传统车企孵化独立智驾公司的现状与困境 - 核心观点：传统车企早期孵化的独立智能驾驶公司正面临大规模停摆或整合回归母体的趋势，其根本原因在于投入产出比低、技术路线保守、市场地位尴尬以及行业竞争格局变化，导致车企更倾向于选择外部合作的成熟方案 [1][7][9] 行业格局与竞争态势 - 中国城市NOA市场份额呈现“6-3-1”格局，Momenta以60%的市占率稳居第一，华为HI模式占据28%，其他企业合计不足12% [14] - 超过80%的国内主机厂选择了华为乾崑智驾方案，合作上市车型已超过22款 [14] - Momenta已将全球10大车企中的7家纳入合作，其智驾方案应用于130多款车型 [14] - 车企研发总院加关键供应商的模式成为普及智驾的主要途径，当前局面是20%自研，80%依赖供应商 [15] 具体公司案例：毫末智行 - 公司于2019年11月29日从长城汽车内部孵化，长城控股集团为其第一大股东，直接持股27.52%，间接持股9.85% [4] - 已完成7轮融资，曾估值超10亿美元，最近一次融资在2024年12月，并计划2025年赴港IPO [4] - 2024年四季度开始大规模裁员，2025年4月管理层陆续离职，至2025年11月初团队规模仅约200人，不足巅峰时期的20% [3] - 2025年11月22日发布全员停工放假通知 [3] - 技术曾领先行业，辅助驾驶系统在两年半内完成3次迭代，在10余款产品上量产上车 [4] - 2022年8月宣布年底城市NOH将覆盖10座城市，2023年扩展到100城，但到2023年底仅实际落地北京、保定、上海3城，至2024年9月也只开通了8城 [4][5] - 因技术路线“相对保守”而渐显颓势，长城汽车后续在NOA测试及新车型（如魏牌蓝山、高山）上转而采用元戎启行、卓驭科技等第三方方案 [5][6] 具体公司案例：大卓智能与零束科技 - 奇瑞汽车占股80%的大卓智能于2025年5月30日被解散 [7] - 大卓智能失败源于“L2+与L4双线并行”的技术路线失衡，L4研发吸走大量算力资源，而L2+研发滞后且难盈利 [7] - 上汽集团旗下零束科技于2025年上半年与上汽研发总院完成整合，大部分部门合并，仅保留电子架构和计算平台开发两个部门（员工约600-700人） [8] - 整合后，零束科技与研发总院成为上汽“大乘用车板块”的研发主力军，技术中台属性更明显 [8] 车企战略转向：从自研到合作 - 传统车企纷纷转向与外部技术公司合作，如上汽与地平线、卓驭科技、鸿蒙智行、Momenta合作；奇瑞解散大卓智能后，整合内部资源成立智能化中心，并与地平线、轻舟智航合作开发NOA方案 [9] - 长安、上汽、广汽、岚图、东风日产、一汽-大众、宝马中国等多家车企均与华为达成智能化合作或加入鸿蒙生态 [14] - 部分传统车企宣传的自研成果，核心技术实际来自两三家头部智驾供应商 [15] - 投资控股成为更划算的选择，例如一汽花费36亿元战略投资卓驭科技 [15] 独立智驾公司失败的核心原因 - 投入产出比过低，整车厂不愿持续大规模投入 [10] - 智驾领域需要长期巨额投入，例如文远知行近4年累计净亏损67.72亿元，小马智行3年亏39亿元，特斯拉在自动驾驶领域累计投入超100亿美元，理想汽车每年智驾算力集群花销约10亿美元，华为每年智驾研发投入约70-80亿元 [10] - 孵化的智驾公司方案缺乏竞争力，体验拖后腿，核心技术“空心化”，过度依赖第三方供应商 [11] - 市场地位尴尬，脱胎于特定主机厂，难以获得其他车企信任，业务结构单一受限 [11] - 管理模式与文化受制于传统车企，与互联网的敏捷开发、快速迭代（技术迭代周期已压缩至1年）背道而驰，决策流程缓慢（一个技术变更需盖二三十个章） [12] 行业发展趋势与车企认知转变 - 智驾技术平权化，主机厂拥有更多高性价比的第三方方案选择，自研不再是掌握核心的惟一途径 [13] - 当智驾功能普及后，其掌控权对整车厂的重要性下降，车企核心竞争力回归汽车制造本身 [13] - 广汽集团董事长冯兴亚表示，智能技术已从“企业的灵魂”转变为成熟普及的技术 [13] - 未来“自研+合作”的混合模式或成为主流，传统车企通过合作弥补智能化短板 [15]

文章核心观点 - AI发展正从模型能力竞争转向物理世界的执行能力，物理AI（具身智能与自动驾驶）面临从数字模型到真实世界落地的巨大挑战，但行业对通过基础模型和规模化数据实现商业化突破抱有明确信心，预计2026年将成为具身智能商业化标志性年份 [2][3][21] 公司定位与业务 - **自变量机器人**：定位为具身智能基础模型公司，其次是人形机器人公司，致力于开发平行于语言模型、服务于物理世界的基础物理模型，最终提供软硬一体、直接面向终端客户的产品 [4] - **元戎启行**：深耕自动驾驶领域，经历了从基于高精地图的模块化技术到端到端及VLA（视觉-语言-动作）模型的技术演进，其辅助驾驶系统已累计搭载于20万辆汽车，预计明年将达到百万级规模 [5] AI落地物理世界的主要挑战 - **数据与预训练**：物理世界数据收集困难，尤其是机器人操作（Manipulation）领域缺乏大量训练数据，但海量真实数据（如20万辆车的行驶数据）是做好预训练的基础 [6][8] - **仿真与现实的差距（Sim-to-Real Gap）**：最大的难点不仅是感知差距，更是物理规律模拟的差距，仿真器中微小的物理过程不精确（如碰撞、摩擦）会导致现实世界结果的巨大差异 [9][10] - **操作（Manipulation）的特殊性**：与自动驾驶的感知、导航及本体的局部运动不同，操作涉及复杂的物理过程，对微小误差极其敏感，是AI落地物理世界最后走出来的领域 [8][9][10] 关键技术路径与模态讨论 - **视觉与触觉的作用**：纯视觉能提供大量信息用于预训练，且成本较低，但触觉信息对于完成精细操作、达到接近人类的水平至关重要，被认为是极度重要但非绝对必要 [11][12] - **语言模态的价值**：在训练阶段，语言提供丰富的语义监督信息，能帮助模型快速收敛；在部署阶段，语言增强了系统的可理解性与用户安心感；对于需要交互的人形机器人，语言模态是必需的 [12][13] - **模型发展路径**：应优先发展通用的具身基础模型，再通过蒸馏等方式适配垂直场景，专用模型的能力上限未超过通用模型，利用以语言为核心的多模态模型遗产是当前务实的选择，但未来物理基础模型的核心可能需一定程度上摆脱语言描述的局限 [13][14][15] 规模化与商业化进程 - **自动驾驶的规模化经验**：技术落地需循序渐进，从构建端到端基础能力开始，车辆规模达到1万至10万级别是引入语言模态、优化性能的关键门槛，工程层面需解决海量数据管理、筛选及资源效率等问题 [17][18] - **具身智能的商业化节奏**：行业目前类似十年前的自动驾驶，处于技术未收敛的demo阶段，过早聚焦单一垂直场景商业化被证明效率不高，基础模型的发展是核心 [19][20] - **商业化拐点预测**：2026年被认为是具身智能商业化具有标志性意义的一年，届时将批量出现能提供正投资回报率、真正为客户创造价值的场景，早期商业化可能出现在利用全球劳动力成本差距的区域（如美墨、日本与东南亚之间） [21][22] 未来展望与AGI时刻 - **发展时间线**：移动能力（如自动驾驶）的基础模型将较快收敛，具身智能在3-5年的周期内有望达到关键水平，而非8-10年 [23][24] - **算力与模型规模**：终端设备完成常规工作可能不需要像大语言模型那样巨大的参数量，因为所需编码的常识性知识密度较高，但实时处理对算力仍有要求，当前芯片算力（如1000 TOPS）可能仍不足 [24][25][26] - **物理AI的AGI信仰**：实现物理AI的AGI依赖于对Scaling Law（规模定律）在机器人领域存在的信念，以及相信在合理时间和资源投入下能收集到足够数据训练出基础模型 [16][24]

行业背景与公司困境 - 两年前，辅助驾驶行业经历了一场“无图”革命，车企为扩大应用场景和降本，普遍抛弃高精地图，转向车端实时建模的技术路线[1][2] - 高精地图厂商因此受到冲击，四维图新CEO曾炮轰“无图”本质是“三无”：无资质、无知识产权、对安全无敬畏[4][6] - 为应对趋势，公司推出了轻量化高精地图产品HD Lite，将扫描精度从厘米级降低至1米，实现“日更”且售价更便宜[6][7] - 两年后，辅助驾驶基本完成端到端架构转型，行业关于“无图”的讨论已几乎消失[9] - 公司财务表现承压：营收从2022年的33.47亿元微增至2024年的35.18亿元，增长5%；但归母净利润从2022年亏损3.36亿元扩大至2024年亏损10.95亿元，且2025年无收窄迹象[10] - 核心的智云业务（售卖高精地图）占比从2022年占总营收61.54%提升至2024年的64.08%，但毛利率从60.65%大幅降至36.6%，反映高溢价厘米级地图需求减弱，更便宜的低精度地图成为主流[14] 战略转型与新产品布局 - 公司在2025创想大会上宣布重大战略转型，从传统图商向AI驱动解决方案提供商转变[17][84] - 公司品牌从“NAVINFO”升级为“SEEWAY.AI”，标志着从“汽车人”向“AI人”的转型，并计划从供应零部件的tier2转变为提供整体解决方案的tier1[72][74][81][84][85] - 芯片业务成为转型关键支柱：公司早在2017年以39亿元全资收购杰发科技，启动“智芯”战略布局[29] - 杰发科技芯片产品线丰富，已实现SoC与MCU产品线出货量双双突破1亿颗，客户包括名爵、传祺、奇瑞、日产、北汽、长安等品牌[36] - 芯片产品路线清晰：从后装市场的基础芯片，到2021年杀入前装市场的入门级智能座舱SOC芯片AC8015，再到2023年面向中高端的AC8025[33][34] - 规划了更高端的智能座舱SOC芯片AC8035，采用“舱驾一体”架构，算力100TOPS以上，集成自研AI大模型和应用软件生态[37][39][40] - 提供包括座舱域控制器盒子在内的全套解决方案，旨在让车企“拿来就用”，省时省力[41][43] 辅助驾驶解决方案 - 公司推出低、中、高三个等级的辅助驾驶系统产品线，作为新业务板块[46] - **PhiGO Entry**：基于地平线征程6芯片的性价比行泊一体方案，采用5/6颗摄像头，支持L2级基础功能，价格在千元以内[47][48] - **PhiGO Pro**：7V鱼眼方案，基于地平线征程6或高通骁龙8620P芯片，可实现高速领航辅助和记忆泊车[50][51] - **PhiGO Max**：面向高端的端到端全域城区领航方案，采用两颗国产芯片（算力500TOPS）和单颗激光雷达，能实现“点到点”城区领航[53][54] - 辅助驾驶解决方案中已内嵌公司自家的高精地图，采用“打包售卖”形式，利用地图的“天眼”优势节省感知和算力需求，从而降低硬件成本，实现“花小钱办大事”[61][62][63] - “软硬兼修”的模式相比纯软件方案商，更有利于让车企形成依赖[65] 高精地图业务的演变 - 公司曾是地图领域霸主，在2002年发布全国首份商业化车载导航地图，随后10多年占据60%以上市场份额[75][76] - 2015年百度、高德等互联网巨头杀入并推行导航免费，对公司传统“卖地图”业务造成重创[77] - 面对当前“无图”趋势，公司并未完全抛弃高精地图，而是将其产品形态从独立售卖转变为集成在辅助驾驶解决方案中[60][61] - 发布会上未单独展示高精地图产品，而是重点推出了“高精定位”产品[22][25] - 高精定位产品取得进展：定位芯片覆盖场景从中国拓展至全球，兼容性从汽车拓展至两轮车、机器人、农业机械等领域[56] - 通过自研“芯片化”，将定位盒子成本从2000元降至300元，体积缩小至指甲盖大小[57] 市场竞争与挑战 - 辅助驾驶市场竞争激烈，行业普遍认为“智驾公司最终只会活下来2-3家”[68] - 头部玩家如华为已占据半壁江山，Momenta则通过绑定上汽和BBA等豪华车企建立了扎实根基[69][70] - 公司入局辅助驾驶解决方案时间相对较晚，亟需尽快推进与车企的深度合作绑定以抓住市场机会[71] - 留给公司的市场“窗口期”并不多[71]

公司业务进展 - 知行科技作为ADAS供应商，其系统助力全新宝腾SAGA上市并已获得超过2万订单 [1] - 公司提供包括AEB自动紧急制动、LDW车道偏离预警、FCW前向碰撞预警等主动安全功能 [1] - 公司与马来西亚头部汽车零部件供应商Delloyd合资成立马来西亚生产销售基地，推动从产品出海向技术、体系和服务出海转型 [3] 技术成就与认证 - 全新宝腾SAGA成为东盟市场首个在ASEAN-NCAP2021-2025认证ADAS项目中获2项满分成绩的车型 [1] - 该车型是东盟首个获得CMRAEB摩托车触发安全认证的车型，并在"高级摩托车安全"项目中取得满分 [1][2] - 宝腾汽车客户评价全新SAGA搭载的主动安全系统是马来西亚最好的 [1] 工程化与本土化实践 - 公司针对马来西亚右舵特征，在国内租用专门场地进行系统调参和整车联调，并派团队在当地进行上万公里道路实测 [2] - 通过隧道专项测试，优化软件解决AEB系统将异形隧道口误检为大型车辆导致误减速的问题 [2] - 基于对当地大量摩托车混行路况和路面交互习惯的深度理解，优化AEB策略，找到应对摩托车的安全基准线 [2] 市场拓展与未来规划 - 全新SAGA的量产落地成为知行科技在东南亚等海外市场能力体系的有力证明 [3] - 公司正推进在马来西亚生产基地的产线调试和验证工作，目标于2026年实现全新SAGA搭载马来西亚国产的主动安全系统 [3] - 宝腾客户表示相信知行科技和宝腾将成为东盟地区的最佳选择 [3]

公司发展历程与现状 - 2024年11月22日，公司通过内部邮件宣布全员停工，发展困境彻底公开 [1] - 公司成立于2019年，曾被视为行业“明日之星”，最终走向停摆 [1] - 公司官网显示，其辅助驾驶系统主要搭载车型均为长城汽车旗下车型 [4] 技术进展与行业地位演变 - 成立初期技术进度领先：成立两年半内产品完成三次迭代，在十余款车型上量产上车 [2] - 较早提出城市自动驾驶场景去高精地图化思路，并探索出初步技术框架 [2] - 2022年底进入无人物流车领域，并采取以价换量策略 [2] - 2023年上半年推出自动驾驶生成式大模型DriveGPT，并宣布在长城汽车魏牌新摩卡DHT-PHEV上首发落地 [2] - 2022年8月宣布当年内城市NOH覆盖10城，次年扩展到100城，但截至2024年9月仅覆盖8城 [3] - 同期，华为、小鹏汽车等竞争对手的城市智驾方案已覆盖全国超过200座城市 [3] 公司治理与客户依赖问题 - 公司脱胎于长城汽车技术中心，2019年11月成为独立法人主体 [5] - 长城系合计持有公司超过53%的股权，具有控股地位 [6] - 在实际运营中，长城汽车对公司业务发展决策有绝对话语权 [6] - 公司治理结构不健全，决策机制缺乏独立性 [6][7] - 自2023年以来公司基本未正常召开股东会、董事会、监事会 [7] - 物流小车业务被长城汽车派驻的管理层以“账上资金不足”为由直接叫停，且未告知其他股东 [7] 核心客户关系变化 - 长城汽车于2024年3月引入元戎启行作为第二家智能驾驶供应商 [4] - 2024年11月，元戎启行官宣获得来自长城汽车的1亿美元融资 [4] - 长城汽车投资元戎启行后，未再采购公司产品 [8] - 公司曾努力改善客户结构，2024年3月宣布与3家主机厂签署定点合作，但后续无公开资料显示其方案搭载于长城以外的量产车型 [8] 行业竞争环境分析 - 2023年后智驾行业进入“降本+提速”周期，高阶智驾走向百万辆规模量产 [3] - 主机厂普遍要求供应商短周期内完成大规模城市开城、全量数据闭环迭代 [3] - 在行业加速洗牌期，第三方智驾方案生存空间被迅速压缩 [9] - 缺乏足够独立性、资源积累与规模化能力的玩家面临严苛生存考验 [9]

公司核心问题：治理结构与战略失速 - 公司因全员停工邮件而陷入停摆，暴露长期发展困境 [2][3] - 根源性问题在于公司治理结构和业务客户体系的长期独立性缺失，导致研发节奏、资源协调与战略切换受限 [4] - 与长城汽车的强绑定最初是优势，长城系合计持有公司超过53%的股权，但后期长城汽车在业务决策上拥有绝对话语权，成为劣势 [9][10] - 公司治理不健全，自2023年以来基本未正常召开“三会”，决策机制缺乏独立性 [11] 业务发展：从领先到落后 - 公司技术曾处于行业领先：成立两年半内产品完成三次迭代，在十余款车型上量产上车；比小鹏、华为更早提出城市自动驾驶去高精地图化思路 [5] - 公司较早布局新业务：2022年底进入无人物流车领域并采取以价换量策略；2023年上半年推出自动驾驶生成式大模型DriveGPT并宣布首发落地 [5] - 交付进度缓慢：2022年宣布当年内城市NOH覆盖10城，但直到2024年9月仅覆盖8城，而同期华为、小鹏的方案已覆盖超200城 [7] - 无人物流车业务进展停滞，官网信息停留在2023年发布的小魔驼3.0，该业务曾被长城汽车派驻的管理层以“账上资金不足”为由直接叫停 [10][11] 客户关系与行业竞争 - 公司业务高度依赖单一客户长城汽车，官网显示其主要车型均为长城旗下车型 [8] - 失去核心客户信任：2023年后智驾行业进入“降本+提速”周期，公司节奏错位；2024年3月长城汽车引入元戎启行为第二家供应商，同年11月元戎启行获长城汽车1亿美元融资 [7][8] - 公司曾努力改善客户结构，2024年3月宣布与3家主机厂签署定点合作，但后续公开资料未显示其方案搭载于长城以外的品牌量产车 [12] - 行业背景加速公司困境：高阶智驾加速量产、主机厂供应链集中化，第三方智驾方案生存空间被压缩 [14]

文章核心观点 - 两位杭州博士后分别利用人工智能大模型技术革新出行领域，吉利控股陈勇通过仿真测试提升汽车辅助驾驶系统安全与效率，宇谷科技焦阳博翰通过“出骑大模型”优化电动两轮车路径规划与续航，共同推动智能出行发展 [4][5] 吉利控股 - 汽车辅助驾驶仿真技术 - 利用大模型构建高度仿真的复杂交通场景进行辅助驾驶系统测试，场景包括车辆加塞、急刹、行人突然横穿等危险状况，并可参数化调节天气、光线、路面状况 [6] - 该技术能减少约30%的实车验证量，数据采集效率提升500倍，已模拟300个场景，使系统在上市前经历大量危险场景测试 [7] - 技术在数据质量与场景覆盖能力上国内领先，尤其在对国内复杂交通场景的还原程度上展现出相较于特斯拉的优势，研究成果已应用于吉利星越L、银河E8、银河E5、领克07、领克08等多款车型 [7] - 博士后课题源自企业实际需求，公司提供智算中心建设、数据平台与大模型搭建等支持，推动研究成果快速落地形成技术闭环 [7] 宇谷科技 - 电动两轮车“出骑大模型” - 研发国内首个面向电动两轮车出行的“出骑大模型”，以百万骑手真实带电轨迹数据为基础，构建智能路径规划、续航优化与安全导航为核心的AI服务体系 [9] - 模型像“数字老师傅”，学习优秀骑手经验并结合实时GPS、电池状态等数据动态生成最优路线，掌握城市“毛细血管”中的通行密码 [10] - 杭州试点面向数万名骑手，实测显示新骑手单程配送距离缩短5%以上，日均少跑5-6公里无效路程，路径规划效率提升30% [10] - 每位骑手日均可减碳0.04-0.06公斤，全国推广年减排潜力达数万吨，助力“双碳”目标实现 [10] - 博士后期间“产学研用”深度融合，公司提供数据、算力与业务场景支持，结合杭州市政策扶持，形成“技术—场景—政策”三位一体生态 [10] 技术创新与地域优势 - 杭州提供强劲的创新基因、丰富资源与合作伙伴，成为技术研发与落地的重要土壤 [8][10] - 两位博士后的工作体现了前沿研究连接技术与民生，将算法转化为生产力，推动出行方式迈向更智能、高效未来 [5]

文章核心观点 - 主动安全技术正经历从基于规则的传统方法向模型化或端到端技术的根本性转变，这将带来业务质的飞跃 [15][18] - 激光雷达对于提升主动安全性是必要的，尤其是在人类驾驶占主导的当下，能极大程度弥补人眼和视觉系统的感知局限 [6] - 主动安全业务的长期发展是“向死而生”，随着事故减少和高级别自动驾驶的到来，其形态将发生涅槃重生，而非彻底消亡 [16][18] 主动安全与辅助驾驶的关系 - 辅助驾驶系统根据导航全程控制车辆，将用户送至目的地，在L2阶段需要人类监督 [2] - 主动安全功能通过预警、刹车、转向等方式，在人类或系统驾驶时拦截潜在碰撞风险，其控制权会短暂“抢占”车辆 [2] - 主动安全的目标更纯粹：无论何种驾驶方式或驾驶者，核心是避免碰撞 [3] 激光雷达的必要性 - 对于主动安全，激光雷达可以极高程度提高安全性，短期看是必须的 [6] - 人类是交通事故主因，其驾驶决策并非仅围绕安全，常将车辆置于“冒险”状态 [6] - 人眼感知依赖光照条件，在逆光、炫光、无光或目标纹理与环境难区分时存在局限，激光雷达可有效弥补 [6] - 雨雪天气下激光雷达性能受影响的争议被指出意义不大，因这类天气在全量驾驶里程中占比不足10% [6] 传统主动安全技术的瓶颈 - 当前基于枚举场景和规则代码的开发方式，难以覆盖用户真实事故的纷繁复杂性，例如醉汉突然摔倒、两轮车突然切入等场景 [8][10] - 串联式技术架构在信息传递过程中存在信息损耗和校验时延，增加处理时间 [12][13] - 安全领域毫秒必争，该架构对复杂场景（如人群中冲出的行人、夜间鬼探头等）应对能力存在瓶颈 [11] 模型化/端到端技术的优势 - 模型化或端到端技术可极大缓解传统规则方法的两个核心问题，并对复杂场景的泛化应对立竿见影 [15] - 规则方法被比喻为“在烧饼里捡芝麻”，而模型化则是“一口一口吃芝麻”，处理效率更高 [15] - 对于主动安全所需的极短时序（约10秒）本能安全反应，端到端技术无比适合 [15] 主动安全业务的未来演进 - 业务呈现“向死而生”态势：人类驾驶事故不断减少，以及未来L3/L4级自动驾驶系统的谨慎策略，都可能降低其对传统主动安全的需求 [16] - 传统主动安全将成为过去式，但通过模型化技术的应用，业务将凤凰涅槃，在未来三年内出现超乎想象的进步 [18] - 规则与模型在安全领域相辅相成，行业内部将专注于如何共创未来，持续优化以降低事故概率和烈度 [18]

车展规模与核心趋势 - 2025年广州国际车展展车总数达1085台，其中首发新车93台，新能源车692台 [1] - 新能源车占比高达63.8%，凸显电动化已成为行业主流趋势 [1] - 首发新车集中展示电动化和智能化特点，代表汽车工业新变革的核心方向 [1] 主要参展品牌分布 - **A区1楼2.1馆**：比亚迪集团及其旗下品牌（方程豹、腾势）集中展示，重点技术包括“天神之眼”辅助驾驶系统和“兆瓦闪充” [6] - **A区2楼4.2馆**：华为智能汽车解决方案独立设馆，凸显其作为智能汽车技术供应商的重要地位 [13] - **D区2楼18.2馆**：宁德时代与鸿蒙智行同馆，体现核心零部件供应商与智能生态的协同展示 [20] - **D区2楼17.2馆**：汇集了ONVO乐道、小鹏、智界等新兴智能电动车品牌 [18] 技术展示亮点 - 比亚迪展示“天神之眼”高级辅助驾驶系统和“兆瓦闪充”超快充技术 [6] - 仰望U8车型展示“应急浮水”等特殊场景功能 [27] - 华为智能汽车解决方案作为独立展区，展示其在智能网联领域的全面布局 [13] 产业链与零部件 - **D区1楼20.1馆**：集中了大量汽车零部件及技术服务商，涵盖半导体、材料、精密制造等领域 [23][24] - 参展商包括宁德时代等核心三电系统供应商，以及众多智能化、网联化相关技术公司 [20][23][24]

公司基本信息 - 公司全称为深圳元戎启行科技有限公司，成立于2019年2月，法定代表人为周光 [1] - 公司经营范围包括自动驾驶技术开发、人工智能技术开发、计算机应用软件开发等 [1] - 公司由元戎物理智能科技（深圳）有限公司全资持股 [1] - 公开信息显示公司是一家辅助驾驶系统研发商 [1] 公司资本变动 - 公司注册资本由19.59万人民币大幅增至25亿人民币 [1] - 注册资本增幅约1276061% [1]