智能駕駛作為未來汽車產業的核心發展方向，正逐步改變著全球汽車產業的面貌。任何目的地的到達并非一條路可以走，技術的發展亦是如此，雖然智能駕駛正成為汽車行業未來發展的唯一共識，但其技術框架及未來的落地形式，依舊有很多不同意見，其中不乏單車智能與智能網聯之爭，也不乏激光雷達與車載攝像頭之間的討論，更有高精度地圖使用與否的歧義。

智能駕駛概述

1.1智能駕駛的定義與發展背景

智能駕駛是指通過集成先進的傳感器、控制器、人工智能算法和高性能計算平臺，來實現車輛的自主駕駛功能。智能駕駛技術的核心目標是通過減少或消除人類對車輛的控制，降低交通事故率、提升駕駛效率、并提高出行體驗。近年來，隨著大數據、人工智能和5G通信等技術的迅猛發展，智能駕駛技術逐漸從實驗室走向市場，成為汽車行業發展的重要推動力之一。智能駕駛的發展過程可以追溯到上世紀80年代的自動駕駛研究階段，但真正的突破是在進入21世紀后，特別是電動汽車和互聯網技術的成熟，推動了智能駕駛技術的商業化落地。近年來，特斯拉、百度、谷歌Waymo等公司在自動駕駛領域的持續投入，使得智能駕駛技術逐漸成為現實，智能駕駛汽車的滲透率也在逐步提升。

1.2智能駕駛對汽車產業的三大變革

智能駕駛技術的廣泛應用不僅提升了汽車的功能性，還對整個汽車產業產生了深遠的影響，尤其是在單車結構、產業鏈及商業模式等方面變革尤為明顯。首先，單車結構正在從傳統的分布式電子電氣架構（EEA）向集中式架構過渡。傳統的汽車設計中，車內各個功能模塊的電子控制單元（ECU）相對獨立，信息傳輸通過總線實現。然而，隨著自動駕駛傳感器和控制器數量的增加，傳統的分布式架構已經難以滿足日益復雜的功能需求。因此，車企開始將控制單元集中化，通過少量強大的中央計算平臺來處理車輛的各項操作指令。這種架構的變化，不僅提升了系統的集成度，還減少了線束的使用，降低了車輛的整體重量和生產成本。

汽車電子電氣架構升級路徑圖

在產業鏈方面，智能駕駛技術促使產業鏈發生了從線性形態到網狀結構的轉變，軟件能力強的公司更能享受到高的附加價值。過去，汽車制造業主要依賴整車廠商控制整個生產流程，而在智能駕駛時代，整車廠商、軟件供應商、傳感器制造商、云服務提供商等各方的緊密合作變得尤為重要。例如，特斯拉和英偉達、百度與華為等合作案例表明，未來的汽車產業鏈將更具網絡化特征，各環節之間的協同合作將成為行業發展的核心競爭力。

汽車產業從鏈狀向網狀發展

智能駕駛的發展也推動了商業模式的創新。傳統的汽車制造主要依靠整車銷售和售后服務獲取利潤，但在智能駕駛時代，軟件付費、OTA（在線升級）服務、數據增值服務等新興的商業模式逐漸興起。以特斯拉為例，其自動駕駛軟件通過分階段解鎖和持續升級的方式提供給用戶，這種訂閱式服務模式不僅提高了用戶粘性，也為企業帶來了持續的收入流。

智能駕駛技術的分級

2.1 L1-L5自動駕駛技術的分級標準

為了明確不同程度的自動駕駛能力，全球范圍內普遍采用了L0-L5，共六個級別的技術分級標準。這個分級體系由國際自動機工程師學會（SAE）制定，用以描述車輛在不同程度上的自動化程度。等級0：即無自動。駕駛隨時掌握著車輛的所有機械、物理功能，僅配備警報裝置等等無關主動駕駛的功能也算在內。等級1：駕駛者操作車輛，但個別的裝置有時能發揮作用，如電子穩定程式（ESP）或防鎖死剎車系統（ABS）可以幫助行車安全。等級2：駕駛者主要控制車輛，但系統階調地自動化，使之明顯減輕操作負擔，例如主動式巡航定速（ACC）結合自動跟車和車道偏離警示，而自動緊急剎停系統（AEB）透過盲點偵測和汽車防撞系統的部分技術結合。等級3：駕駛者需隨時準備控制車輛，自動駕駛輔助控制期間，如在跟車時雖然可以暫時免于操作，但當汽車偵測到需要駕駛者的情形時，會立即回歸讓駕駛者接管其后續控制，駕駛必須接手因應系統無力處理的狀況。等級4：駕駛者可在條件允許下讓車輛完整自駕，啟動自動駕駛后，一般不必介入控制，此車可以按照設定之道路通則（如高速公路中，平順的車流與標準化的路標、明顯的提示線），自己執行包含轉彎、換車道與加速等工作，除了嚴苛氣候或道路模糊不清、意外，或是自動駕駛的路段已經結束等等，系統并提供駕駛者“足夠寬裕之轉換時間”，駕駛應監看車輛運作，但可包括有旁觀下的無人停車功能。（有方向盤自動車）等級5：駕駛者不必在車內，任何時刻都不會控制到車輛。此類車輛能自行啟動駕駛裝置，全程也不須開在設計好的路況，就可以執行所有與安全有關之重要功能，包括沒有人在車上時的情形，完全不需受駕駛意志所控，可以自行決策。（無需方向盤自動車）

雖然各車企都在研發和設計智能駕駛功能，但目前大多數量產的智能駕駛汽車都處于L2及以下水平，而真正具備L3級功能的車輛尚未實現廣泛商用。盡管像特斯拉、蔚來等企業已經推出了部分L3功能的車輛，但法規和技術的制約使得L3級功能的全面普及仍然需要時間。

2.2 L1-L5智能駕駛技術現狀

L1-L2級別的自動駕駛技術已經在市場上廣泛應用，其典型的功能包括自適應巡航、車道保持輔助、自動緊急制動等。例如，特斯拉Autopilot、蔚來的NOP+等輔助駕駛系統可以在高速公路上實現自動跟車、轉向以及超車等功能，但這些功能仍需要駕駛員隨時準備接管。因此，這些系統屬于L2級別的輔助駕駛。L3級別的智能駕駛系統則面臨著更大的技術挑戰。L3級別的核心特點在于，車輛能夠在滿足特定條件時自動駕駛，駕駛員僅需監控道路情況。看似完美，但L3系統在實際應用中仍存在諸多不確定性。例如，當系統遇到復雜的交通狀況時，如何在極短時間內請求駕駛員接管，以及如何確保駕駛員迅速反應，這些問題尚未得到完全解決。此外，各國的法律法規對L3級別車輛的責任劃分也未達成統一標準，這也使得L3級別的商業化推廣受到了極大的限制。L4-L5級別的智能駕駛技術則主要集中于自動駕駛出租車（Robotaxi）和特定區域的無人駕駛測試項目。L4級別車輛在特定條件下能夠完全自主行駛，但在不具備相應條件時（如天氣惡劣或道路復雜），系統將無法正常工作。L5級別則是全自動化的終極目標，這一技術可以使車輛在任何時間、任何環境下完全自主行駛。然而，現階段，全球范圍內還沒有L5級別的量產車型出現。

電子電氣架構的轉型：從分布式到集中式

3.1電子電氣架構的定義與發展

汽車電子電氣架構（EEA）是指對汽車內部各個電子元件和系統進行集成和控制的架構設計，包括傳感器、執行器、ECU、線束等。EEA系統的功能是通過高效的信號傳輸來控制車輛的操作，并確保各個子系統之間的協同工作。隨著智能駕駛的快速發展，汽車內的傳感器和控制系統的數量不斷增加，傳統的分布式架構開始顯現出其局限性。為了應對復雜的計算需求，電子電氣架構正在從傳統的分布式架構向集中式架構發展。傳統的分布式EEA通常使用多個ECU來分別控制車輛的各項功能，如發動機控制、車身控制、底盤控制等。這種架構雖然實現了各個模塊的獨立控制，但隨著自動駕駛和智能座艙功能的引入，車輛需要處理的計算任務越來越復雜，這使得分布式架構在信息傳輸速度和資源調度方面的瓶頸逐漸顯現。

3.2中央集成架構的發展趨勢

為了應對日益復雜的智能駕駛系統需求，車企們開始將電子電氣架構從分布式向中央集成式過渡。這意味著，將多個分散的ECU整合為少數功能更強大的中央處理器，從而實現對整個車輛的統一控制。以特斯拉為例，其自2017年推出的Model 3就采用了中央計算加區域控制器的架構，通過減少ECU數量和優化線束布局，不僅提升了系統的處理能力，還降低了整車的成本和維護復雜性。這種集中式架構的優勢在于其能夠更高效地處理來自各類傳感器的數據，尤其是在涉及自動駕駛的復雜運算時，中央處理單元能夠快速響應。此外，集中式架構還使得車輛的軟件更新（OTA）變得更加便捷，這也是未來“軟件定義汽車”的關鍵技術之一。通過OTA，車企可以定期為車輛推送新的功能或修復軟件漏洞，從而提升車輛的使用壽命和性能。

智能駕駛產業鏈的演變與升級

4.1產業鏈結構的變遷

智能駕駛技術的迅速發展正在推動汽車產業鏈發生深刻變革。傳統的汽車產業鏈呈現出一個線性形態，從設計研發、生產制造到產品銷售，各個環節相對獨立。而在智能駕駛時代，產業鏈的各個環節逐漸向網絡化發展，各類廠商之間的協同合作變得更加緊密。例如，軟件、硬件、云服務等多方力量需要共同協作，才能實現智能駕駛技術的落地。如今的汽車產業鏈已經從過去的“整車廠為中心”模式，演變為“軟硬件深度融合”的網絡化產業結構。特別是在智能駕駛領域，傳感器、芯片、通信設備和車載計算平臺等關鍵技術環節的作用日益凸顯。車企已經無法單獨完成從設計到生產的所有步驟，而是需要依賴供應商提供高性能的軟硬件組件和服務。

4.2產業鏈的高附加值環節

在智能駕駛產業鏈中，具有核心技術壁壘的企業往往能夠獲取更多的附加值。具體而言，芯片廠商、軟件供應商以及擁有自主研發能力的整車廠商將成為智能駕駛時代的高附加值環節。

智能駕駛軟硬件公司

隨著智能駕駛技術的深入應用，整車制造的門檻逐漸降低，而軟件和算法的地位不斷提升。未來，車企的競爭將更多集中在智能駕駛的軟硬件系統集成能力上，而非傳統的機械制造水平。與此同時，自動駕駛系統中的高精地圖、AI算法、云計算等技術的逐步成熟，也將進一步推動汽車產業鏈從線性向網絡化轉型。

商業模式的創新與挑戰

5.1輕資產造車與代工模式

智能駕駛技術的發展，不僅改變了傳統的技術路線，也推動了汽車制造模式的轉型。近年來，越來越多的造車新勢力選擇“輕資產造車”模式，即通過代工生產的方式，實現品牌車輛的快速上市。輕資產造車模式的核心在于，車企不再需要自己建設龐大的生產工廠，而是通過與專業代工廠合作，將精力集中于車輛的設計、研發和智能駕駛技術的開發。例如，華為與賽力斯的合作，就是這一模式的成功案例。代工模式的興起，進一步降低了新進入者的制造門檻，使得更多專注于智能駕駛和車載系統開發的企業能夠快速進入市場。然而，這一模式也面臨著一些挑戰，例如如何保證代工質量，以及如何在代工過程中有效控制成本。這些問題仍需要車企與代工廠共同探索解決方案。

5.2智能駕駛功能的付費模式

隨著智能駕駛技術的不斷進步，車輛的核心競爭力逐漸從硬件轉向軟件和服務。越來越多的車企開始采用軟件付費的商業模式，通過為用戶提供增值的智能駕駛功能，來實現盈利。例如，特斯拉的FSD（完全自動駕駛）軟件可以通過一次性買斷或按月訂閱的方式提供給用戶，而蔚來、極氪等企業也推出了類似的智能駕駛功能付費服務。這種商業模式的優勢在于，車企可以通過不斷迭代升級軟件，持續為用戶提供新的功能和服務，從而提升用戶粘性并獲取長期收益。同時，付費模式也為車企提供了更多的盈利渠道，尤其是在車輛硬件配置趨于同質化的情況下，軟件付費成為了區分競爭對手的重要手段。

智能駕駛技術的挑戰與投資機遇

6.1技術挑戰

盡管智能駕駛技術前景廣闊，但在推廣過程中仍面臨著諸多技術與商業挑戰。首先是技術可靠性的問題。隨著車輛自動化程度的提升，智能駕駛系統必須具備極高的穩定性和安全性，尤其是在L3及以上級別的應用中，系統不僅要能夠處理日常駕駛中的各類復雜狀況，還需要在關鍵時刻迅速做出安全決策。其次是成本問題。目前，許多高端自動駕駛傳感器的價格仍然較高，尤其是激光雷達、毫米波雷達等核心硬件的成本，使得自動駕駛車輛的價格居高不下。如何降低這些核心技術的成本，是未來智能駕駛大規模推廣的重要課題。此外，智能駕駛的法規環境也在全球范圍內存在較大差異。各國的政策法規尚未對L3及以上級別的自動駕駛技術進行統一規范，導致智能駕駛技術在不同市場的推廣速度存在顯著差異。

6.2投資機遇

盡管面臨技術與法規的挑戰，但智能駕駛領域仍然是資本市場關注的重點之一。智能駕駛產業鏈的高壁壘環節，如芯片、算法、激光雷達和高精地圖等領域，吸引了大量投資者的目光。未來，隨著L4-L5級別自動駕駛技術的逐步成熟，自動駕駛出租車（Robotaxi）和自動駕駛物流車等新興應用場景將為投資者帶來更多的機遇。此外，智能駕駛技術的普及還將推動相關配套產業的發展，包括智能交通系統、車聯網基礎設施等領域，也將成為資本布局的重點。

總結與展望

通過對智能駕駛技術的框架分析，我們可以看到，智能駕駛不僅是未來汽車產業的重要發展方向，也是整個產業鏈變革的關鍵驅動力。從技術的分級、電子電氣架構的轉型到產業鏈和商業模式的演變，智能駕駛正逐步從概念走向現實。未來，隨著技術的不斷進步和法規的完善，智能駕駛的普及速度將進一步加快。面對這一機遇，擁有核心技術能力的企業將占據有利位置，并引領智能駕駛技術的發展潮流。同時，投資者也應密切關注智能駕駛領域的技術動態和市場趨勢，積極布局具有高附加值的產業鏈環節，以把握未來的投資機會。總之，智能駕駛技術的發展不僅是技術的變革，更是整個汽車產業的革命，將深刻影響未來出行方式和產業生態。

審核編輯 黃宇