報告深入分析了智能駕駛行業(yè)的現狀和未來(lái)趨勢，強調技術(shù)進(jìn)步和政策支持是推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的雙重動(dòng)力。報告預計，隨著(zhù)車(chē)路云、Robotaxi和L2+J別自動(dòng)駕駛技術(shù)的成熟，智能駕駛將迎來(lái)商業(yè)化落地和滲透率的快速增長(cháng)。

從何而來(lái):技術(shù)完善，智駕進(jìn)入百花齊放階段

共享出行或成為未來(lái)主要方向，G階智能駕駛與共享出行相互促進(jìn)，未來(lái)保持融合進(jìn)化，G階智駕或帶來(lái)安全和效率的提升。落地來(lái)看，受益于政策支持力度增大和消費者支付意愿增強，國內具備智能駕駛更好的發(fā)展環(huán)境。國內通過(guò)多個(gè)方向實(shí)現落地:

(1)車(chē)路云 2020-2023年的標準建立后，2024年開(kāi)始進(jìn)入城市商業(yè)化落地階段；

(2)Robotaxi在多輪選代后目前技術(shù)進(jìn)入相對成熟階段；

(3)L2+目前占比為 9.3%，滲透率進(jìn)入“5%-30%”階段，有望加速撬動(dòng)消費需求。政策選代，車(chē)路云、單車(chē)智能、Robotaxi 協(xié)同加速，G階智駕進(jìn)入百花齊放的“綻放”階段。

殊途同歸:落地方式差別，結果具備強互通性

智能駕駛研發(fā)參與者持續增加，不同維度加速推進(jìn)G階功能。Robotaxi采用“躍進(jìn)式”方式，單車(chē)智能采用“漸進(jìn)式”方式，從研發(fā)和落地方式上存在明顯差別。Robotaxi 與單車(chē)智能傳感器和計算方式G度一致，有望實(shí)現“1+1>2”的效果。我們認為G階功能技術(shù)具備互通性，端到端大模型加速迭代，數據規模和算力規模成為車(chē)企的核心競爭能力。車(chē)路云、單車(chē)智能、Robotaxi有望成為加速G階智能駕駛落地的三駕馬車(chē)，端到端等大模型應用有望加速G階智能駕駛功能落地。

駛向何方:模型驅動(dòng)，2025年功能或大規模落地

端到端大模型是智能駕駛未來(lái)落地的主要路徑。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )充分簡(jiǎn)化運算步驟，減少人工特征提取的需要，打通從感知到?jīng)Q策的全過(guò)程，訓練上將智能駕駛的核心生產(chǎn)力從研發(fā)人員轉向數據和算力，有望憑借算力積累實(shí)現功能選代。智能駕駛端到端大模型是重要的垂直類(lèi)模型，2025年有望實(shí)現大規模落地。車(chē)端從模型和硬件兩個(gè)維度完成升J，模型上探索端到端模型上限，世界模型、VLM 等加速端到端能力提升。硬件上電子電氣架構升J，算力集中傳感器成本逐步下探。

商業(yè)模式:車(chē)企有望實(shí)現智能駕駛盈虧平衡

車(chē)企未來(lái)有望實(shí)現智能駕駛維度的盈虧平衡。

(1)Robotaxi 通過(guò)成本下探實(shí)現單車(chē)的盈虧平衡,而后通過(guò)泛化能力實(shí)現 Robotaxi 維度下商業(yè)模式的盈虧平衡。

(2)單車(chē)智能，通過(guò)功能優(yōu)化帶動(dòng)銷(xiāo)量及智駕車(chē)型占比的雙重提升，終實(shí)現營(yíng)收和毛利率水平的提升，直觀(guān)反應在財務(wù)數據中。

(3)技術(shù)輸出，通過(guò)架構及算法等方式完成對其他車(chē)企智能化水平的提升，從而實(shí)現營(yíng)業(yè)收入來(lái)源的增加和擴張。

附件：AI+汽車(chē)：智能駕駛將駛向何方？端到端大模型有望2025大規模落地