智能驾驶是利用人工智能、传感器、计算机视觉等技术，使车辆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。

一、智能驾驶定义

智能驾驶是指汽车通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备，实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。智能驾驶根据自动化程度的不同，可以分为多个等级，这些等级通常按照SAE（国际汽车工程师协会）的标准进行划分。以下是各个等级的具体说明：

二、智能驾驶行业发展政策

智能驾驶是指汽车通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备，实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。近年来，国家高度重视智能驾驶产业的发展，出台了一系列产业政策。中国智能驾驶政策在推动技术创新、促进产业化进程、规范行业发展以及带动相关产业发展等方面发挥了重要作用。

三、智能驾驶行业发展现状

1.全球市场规模

日益增长的安全问题和汽车技术的进步推动了美国、德国、中国和日本等对自动驾驶汽车的渗透和接受，推动了全球市场增长。2023年全球自动驾驶市场规模约为1583亿美元，同比增长29.97%。2025年全球自动驾驶市场规模将增长至2738亿美元。

2.中国市场规模

目前，我国积极发展智能网联汽车，自动驾驶技术进一步推动BAT等企业进入市场、加大投入研发技术，自动驾驶市场正处于快速发展阶段。2023年我国自动驾驶市场规模达3301亿元，同比增长14.1%。2025年我国自动驾驶市场规模将逼近4500亿元。

3.渗透率情况

当前，国内量产乘用车的自动驾驶等级正从L2向L3+级别过渡。L1渗透率约为24%。L2在自动驾驶技术中最为成熟，渗透率约为51%。L3和L4渗透率分别为20%和11%。随着自动驾驶技术的进一步成熟和成本的不断降低，自动驾驶汽车的渗透率有望继续提高。

4.投融资情况

IT桔子数据显示，近年来中国智能驾驶行业投融资事件呈现波动式增长。2025年1-4月，已披露投资事件共6起，已披露融资金额约为41.2亿元。

5.重点企业分析

智能驾驶领域呈现多维度突破：技术层面，BEV+Transformer算法重构感知架构，4D毫米波雷达与固态激光雷达推动传感器成本下降50%以上；商业化层面，L2++功能加速向20万元以下车型渗透，Robotaxi车队规模与运营效率提升带动单车日营收突破500元；生态层面，中央计算平台集成度提升至舱驾一体，数据闭环与车路云协同推动城市级智驾落地。政策端“双智试点”与C-V2X标准完善催化产业链整合，预计2025年L3级车型渗透率将达15%，港口/矿区等封闭场景自动驾驶商业化率超70%，出海东南亚及中东的本地化方案营收贡献突破百亿级。

四、智能驾驶行业重点企业

1.华为

华为自2009年起布局车联网，2024年发布“乾崑智驾”品牌，构建“芯-硬-软-云”全栈能力。通过HI模式与鸿蒙智行双轮驱动，覆盖高速、城区、泊车全场景，技术路径聚焦多传感融合与算力基建，目标成为汽车智能化领域的“Android”级解决方案供应商。

2.Momenta

Momenta成立于2016年，聚焦数据驱动的飞轮技术，通过量产辅助驾驶与无人驾驶双线并行实现技术闭环。其核心竞争力在于无图智驾方案的快速适配能力，2025年成为国内首个实现智能驾驶技术规模化出海的供应商。

3.理想汽车

理想汽车于2017年4月根据开曼群岛法律注册成立为有限责任公司。理想汽车是中国新能源汽车制造商，该公司设计、研发、制造和销售豪华智能电动汽车。理想汽车以“空间机器人”为战略方向，通过VLA大模型重构决策逻辑，硬件端实现激光雷达与芯片的垂直整合。其技术路径强调“安全冗余”与“用户体验”双驱动，计划2027年实现L4级自动驾驶量产。

2024年实现营业收入1444.6亿元，同比增长16.64%；实现归母净利润80.32亿元，同比下降31.37%。

4.蔚来集团

蔚来集团于2014年11月28日根据开曼群岛法律成立。蔚来以芯片自研为突破口，构建“芯片-算法-数据”闭环生态。通过神玑芯片与天枢系统实现软硬解耦，目标2025年成为全球高阶智驾芯片核心供应商，同时依托换电网络加速国际化进程。

2024年实现营业收入657.32亿元，同比增长18.18%；归母净利润亏损226.58亿元。

5.小鹏汽车

小鹏汽车有限公司于2018年12月27日在开曼群岛注册成立为获豁免的有限责任公司。小鹏汽车以“AI智驾平权”为核心理念，通过端到端大模型实现技术代际跨越。其独特优势在于“芯片-算法-充电”的全链路自研，2025年计划通过XNGP技术输出重构全球智能驾驶竞争格局。

2024年实现营业收入408.66亿元，同比增长33.22%；归母净利润亏损57.9亿元。

五、智能驾驶行业发展前景

1.核心技术突破加速国产替代进程

中国智能驾驶行业通过硅基光电集成、量子点激光器、光子专用大模型等核心技术的突破，显著提升了自主可控能力。例如，南京研发的OptoChatAI大模型整合专利与工艺数据，优化设计流程并缩短研发周期40%；四川团队推出的氮化镓量子光源芯片在纠缠质量上达到国际先进水平，为量子通信和AI算力提供底层支撑。这类技术突破不仅降低了对进口芯片的依赖，还为车规级大模型芯片与轻量化世界模型的结合奠定基础，推动L4级自动驾驶在Robotaxi等场景的成本可控应用。

2.跨领域应用拓展产业价值边界

智能驾驶在物流、医疗、城市交通等领域的深度融合，驱动技术向高附加值场景渗透。例如，动态高精地图升级为“世界模型”核心组件，帮助自动驾驶系统实现路况预判与主动决策；激光雷达芯片结合光子集成技术增强环境感知能力，支撑无人驾驶卡车在港口、矿山的规模化应用。此类场景创新推动智能驾驶从单一工具升级为多产业协同的技术底座。

3.安全体系完善保障商业化落地

行业通过构建“AI-地图-硬件”三位一体的安全风险管控系统，提升自动驾驶可靠性。例如，车载运行安全风险管控单元整合功能安全、信息安全与预期功能安全，明确事故责任划分规则；清华大学与一汽合作开发的冗余控制系统，将L3级以上事故率降至可接受水平。这类安全框架的完善为高阶自动驾驶规模化商用扫清障碍。