近日，乘联分会发布2025年6月汽车智能网联洞察报告，2025年1-6月新能源乘用车L2级及以上的辅助驾驶功能装车率达到82.6%，16万以下市场中智驾装车率进一步增长。随着技术的跃进式提升，叠加硬件和软件成本的不断下降，智能驾驶辅助功能搭载率不断提升。

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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，使汽车能够自主感知周围环境并进行决策和控制，最终实现无人驾驶或辅助驾驶功能。根据自动化程度的不同，智能驾驶分为多个等级，通常按照SAE(国际汽车工程师协会)的标准进行划分。

智能驾驶行业正处于快速发展阶段，技术路线分为“单车智能”和“车路云协同”。单车智能侧重于车辆自身的感知、计算和决策，目前发展相对成熟，市场中多数智驾方案属于此类。车路云协同则由车辆、道路和云控平台共同完成车辆控制，处于早期阶段，但未来将成为主要趋势。目前，智能驾驶行业正从单车智能向车路云协同过渡，单车智能逐渐由“模块化”演进为“端到端”。此外，智能驾驶技术在乘用车中的渗透率不断提升，L2级别功能已逐渐普及。

随着人工智能、5G通信与汽车产业的深度融合，智能驾驶正以颠覆性力量重塑全球交通出行生态。中国作为全球最大的汽车生产和消费国，已将智能驾驶列为国家战略性新兴产业，通过政策引导、技术突破与市场培育，推动行业从“辅助驾驶”向“高级别自动驾驶”加速演进。

一、智能驾驶行业发展环境分析

1. 政策环境：从顶层设计到场景落地的全链条支持

国家层面将智能驾驶纳入“新基建”与“汽车产业高质量发展”战略框架，通过试点示范、标准制定与法规完善构建发展生态。多地政府推出车路协同试点区，在特定区域开放高精度地图权限，允许车企开展L4级自动驾驶的常态化运营;行业标准体系加速完善，覆盖自动驾驶功能安全、数据安全、车路协同通信协议等关键领域，为技术落地提供制度保障。地方政府通过购车补贴、路权开放、测试牌照发放等措施，降低企业研发与商业化门槛，形成“中央统筹+地方试点”的协同推进格局。

2. 技术环境：多领域突破构建产业竞争力

智能驾驶技术正经历从“规则驱动”到“数据驱动”的范式转变。自动驾驶算法层面，端到端大模型通过统一架构处理感知、规划、控制任务，提升复杂场景的泛化能力;硬件层面，激光雷达成本下降推动其向中低端车型普及，车规级芯片算力大幅提升，支持多传感器融合与实时决策;仿真测试技术构建百万级虚拟场景库，降低真实道路测试成本，加速算法迭代效率。车路云一体化方案成为技术亮点，通过“车端智能+路侧感知+云端调度”的协同，弥补单车智能在复杂场景的局限性，提升系统冗余与安全性。

3. 市场环境：需求升级与生态延伸创造增长空间

消费者对智能驾驶的接受度显著提升，超六成购车用户将智能驾驶功能列为核心考量因素，年轻群体对城市NOA(领航辅助驾驶)功能的付费意愿更强。市场需求推动技术渗透率快速提升，L2级辅助驾驶从高端车型向10万元级市场下沉，城市NOA功能的道路覆盖率持续扩大。生态层面，智能驾驶与智慧城市、新能源汽车的协同效应显现：车路协同成为智慧城市的关键节点，支持交通信号优化、拥堵预警与紧急救援;与新能源汽车结合，实现能源消耗优化与自动驾驶能耗管理的联动，构建“智能出行+绿色能源”的新型生态。

二、智能驾驶行业现状分析

1. 技术进展：从辅助驾驶到无人化的临界点临近

自动驾驶技术呈现“分级突破、场景先行”的特征。L3级自动驾驶进入商业化前夜，部分车企通过“有条件自动驾驶”模式，在高速、拥堵等场景实现系统持续接管，用户无需实时监控路况;L4级自动驾驶在特定场景率先落地，港口、矿山、园区等封闭场景的无人驾驶已实现常态化运营，无人集卡、无人接驳车的效率较人工驾驶显著提升。城市道路场景中，多家车企通过激光雷达+视觉融合方案，实现红绿灯识别、无保护左转、绕行障碍物等复杂功能，早晚高峰等极端场景的接管率持续降低。

2. 产业链格局：跨界融合与角色重构

产业链上游，芯片、传感器、操作系统等核心环节加速国产替代，国内企业推出的车规级芯片支持L4级算力需求，激光雷达企业通过量产降低成本，打破国外技术垄断;中游车企与科技公司深度合作，传统车企从“硬件制造商”向“出行服务商”转型，通过软件订阅、数据服务探索新盈利模式;科技公司凭借算法与数据优势切入产业链，部分企业推出自动驾驶解决方案，与车企共建联合研发中心。下游服务生态不断延伸，Robotaxi(无人驾驶出租车)在多个城市开展商业化试运营，用户可通过APP呼叫无人车;无人配送车在高校、商圈落地，解决“最后一公里”配送痛点，形成“出行+物流”的多场景应用格局。

3. 竞争态势：全球化与本土化的双重挑战

国内市场呈现“多强竞争”格局，传统车企、新势力、科技公司与自动驾驶初创企业围绕技术路线、场景落地展开角逐。国外巨头通过技术输出抢占高端市场，国内企业则依托本土化数据优势，在城市道路复杂场景的算法适应性上形成差异化竞争力。全球化层面，中国智能驾驶企业加快海外布局，参与国际标准制定，部分自动驾驶解决方案已进入欧洲市场;但同时面临数据跨境流动、专利壁垒等挑战，需在技术创新与合规运营间寻求平衡。

据中研产业研究院《2025-2030年中国智能驾驶行业发展全景与深度分析报告》分析：

当前，智能驾驶行业正处于技术突破与商业化落地的关键交汇点。L3级技术的商业化前夜与L4级特定场景的规模化运营，标志着行业从“研发投入期”向“商业回报期”过渡;产业链上下游的跨界融合，推动行业从“线性供应链”向“生态共同体”转型。然而，技术落地仍面临长尾场景覆盖、成本控制、用户信任度等现实难题，如何平衡“技术先进性”与“商业可行性”成为企业核心课题。未来五年，随着端到端大模型的进一步成熟、车路协同基础设施的完善，以及消费者认知的持续深化，智能驾驶将突破“最后一公里”瓶颈，从封闭场景走向城市公开道路，从“小众体验”变为“大众刚需”，行业竞争也将从单一技术比拼升级为生态体系与全球化能力的综合较量。

三、智能驾驶行业未来趋势预测

1. 自动驾驶场景的全领域渗透

特定场景的无人驾驶将率先实现盈利，港口、矿山等封闭场景通过效率提升与成本节约形成商业闭环，逐步向机场、景区等半封闭场景拓展;城市道路场景中，高阶自动驾驶将分阶段落地，先实现高速公路、快速路的全场景覆盖，再向复杂城市路况延伸。无人配送、无人接驳等“短途低速”场景成为商业化突破口，通过高频次运营积累数据，反哺算法迭代，形成“场景-数据-技术”的正向循环。

2. 智能座舱与自动驾驶的协同进化

智能座舱不再是孤立的交互终端，而是与自动驾驶系统深度融合，形成“感知-决策-交互”的一体化体验。当自动驾驶系统遇到复杂场景需要接管时，座舱通过多模态交互(语音、视觉、触觉)向用户发出精准提示;用户可通过语音指令调整自动驾驶模式，如切换“舒适”或“运动”驾驶风格。情感化交互成为新方向，座舱通过AI算法识别用户情绪，自动调节座椅、空调、音乐等环境参数，将智能驾驶从“工具”升级为“伙伴”。

3. 产业链生态的全球化与跨界融合

国内企业将加快全球化布局，通过技术授权、合资公司、海外测试等方式进入欧美市场，参与国际标准制定，争夺行业话语权;同时与能源、交通、通信等领域企业跨界合作，构建“智能驾驶+新能源+智慧城市”的超级生态。车路协同基础设施建设拉动通信设备、芯片、地图服务等关联产业增长，智能驾驶成为连接交通网、能源网、信息网的核心枢纽，推动城市管理向“智慧化、精细化”转型。

中国智能驾驶行业正站在技术革命与产业重构的历史性关口。政策端的顶层设计为行业指明方向，技术端的算法、硬件、仿真测试突破构建核心竞争力，市场端的需求升级与生态延伸创造增长空间，三者共同推动行业从“技术探索”迈向“规模化落地”。当前，L3级自动驾驶进入商业化前夜，L4级在特定场景实现常态化运营，产业链从“单点突破”转向“系统协同”，传统车企、科技公司、基础设施服务商形成生态共同体。

未来，行业将呈现三大趋势：一是场景渗透从封闭到开放，港口、矿山等场景率先盈利，城市道路逐步实现高阶自动驾驶;二是技术融合从“单车智能”到“车路协同”，通过多主体协同提升系统安全性与经济性;三是商业模式从“硬件销售”到“服务增值”，软件订阅、数据服务等成为车企新盈利点。

然而，挑战依然存在：长尾场景的算法覆盖、数据安全与隐私保护、用户信任度培育等问题需持续突破。企业需在技术创新、成本控制与合规运营间找到平衡，政府需加快法规完善与基础设施建设，社会需建立对自动驾驶的包容试错环境。

想要了解更多智能驾驶行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2025-2030年中国智能驾驶行业发展全景与深度分析报告》。