汽车行业系列深度九：大模型重塑战局 智能驾驶商业化奇点已至-民生证券
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智能驾驶行业发展核心总结
智能驾驶已从技术亮点升级为车企产品差异化竞争的核心，其技术深度、迭代速度和落地规模深刻影响行业格局。当前，大模型重构竞争格局，云车协同算力竞赛加剧，商业化落地进程加速。
技术层面，以VLA为代表的技术范式借助大语言模型的多模态融合与思维链推理，整合感知、认知与行动，在决策可解释性与长尾场景泛化上取得突破。但VLA需通过世界模型构建动态虚拟场景与强化学习奖励机制闭环实现升维，且AI与物理世界的交互能力仍待提升，内化物理世界因果机制与时空连续性是长期方向。同时，技术路线向端到端架构收敛，多模态深度融合和VLA模型成为延伸方向。
算力方面，大模型规模化部署推动云车协同算力竞赛白热化。百亿参数量级模型训练依赖云端超算集群，车端芯片算力需同步升级，车云间需毫秒级数据交互。特斯拉凭借全栈多模态端到端架构、高效数据闭环及Dojo超算构建优势；国内头部车企加速追赶，华为、小鹏、蔚来等自研芯片已上车，部分车企建设约10EFLOPS量级超算中心支持训练。
商业化落地提速，呈现规模普及与市场拓展并进态势。政策驱动下，L3智能驾驶区域试点增加，车企技术紧扣可靠性和安全性要求。“智驾平权”趋势显现，高阶智驾功能向10-20万元价格带下放，以提升渗透率。Robotaxi商业化在即，预计2026年规模化落地，24小时运营和智能调度将实现规模效应，2030年市场规模可达数千亿。
数据闭环能力成为关键，特斯拉通过“影子模式”等构建高效闭环，国内车企虽在布局，但效率仍存差距。传感器路线上，多传感器融合与纯视觉并行，激光雷达成本下降推动普及，纯视觉则依赖算力提升保障安全，长期竞争聚焦算法与算力协同。
总体而言，智能驾驶行业奇点已至，技术迭代、算力布局与商业化落地的协同推进，将重塑行业竞争格局，推动其成为新经济形式。
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