自动驾驶行业研究报告：VLA作为下一代AI前沿技术 一、 行业与公司概览 * **行业**： 全球汽车行业，聚焦自动驾驶技术发展，特别是从规则驱动到端到端架构，再到视觉-语言-动作模型的演进[1][86] * **主要涉及公司**： * **日本车企**：丰田、本田、日产、斯巴鲁、马自达、铃木、索尼本田移动出行[4][8] * **中国车企**：小鹏、理想、小米、比亚迪、蔚来、吉利、广汽、上汽、长城[5][13] * **美国/全球车企**：特斯拉、通用、福特、大众[13][105][168][174] * **科技/供应商**：Waymo、Wayve、Momenta、华为、博世、电装、Mobileye、Nvidia、地平线、图灵、Hesai[3][11][55][101][177][186][189] 二、 自动驾驶技术演进与核心趋势 * **技术路线转变**：行业正从**规则驱动**系统（基于预定义“如果-那么”逻辑，依赖多传感器和高清地图）加速向**端到端**架构（AI模型处理感知、规划与控制）转变，以提高适应性和处理复杂场景的能力[2][86] * **下一代前沿：VLA模型**：视觉-语言-动作模型被视为E2E发展的下一阶段，旨在解决视觉语言模型的局限性[3] * **VLMs**：提供语义推理和文本输出[3] * **VLAs**：将多模态感知直接转化为可执行的控制命令，实现更高级别的推理和行动[3][94] * **领先玩家**：Waymo利用谷歌Gemini开发Waymo基础模型；小鹏、理想、小米、索尼本田移动出行也在推进VLA架构[3][101] * **传感器配置与成本权衡**：不同传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器）各有优劣，系统性能取决于有效集成与成本平衡[54][59] * **摄像头**：成本较低（每台20-100美元），适合物体分类，但远距离3D感知和恶劣天气下性能受限[54] * **激光雷达**：提供高分辨率3D点云数据，对处理复杂城市环境中的安全关键场景至关重要，但成本较高（每台200-900美元）[55][60] * **传感器融合趋势**：Waymo等采用多传感器融合以提高鲁棒性；特斯拉坚持纯视觉方案以降低成本[100][106] 三、 全球及主要市场自动驾驶渗透率预测 * **全球市场**： * **L2+/L2++渗透率**预计从2025年的**15%** 上升至2030年的**36%**，成为中期增长主要驱动力[1][25][28] * **L3及以上**因系统复杂性、成本和监管限制，普及需要更长时间，预计到2035年渗透率仅达**17%**[1][25] * **中国市场（领先者）**： * **L2+/L2++渗透率**预计从2025年的**28%** 飙升至2030年的约**70%**，是全球平均水平（36%）的近两倍[1][30][34] * **L3渗透率**预计到2040年达到约**70%**，进展快于美国[30] * **2025年数据**：约**28%** 的乘用车具备高速和/或城市NOA功能；在电动车中渗透率升至**52%**；在**25万人民币以上**的电动车细分市场，渗透率超过**80%**，已成为必备功能[30][40] * **美国市场**： * **L2+/L2++渗透率**预计从2025年的约**17%** 升至2030年的约**36%**，与全球平均水平持平[1][42] * **L3渗透率**预计在2030年达到约**9%**，略高于全球的7%[42] * 市场特点：高端车型占比高，消费者对付费选项接受度强，NOA功能已成为产品竞争力重要元素[42] * **日本市场**： * **L2+/L2++渗透率**预计从2025年的约**8%** 上升至2030年的**29%**，逐步缩小与全球水平的差距[1][48] * 车企采取逐步升级策略，强调安全性和可靠性；L4/L5可能首先部署在区域出行服务和公共交通替代领域[48] 四、 主要车企战略与进展 * **日本车企**： * **丰田**：采取“多路径”策略，结合内部开发（如Woven City）、初创公司投资以及Waymo合作[4][9]。其**1.5亿辆**的全球车队和移动服务平台为模型训练所需的海量驾驶数据提供了结构性优势[4][9] * **日产**：通过与Wayve合作，推广配备NOA的车辆，并优先从其活跃车队中获取数据反馈循环[4][10]。计划在2027财年实现基于Wayve E2E技术的自动驾驶商业化[126] * **本田**：推进内部E2E技术栈，并通过与索尼的合资企业索尼本田移动出行在VLA开发方面领先日本同行[4][9]。计划在2027年开始量产自研E2E ADAS[155] * **索尼本田移动出行**：计划在2026年推出的Afeela车型上结合本田的ADAS能力与索尼的娱乐应用优势，是日本车企中唯一积极内部开发VLA模型的公司[8][9][161] * **中国车企（处于前沿）**： * **小鹏**：VLA技术领跑者，已推出**VLA 2.0**，显著提升用户体验，并展示出自信、类人的决策能力[5][110]。使用自研图灵芯片，G7 Ultra车型提供约**2200 TOPS**算力以支持VLA功能[110] * **理想**：推出自研VLA架构**MindVLA**，将其定位为实现L4自动驾驶道路上的重要里程碑[111]。AD Max系统的训练数据在7个月内从**100万**段增加到**1000万**段[111] * **小米**：尽管未明确标注为VLA，但其ADAS架构从第一天起就是端到端的，底层“猎户座”系统本质上是VLA架构[117]。截至2025年中，已在自动驾驶领域投入约**47亿元人民币**研发[118] * **比亚迪**：2025年2月宣布推出基于E2E的“天神之眼”平台，实现高端车型的城市NOA，并战略性地将高速NOA功能下放至**10万人民币以下**的入门车型[120] * **美国/全球车企**： * **特斯拉**：E2E架构先驱，采用单体AI模型，并过渡到纯视觉系统[87][106]。计划从2026年2月14日起将FSD购买选项改为仅限订阅，旨在建立经常性收入服务[105] * **通用汽车**：在Cruise事故后，将重点从机器人出租车转向乘用车自动驾驶技术[168] * **福特**：计划在2028年部署脱手L3自动驾驶功能，采用传感器丰富策略，包括激光雷达[174][175] 五、 供应商面临的机遇与挑战 * **结构性变化**：随着车企寻求内部化软件开发并控制自动驾驶功能，供应商可能越来越多地被要求提供**纯硬件**解决方案[11][178] * **风险**：对于传统上提供软硬件捆绑“黑盒”方案的供应商，软件相关收入流面临侵蚀风险[11][178] * **机遇**：电装等能够提供从半导体到动力总成及相关软硬件的集成解决方案的供应商，有望从集成ECU和相关软件中受益[11] * **中国市场特殊性**：日本车企在中国越来越多地转向Momenta等本土供应商寻求ADAS/AD解决方案，以采用先进技术并应对激烈的价格竞争，这可能给传统零部件供应商的中国业务带来潜在下行风险[11] 六、 投资观点与评级总结 * **日本汽车股**： * **跑赢大盘**：铃木、丰田[12] * **与大盘一致**：本田、电装[12] * **跑输大盘**：日产、马自达、斯巴鲁[12] * **中国汽车股**： * **电动车领域**：比亚迪、小米评级为**跑赢大盘**；小鹏、蔚来、理想评级为**与大盘一致**[14] * **传统车企**：吉利评级为**跑赢大盘**；长城、广汽、上汽评级为**与大盘一致**[14] 七、 其他重要信息 * **监管与政策**：日本政府将软件定义汽车定为国家优先事项，设定了到**2030-2035年渗透率达30%** 的目标[12]。中国政府在2025年12月向北汽极狐和长安深蓝颁发了首批两张L3牌照[19] * **数据的重要性**：大规模、多样化的真实世界驾驶数据对于训练和改进自动驾驶模型至关重要，丰田等拥有庞大车队的公司在此方面具有结构性优势[4][9][153] * **商业化与盈利**：报告对中国车企的**货币化潜力**持谨慎态度，且其如何将这些先进功能引入海外市场以打造差异化全球产品仍存在不确定性[5] * **高清地图角色演变**：即使在“轻地图”或“无地图”的E2E系统中，高清地图仍可能用于定位支持、冗余和作为AI模型的训练数据，角色发生转变而非完全消失[66][67]