公司战略与规划 - 公司未来五年计划在技术研发上投入至少2000亿元，过去五年已投入约1050亿元 [4] - 公司2026年将聚焦于坚持技术立业、加大对大模型的AI投入、以及坚持打造“人车家全生态”体验三个方面 [4] - 公司2026年汽车交付目标定为55万辆 [4] 产品展示与技术说明 - 公司通过直播对小米YU7标准版进行了四步拆解，直至白车身，以回应市场关切 [6] - 公司强调在公共道路驾驶时必须保持车身电子稳定系统（ESP）常开，并专门推出了湿滑模式以应对低附着力路面 [9] - 公司发布了端到端辅助驾驶系统“Xiaomi HAD增强版”，引入了强化学习算法与世界模型，并优化了主动安全功能如AES紧急转向辅助和AEB [10] - 公司解释了“丢轮保车”是其安全策略，旨在通过车轮外抛分散碰撞力，并透露正在研究2400兆帕的超强钢材料 [12] - 公司联合研发了2200兆帕超强钢材料，并欢迎外界测评 [12] 运营数据与业绩 - 公司2025年全年汽车交付量为41万辆，远超原定35万辆的年度目标 [8] - 截至2025年12月底，公司在九个城市开展了484场高阶驾驶培训，共有10620人完成培训 [14] 市场沟通与舆情回应 - 公司创始人通过直播形式直接回应了包括“7000法务”、“不让农民卖小米”、“绿化带战神”在内的网络谣言 [2][15] - 公司创始人否认存在“7000法务”团队，但表示将强化法务团队建设以打击黑水军 [16] - 公司创始人明确否认“不让农民卖小米”的传言，称其完全是被误导扭曲的 [16][17] - 公司创始人表示支持打击黑水军，并称恶意抹黑已对其个人造成心理阴影 [2][16]

公司战略与规划 - 公司未来五年计划在技术研发上投入至少2000亿元，过去五年已投入约1050亿元 [3] - 公司2026年将聚焦三大方向：坚持技术立业、加大对大模型的AI投入、坚持打造“人车家全生态”体验 [3] - 公司2026年汽车交付目标定为55万辆 [4] 汽车业务运营与业绩 - 公司2025年全年汽车交付量为41万辆，远超原定35万辆的全年目标 [8] - 公司截至2025年12月底在九个城市开展了484场高阶驾驶培训，共10620人完成培训 [14] 产品技术与安全展示 - 通过直播对小米YU7标准版进行了四步拆解，直至白车身，以回应市场关切 [6] - 公司采用“丢轮保车”作为安全策略，通过设计使车轮在碰撞中外抛以避免侵入乘员舱 [12] - 公司正在研发2400兆帕的超强钢，目前进度不错，未来有望进入量产 [12] - 公司已发布端到端辅助驾驶系统“Xiaomi HAD增强版”，引入了强化学习算法与世界模型 [9] - 公司强调公共道路驾驶须保持车身电子稳定系统（ESP）常开，并推出了湿滑模式 [9] 对市场传闻的回应 - 公司否认拥有“7000法务”团队，但表示将强化法务团队建设以打击网络黑水军 [1][16] - 公司澄清“不让农民卖小米”的热搜是完全被误导和扭曲的 [16] - 公司表示网络上存在对小米汽车的恶意抹黑，例如“绿化带战神”等，并双手赞成打击黑水军 [1][15][16]

公司战略与规划 - 公司2026年将聚焦三个方面：坚持技术立业、加大对大模型的投入以全面赋能AI、坚持打造“人车家全生态”体验[5] - 公司在技术研发上持续高投入，过去五年投入约1050亿元，未来五年计划至少投入2000亿元[5] - 公司2026年汽车业务交付目标定为55万辆[5] 产品展示与技术说明 - 公司董事长通过直播形式，现场拆解了于去年12月刚下线的小米YU7标准版，直至白车身状态，以回应市场关切[2][7][8] - 直播拆车分为四个步骤：两门四盖、内外饰、底盘和三电系统、前舱热管理系统及仪表台线束[8] - 公司对自身造车投入与用料扎实表示自信，并欢迎外界就设计与用料提出客观意见[8] - 公司介绍了“丢轮保车”的安全策略，通过车轮外抛设计在25%偏置碰撞中借力卸力，以保护乘员舱[14] - 公司应用了联合研发的2200兆帕超强钢材料，并正在研发2400兆帕超强钢，未来有望进入量产[14] 市场表现与用户服务 - 公司2025年全年汽车交付量为41万辆，远超原定35万辆的年度目标[10] - 截至去年12月底，公司在九个城市开展了484场高阶驾驶培训，共有10620人完成培训[16] 智能驾驶与安全 - 公司强调在公共道路驾驶时必须保持车身电子稳定系统（ESP）常开，特别是在湿滑路面，并为此专门推出了湿滑模式[12] - 公司已发布端到端辅助驾驶系统“Xiaomi HAD增强版”，引入了强化学习算法与世界模型，优化了控制体验[12] - 系统新增AES紧急转向辅助功能，可在自动紧急制动无法避免碰撞且环境安全时自动变道避险[12] - 公司重申无论辅助驾驶多么先进，安全驾驶和人驾仍然非常关键[12] 网络舆情与法务 - 公司董事长回应了“7000法务”、“不让农民卖小米”、“绿化带战神”等网络传言，称其为恶意抹黑[2][3][17] - 公司董事长双手赞成打击黑水军，并表示2026年将强化法务团队建设，打击抹黑行为[3][17] - 公司否认拥有7000名法务人员的传言，并澄清“不让农民卖小米”热搜内容是被误导扭曲的[17]

直播事件与市场沟通 - 公司创始人通过长达4个多小时的直播，现场拆解小米YU7标准版至白车身，以回应市场对汽车技术与安全的关切，该事件引发全网热议并登上微博热搜榜第四位[1] - 直播拆车的主要目的是主动、分期分批地回应网络上关于小米汽车产品的各种问题与质疑，改变过去“清者自清”的被动回应策略[5] - 公司创始人表示，网络上存在大量恶意抹黑行为，包括“7000法务”、“不让农民卖小米”、“绿化带战神”等谣言，给其个人造成心理阴影，公司双手赞成打击黑水军并将强化法务团队建设[2][17][18][19] 公司战略与未来规划 - 公司未来将聚焦三大方向：坚持技术立业、加大对大模型的投入并用AI全面赋能、坚持打造“人车家全生态”体验[4] - 在研发投入上，过去五年累计投入约1050亿元，未来五年计划至少投入2000亿元[4] - 2026年公司汽车业务交付目标定为55万辆[4] 财务与运营表现 - 2025年全年，小米汽车共计交付41万辆，远超原定35万辆的全年目标[8] 产品技术与安全详解 - 直播中通过四步详细拆解了YU7标准版：两门四盖、内外饰、底盘和三电系统、前舱热管理系统及整车线束，公司对自身造车的认真投入与扎实用料表示自信[5][6] - 针对车身电子稳定系统（ESP），公司强调公共道路驾驶必须保持ESP常开，并专门推出了湿滑模式以应对低附着力路面[10] - 公司发布了端到端辅助驾驶系统“Xiaomi HAD增强版”，引入强化学习算法与世界模型，优化了控制体验，并增强了AES紧急转向辅助及AEB功能，但同时强调无论辅助驾驶多先进，人驾依然关键[10] - 公司展示了YU7的25%偏置碰撞测试视频，解释车轮在撞击时外抛是“丢轮保车”的主动安全策略，旨在借力卸力保护乘员舱[13] - 针对2200兆帕超强钢的争议，公司确认该材料是与院士团队及高校联合研发的先进材料，并透露正在研发2400兆帕超强钢且进度良好[13] 用户服务与培训 - 截至去年12月底，公司在九个城市开展了484场“小米精英驾驶·高阶驾驶培训”，累计有10620人完成培训，公司鼓励车主参与以提升安全驾驶能力[15] 人才与研发基础 - 公司拥有一批拥有20年工作经验的汽车专家，认为聚集全球最优秀的人才是造好车的第一关键[12]

行业技术路线争鸣 - 智能驾驶行业在2025年出现“名词过载”现象，技术路线分化出多个派别，争鸣不断 [7] - 理想汽车与智驾供应商元戎启行坚定选择VLA路线，在算法架构中引入大语言模型 [4] - 华为表示不会走向VLA，而是坚定选择WA路线，小鹏也在尝试去掉Language环节 [4] - 小米汽车是持续深耕端到端方向的企业之一 [5] 小米汽车的技术路径与策略 - 小米汽车端到端研发启动较晚，于2024年内部正式整合成立“端到端算法与功能部”，比理想、蔚来晚了至少3个月 [5] - 但小米追赶迅速，在2025年2月向用户全量推送了300万Clips的端到端，7月再次推送了1000万Clips版本，11月于广州车展发布Xiaomi HAD增强版 [5] - 小米HAD增强版最大的不同是引入了世界模型+强化学习，使模型具备开放世界的知识性以及推断复杂场景因果的能力 [5] - 公司认为在端到端算法中引入世界模型和强化学习并非首创，但会将其做得“更坚决” [5] - 公司智能驾驶团队主要分成三拨，除端到端和VLA外，市面上所有路线（包含WA、VA）在内部都有预研团队 [10] - 面对技术路径选择，公司并非“一刀切”，认为新技术的引入需要循序渐进，技术是否先进并不代表体验一定更好 [12] - 公司判断技术的最终标准是能否被用户感知、信任和长期使用，用户体验不好，用户只会觉得是公司的问题，而非技术问题 [12][24] - 公司认为在有限算力下训练出智能密度最大的模型是努力方向，不过分卷算力，用户体验才是关键 [18][32][33] 小米智驾团队的独特性与能力 - 小米智驾团队虽然不是成立最早，却是组建最快、追赶最猛的团队 [12] - 自2021年3月官宣造车起，第一年便组建了500人团队，而理想组建700人团队花费两年，小鹏花费3年 [13] - 4年间，团队已超1800名成员 [13] - 自2024年3月SU7上市以来，公司从高精度地图进化到无图，近一年间推送了三个版本的端到端，实现了“一年追三代”，而其他新势力的摸索至少经历了三年时间 [13] - 截至2025年第三季度，公司年内已投入235亿元研发费用，其中四分之一（约58.75亿元）用于AI研发 [13] - 公司具备强大的“基建”能力，即以数据为核心的研发效能提升，包括快速数据挖掘、标注、模型训练与自动化评测 [41][42] - 云端基建能力可相互借鉴且经验可复制，公司其他业务（如云服务）的扎实底层基建能够被汽车业务快速复用 [14][44][45] - 公司测试资源、数据资源非常充沛，易于获取高质量场景数据 [46] - 强大的基建能力与对专属素材及测试的重视，共同造就了公司快速的研发迭代 [47] 端到端、世界模型与强化学习的应用 - 公司认为，无论是VA、WA还是VLA，本质都是如何让模型的智能密度最大 [5][18] - 单纯的端到端只是模仿学习，属于数据驱动；而引入强化学习、世界模型或VLA后，则进入认知驱动阶段，模型具备推理因果逻辑的能力 [20] - 强化学习在智能驾驶中应用面临两大难题：世界模型难以完全保真，需要放入大量可编辑的数字资产；并行探索的效率面临算力合理分配的挑战 [6] - 公司在新版本中优化了奖惩制度，算法会在世界模型里反复练习，通过奖励机制不断尝试以找到更优的驾驶思路 [39] - 公司认为端到端+世界模型+强化学习主要解决“直觉”问题，针对中等难度或非极端困难场景，本能反应更快 [22] - VLA则旨在解决需要长序思考的复杂场景问题 [35] - 公司不认为存在唯一最好的技术路线，有时不一定能找到最强的技术，但一定能找到最适合自身系统的技术方案 [23] 仿真测试的战略价值 - 仿真测试是公司研发的“三支柱”之一，另外两者是场地测试和实车测试 [68] - 公司针对所有实车测试里程，在仿真中的测试目标是达到至少100倍的比例 [67][70] - 在模型训练中，真实数据与仿真数据的分配比例约为八二开，真实数据占80%，仿真数据占20% [71] - 20%的仿真数据能够显著降低人力成本，若无仿真，人力成本至少需翻几倍 [72] - 仿真的核心价值在于解决实车难以遇到、不好收集和挖掘的场景数据，例如高速路上运输几十米大风叶等罕见场景 [73][74] - 公司当前仿真数据的生成质量很强，并会通过评价指标保证其与真实数据的一致性 [61][62] - 仿真环境需要足够逼真、符合物理规律，并具备强大的场景编辑能力，以改变光照、天气、路面状况、交通参与者等要素 [60] 关于芯片与VLA的考量 - 公司认为自研自动驾驶芯片需权衡需求与成本，好处是成本可控、软硬件配合更好，但前期投入大、回本辛苦 [78][79] - 从一颗芯片迁移到另一颗芯片时，会面临“部署偏差”问题，包括算子支持差异、计算精度不同导致的输出不一致等，需要针对性的优化和校准 [80] - 芯片迁移优化工作量巨大，通常需要6到10个月甚至更长时间 [81] - 公司从英伟达Orin芯片迁移到Thor芯片的速度比一般企业快很多 [83] 对L2与L4发展的看法 - 从技术栈来看，L2与L4正越来越走向统一，在数据驱动和认知驱动下，开发逻辑越来越相同，主要差异在于场景化和安全要求 [86] - 目前L2面临的挑战更大，因其受限于车上有限的算力与传感器，且需要不断平衡安全、效率、舒适性以及用户的驾乘习惯 [87] - L4对安全系数要求更高，需要做更多的安全冗余以实现绝对安全，其最终责任方是系统本身 [86][88] - L2作为辅助驾驶，人类驾驶员是最终的监督和把控责任方 [88] - 公司认为L4一定会做成，从车企的角度来说，也慢慢会涉足到L4领域 [89]

行业技术路线争鸣 - 2025年智能驾驶行业出现“名词过载”现象，分化出VLA、VA、WA等多个技术派别，争鸣不断 [2] - 理想汽车与供应商元戎启行坚定选择VLA路线，在算法架构中引入大语言模型 [2] - 华为与小鹏是VLA的反对派，选择WA路线，尝试去掉Language环节 [2] - 小米汽车认为VA、WA、VLA本质目标一致，都是追求在有限算力下使模型的智能密度最大 [3][8] 小米汽车技术路径与进展 - 小米汽车坚定选择并深耕端到端技术路线，同时内部对VLA、WA、VA等所有主流路线均有预研团队 [3][4] - 小米端到端研发启动较晚，于2024年内部正式整合成立“端到端算法与功能部”，比理想、蔚来晚了至少3个月 [3] - 但小米追赶迅速，在2025年2月向用户全量推送300万Clips的端到端，7月推送1000万Clips版本，11月于广州车展发布Xiaomi HAD增强版，实现了“一年追三代” [3][6] - Xiaomi HAD增强版最大的不同是引入了世界模型+强化学习，使模型具备开放世界的知识性和推断复杂场景因果的能力，标志着进入认知驱动阶段 [3][9] - 小米智能驾驶团队规模已超过1800人，自2021年3月官宣造车后快速组建，第一年即组建500人团队，速度远超同期友商 [5][6][12] - 公司计划在2025年内完成Xiaomi HAD增强版的量产任务 [6] 技术理念：认知驱动与用户体验 - 行业共识是从单纯的数据驱动走向认知驱动阶段，以解决数据驱动无法覆盖所有长尾场景、难以平衡数据分布的问题 [9] - 简单的端到端模仿学习属于数据驱动，而引入强化学习、世界模型或VLA则属于认知驱动，其特点是让模型知道行为原因并进行自主探索与推理 [9] - 小米认为技术是否先进不代表体验一定更好，最终判断标准是能否被用户感知、信任和长期使用 [5][10] - 用户体验是最终落脚点，用户体验不好，用户会归咎于公司而非技术 [5][10] - 在有限硬件条件下训练出智能密度最大的模型是各家的努力方向，不应过分内卷算力 [14][15] 研发策略与基建能力 - 小米研发策略并非“一刀切”，新技术的引入需要循序渐进，并注重寻找最适合自身的技术方案 [5][9] - 强大的以数据为核心的研发基建是小米快速追赶的关键，其优势在于高效的研发架构、数据闭环和自动化流程 [17][18][19][20] - 基建能力强的体现包括：快速从已有数据中挖掘并标注问题、模型训练速度快、评测自动化程度高 [20] - 小米作为科技企业，其云端基建能力可在不同业务间相互借鉴和快速复用，这是其天然优势 [6][21][22] - 截至2025年第三季度，小米年度研发总投入已达235亿元，其中四分之一资金用于AI研发 [6] 仿真技术的应用与价值 - 在世界模型中应用强化学习面临两大难题：世界模型的保真度、并行探索的算力分配效率 [4][33] - 小米在应用强化学习和世界模型构建仿真环境方面比一般友商更为坚决 [32] - 高质量的仿真环境需要足够逼真、符合物理规律，并具备强大的场景编辑能力 [34][35] - 仿真数据主要用于解决实车难以遇到或危险的长尾场景，其生成质量很高 [35][36][42] - 在测试体系中，仿真测试里程要求至少是实车测试里程的100倍 [37][40] - 在模型训练数据中，仿真数据占比约为20%，真实数据占80% [41] - 这20%的仿真数据价值很高，能解决实车难以采集的场景，预计可减少数倍的人力成本 [41][42]

交付量表现 - 2025年11月交付量再次突破4万辆，连续三个月交付量保持在4万台以上 [1] - 2025年10月零售销量达到48654辆，其中YU7车型单月批发销量为33662辆 [3] - 2025年7月开始单月交付首次突破3万台，截至2025年9月上市15个月累计交付超30万台，2025年上半年累计交付15.7万台 [3] 生产里程碑 - 2025年11月20日第50万辆小米汽车下线，自2024年3月28日首款车型SU7发布，用602天、不足20个月刷新全球新能源车企50万辆下线最快纪录 [5] 技术进展 - 2025年11月21日广州车展发布辅助驾驶系统HAD增强版，首次引入强化学习和世界模型架构，升级AEB防碰撞辅助，新增前向与后向低速防碰撞辅助以及AES紧急转向辅助 [8] - 2025年11月27日Xiaomi HAD增强版开始陆续推送，公司在AI领域投资超70亿元，已组建超过1800人的智能驾驶团队 [8]

AI引领汽车行业技术变革 - AI正引领汽车行业从以发动机、变速器和底盘为核心的竞争，转向技术普惠的新纪元，深度融入整车控制、智能驾驶及“车-路-云”协同生态，使汽车成为“智能伙伴”与“生态枢纽” [2] - AI推动汽车从传统硬件产品向软件定义的智能平台转型，实现技术深度与应用广度的双重突破 [3] - 产业竞争核心要素发生根本性转变，从“机械性能”全面转向“芯片、算力、算法、数据和生态” [11] 智能驾驶领域的AI应用与普惠化 - 大模型成为驱动汽车智能进化的“新引擎”，推动系统从“感知”阶段向“认知”阶段迈进 [3] - 理想汽车展示VLA司机大模型，作为第三代辅助驾驶技术，能处理复杂道路信息并理解人类指令和记忆车主习惯 [3] - 小米汽车发布端到端辅助驾驶“Xiaomi HAD增强版”，将感知、决策、规划和控制整合在一个“大脑”内，使驾驶行为更拟人化 [3] - 智能驾驶技术向主流市场普惠，12万~15万元价格区间成为新战场 [4] - 广汽丰田锋兰达智能版将“激光雷达+高阶智驾”组合下探至15万元以内，配备1颗激光雷达和4颗Orin芯片 [4] - 东风日产将搭载高速NOA功能的轩逸e-POWER智驾版价格带入12万元区间 [4] - 车规级激光雷达价格从2023年约8000元降至3000元以内，规模化效应显现 [4] 智能座舱的情感化与主动服务能力 - AI大模型将智能座舱转化为具备情感感知与主动服务能力的出行伙伴 [5] - 荣威M7 DMH搭载豆包AI智能座舱系统，基于月活用户1.59亿、市场份额49.2%的豆包深度思考大模型打造 [5] - 系统具备模糊语义理解、记忆贯穿和复杂车辆控制三大核心能力，能识别倒装句、否定表达及多重意图指令，覆盖15个使用场景 [5] - 记忆贯穿技术可记录用户操作习惯、车辆状态及对话历史 [5] - 依托300多项车辆控制功能和超1000个控制接口，可响应如“我累了”等指令，自动触发调暗灯光、调节空调、播放音乐等多重操作 [5] AI驱动“车-路-云”协同与能源生态重塑 - AI作为核心枢纽，连接出行服务、能源网络、硬件设备、软件应用及城市基础设施，打破汽车作为信息孤岛的传统形态 [7] - AI是构建“车-路-云”一体化智慧出行生态的技术基石，推动智能驾驶从“单车智能”迈向“群体协同” [8] - 智界汽车展出R7和S7，搭载HUAWEI ADS 4，标配192线激光雷达并新增后向高精度固态激光雷达，具备车位到车位领航辅助及全维防碰撞系统CAS 4.0 [8] - AI重塑能源生态，使汽车从能源消耗者转变为智慧能源网络的积极参与者，优化电池管理与充电效率，推动能源生态智能化与商业化结合 [8] - AI加速固态电池研发，固态和半固态电池进入装车落地阶段 [8] - 名爵MG4半固态电池版将技术带入10万元区间，支持充电10分钟增加300km续驶里程，电池循环寿命提升至3000次以上 [8] “人-车-家”全场景生态与商业模式创新 - AI是打通“人-车-家”全场景生态的核心引擎，汽车从“移动工具”升级为“个人移动生活的控制中心” [9] - 零跑Lafa5搭载Leapmotor OS 4.0 Plus系统，支持DeepSeek+与通义千问双AI语音大模型协同，实现跨场景智能服务闭环 [9] - AI正成为新的用户界面，人机交互从以智能手机为中心迈向以智能体为中心的时代 [9] - 商业模式从“一次性硬件销售”转向“全生命周期价值挖掘”，软件订阅服务成为可持续收入来源，通过OTA持续注入新AI功能 [11] - 未来蓝图包括推动自动驾驶向4、5级迈进，以及产业链生态协同，车企与科技公司、供应商形成共生关系 [11]

行业整体趋势 - 广州车展作为国内车市年度收官之展，集中展示市场成果并预示明年汽车产业发展方向[3] - 展会国际化程度提升，德国、日本、美国等汽车品牌带来最新技术和产品，展现对中国市场高度重视[3] - 展会有1085台展车，其中新能源车629台，全球首发新车93台[3] 自主品牌技术创新 - 吉利发布银河星舰7EM-i，搭载新一代混动系统，百公里油耗3.8升，续航突破1500公里[4] - 深蓝L06全系标配激光雷达，配备27个智能传感器和两颗地平线J6M芯片，支持城区NOA领航辅助驾驶[4] - 比亚迪包下整个2.1馆，仰望品牌展示全系产品矩阵[4] - 小米汽车发布端到端辅助驾驶Xiaomi HAD增强版[5] - 长城汽车魏牌首款搭载VLA辅助驾驶大模型方案的全新一代辅助驾驶系统Coffee Pilot Master[5] - 自主品牌创新重点从硬件转向软件，通过OTA升级优化用户体验[5] 合资品牌战略转型 - 大众汽车集团规划2025至2027年间在华推出约40款全新车型，超过半数为电动化产品[6] - 一汽-大众2026年起新增11款车型，包括6款纯电动、2款插电式混动及2款增程式车型[6] - 广汽丰田实施油电同强战略，冲刺2028年百万辆产销量目标[6] - 宝马集团首次同台展示新世代技术集群，涵盖电驱系统、驾控超级大脑等[6] - 梅赛德斯-奔驰以油电同质、油电同智为核心主张，展示29款产品[6] - 一汽奥迪A5L乾崑智驾版成为全球首款搭载华为乾崑智驾技术的燃油车[7] 营销方式与市场变化 - 车展营销方式从概念炒作转向价值创造，务实产品讲解增多，可体验实车功能增加[7] - 多个品牌设置深度体验区，通过模拟真实用车场景让消费者理解产品特点[9] - 销售人员积极收集客户信息并邀请试驾，为年底销量冲刺做准备[9] 企业发展与目标 - 长城汽车2025目标为年销售400万辆、新能源汽车占比80%、营业收入超6000亿元[9] - 长城汽车未来5年累计投入1000亿元研发资金，今年前三季度销售新车92.34万辆，完成年销目标23%[9]

报告行业投资评级 - 行业投资评级：优于大市 [1][6] 报告核心观点 - 汽车智能化渗透率持续快速提升，2025年9月乘用车L2级以上功能渗透率达34.8%，同比提升19个百分点 [3] - 技术迭代加速，感知层800万像素摄像头、决策层高算力芯片（英伟达占比57.6%）及激光雷达（渗透率12.2%）市占率显著提升 [2][3] - 行业领军企业如小鹏汽车发布第二代VLA、Robotaxi等“物理AI”应用，推动技术范式创新与商业化落地 [1][16] - 投资主线围绕数据流（获取、传输、处理、应用）展开，涵盖整车、L4解决方案及关键零部件 [4] 行业新闻与动态总结 - 小鹏汽车发布第二代VLA、Robotaxi、全新一代IRON及汇天飞行体系，定位升级为“物理AI世界的出行探索者” [1][16] - 小马智行第四代自动驾驶卡车家族将于明年量产，套件BOM成本较上一代下降约70% [18] - 文远知行Robotaxi获得瑞士纯无人牌照，并在香港交易所挂牌上市，成为港股Robotaxi第一股 [19][20] - 地平线与大众汽车集团深化战略合作，进入计算方案“深度共创”新阶段 [24] - 黑芝麻智能发布SesameX多维智能计算平台，开启机器人“全脑智能”新纪元 [25] - 禾赛科技斩获理想汽车全新一代辅助驾驶平台全系车型激光雷达独家定点 [26] 高频核心数据更新总结 - **感知层-视觉**：2025年9月乘用车前视摄像头渗透率为67.8%，其中800万像素摄像头占比达46.7%，同比提升28个百分点 [2] - **决策层-芯片**：2025年9月乘用车驾驶域渗透率为34%，英伟达芯片占比57.6%，同比提升25.9个百分点，持续领先 [2] - **感知层-激光雷达**：2025年9月乘用车激光雷达渗透率为12.2%，同比提升5.3个百分点，市占率华为（40%）、禾赛科技（32%）、RoboSense（22%） [2] 智能驾驶渗透率总结 - **整体渗透率**：2025年9月乘用车L2级以上渗透率34.8%，高速NOA渗透率35.2%，城区NOA渗透率15.8% [3] - **传感器渗透率**：前视摄像头、前向毫米波雷达、激光雷达9月渗透率分别为67.9%、57.7%、12.2% [3] - **域控制器渗透率**：2025年9月驾驶域控渗透率34.1%，同比提升16.7个百分点 [3] 智能座舱与网联渗透率总结 - **智能座舱**：10寸以上中控屏、10寸以上液晶仪表、HUD、座舱域控制器9月渗透率分别为86%、48.5%、21%、37% [3] - **智能网联**：OTA、T-BOX 9月渗透率分别为78.1%、60.2% [3] 重点公司投资建议总结 - **整车**：推荐小鹏汽车、零跑汽车、吉利汽车 [4] - **L4解决方案**：推荐小马智行、文远知行 [4] - **零部件**： - 数据获取：推荐禾赛科技 [4] - 数据传输：推荐沪光股份 [4] - 数据处理：推荐地平线机器人-W、黑芝麻智能、科博达、华阳集团、均胜电子 [4] - 数据应用：推荐星宇股份、华阳集团、伯特利 [4]