行业与公司 * 行业为智能网联汽车与智能驾驶产业 涉及公司包括整车厂如蔚来 小鹏 理想 吉利 华为 问界 北汽 广汽 长城汽车 以及供应商如地平线 大疆 商汤 速腾聚创等[1][2][6][9][12][16] 核心观点与论据 行业发展阶段与市场表现 * 2025年被视为智能驾驶元年 全场景融合功能大规模放量 数据驱动的人工智能大模型成为主流开发范式[1][3] * 2025年上半年乘用车上险量达655万辆 L2级辅助驾驶渗透率达62.1% NOA功能车型增速达102% 渗透率达到20% 市场接受度高[1][4] * 增程车型的L2渗透率高达99.4% 而纯电动车为5.7%[4] * 行业目标为到2030年实现35%的L3 L4级自动驾驶渗透率[11] 感知硬件性能提升 * 激光雷达实现大规模量产 包括192线 128线及500线产品 感知精度显著提升 装配率达到7.9% 全国装配95.3万个[1][5] * 摄像头从300万 500万像素升级至800万像素 并从单目改进为双目[1][5] * 毫米波雷达装配率达57.8% 全国装配1,639万个[1][5] * 128线激光雷达成本已降至3,000元左右 未来几年有望进一步降价20%至30%[16] 技术架构与系统演进 * 国内自驾系统从2024年的两段式方案转向2025年的一段式方案 提升角色性能和流程速度 例如地平线Orin方案[7] * 电子电气架构倾向于基于中央大脑的架构 以实现更高效的数据处理[1][7] * 企业倾向于通过多云交互和网联能力进行局部建模处理 替代高成本 低鲜度的高精度地图[3][17] * 智能驾驶应用场景从2024年的快速路扩展到2025年的复杂城市环境[8] 政策与法规环境 * 工信部已小范围批准北汽 广汽等三家企业试点L3级车型 但未公开[1][9] * 预计2027年底《道路交通安全法》修订完成 L3国标发布后将加速发展[1][10][11] * 若政府迟迟不放开L3级车型生产许可 将影响企业动力[1][9] 芯片与算力需求 * 全场景NOA及初级L3功能需要700-1,000 TOPS以上算力 但有厂商声称用200 TOPS即可实现 源于软硬件耦合开发[12] * 蔚来 小鹏 理想 长城汽车等积极自研芯片 以提高算力利用率并降低对外部供应商依赖[1][12] * 第三方芯片厂商的黑盒子合作模式会导致系统通信效率降低 数据无法闭环 使车企处于被动[14] * 高端智驾芯片代工方面 14纳米已国产化 7纳米预计2025年底至2026年初全国产化 现有产能可满足需求[18] 技术路线与成本 * 未来5-10年 纯视觉与多传感器融合路线将并行发展 高端车型采用以激光雷达为核心的融合方案 低价位车型主要依赖纯视觉方案[15][16] * 激光雷达国产供应商已占据全球主要市场份额 技术迭代和规模化生产实现成本下降是决定市场话语权的重要因素[16] 存储与系统性能 * 车企对高性能存储需求增加 存储延迟是端到端大模型部署的关键瓶颈之一[13] * 端到端大模型可压缩到200毫秒 激光雷达设备可能达300毫秒[13] 其他重要内容 * 智能网联汽车产业占全国GDP比重已超过10% 远超房地产行业的6.3% 政府高度重视该领域[19] * 高精度地图厂商在行业中的定位和影响下降 主要因成本高和鲜度难以保证[3][17] * 国产芯片在汽车中的应用显著增加 涵盖智能驾驶 座舱及车身操控等领域[2]