”评级 [1][8][110] 报告的核心观点 - 辅助驾驶行业现状是平均水平提升、技术路线收敛，车企难差异化，向高级别跃迁时细分安全功能待提升，人机交互边界模糊带来商业化落地焦虑和安全隐患 [5] - 建立辅助驾驶能力研究框架，从企业组织战略、技术能力、消费者感知三个维度梳理全栈自研主机厂辅助驾驶能力及潜力 [6][7][111] - 大算力芯片上车元年，世界模型持续优化，辅助驾驶行业能力迎来迭代拐点，头部厂商解决方案逐步完善，车企展开战略合作推动智能化渗透率普及，供应链格局显现，国内供应商向软硬件一体化发展 [8][110][111] 根据相关目录分别进行总结 前言：辅助驾驶技术进展及研究框架构建 - 全栈自研主机厂发展进程：介绍特斯拉、小鹏、华为、理想、蔚来、小米等车企辅助驾驶研发进展、硬件配置、车型发布等情况 [11][15][28] - 第三方解决方案玩家格局：车企与头部智驾厂商合作可节省成本、抢占市场，Momenta、元戎启行、地平线等厂商端到端方案推进有节奏且合作覆盖广泛 [45][46] - 构建辅助驾驶技术研究框架：从企业经营、技术能力、用户感知三个维度衡量辅助驾驶能力，分析各车企研发投入、战略重心、传感器方案、算力、模型等情况 [48][49][50] 维度一：企业组织和战略 - 辅助驾驶战略布局：研发方向从早期模块化分工向端到端融合、全域架构与跨域协同发展，车企动态调整团队架构与研发重心 [53][54][55] - 辅助驾驶研发投入：2022 - 2024年技术驱动型企业研发费用普遍高于15%，规模效应型企业随销量增长费率降低，小米集团2021 - 2023年研发费用率逐步攀升 [60] 维度二：技术能力三要素 - 传感器、算力、模型 - 传感器：技术降本与规模量产推动多感知方案并行，形成“数据输入 - 算法进化 - 硬件适配”正向循环，国产厂商在传感器供应链格局中份额稳步提升 [64][66][67] - 算力军备赛：云端智算中心肩负模型训练等任务，头部车企建立EFLOPS级超算中心，车端驾驶域控芯片向大算力化跃迁，国产芯片2025年集中量产 [75][78][85] - 车云模型：技术路径收敛，架构由决策规划模型化向模块化端到端发展，引入多模态数据信息，世界模型运用数据驱动提升类人化决策能力 [7][111] 维度三：消费者感知 - 辅助驾驶功能表现能力 - 驾驶辅助功能：“车位到车位”功能融合行车与泊车功能，实现全场景连续驾驶目标，各车企相关功能不断迭代升级 [97][98][105] - 安全辅助功能：AEB性能边界优化，车辆避撞方式与车速有关，蔚来等车企安全辅助功能不断提升 [99][103][105] - 消费者感知力：辅助驾驶产品标签化，成为新车卖点，各车企驾驶及安全辅助功能落地进程有差异 [105] 投资建议 - 建议关注车企研发及功能落地进展，如特斯拉、小鹏、鸿蒙智行合作车企、理想汽车、蔚来汽车、小米集团；以及头部第三方解决方案供应商，如Momenta、元戎启行 [8][111] - 建议关注供应链国内供应商，如速腾聚创、禾赛科技、舜宇光学科技、联创电子、德赛西威、华阳集团、均胜电子、知行科技、地平线机器人、黑芝麻智能等 [8][111]

报告行业投资评级 - 行业评级为强于大市 [1] - 水晶光电评级为买入 [1] - 隆利科技评级为买入 [1] - 瑞芯微评级为增持 [1] 报告的核心观点 - 智能驾驶有望成为物理 AI 率先落地的场景，带动产业链企业投资机遇 [1] - 技术范式迭代为高阶智驾奠定基础，变更行业竞争壁垒 [3][5] - 车企竞争、监管政策、商业应用推动高级智驾发展，L3 级乘用车落地在即、L4 级商用车初现曙光 [3][5] - 中国汽车零部件和布局汽车业务的消费电子企业为代表的供应链，将深度受益高阶智驾渗透率提升趋势 [5][168] 根据相关目录分别进行总结 智能驾驶是物理 AI 率先实现的场景，发展节奏迎加速 - 智能驾驶可提供“解放精力、减少事故”价值，城区 NOA 有望加速渗透 [13][20] - 因成熟度、需求量、政策支持力度等因素，智驾有望成为物理 AI 率先落地的场景 [27] - 高阶智驾落地面临挑战，责任认定成为主要难点 [33] 技术篇：技术范式演进为高阶智驾奠定基础，行业壁垒急剧切换 - 架构升级，端到端架构具备数据驱动/全局优化优势，替代模块化架构成为主流 [36][37] - 范式演进，从规则驱动走向数据驱动/知识驱动，数据/算力/模型成为车企竞争壁垒 [60] - 未来展望，世界模型 + 纯强化学习或成 L4 级智驾的方案，竞争壁垒或变成世界模型精度 [82] - 案例，从理想 MINDVLA 模型架构、训推过程看智驾技术落地的最近进展 [97] 商业篇：竞争、监管、应用同时加速，L3 落地在即、L4 初现曙光 - 商业竞争，智驾成为车企品牌的核心差异化，平权和升规同时加速渗透 [126] - 政策监管，全球智驾政策从试点转向推广应用，国内首次放开 L3 级乘用车上路 [137] - 应用落地，L3 级智驾商业模式逐渐成熟，L4 级 ROBOX 落地节奏加快 [154] - 投资建议，建议关注地平线机器人 -W、黑芝麻智能、瑞芯微等企业 [168]

具身智能行业发展现状 - 2025年被业界称为"具身智能元年"，宇树机器人等产品频繁登上热搜并走向全球[1] - 技术大佬纷纷投身机器人创业，大批创业项目集中涌现，行业进入爆发期[1] - 英伟达CEO黄仁勋宣称"通用机器人时代已经到来"，但知名投资人朱啸虎却批量退出人形机器人公司，显示行业存在泡沫争议[1] 技术发展路径与挑战 - 从多模态大模型到具身智能是自然的技术演化，需要海量数据积累和底层基础设施支持[3] - 当前大模型面临高能耗问题，作为机器人"智能大脑"可能导致开机一分钟耗尽电量[4] - 模型在多任务场景下泛化能力弱，遇到新任务时快速适应能力差，导致需要专用机器人完成不同家务[5] - Transformer架构已近十年无革命性变化，依赖庞大参数导致巨大训练成本和能耗[5] - 大模型与机器人多模态感知体系不匹配，结合深度较浅，落地面临技术难题[6] 技术实现路线 - 行业存在模块化分层思维和端到端架构两种技术路线，尚未形成统一标准[7] - 硬件不成熟导致数据采集困难，形成"硬件不稳定-落地困难-数据不足-模型优化受限"的恶性循环[8] - 从Pipeline向端到端演进是AI各领域的共同趋势，包括信息检索、聊天系统、自动驾驶等[14] - 智源研究所发布RoboOS和RoboBrain框架，兼容主流机器人设备，实现一站式服务[11] 行业痛点与未来展望 - 当前具身智能水平仅能完成预设任务，无法真正理解人类意图并自主执行[18] - 人脑、AI大脑与机器人三者之间存在显著Gap，缺乏有效协同机制[16] - 语音交互存在延迟问题，探索人脑意图信号直连AI的可能性[19] - 大模型在空间感知和物理世界理解方面存在重大缺陷[21] - 未来5-10年是软硬件交替迭代关键期，算法升级将推动硬件进步，反之亦然[31] - 多任务混合训练趋势初现，机器人可能从专用型向通用型转变[32]

车端算力发展历程 - 2021年英伟达Orin-X芯片以254TOPS算力开启车端算力竞争，远超Mobileye Q5H的24TOPS和特斯拉HW3 0 [1] - 蔚来采用4颗Orin-X芯片实现超1000TOPS算力 [3] - 2025年小鹏G7搭载3颗自研图灵AI芯片，有效算力达2200TOPS创量产车新高 [6] - 理想"舒马赫"计划研发的马赫100芯片2026年量产 [8] 车企自研芯片驱动因素 - 特斯拉因Mobileye黑箱模式限制数据调取转向英伟达开放平台 [15][16] - 英伟达方案仍存在成本功耗问题，促使特斯拉自研HW3 0芯片 [19][21] - 2019年特斯拉HW3 0芯片144TOPS算力领先行业，2023年HW4 0提升至720TOPS [22][23][25] - 中国车企2020年后因黑箱模式转向英伟达，近年加速自研芯片突破 [29][30][36] 技术路线与L3自动驾驶 - 小鹏采用"重视觉轻雷达"方案，华为选择多激光雷达融合方案 [48][49] - 自研芯片可实现100%算力利用率，小鹏G7 2200TOPS有效算力为L3级提供可能 [52][53] - L3级自动驾驶要求车企承担事故责任，倒逼技术精进 [56][57][58] 自研芯片挑战与产业意义 - 小鹏曾因架构问题推倒重来，赔偿数亿违约金 [63] - 车规芯片流片失败风险达数千万美元，验证周期长达5年 [64][65][69] - 需百万片量产规模才能回本，小鹏计划拓展飞行汽车等应用场景 [71][72] - 中国车规芯片从功率半导体到大算力AI芯片实现设计突破，但制造环节仍受制约 [78][79][80]

智能驾驶背后的技术引擎 - 端到端架构降低数据标注难度并优化数据处理流程，减少人工工作量，提升信息传递效率[2] - 视觉语言模型和云端模型的引入增强系统处理复杂场景的能力[3] - 城市导航辅助驾驶（NOA）或成为车企竞争新热点，未来可能向L3/L4高阶自动驾驶发展[3] 智能驾驶的普及步伐 - 高速NOA功能2024年已规模化上车，有望成为20万元以上智能驾驶汽车的标配[5] - 城市NOA渗透率2024年有望达6.5%，成本降低推动搭载车型价格下探至20万元级市场[7] 智能驾驶的商业模式 - L2++智能驾驶软件收费面临挑战，车企多选择标配系统积累用户数据，探索减配方案增厚硬件利润[11] - 头部车企尝试买断或订阅付费模式，如华为ADS 3.0订阅价720元/月或7200元/年，买断价36000元[12] - L3自动驾驶功能落地可能推动后向功能订阅收费，2025年或迎来收获期[12] 城市NOA的益处 - 带动高配置、高毛利车型销售，硬件成本增加但单车毛利增量可观[13][14] - 理想L7 Pro/Max车型差价28000元，单车毛利润增量13700元；小鹏G6 Pro/Max差价20000元，毛利润增量10000元[15] - Robotaxi与城市NOA技术栈需求重叠，2025年头部智驾企业或公布相关路标推动行业转型[15] - 国内Tier1企业凭借技术和量产经验具国际市场代际优势，合资车企合作推动全球化发展[16][17]

行业背景与趋势 - 智能驾驶行业在监管趋严与产业规范重塑的背景下经历技术与资本的双重重估，"可解释性"、"高可用率"、"规模化量产能力"成为供应商核心竞争要素 [2] - 2024年国内L2级及以上辅助驾驶乘用车渗透率达55.7%，预计2025年将提升至65%，行业从"功能叠加"转向"系统能力竞争" [7] - 整车厂采购逻辑从"功能可用"转向"系统稳定性、产品解释力、场景覆盖度"的复合考量 [7] 公司技术路径 - 元戎启行采用端到端架构演进出的VLA模型（视觉-语言-动作），在感知、决策与人机交互完整链条上拓展技术边界 [2] - 通过引入大语言模型构建VLA架构，保留端到端效率优势的同时增加"语义注释"能力，可解释复杂场景如潮汐车道、可变车道的识别 [3][5] - 推行Mapfree"无图"策略，导航地图方案成本仅为高精地图的三分之一，降低对外部资源的依赖并提升部署效率 [6] 商业化进展 - 2023年与长城汽车合作的首款车型魏牌蓝山上市后四个月销量超3万辆，2024年四季度城区NOA市场份额达15% [6] - 截至2025年初实现10款车型量产下线，其中5款以上搭载VLA模型，覆盖SUV、MPV等细分市场 [7] - 累计完成六轮融资，包括阿里巴巴3亿美元和长城汽车1亿美元投资，资金用于VLA研发及海外拓展 [6] 竞争格局 - VLA方案在国内推进至量产阶段的企业较为有限，元戎启行处于工程化能力验证窗口期 [5][7] - 行业估值体系从概念向数据、再向量产验证迁移，先行者的实际表现成为市场判断关键依据 [7]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 具身智能是AI最强应用，智驾和人形机器人是其最重要两个方向，将重塑汽车产业链，成为汽车板块最强产业趋势 [3] - 2025年高阶智驾渗透率步入爆发式增长，智能驾驶和robotaxi共同驱动大算力芯片、激光雷达、传感器清洗系统等赛道高速增长 [97] - 2025年是人形机器人商业化元年，2027年是人形机器人一般场景大规模商业化元年，中国供应链+海外发达国家需求/国内特种需求是兑现最快的方向 [97] 根据相关目录分别进行总结 智驾：高阶智驾1 - N，robotaxi迈入0 - 1 - 高阶智驾爆发式增长即将到来，2025年开始正式步入爆发阶段，预计渗透率达15%+，YOY+200%，未来2 - 3年突破70%，将加速整车赛道出清，尤其是20 - 40万价格带市场 [3] - Robotaxi 2025年成本有望与网约车成本持平，规模化运营迎来拐点，20万以下价格带市场竞争格局将进一步迭代 [3] - 高阶智驾系统将从传统模块化架构进阶到端到端架构，端到端架构具有全局优化、更高计算效率、更强泛化能力等优点 [15] - 高阶智驾系统提供方竞争力取决于数据、算力、人才、资金和内部协同五大要素，整车厂自研模式竞争力强于第三方，全栈自研模式优于Tier0.5模式 [17][19] - Robotaxi部署模式分为自运营模式和金三角模式，看好同时具备两种模式的滴滴在此轮竞争中领先 [26] - 智能驾驶芯片渗透率、国产化率提升，激光雷达业绩兑现，城市NOA功能有望在2025年实现20万以上车型标配，2026年实现15万以上车型标配 [27][30] 机器人：龙头迈向0 - 1，中国供应链崛起在即 - 以特斯拉为首的科技巨头推动下人形机器人产品和成本迭代速度加快，预计2027年人形成本在国内一般应用场景具备商业化价值 [35] - 政策支持体系推动人形机器人行业快速发展，2023 - 2024年多地出台相关政策，提出到2025年和2027年的发展目标 [38][42][44] - 特斯拉人形机器人Optimus量产BOM成本中运动系统成本最高，约占60%以上，灵巧手、关节、丝杠等赛道是人形机器人产业链的核心优质赛道 [48] - 灵巧手具备较高壁垒，当前单手价格在4.5 - 13.3万元，量产后有望降至1万元以下，利好空心杯电机、丝杠、触觉传感器等相关供应商 [51][52][55] - 丝杠是机器人木桶短板，高精度数控螺纹磨床仍依赖进口，PEEK材料有望以塑代钢，需求持续扩张，仍处于供不应求阶段 [73][76][82] - 线性执行器精度更高更节能，但成本更高，可通过冷锻工艺降低成本 [94] 投资建议 - 智能驾驶领域，芯片关注龙头公司地平线机器人，激光雷达关注龙头禾赛科技、速腾聚创，传感器清洗赛道关注清洗系统领先公司，整车关注华为系、理想汽车、小米集团等 [97] - 人形机器人领域，持续看好特斯拉、华为等人形机器人供应链，产业链以高asp+高壁垒为核心选股要素，推荐三花智控、拓普集团，关注兆威机电、五洲新春、北特科技、贝斯特等 [97]

元戎启行融资与技术进展 - 元戎启行完成1亿美元C轮融资，由长城汽车集团独家投资，累计融资超5亿美元，股东包括复星锐正、云启资本、阿里巴巴等[3] - 公司目前拥有约700名员工，已成为长城汽车和吉利与奔驰合资品牌Smart的智驾方案供应商[3][4] - 元戎启行采用端到端辅助驾驶方案，为长城新蓝山和smart精灵5提供无图城区NOA功能，支持9座城市的城区领航辅助驾驶[4] - 公司成立于2019年，创始人周光曾为Roadstar.ai联合创始人，初期瞄准L4级自动驾驶，2020年转向前装量产智驾方案[5] - 元戎启行选择激进技术路线，2020年投入BEV架构，2023年首批研发端到端架构，计划基于英伟达Thor平台开发VLA模型[5] 高阶智驾市场竞争格局 - 元戎启行成为全球第三家能提供城区NOA功能的第三方供应商，前两家为华为和Momenta[5] - 其他加快城区NOA上车的供应商包括英伟达、大疆车载、地平线和轻舟智航等[6] - 地平线发布SuperDrive高阶智驾方案，预计2025年量产；轻舟智航目标将城市NOA打入15万级车型[6] - 大疆车载发布硬件成本7000元的"7V+100TOPS"方案，英伟达推出基于Orin芯片的高阶解决方案[6] - 车企与供应商关系从一对一绑定变为多元合作，长城同时与毫末智行、Momenta等多家方案商合作[6] 行业发展趋势 - 高阶智驾方案将从20万元以上车型向更低价格区间渗透，并逐步从新能源车扩展至燃油车[7] - 大疆车载计划在10-20万价位段向上突破，Momenta将基于高通芯片开发适合15万级混动/燃油车的方案[7] - 服务海外汽车品牌成为提升客单价的重要途径，Momenta已与奔驰、丰田合作，元戎启行接触欧日韩车企[7][8] - 老牌供应商侧重ROI，关注车型预期销量和利润；新入局者更看重标杆客户以证明实力[6] - 中高阶辅助驾驶市场竞争焦点转向全价位段渗透和服务国际车企[8]