汽车行业专题报告：辅助驾驶的AI进化论（39页）

行业报告下载 2025年09月02日 07:40 管理员

辅助驾驶行业现状：随行业平均水平提升，技术路线收敛，车企辅助驾驶能力难以做出差异化；向高级别辅助驾驶跃迁的发展下，除场景覆盖广度外，细分安全功能有待提升；在辅助驾驶功能向用户普及的过程中，人机交互边界感仍然模糊，系统能力边界不清晰带来商业化落地的焦虑和安全隐患。我们建立辅助驾驶能力的研究框架，从三个维度横向梳理全栈自研主机厂当前辅助驾驶能力及发展潜力维度一：企业组织战略-在技术路径演变下（模块化-端到端-AI跨域应用等），及时调整团队架构及研发重心能够推动研发效率与商业化落地节奏，如理想率先组织端到端研发团队，并于近期将研发重心再调整至更广泛的AI应用场景；同时在价格敏感的竞争业态下，企业需保持有效的产品力和长期经营能力，进行有序的资源投入和团队规划的动态调整。维度二：技术能力 1）传感器-在向高级别辅助驾驶发展过程中，多感知方案并行，全方位、全时速的安全可靠性要求使得激光雷达/摄像头/毫米波雷达均发生搭载量和技术的提升，实现“数据输入-算法提升-硬件匹配”的正向循环，同时在供应链格局上，国产厂商份额稳步提升；2）算力-云端智算中心肩负起模型训练、数据闭环与算法迭代等任务，特斯拉以超过75Eflops引领，我国部分车企已实现约10Eflops量级的智算中心搭建，并通过更多元的云端合作构建弹性算力池，支持模型升级；车端驾驶域控芯片同步向大算力化跃迁，芯片迭代为国产供应商和车企自研芯片提供上车窗口，如蔚来、小鹏自研芯片先均已实现上车；3）车云模型-技术路径收敛：感知能力随技术演进，架构由决策规划模型化向模块化端到端发展，引入多模态数据信息提升复杂场景解决能力，同时世界模型运用数据驱动提升类人化决策能力，头部主机厂与第三方解决方案供应商格局已显现，与国内外主机厂保持开放合作战略，引导能力领先性与商业模式多元性。如鸿蒙智行与自主品牌展开平台化合作，Momenta发展海外客户等。维度三：消费者感知-辅助驾驶产品逐步标签化，随新车发布成为卖点，在消费者感知力上，功能实现在驾驶辅助（车位到车位）和安全辅助（AEB/AES）上持续优化，包括场景覆盖度、安全可靠性、体验流畅度、自我学习强化能力等。

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