（报告出品方/作者：东吴证券，王紫敬）

1.技术：迎接L3时代

智驾渗透率快速提升

行业内普遍把自动驾驶分为五个等级。其中L0为完全人工驾 驶，L1-L2为部分辅助驾驶，从L3-L5由部分自动驾驶逐渐向 完全自动驾驶过渡。 L0：提供警告和瞬时协助，如AEB（自动紧急制动）、车道 偏离警告等。 L1：借助感知系统对车辆做单一方向的运动控制/辅助，如车 道居中LCC（横向运动控制，方向盘）或自适应巡航ACC（ 纵向运动控制，油门/刹车）。 L2：同时提供纵向和横向控制。如自动泊车。 L2+：高速公路/快速路/城市道路领航辅助驾驶（高速/城市 NOA），但是人类仍然是驾驶主体，需要保持观察环境。 L3：系统是驾驶主体，人类不需要观察环境，只有系统请求 时，人类需要接管。 L4：系统是驾驶主体，人类不需要接管，但有特定道路和环 境条件要求。 L5：在所有条件下随处行驶，人类不需要接管。 目前大部分主机厂都处于L2+阶段。

从模块化到端到端，迈向L3

自动驾驶方案正在从模块化向端到端方案发展。 传统的自动驾驶系统采用模块化部署策略。在之前很长一段时间，智能驾驶架构都来源于机器人架构，每个功能，如感知、 预测和规划，都是单独开发并集成到车辆中的。感知模块主要负责使用传感器搜集数据、数据处理等，用于识别行人、交通信号、道路标志和其他车辆等等，高精地图、 IMU等则提供车辆位置等，感知处理模块将这些数据转化为车辆可以理解的环境模型，并送入到预测模块； 预测模块主要用于模仿人类感知来预测其他道路使用者的行为意图，例如有人横穿马路、有车要突然抢道等；规划与决策模块根据前两个模块的信息来设计汽车的行驶策略，生成详细的行驶轨迹，并发送给控制模块； 控制模块，执行上述行车命令的模块，包括油门、刹车、转向，还有HMI的显示。

领先实践：特斯拉

特斯拉领先实践。在特斯拉的带动下，过去量产自动驾驶常见的 后融合算法（每个传感器的信息各自通过神经网络模型处理，然 后融合运算）逐渐被抛弃，特斯拉推出的FSD Beta V9首次使用 了BEV(Bird Eye View) + transformer的算法架构，实现了前融合 的BEV算法，把多个摄像头的感知到的画面直接放进AI算法里， 生成一个鸟瞰视角的3D空间，并在这个空间内输出感知结果。在此基础上，2021年，特斯拉引入了名为 HydraNet 的多任务学 习算法，允许自动驾驶系统使用单一的神经网络来实施不同的任 务，可以检测车辆、标志牌、车道线等，2022年特斯拉引入占据 （Occupancy）网络，将图像空间转为立体空间，并且给每个空 间单位分配一个“占据/未占据”的标识，从而帮助找到更多相关 的特征，能够预测哪些物体（甚至物体的哪个部分）会移动。 至此，特斯拉的自动驾驶系统架构中部分模块已经被深度学习模 块所替代，但仍不是一个端到端训练模式的自动驾驶系统，因为 系统中仍然存在规划的部分，例如轨迹评分、手动规则等。

领先实践：华为

华为汽车业务主要围绕智能汽车数字平台(iDVP)、智能驾驶计算平台(MDC)和 HarmonyOS智能座舱平台三大平台。 华为与整车厂的合作模式主要有三种。 1. 华为智选模式。华为智选致力于将华为的工业团队、软件团队、用户体验团 队等参与到汽车制造的合作中，与车企共同实现产品设计、品牌打造，并通 过华为的销售渠道为汽车销售提供支持。这种合作方式主要是为了将华为面 向消费者的能力赋能给车企，是最深入的合作模式。2025年鸿蒙智行“四界 ”将有多款新车型面世，此外华为和上汽合作可能带来“第五界”品牌“尚 界”。 2. Huawei Inside (HI) 模式。华为Inside模式提供包括MDC、智能座舱、智能 驾驶、智能车云等在内的全栈智能汽车解决方案。目前，华为与长安阿维塔 、北汽极狐等品牌采用该模式进行合作。在这种合作方式中，华为更多处于 被集成的角色，与车企联合研发。 3. 零部件供应模式。华为提供AR HUD、激光雷达、热管理、电驱等零部件。这 种模式是华为最早进入智能汽车领域时的业务形式，拥有众多合作伙伴。

2.政策：逐步完善

国内：政策逐步完善

我国自动驾驶领域目前还没有国家层面立法，但相关试行规章制度已经陆续出台。2024年6月，工信部等四部门发布 ，我国首批确定由9个汽车生产企业和9个使用主体组成的联合体，将在北京、上海、广州等7个城市展开智能网联汽车 准入和上路通行试点，试点产品涵盖乘用车、客车以及货车三大类。试点过程中将系统开展产品测试与安全评估工作 ，探索完善智能网联汽车生产准入管理和道路交通安全管理体系。 允许自动驾驶商业化探索。2021 年 4 月，《北京市智能网联汽车政策先行区总体实施方案》指出，北京将正式开放高 速公路场景，开展自动驾驶测试，同年 10 月北京正式开放无人化测试场景，首批向百度、小马智行两家企业颁发无人 化道路测试通知书，在经开区 20 平方公里范围内、共 100 多公里城市道路上开展无人化测试。截至目前，包括北京 、上海、广州、深圳、重庆、武汉、长沙在内的 10 余个城市允许自动驾驶汽车在特定区域、特定时段从事出租汽车、 城市公共汽（电）车等商业化试运营，且应用规模不断扩大。2023年11月，交通运输部也已经发布《自动驾驶汽车运 输安全服务指南（试行）》，对运营要求、责任划分等进行了明确。 合规趋严。2021 年 5 月特斯拉宣布在中国建立数据中心，实现数据存储本地化，众多跨国车企陆续在中国建立数据中 心，数据本土化成大势所趋。

3.趋势：L3商用元年，智驾平权

2025有望成为L3上车元年

工信部有望发布L3相关认证。同济大学汽车学院教授、汽车安全技术研究所所长朱西产预计工信部2025年会发布 L3级自动驾驶车辆的相关认证。 国内外车厂积极布局L3，2025有望成为L3上车元年。江淮和华为合作的尊界S800已在申报工信部的认证，通过认 证后，将为尊界用户推送L3智驾功能，尊界S800预计将于2025H1上市。2025年2月，小鹏汽车董事长何小鹏在社 交媒体上宣布，2025年年中将推出V6全新大版，也就是准L3能力高阶自驾，这也是全面超过FSDV13能力的开始版 本。2025年底将推出真L3级别软件和硬件冗余能力的自动驾驶。

智驾平权，中阶智驾有望成为10万元级车型标配

比亚迪智驾卷入7万元级。2024年小鹏发布的MONA M03 12万元入门版即带有L2行泊功能，包括车道级LCC、自动泊车 等；16万元高配版直接升级双Orin-X，拥有小鹏最新高速+城市全场景XNGP，中阶智驾“卷入”10-20万元级车型。 2025年，比亚迪宣布，天神之眼高阶智驾系统，比亚迪旗下10万元级以上车型全系搭载，10万元以下车型多数搭载。实 现了代客泊车、遥控出车、自动泊车的标配。

中阶智驾有望成为10万元级车型标配。城市NOA，在新势力车 企以及华为、地平线、Momenta、卓驭科技等核心供应商的争 相发力下，已于2024年正式迈入量产“元年”。据盖世汽车研 究院统计数据，2024年1-11月，国内乘用车市场高速NOA和城 市NOA渗透率仅为7.2%和1.5%。2025年NOA将迎来量产规模大 幅提升。朱西产预计到2025年，将有成本在3000元以下的NOA 产品投入市场，NOA的渗透率有望超过40%。

4.自动驾驶产业链

自动驾驶产业链：感知和决策为核心

自动驾驶基本上依赖于感知、决策、执行三个环节的高效配合。感知层通过多维传感器及GPS、北斗等在内的导航系 统识别道路上的人、物及标识，并收集车身周围的实时数据；决策层通过芯片、软件/算法、特征提取等预处理，数据 融合后作出评估和决策，得出相应的路径规划与决策信号，并输出给各种执行层的控制单元；最终执行层通过接收感 知系统的数据及决策系统的决策信号作出相应的反馈动作，实现全套自动驾驶操作。 目前决定自动驾驶性能的主要是感知和决策层。随着端到端的普及，自动驾驶性能主要由感知层和决策层的硬件设备 和软件算法决定。感知设备决定自动驾驶可视范围和精度，芯片算力、软件算法决定了响应速度和决策能力。

感知层：摄像头和雷达

汽车智能驾驶感知系统主要包括视觉感知、超声波感知 、毫米波感知和激光感知。 L0-L1：通过车前后的超声波雷达或毫米波雷达、摄像 头即可实现。 L2：需要实现加减速和转向功能，因此需要额外安装在 两车身侧边的超声雷达，以及分布在车身前、后、左、 右的4颗环视相机。 L2+-L4：为了实现提升感知精度，并且应对恶劣天气， 额外加装激光雷达。

毫米波雷达：3D切换向4D。自动泊车、自动巡航、自动紧急制动等功能都需要毫米波雷达对周围环境进行感知，通过 测速测距测方位传回数据，芯片对信息进行智能处理后才得以实现。传统的毫米波雷达是3D毫米波雷达，主要用于测 角、测距和测速，但是它对低速和静止目标检测不稳定，不能支持自动驾驶汽车在通过路口时对排队同行等多种情况 做出反应。后来出现的4D毫米波雷达有出色的水平和垂直的角度分辨能力，并可对静止障碍物进行识别协助避障，一 定程度上弥补了这些缺点。

激光雷达：高阶智驾配置。激光雷达+视觉融合方案是 成绩最好的感知能力表现。激光雷达通过发射激光束并 比较发射信号和反射信号来刻画目标参数，测距精度可 达厘米级，可以帮助车辆执行变道并线、汇入车流等驾 驶操作。同时，激光雷达可以结合基于BEV（Bird’sEye-View）技术将视觉图像信息从2D转换为3D，构建 环境的三维图像，从而提高感知算法上线，减小对高精 地图的依赖程度。 激光雷达由机械式走向半固态和固态。最经典的激光雷 达是机械式激光雷达，常用于Robotaxi的测试和迭代。 但是因为体积大、成本高，机械式激光雷达不适用于车 规量产级市场。随着激光雷达家族不断进化，现在已经 出现了体积小、成本较低的半固态激光雷达和固态激光 雷达。

决策层：芯片性能持续提升，算法平台重要性凸显

智驾芯片高阶英伟达、低阶用国产。目前主流车厂中高 阶智驾一般搭载多块英伟达Orin系列芯片，英伟达新一 代Thor芯片平台预计将在2025年上车。中低阶智驾对 于算力要求相对较低，一般采用地平线、黑芝麻、 mobileye等方案。 算法平台重要性凸显：随着智驾渗透率提升速度加快， 车厂全面铺开自研对成本和时间带来很大压力，因此算 法平台公司重要性逐步提升，目前比亚迪等车厂中低阶 智驾基本都和算法平台公司合作，如momenta、元戎启 行、卓驭科技等。

报告节选：

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库】。未来智库 - 官方网站