随着新能源汽车步入智能化发展的“下半场”，全球汽车智能化网联化进程不断加快，但是我国智能驾驶产业存在技术不成熟、智能化成本较高、法律法规和基础设施不完善等问题。

　　基于此，本文针对我国智能驾驶产业发展现状和问题展开分析，并提出相应对策建议，以期为智能驾驶商业化应用提供智力支持，从而助力产业高质量发展。

　　由于法律法规的限制，长期以来国内智能驾驶行业一直集中力量实现无限接近L3（自动系统既能完成某些驾驶任务，也能在某些情况下监控驾驶环境，但驾驶员必须准备好重新取得驾驶控制权）的L2级别（自动系统能够完成某些驾驶任务，但驾驶员需要监控驾驶环境，完成剩余部分，同时保证出现问题时随时进行接管）范畴产品的量产和应用。2023年11月，工信部等四部门联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，明确提出在智能网联汽车道路测试与示范应用基础上，遴选具备量产条件的搭载L3和L4级别（自动系统在某些环境和特定条件下，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境，这个阶段下，在自动驾驶可以运行的范围内，驾驶相关的所有任务和驾乘人已经没关系）自动驾驶功能的智能网联汽车产品开展准入试点，推动智能驾驶行业迈入L3+时代。

　　IDC（互联网数据中心）预测，到2025年，全球网联汽车规模为7830万辆，5年复合增长率将达到11.5%；到2026年，全球自动驾驶车辆规模为8930万辆，5年复合增长率将达到14.8%。中国、美国、欧洲、日本、中东、东南亚等国家和地区纷纷加快自动驾驶技术的应用步伐，无论是高阶自动驾驶商业化落地还是低速无人驾驶，在港口、矿区等多场景的规模化应用都取得了一定突破。美国作为最早开展自动驾驶研究和测试的国家之一，其法律法规和标准建设相对完善，拥有谷歌、特斯拉、通用等自动驾驶领军企业，商业化进程步伐较快。2023年8月，Waymo（谷歌所属子公司）和Cruise（通用子公司）两家自动驾驶公司获得加州公用事业委员会（CPUC）正式批准，在旧金山全天候商业运营无人驾驶出租车。

　　近年来，我国新能源汽车产业飞速发展，根据中国汽车流通协会汽车市场研究分会数据，2024年4月上半月，中国乘用车市场零售51.6万辆，其中新能源车市场零售26万辆，市场渗透率突破50%，市场占比首次超过燃油车。继电动化之后，新能源汽车步入智能化发展的下半场。工信部数据显示，截至2023年上半年，我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车市场渗透率已达到42.4%。在关键技术上，新一代电子电气架构、车用操作系统、大算力计算芯片等实现了装车应用，跨域融合与控制器技术实现突破，高性能激光雷达感知范围达到了250米。在示范应用上，截至2023年年底，全国已建设17家国家级测试示范区，7个国家级车联网先导区，16个“双智”试点城市。在基础设施上，各地加快测试示范部署与基础设施建设，省、市发布道路测试实施细则约50个，全国累计开放超过15000公里测试道路，发放测试牌照超过2800张，道路测试总里程达到7000多万公里，部署路侧网联基础设施超过7000套。

　　在智能化竞争的下半场,传统主机厂、造车新势力、互联网企业、科技型企业等纷纷进场。据乘联会发布的数据显示，在2023年全年新能源乘用车中，装备L2级及以上辅助驾驶功能的比例达到55.3%。伴随着智能驾驶从低阶迈向高阶，车企布局重心也从高速NOA（自动辅助导航驾驶）向城市NOA转移。2023年，将近10家车企公布城市NOA方案的落地计划，理想汽车在2023年底实现了全国100城的通勤模式NOA功能，2024年1月小鹏汽车宣布XNGP城市智驾能力总覆盖城市数量达243城，问界、蔚来、小米等也相继在全国范围推送城市辅助领航产品，智能化之争愈演愈烈。盖世汽车研究院认为，随着搭载NOA功能车型逐渐下探到15万左右的价格区间，2025年，国内NOA功能配套车型预计将突破300万辆，2030年将超850万辆。

　　从智能化发展路径上看，传统大型主机厂采取稳步推进策略，通过自研方式加强对自动驾驶技术的掌握，从低级别辅助驾驶逐步切入高级别自动驾驶，同时也通过对外投资、合作的形式弥补短板。如，通用汽车收购Cruise股份，大众成立自动驾驶子公司VWAT，福特、大众联手投资自动驾驶公司ArgoAI。国内龙头企业比亚迪凭借其极强的垂直整合能力，无论是算法、芯片，还是整车的电子电气架构、控制器、传感器，都采取全栈自研的路线。小型主机厂研发能力较弱，通常选择与智能驾驶方案提供商合作，以确保其在智能化方向的竞争力。如，赛力斯和华为合作推出AITO问界系列产品。数据显示，智驾版车型在问界系列车型销量中的占比超过50%，智驾累计里程达到1.35亿公里，占问界系列车型总行驶里程近三成。特斯拉以及“蔚小理”（蔚来汽车、小鹏汽车、理想汽车）等新势力车企以自研芯片、算法为目标，将智能驾驶作为核心竞争力。其中，特斯拉作为智能化领域领头羊，已于2024年3月开始向用户大规模推送FSDV12（特斯拉研发的一款汽车驾驶辅助系统软件），将智能驾驶算法提升到“端到端”大模型时代。互联网、科技型企业则凭借在软硬件方面的技术积累切入自动驾驶领域，与车企形成分庭抗礼之势。互联网龙头百度自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”目前已在北京、上海、广州、长沙、阳泉等城市全面开放载人运营服务，其中北京、重庆、阳泉已经开展商业化运营试点。截至2024年4月19日，“萝卜快跑”累计为公众提供的自动驾驶出行服务订单已超过600万单。科技型企业华为凭借其强大的研发能力，从2019年涉足汽车行业，目前智能化部件发货量已超过300万套，与阿维塔、问界、北汽极狐、奇瑞等品牌多款车型达成战略合作。

　　与传统汽车相比，智能汽车软硬件更为复杂，包括感知、决策、控制三大组成部分。感知定位依靠雷达、摄像头等硬件设备，计算决策依靠芯片、软件、数据库系统，执行控制依靠电机等控制单元。目前我国智能汽车产业链在算力芯片、核心Kaiyun平台 开云体育官方入口算法、数据等领域存在明显短板，产业链的核心环节由国外企业主导。以算力芯片为例，我国的华为、地平线、黑芝麻等企业研发的产品与英伟达、特斯拉、高通、Mobileye（以色列汽车科技公司）等国际龙头企业相对还存在一定差距。英伟达OrinX系统级芯片算力设计为254TOPS；Mobileye面向L4、L5级自动驾驶芯片EyeQUltra，最高算力可达176TOPS；地平线TOPS。由于国产芯片在性能上还无法完全满足自动驾驶的高算力需求，国产汽车高端车型通常会选用英伟达芯片，而中低端车型则倾向于使用国产芯片。数据显示，2023年标配NOA车型的自动驾驶芯片领域，英伟达市占率居于首位，为48.9%；第二名是地平线%。在算法领域，国内采用“BEV+Transform”主流算法，特斯拉已推出“端到端”算法模型。

　　根据MAXIEYE（智驾科技）数据，目前L2级功能新车与无功能车型的终端差价在1万元，而高速NOA、城市NOA车型和与无功能车型的终端差价分别为2万元与3万元，其背后是高昂的自动驾驶系统成本。以30万元的整车为例，高速NOA、城市NOA系统占比整车成本的比例分别为10%、15%，成本来源包括前期研发投入、软硬件成本及其他。以硬件激光雷达为例，与特斯拉“纯视觉”技术路线不同，国内多数车企采用“融合感知”路线，需要搭载激光雷达实现高阶智能驾驶。中信证券研报指出，尽管近几年来激光雷达的成本不断降低，单颗成本仍在600~2000美元左右，整套自动驾驶系统普遍需要3~5个激光雷达，因此总成本为3000~10000美元。由于产品价格高昂，因此仅在Kaiyun平台 开云体育官方入口25万以上的车型上搭载，15~25万主流价格区间内车型由于“用不起”还难以普及。不过这一问题也开始有所改善，随着技术成熟度的提升，业界开始转向成本更低的“纯视觉”方案。例如，百度Apollo（阿波罗）发布纯视觉城市领航辅助驾驶产品ANP3Pro，将高阶城市智驾的硬件成本拉入了万元时代。大疆推出的“7V+100TOPS”整个系统硬件成本只要7000元，未来15万元级的乘用车也能拥有城市领航功能。

　　在法律监管层面，由于现行的《中华人民共和国道路交通安全法》未将传统汽车与自动驾驶汽车作区分，长期以来解决自动驾驶汽车的事故责任问题也多采取传统汽车交通事故责任的处理规则。《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》首次明确了自动驾驶责任划分，规定“车辆在自动驾驶系统功能激活状态下发生道路交通事故造成人身伤亡、财产损失的，由保险公司在保险责任限额范围内予以赔偿；不足的部分，按照《中华人民共和国道路交通安全法》第七十六条规定确定各方当事人的赔偿责任。”并进一步明确规定了各方责任承担主体。相信，未来随着中央到地方在自动驾驶立法层面的完善，将进一步为自动驾驶的提速发展铺平道路。在基础设施层面，我国主推C-V2X（基于蜂窝网的车载通信技术）技术路线，从顶层设计、标准研制、示范应用等多方面全力推进车联网产业发展，已取得一定成绩，但是还存在诸多问题。首先，车联网基础设施特别是路侧感知设施建设是一项系统性工程，前期需要较大资金投入，且投资回报周期相对较长，目前还没有探索出成熟有效的商业模式；其次，车联网网络基础设施由地方政府主导建设运营，由于各地基础设施运维、业务运营、用户推广等能力不同，以及跨区域业务类型、业务流程等差异较大，智能网联汽车与跨区基础设施间较难实现互联互通。

　　在鼓励研发创新方面，以商业应用为先导，鼓励华为、地平线、黑芝麻等龙头企业牵头、大中小企业参与，引导跨行业、跨领域的协同创新，加快算力芯片、核心算法等领域专项攻关，加速研发创新突破。实现数据闭环，协同数据平台企业、芯片厂商、云服务供应商、自动驾驶一级供应商等多方共同建立数据闭环体系，收集数据、丰富场景库，发现并攻克“极端工况”场景，通过数据驱动的方式推动智能驾驶功能不断完善和进化。

　　在建立开放生态方面，从生态建设、标准体系、网络安全和数据安全、产业链技术交流等多方面，加强自动驾驶开放产业链建设，助力自动驾驶技术加速落地。例如，AWS（亚马逊云官方网站）、Asure（应用软件公司）、华为云等云厂商推出开放式的自动驾驶开发方案，让产业链上的公司能各取所需，降低研发成本和门槛，加快自动驾驶技术的普及和商业化落地。

　　智能化下半场竞争进入加速期，商业化落地成为阻碍渗透率提升的关键一环。让市场各方有利可图，实现商业闭环，可以从两个方面入手：

　　长期以来，汽车行业是“硬件付费”的盈利模式，通过规模效应降本、品牌价值溢价从而获取超额利润。随着整车销售利润的下降，“软件付费”将成为车企未来重要的盈利方式之一。以特斯拉FSD为例，随着FSD的持续迭代，商业闭环已经初步形成，2022年第四季度为特斯拉带来了3.24亿美元的收益，并创造了超过10亿美元的短期递延收益，长期毛利率预计可达90%。美国银行发布预测报告显示，若特斯拉FSD入华成功，到2030年就可能从中获利超过20亿美元。

　　二是加强政策支持力度，引导自动驾驶首先在Robotaxi（自动驾驶出租车）、Robotruck（自动驾驶卡车）等多元化场景的商业落地。

　　目前，干线物流、矿区、港口等场景人力资源不足和安全事故频发等痛点明显，降本增效成果显著，商业化落地进程较快，易控智驾、踏歌智行、主线科技、斯年智驾等头部企业已经基本进入商业化运营阶段。由于商用车对价格的敏感度更低，商家付费意愿更高，加之场景交通复杂程度较低以及政策鼓励，使得自动驾驶出租车、自动驾驶卡车等场景更容易实现商业化落地。以自动驾驶出租车为例，IHSMarkit（英国金融服务公司）预测，到2030年中国共享出行的总市场规模将达到2.25万亿元，其中自动驾驶出租车占比将达到60%，即1.3万亿元。从企业端看，小马智行、文远知行、元戎启行、Momenta（魔门塔）等自动驾驶科技公司，通过加大和车

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