近年来，AI在感知理解、时序推理及多模态融合等核心能力上不断取得新进展。感知层面，基于大规模数据和深度神经网络的多传感器融合算法，使系统能够在複杂天气、光照变化和多交通参与者环境中保持稳定识别精度。

推理层面，时序建模能力提升，推动系统从被动响应向对动态交通行为的主动预测演进。决策与控制层面，强化学习和规划算法的引入，使模型能够在複杂交通博弈中探索最优路径，并在权衡安全性、效率与舒适性之间实现动态平衡。同时，基于大模型的策略生成能力不断增强，推动决策算法从依赖规则库向自适应、自进化的智能体转变。

多模态方面，通过融合视觉、雷达、超声波及激光雷达等多源信息，AI模型的环境理解与语义解析能力显著增强，为高阶决策提供更精准的输入。这些能力的突破，使技术范式逐渐从执行预设规则转向自主理解与推演複杂交通情境。

智能驾驶具备高频、连续及结构化的时空数据输入，能够在真实道路环境中形成感知 — 决策 — 执行的闭环反馈机制，并对延迟和精度有极高要求。这种场景特徵不仅为AI模型提供了大规模、高价值的训练数据，也促进了大模型等前沿技术的快速迭代与优化。

相比虚拟或离线应用，智能驾驶更贴近具身智能的实际需求，是推动AI能力从实验室研究走向大规模商业化应用的重要载体。各类企业在落地过程中，不仅验证了AI在感知与决策的可行性，也推动了推理加速芯片、边缘计算平台等配套技术的成熟。

智能驾驶行业正由单一功能模块供应转向以算法为核心、融合感知、决策、控制等环节的一体化解决方案。这类方案通过软硬件协同设计，将域控制器、传感器佈局和算法架构进行深度适配，减少链路延迟并提升系统鲁棒性。

在技术路径上，端到端闭环架构逐渐取代传统的分段式模块化架构，使感知与控制之间的数据流更直接，减少信息损耗与累积误差。在商业化模式上，方案商通过平台化架构实现跨车型快速适配，结合规模化量产交付能力，缩短研发到上车的周期，加速智能驾驶功能的普及落地。

智能驾驶解决方案定义和主要分类

智能驾驶解决方案是指通过多传感器体系与AI算法的结合，实现对车辆周围环境的感知、语义理解和动态建模，并依托车端计算平台进行实时决策和控制的成套系统能力。该类解决方案通常包括感知、决策规划及执行控制等核心环节，并可与车联网、智能座舱和云控平台协同工作，从而提升驾驶安全性和用户体验。

在功能架构上，智能驾驶解决方案可覆盖从单一辅助驾驶功能到全场景自动驾驶的不同阶段。美国汽车工程师协会提出的L0至L5分级标准已成为行业普遍採用的衡量体系，对技术演进路径、法规制定及市场推广具有重要参考价值。随著人工智能算法和算力平台的提升，行业正逐步从低阶辅助功能向更高等级自动化演进，具体而言：

• L0级方案：能够实现部分环境探测和响应，主要包括车道偏离预警(LDW)、前向碰撞预警(FCW)及自动紧急制动(AEB)等非持续基础预警功能。

• L1级方案：能够在横向或纵向中实现单一控制任务，如自适应巡航控制(ACC)，车道居中保持(LCC)。

• L2级方案：可以同时完成横向与纵向控制任务（例如ACC与LCC结合的ICA），但仍需要驾驶员持续监管和必要时干预。在泊车场景下，L2级方案还可支持自动泊车辅助(APA)，遥控泊车(RPA)及倒车驾驶辅助(RDA)等功能。

• L2+级方案：虽未被工信部和SAE正式定义，但已被业内广泛认可，其功能超越典型的L2水平，并接近L3的自动化能力，典型场景包括高速领航驾驶辅助(NOA)、城市NOA以及记忆泊车HPA。

• L3级方案：能够实现有条件自动驾驶，即在限定场景下，系统可以执行全部驾驶任务，但在系统请求时，驾驶员必须接管。

• L4级方案：能够实现方案能够实现高度自动驾驶，即在特定场景或区域内，系统能够执行所有驾驶任务且无需人工接管；但在超出场景边界时，系统会安全退出。典型功能例如自动代客泊车(AVP)。

• L5级方案：指完全自动驾驶，指在所有道路与环境条件下，车辆都能够独立完成全部驾驶任务，无需人工干预。

目前，L0至L2+级方案通常被称为驾驶辅助解决方案，已经进入大规模量产阶段；而L3至L5级方案仍处于道路测试和特定区域应用阶段。

智能驾驶解决方案产业链分析

智能驾驶解决方案的产业链大体可划分为三个环节，各环节在技术研发、系统集成和市场落地过程中形成紧密衔接，共同推动行业发展。

上游环节主要由原材料和基础零部件供应商构成，提供芯片、传感器、PCB板以及其他电子与机械组件。这些部件为核心硬件的研发与制造提供基础支撑，是保障系统性能和可靠性的关键来源。

中游环节主要由智能驾驶解决方案提供商组成，其发展路径可分为软硬一体、软件为主和硬件为主三类。通过软硬件一体化的开发模式，中游环节可以为OEM提供可直接部署的成套能力，是推动智能驾驶技术加速落地和规模化应用的核心力量。

下游环节则由整车厂构成，涵盖乘用车与商用车两大应用领域。

乘用车

乘用车是智能驾驶解决方案的核心应用领域，其功能广泛覆盖高速公路、城市道路和停车场等日常交通场景。典型配置包括ACC、LKA、APA以及NOA等，能够在不同路况下提升驾驶的安全性与便利性。

就技术水平而言，目前乘用车的智能驾驶功能主要集中在L0至L2+级别，涵盖从预警提示、纵向控制到横纵向组合控制等不同层次。这些功能已在新能源汽车以及部分传统燃油车型中实现量产，成为智能驾驶解决方案商业化落地的主要形态。其中，在L2至L2+级别下，系统能够在一定条件下实现转向与加减速的联合控制，并在限定场景内完成路径规划与执行。

中国既是全球最大的乘用车市场，也是新能源汽车产销规模居前的国家。庞大的市场体量迭加新能源汽车的快速发展，为智能驾驶功能的推广和应用创造了良好条件，使中国成为乘用车智能驾驶解决方案的重要应用区域。

从全球范围看，不同地区在功能需求和法规要求上存在差异。欧美市场对安全性和合规性要求更高，欧盟通过Euro 新车评估计划(NCAP)和《通用安全法规》将AEB、LKA等主动安全功能逐步纳入强制配置，美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)也在推动L2及以上功能的安全标准建设；消费者在这些市场对自动驾驶的接受度高，但新功能需经过严格测试和认证。

日本和韩国市场更强调交通环境适应性及与智能交通系统(ITS)的协同，相关法规和标准也倾向于支持车路协同应用。相比之下，中国市场在智能驾驶功能的推广速度更快，政策环境积极、消费者对新技术接受度高，使得NOA等高阶功能能够更早在量产车型中普及。

整体而言，全球各主要区域在法规、标准和应用节奏上各有侧重，这不仅决定了智能驾驶在不同市场的发展路径，也为中国企业未来的海外拓展提供了参考。中国企业在保持国内快速迭代优势的同时，需要结合目标市场的法规环境和功能需求进行本地化适配，由此在欧美等高安全标准市场以及日韩等车路协同重点市场中开拓更广阔的发展空间。

商用车

在商用车领域，政策与法规层面安全性要求的提升正成为推动商用车智能驾驶功能配置的重要动力。以AEB为例，中国、欧盟等主要市场已逐步将其纳入商用车强制配置范围，作为提升道路交通安全的基础性措施。这类法规要求不仅提高了车辆的主动安全水平，也间接促进了包括感知、控制等在内的智能驾驶解决方案的加速应用。其中，中国商用车市场体量庞大，具备较高的保有量和新增需求，政策推动对行业发展影响尤为显著。

商用车领域的智能驾驶解决方案的应用场景相对集中，主要覆盖城市道路、城际场景和封闭园区等典型工况。在法规驱动的基础上，相关技术率先通过AEB、LKA等功能在安全性上发挥作用，有助于降低事故率与货损率，从而优化整体运营成本结构。同时，智能驾驶还可通过减少驾驶员工作强度、提升车辆运行效率，缓解人力成本压力，实现降本增效。随著系统功能不断完善，城际场景等场景因行驶距离长、道路环境相对规则，逐步成为商用车智能驾驶的重要应用方向。整体来看，法规驱动与行业运营需求的迭加，使商用车也成为智能驾驶落地的重要领域之一。

智能驾驶解决方案的功能分类

智能驾驶解决方案按功能可分为行车类解决方案和泊车类解决方案

行车类解决方案：主要聚焦于车辆在行驶过程中的安全辅助与自动控制功能。其核心在于实现对複杂道路环境的感知和理解，并在此基础上进行路径规划与动态决策。该类方案对环境感知的精度、决策的实时性和控制执行的稳定性要求较高，通常需要通过多传感器融合与高性能算力平台支持智能驾驶功能的全流程。

泊车类解决方案：泊车类解决方案主要面向低速、结构多样的场景，目标是提升车辆泊入与驶出的便利性与安全性，典型功能包括自动泊车辅助(APA)、自主代客泊车(AVP)以及记忆泊车辅助(HPA)。泊车类解决方案对传感器精度、近距离感知与低速控制的要求较为突出，随著硬件成本下降和算法优化，泊车功能正在从高端车型逐步向中低端市场扩展，成为智能驾驶解决方案中渗透率较高的功能类别之一。

全球及中国智能驾驶解决方案（L0至L2+级）市场规模

全球智能驾驶解决方案（L0至L2+级）市场规模从2020年的1,207亿元人民币增长至2024年的3,200亿元人民币，複合年增长率达27.6%，预计将以15.9%的複合年增长率增长，2029年将达到6,680亿元人民币。

中国智能驾驶汽车销量预计将从2024年的22.2百万辆增长至2029年的约38.6百万辆。中国智能驾驶解决方案（L0至L2+级）市场规模从2020年的216亿元人民币增长至2024年的912亿元人民币，複合年增长率达43.3%，预计将以20.1%的複合年增长率增长，2029年将达到2,281亿元人民币。

全球及中国智能驾驶解决方案市场的驱动因素和未来发展趋势

消费者认知与需求提升：随著智能驾驶辅助功能的不断丰富以及用户体验的持续优化，消费者对相关功能的接受度与支付意愿显著提高。智能化功能逐渐从附加配置转变为影响购车决策的重要因素之一，促使整车厂在新车型中不断扩大智能驾驶功能的覆盖范围，并推动其由中高端车型向更大规模的市场下沉。

整车厂智能驾驶配置普及：在消费者对智能驾驶功能接受度不断提升的背景下，整车厂正在加快智能驾驶功能的推广与普及，将配置作为差异化的重要手段。越来越多的新车型即使在低配版本，也会将自适应巡航控制、车道保持辅助、自动泊车辅助和NOA等功能作为标配或可选配置，从而满足消费者对智能化功能的期待并增强市场吸引力。随著法规对主动安全功能配置的逐步强制化，以及技术迭代带来的硬件成本下降，智能驾驶功能正加速在整车厂的车型阵列中舖开。配置水平的不断提升已成为行业渗透率上升的重要驱动力。

政策与标准化监管持续强化行业发展基础：中、美、欧等主要国家和地区陆续出台智能网联汽车相关的战略规划、道路测试指引及强制性安全配置要求，为行业发展提供了制度保障。其中，AEB正在成为衡量车辆安全性能的重要指标，并逐步被纳入强制配置。这类政策要求为智能驾驶解决方案的推广提供了清晰的发展方向和稳定的市场预期。

AI算法技术进步成为行业演进核心：随著智能驾驶等级的不断提升，AI算法在系统中的角色由辅助感知扩展至核心决策，对闭环能力、推理效率和系统稳定性的要求持续增加。通过软硬一体化的技术方案，行业正在不断优化感知精度和响应速度，从而增强车辆在複杂道路环境下的鲁棒性与安全性。这一趋势加速了L2+及更高等级功能的规模化应用。

智能驾驶作为通用人工智能(AGI)最可行的商业化场景之一：随著人工智能能力由感知识别向理解和交互演进，行业逐渐进入具身智能阶段。智能驾驶由于其高度贴近真实世界的複杂交互特徵，被广泛视为AGI最具代表性的应用场景之一，也成为推动AI大规模商业化落地的优先选择。

智能驾驶解决方案行业的前沿技术

随著AI、算力平台和传感器技术的持续演进，智能驾驶解决方案在核心技术路径上出现了多项前沿探索，正在推动行业由功能迭加向深度智能化方向发展。当前具有代表性的前沿技术主要包括：

BEV感知：通过多摄像头融合构建车辆周围的统一俯视空间表徵，将二维图像信息转化为三维空间理解，从而显著提升感知精度与空间建模能力。BEV为视觉算法提供了与激光雷达类似的空间感知效果，被视为替代部分激光雷达功能的重要技术路径，同时也为端到端架构的实现奠定了基础。

多模态LLM赋能智能驾驶：以Transformer为代表的大规模预训练模型正在被引入智能驾驶场景，具备更强的环境语义理解、多模态信息融合与决策泛化能力。特别是在感知环节，BEV与Transformer的结合显著提升了时空特徵提取与建模能力，使视觉感知在部分场景中接近甚至替代激光雷达效果。大模型的应用推动智能驾驶从基于规则的指令执行向更具自主性的智能演进，为实现更高等级自动驾驶提供了潜在技术路径。

全栈自研算法引擎：随著智能驾驶功能複杂度不断提升，方案提供商逐渐由单点算法研发转向覆盖感知、决策、控制等全链路的全栈算法开发。一些企业不仅在技术方向保持迭代，还基于自研的深度学习框架和多任务网络实现了功能的快速演进。全栈自研的能力有助于增强算法在不同应用场景下的稳定性和扩展性，成为智能驾驶技术差异化的重要来源。

多模态融合感知算法：在单一传感器感知易受环境限制的背景下，多模态融合逐渐成为提升系统鲁棒性的关键方案。该类算法通过融合摄像头、毫米波雷达、超声波及其他传感器数据，在夜间、雨雪等複杂场景下仍能保持较高的感知精度和稳定性，从而增强整体系统在全场景下的可靠性。由于不同传感器在採样频率、空间分辨率和感知特徵上存在差异，实现数据的时空对齐、特徵融合与冗馀处理需要极高的技术能力，这也使多模态融合成为智能驾驶感知领域公认的高难度环节。

端到端架构：端到端架构通过统一的神经网络模型打通感知、决策与控制环节，取代传统分模块链路，从而简化系统结构并提升效率。目前行业多数仍採用“两段式”端到端，即在感知阶段形成中间表徵，再输入至决策与控制模块，实现对传统模块化的部分替代。而“一段式”端到端架构则直接从原始传感器数据映射至车辆控制指令，链路更短、累积误差更少，具备更强的泛化潜力，但训练和可靠性要求更高，实现难度更大。

随著以VLA为代表的大模型技术发展，将视觉、语言与动作统一建模，一段式架构在複杂场景下的可行性逐步增强，其在场景理解和策略生成方面展现出更强能力，被视为未来智能驾驶架构演进的重要方向。

世界模型：世界模型通过学习环境的动态规律，在内部构建可预测的时空表徵，从而为决策与控制提供更长期的推演能力。与传统感知直接输出当前状态不同，世界模型能够在统一的潜在空间中对交通要素进行建模和演化预测，使系统具备“想像”未来场景的能力。这不仅有助于提升在複杂交互中的行为预测精度，还能为强化学习和规划算法提供更加稳定的训练环境。随著大模型和自监督学习方法的发展，世界模型正逐步从学术探索走向工程应用，成为实现具身智能和高阶自动驾驶的重要支撑技术之一。

平台化与工程化落地能力：在智能驾驶从功能验证走向规模化量产的过程中，平台化能力成为技术落地的关键。通过模块化设计与软硬件解耦，方案能够在不同车型、不同芯片平台之间实现快速适配和複用，显著缩短研发到量产的周期。同时，工程化体系确保了从算法开发、仿真测试到道路验证和前装集成的全链路可控性，提升了交付的稳定性与一致性。具备平台化与工程化能力的企业，能够在保证性能的同时满足整车厂对成本、可靠性和交付效率的要求，从而实现技术从功能验证到大规模量产的高效落地，真正推动智能驾驶走向商业化应用。