📊 报告来源：行业研究报告
导语
1/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 行 业 研 究 报 告 慧 博 智 能 投 研 智能驾驶行业深度：发展现状、市场空间、 技术分析、产业链及相关公司深度梳理 智能驾驶是指通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备，协助驾驶员操控车辆，甚至 完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。其本质是利用计算机系统实现车辆的部分或完全自动化驾驶，旨 在提高道路安全性、减少交通事故、降低能耗并提升驾驶舒适性。 围绕智能驾驶行业，下面我们从其发展现状、市场空间、技术路线等方面进行分析，并对产业链及相关 公司进行梳理，希望帮助大家更多了解智能驾驶行业发展情况。 目录 一、发展现状 ….
核心发现
- 1/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 行 业 研 究 报 告 慧 博 智 能 投 研 智能驾驶行业深度：发展现状、市场空间、 技术分析、产业链及相关公司深度梳理 智能驾驶是指通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备，协助驾驶员操控车辆，甚至 完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。其本质是利用计算机系统实现车辆的部分或完全自动化驾驶，旨 在提高道路安全性、减少交通事故、降低能耗并提升驾驶舒适性。 围绕智能驾驶行业，下面我们从其发展现状、市场空间、技术路线等方面进行分析，并对产业链及相关 公司进行梳理，希望帮助大家更多了解智能驾驶行业发展情况。 目录 一、发展现状 ………………………………………………………………….1 二、市场空间 ………………………………………………………………….5 三、技术分析 ………………………………………………………………….6 四、产业链梳理……………………………………………………………….
- 13 五、国内相关公司……………………………………………………………..
- 25 六、参考研报 ………………………………………………………………..
- 28 一、发展现状 1.2026 年是中国智能驾驶关键分水岭 2026 年是中国智能驾驶从“功能竞赛”转向“制度化商业落地”的关键分水岭。2024-2025 年智驾行业主 要围绕L2+高阶辅助驾驶的快速渗透、NOA 能力下沉与整车厂智驾平权竞争为核心，2026 年，产业坐 标已明显切换至三条主线并行：1）L2 进入强监管周期，行业由“拼体验”转向“拼合规、拼安全、拼体 系”；2）L3 从试点走向有限商业化，责任边界、准入机制和标准体系开始形成；3）L4/Robotaxi 在中 美共振下迈入规模化验证阶段，商业化判断标准从“能否跑起来”转向“能否低成本复制、能否跑通单车经 济模型”。 2/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 2.进入规模化渗透的行业新周期 从L2+大规模量产走向L3/L4 商业化突破，城市NOA 渗透率提速，逐步下放至低价位段，进入规模 化渗透的行业新周期。过去两年，中国智能驾驶产业最显著的变化，是L2+从少数高端车型卖点，演变 为更广价格带车型的标配能力。2025 年，中国乘用车L1/L2/L2+合计渗透率已升至59.51%，其中L2+ 渗透率从2022 年1 月的3.0%提升至2025 年4 月的24.3%；2025 年11 月，L2++（高速NOA 或更高） 销售渗透率进一步达到34%。城市NOA 已走完“高端尝鲜”阶段，正式进入“全面普及+规模化渗透”的行 业新周期，2025 年3 月至10 月，城市NOA 渗透率连续8 个月超两位数，2025 年10 月渗透率达 16.5%。新车城市NOA 配备率超过20%，同比提升明显。从发布的新车来看，2025 年1-10 月上市新车 城市NOA 标配+预埋占比达21.7%，较2023 年6.3%、2024 年13.7%提升明显。城市NOA 逐步下放至 低价位段，20 万以下开始起量，2025 年1-10 月，20 万以下城市NOA 车型搭载量实现实质性突破，占 比约为10%，相较于2023 和2024 年的零渗透提升明显。 nMyQpPnQtOmPzQoQoQpRmM6MaO8OmOoOtRoQfQpPxPeRqRpPaQoPqPMYoMtONZmRxP 3/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 3.智驾体验逐渐升级，城市NOA 成为消费者购车核心考量 据《2025 麦肯锡中国汽车消费者洞察》调研数据显示，城市NOA 智驾功能已成为各价格区间汽车消费 者购车决策的核心考量维度，且用户对该功能的刚需属性随购车价位的提升呈现显著递增特征。长续航、 快速充电及自动驾驶功能是所有价位车型使用用户购车考虑的三大最重要的因素。其中对于20-25 万价 位车型的用户，城市NOA 功能已经成为继良好驾乘体验之后排名第一的必选项。 4/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 4.政策红利释放，国家和地方并行推动商业化落地 2026 年2 月，工信部发布《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》征求意见稿，成为首部针对L3 级 和L4 级自动驾驶系统的强制性国家标准。2025 年12 月首批L3 车型已获附条件准入，极狐阿尔法S6 （L3 版）、长安深蓝SL03 分别在北京、重庆指定区域开展上路试点，标志着中国乘用车市场L3 级有 条件智能驾驶开始落地，2026 年第二批L3 试点有望启动，叠加L2 强标报批、“十五五”规划编制、车 路云试点收官与扩围，意味着政策体系正在为更高级别自动驾驶铺设统一轨道。 6 月16 日，工业和信息化部发布了关于公开征求《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》等2 项强制性 国家标准(报批稿)、《车载事故紧急呼叫系统》强制性国家标准外文版(报批稿)意见的公示。其中， 《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》建议实施日期为2027 年7 月1 日。 伴随自动驾驶国标落地，L3、L4 级别自动驾驶硬性约束明晰，智能驾驶的竞争逐步转向安全为主，行 业壁垒进一步提高。同时如奇瑞等国内传统车厂持续加码智能驾驶，传统车厂与技术厂商合作落地，通 过轻资产换取全栈智能，逐步在算法数据等环节缩小与头部厂商差距，高阶智驾量产能力快速提升。 5.从技术侧看，技术路线收敛，VLA 与世界模型走向融合统一，助力智驾 能力实现跃升 以一段式端到端、VLA（视觉-语言-行动）、世界模型为核心的技术路线，正推动行业从机器模仿人类 驾驶的阶段，全面迈入全新发展阶段，头部玩家技术路线逐渐收敛，智驾能力有望实现跃升。与此同时， 智能驾驶的技术演进也有着清晰且循序渐进的进阶路径：高速NOA→通勤城市NOA→无图城市NOA →城市NOA 体验深耕与安全精细化→L3/L4 高级别自动驾驶落地与全民智驾普及。 5/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 二、市场空间 1.整体市场规模 中国智能驾驶市场规模从2020 年的1370 亿元增长至2025 年的4550 亿元，年均复合增长率约27%。 这一增速远超全球平均水平，主要得益于中国新车市场的快速增长、智能化配置率的快速提升，以及政 策的强力支持。 预计2026-2030 年，市场规模将从5800 亿元增长至15600 亿元，年均复合增长率约28%。增长的主 要驱动力包括：高阶智驾功能的下沉普及、Robotaxi 的规模化运营、智驾芯片和传感器的量产降本，以 及车路云一体化基础设施的大规模建设。 6/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 2.全球市场地位 全球自动驾驶汽车市场规模在2025 年约为31.2 亿美元，预计到2030 年将增长至约200 亿美元，年均 复合增长率约45%。中国是全球最大的智能驾驶市场，2024 年中国新车中L2 及以上辅助驾驶功能配备 率已达60%，远超美国的40%。麦肯锡预测，到2030 年中国自动驾驶乘用车将达到约800 万辆，自 动驾驶汽车总销售额将达到约2300 亿美元。 3.Robotaxi 市场规模 Robotaxi 是智能驾驶最具变革性的商业化场景。中国Robotaxi 市场规模从2022 年的8 亿元增长至 2025 年的150 亿元，年均复合增长率超过120%。预计2026-2030 年将进入爆发增长期，市场规模有 望突破2600 亿元。 三、技术分析 1.回顾智驾技术路线发展历史，AI 算法进步是其核心推动力 回顾智能驾驶算法发展历史，我们可以将其归纳为：“模块化→模块化到端到端→完全端到端→语言联 合端到端→动作联合端到端”。其中深度学习（2010s）、Transformer 架构（2017s）、大模型（2023s） 的三次技术普及浪潮，对技术走向产生了重大影响。 7/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 其中Transformer 架构的普及是具有里程碑意义的重要节点，早期研究多采用循环神经网络 （Recurrent Neural Network, RNN）实现轨迹建模，这类方法通过编码历史轨迹生成上下文向量，再 解码输出未来轨迹。然而，RNN 在序列建模中存在梯度消失/爆炸问题，且对长序列的依赖关系建模能 力有限。随着Transformer 架构在自然语言处理领域取得突破性进展，其自注意力机制通过全局语义关 联建模与多头特征子空间并行提取的特性，为长序列依赖捕捉提供了全新范式。 2.端到端作为技术主干，全局优化和反应速度表现突出 8/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 端到端方法是一种通过深度学习实现从输入到输出直接映射的策略，省略了传统方法中的中间步骤或人 工设计的规则。其技术迭代主要分为三阶段： 传统模块化方法作为传统自动驾驶系统的核心架构，其核心思路是将完整的驾驶任务拆解为感知、预测、 规划与控制等相互独立的子模块，并针对每个模块进行单独优化，这种层次化设计不仅提升了系统的可 开发性，让不同子模块能够并行研发以降低技术复杂度，还增强了可调试性与可维护性，便于定位问题、 单独迭代模块而无需重构整个系统。 然而在复杂动态的驾驶场景中，模块化方法存在明显短板：模块间信息传递的不一致性会导致误差传导， 进而造成系统全局性能下降，同时各模块优化目标的差异也使得全系统的协同优化面临困难，容易出现 局部最优但全局次优的问题，相比之下，端到端方法通过深度学习实现从感知输入到决策输出的直接映 射，规避了多模块间的信息割裂与不确定性累积，在复杂场景中展现出更强的适应性与泛化性。 随后，局部端到端方法和模块化端到端逐步取代模块化方法，前者的核心思路是，在感知、决策等特定 功能模块内部实现端到端映射，以此保障模块内部优化目标的一致性。后者则是更进一步，通过统一的 损失函数优化多个模块任务。但综合来看，虽然模块内部实现了端到端优化，但模块间通过人工定义的 接口进行通信，未能彻底解决模块化架构中因信息传递损耗而带来的性能瓶颈，最终导致性能受限。 完全端到端方法采用深度学习技术，直接将传感器数据映射为驾驶控制信号，取消了传统架构中的中间 表示和模块接口。在完全端到端的发展趋势中，伴随着大模型等新型建模范式的引入，端到端系统的语 义理解能力显著提升。本轮技术迭代的核心驱动力之一为，通过预训练后的多模态大语言模型给予端到 端方法更多可能性，让更多源的数据类型能够更充分地融合发挥其价值。 9/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 3.VLA 模型或助力端到端补齐短板，合力给出智能驾驶当前的优秀方案 VLA 模型在2024 年逐步开始受到重点研究和推广，代表了多模态大语言模型给予端到端方法更多可能 性，典型的VLA 模型由三部分核心组件构成： 视觉编码器：作为VLA 环境感知的核心组件，通常采用预训练的视觉编码器，利用其在大规模数据集 获得的泛化能力，降低对特定机器人场景数据的依赖； 语言模块：自然语言指令转化为结构化的语义嵌入表示，实现对指令意图的理解、复杂任务的解析及逻 辑推理，为后续动作生成提供语义指导； 融合与决策单元：通过多模态融合机制整合视觉与语言信息，送入策略网络生成控制动作。 综合整个过程看，其“看-想-做”一体化的运行模式和基于物理知识的优化，使其看上去更加接近人类的 思维过程。 10/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 相比跨模态语言模型（XLM），VLM 直接输出连续控制信号，在输入层整合了时序动作序列信息，并 在输出前引入基于物理知识的动作优化模块。使生成的控制指令既符合动力学约束，又保持物理合理性， 从而有效缓解大模型在自动驾驶场景中常见的”幻觉”问题。
深度解读
1/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 行 业 研 究 报 告 慧 博 智 能 投 研 智能驾驶行业深度：发展现状、市场空间、 技术分析、产业链及相关公司深度梳理 智能驾驶是指通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备，协助驾驶员操控车辆，甚至 完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。其本质是利用计算机系统实现车辆的部分或完全自动化驾驶，旨 在提高道路安全性、减少交通事故、降低能耗并提升驾驶舒适性。 围绕智能驾驶行业，下面我们从其发展现状、市场空间、技术路线等方面进行分析，并对产业链及相关 公司进行梳理，希望帮助大家更多了解智能驾驶行业发展情况。 目录 一、发展现状 ………………………………………………………………….1 二、市场空间 ………………………………………………………………….5 三、技术分析 ………………………………………………………………….6 四、产业链梳理……………………………………………………………….. 13 五、国内相关公司……………………………………………………………… 25 六、参考研报 ………………………………………………………………… 28 一、发展现状 1.2026 年是中国智能驾驶关键分水岭 2026 年是中国智能驾驶从“功能竞赛”转向“制度化商业落地”的关键分水岭。2024-2025 年智驾行业主 要围绕L2+高阶辅助驾驶的快速渗透、NOA 能力下沉与整车厂智驾平权竞争为核心，2026 年，产业坐 标已明显切换至三条主线并行：1）L2 进入强监管周期，行业由“拼体验”转向“拼合规、拼安全、拼体 系”；2）L3 从试点走向有限商业化，责任边界、准入机制和标准体系开始形成；3）L4/Robotaxi 在中 美共振下迈入规模化验证阶段，商业化判断标准从“能否跑起来”转向“能否低成本复制、能否跑通单车经 济模型”。 2/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 2.进入规模化渗透的行业新周期 从L2+大规模量产走向L3/L4 商业化突破，城市NOA 渗透率提速，逐步下放至低价位段，进入规模 化渗透的行业新周期。过去两年，中国智能驾驶产业最显著的变化，是L2+从少数高端车型卖点，演变 为更广价格带车型的标配能力。2025 年，中国乘用车L1/L2/L2+合计渗透率已升至59.51%，其中L2+ 渗透率从2022 年1 月的3.0%提升至2025 年4 月的24.3%；2025 年11 月，L2++（高速NOA 或更高） 销售渗透率进一步达到34%。城市NOA 已走完“高端尝鲜”阶段，正式进入“全面普及+规模化渗透”的行 业新周期，2025 年3 月至10 月，城市NOA 渗透率连续8 个月超两位数，2025 年10 月渗透率达 16.5%。新车城市NOA 配备率超过20%，同比提升明显。从发布的新车来看，2025 年1-10 月上市新车 城市NOA 标配+预埋占比达21.7%，较2023 年6.3%、2024 年13.7%提升明显。城市NOA 逐步下放至 低价位段，20 万以下开始起量，2025 年1-10 月，20 万以下城市NOA 车型搭载量实现实质性突破，占 比约为10%，相较于2023 和2024 年的零渗透提升明显。 nMyQpPnQtOmPzQoQoQpRmM6MaO8OmOoOtRoQfQpPxPeRqRpPaQoPqPMYoMtONZmRxP 3/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 3.智驾体验逐渐升级，城市NOA 成为消费者购车核心考量 据《2025 麦肯锡中国汽车消费者洞察》调研数据显示，城市NOA 智驾功能已成为各价格区间汽车消费 者购车决策的核心考量维度，且用户对该功能的刚需属性随购车价位的提升呈现显著递增特征。长续航、 快速充电及自动驾驶功能是所有价位车型使用用户购车考虑的三大最重要的因素。其中对于20-25 万价 位车型的用户，城市NOA 功能已经成为继良好驾乘体验之后排名第一的必选项。 4/28 2026 年8 月10 日 行业|深
一句话总结
1/28 2026 年8 月10 日 行业|深度|研究报告 行 业 研 究 报 告 慧 博 智 能 投 研 智能驾驶行业深度：发展现状、市场空间、 技术分析、产业链及相关公司深度梳理 智能驾驶是指通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备，协助驾驶员操控车辆，甚至 完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。其本质是利用计算机系统实现车辆的部分或完全自动化驾驶，旨 在提高道路安全性、减少交通事故、…