智能驾驶——从“辅助驾驶”走向“通用自动驾驶”的产业跃迁

智能驾驶的本质：一场由“软件定义汽车”引发的系统性变革

智能驾驶并非单一技术突破，而是感知、计算、算法、执行四大系统协同演进的结果。本质上，这是汽车产业从“机械工程主导”向“电子+软件+AI主导”的深刻转型。

如果说新能源车解决的是“动力系统重构”，那么智能驾驶解决的是“驾驶权转移”问题，其产业价值体现在三个层面：

• 安全性提升：减少人为失误（占交通事故 90% 以上）

• 效率优化：车路协同、自动泊车、自动调度

• 体验重塑：驾驶从“操作”变为“服务”

也正因如此，智能驾驶被视为继电动化之后，整车价值链中增量最大的核心赛道。

一、智能驾驶产业链全景拆解

从产业结构看，智能驾驶产业链可分为上游核心硬件、中游系统与算法、下游整车与应用三大层级。

1️⃣ 上游：核心硬件基础（决定“能不能看、算得动”）

这是智能驾驶最具资本密度、技术壁垒最高的部分。

（1）感知硬件：智能驾驶的“眼睛和神经”

核心目标：构建对真实世界的高可靠数字映射

• 摄像头（Camera）

• 优势：成本低、信息量大、适合识别语义

• 瓶颈：强依赖光照与天气

• 趋势：800万像素 → 1200万像素，多目融合

• 毫米波雷达（4D Radar）

• 优势：全天候、测距稳定

• 升级方向：从 3D 向 4D（高度维度+点云密度）

• 激光雷达（LiDAR）

• 优势：高精度三维建模

• 争议焦点：是否“必选”

• 产业趋势：固态化、车规级、成本快速下探

👉 产业判断：未来并非“单一传感器胜出”，而是多传感器融合（Sensor Fusion）成为长期主流。

（2）计算平台：智能驾驶的“中枢大脑”

• 域控制器 / 计算平台

• 功能：集中处理感知、决策与控制任务

• 演进路径：ECU 分散 → 域控制 → 中央计算平台

• AI 芯片

• GPU（高通 / NVIDIA）

• ASIC（特斯拉 FSD、自研路线）

• 国产 AI 芯片（算力替代 + 生态突破）

• 核心指标：算力（TOPS）、能效比、车规可靠性

• 技术路线：

👉 关键趋势：“算力军备竞赛”正在向“系统级效率竞争”转变。

2️⃣ 中游：软件系统与算法（决定“聪不聪明”）

这是智能驾驶产业技术含量最高、附加值最大的部分。

（1）感知算法：从“看见”到“理解”

• 目标：目标识别、车道线检测、语义分割

• 技术路径：

• CNN → Transformer → BEV（鸟瞰视角）

• 关键突破：

• 多摄像头 BEV 融合

• 去高精地图趋势（Occupancy Network）

👉 行业共识：感知算法已从“单点精度”转向“系统鲁棒性”。

（2）决策与规划：自动驾驶的“智商核心”

• 决策（Decision）：该不该变道、超车、避让

• 规划（Planning）：具体路径、速度、加速度

• 技术挑战：

• 长尾场景

• 人类行为不确定性

• 新方向：

• 强化学习

• 端到端（End-to-End）

（3）操作系统与中间件

• 智能驾驶 OS

• 实时操作系统（RTOS）

• 通信与安全中间件

👉 产业逻辑变化：软件开始从“项目制交付”向平台化、持续 OTA 演进。

3️⃣ 下游：整车厂与应用场景（决定“能不能规模化”）

（1）主机厂角色重构

整车厂正从“硬件集成商”转型为：

• 系统架构设计者

• 软件平台运营者

• 数据闭环的掌控者

代表趋势：

• 自研算法、自研芯片

• 数据回流 + OTA 训练

（2）落地应用场景分层

现实判断：L2+/L2++ 是未来 5 年真正的主战场，完全无人驾驶仍是长期目标。

二、智能驾驶的四大核心赛道

① 高阶辅助驾驶（L2+/NOA）

• 当前最清晰的商业化赛道

• 驱动力：

• 消费者体验升级

• 车企差异化竞争

② 激光雷达与高端感知硬件

• 成本下降+车规成熟

• 从“选配”向“标配”过渡（中高端车型）

③ 车载 AI 计算平台

• 算力集中化趋势明确

• 国产替代空间持续扩大

④ 软件算法与数据闭环能力

• 最具长期壁垒

• 决定智能驾驶“上限”的核心能力

  

  三、智能驾驶产业链图谱

  

智能驾驶 = 感知硬件 → 计算平台 → 算法软件 → 执行系统 → 整车与场景 → 数据闭环

① 感知层（Sensors）

解决“看得见世界”

• 摄像头（前视 / 环视 / 侧视 / 后视）

• 毫米波雷达（77GHz / 4D）

• 激光雷达（机械式 / 半固态 / 全固态）

• 超声波雷达（泊车）

关键词：多传感器融合、冗余设计、车规级可靠性

② 计算与电子架构层（Compute & E/E）

解决“算得动、算得稳”

• 自动驾驶域控制器

• 中央计算平台

• 车载 AI 芯片（SoC / ASIC / GPU）

• 高速通信（以太网、SerDes）

关键词：算力集中、能效比、软硬协同

③ 软件与算法层（Software & AI）

解决“够不够聪明”

• 感知算法（BEV / Occupancy）

• 决策与规划

• 控制算法

• 自动驾驶操作系统

• 中间件 / 功能安全

关键词：端到端、数据驱动、持续 OTA

④ 执行与控制层（Actuation）

解决“能不能真实执行”

• 线控转向（SBW）

• 线控制动（BBW）

• 线控底盘

• 冗余电源系统

关键词：功能安全、失效保护（Fail-operational）

⑤ 整车与应用层（OEM & Scenario）

解决“能不能规模落地”

• 主机厂（自研 / 外包）

• 智能驾驶功能包

• NOA / 自动泊车 / 城市辅助驾驶

• Robotaxi / 无人配送

⑥ 数据闭环层（Data Loop）

决定长期上限

• 数据采集

• 云端训练

• 仿真测试

• OTA 回流

关键词：规模效应、模型进化速度

四、核心赛道 × 代表公司对照表

五、产业竞争格局的三个显著变化

1️⃣ “单点冠军”正在减少，系统能力更重要2️⃣ 整车厂技术话语权显著上升3️⃣ 中国市场成为全球智能驾驶技术迭代速度最快的试验场

六、未来展望：智能驾驶的三条确定性趋势

1. 从规则驱动到数据驱动

2. 从功能叠加到系统进化

3. 从“卖功能”到“卖体验 + 服务”

智能驾驶不是一蹴而就的革命，而是一场持续十年以上的系统工程。真正的赢家，不仅取决于技术领先，更取决于架构选择、工程能力与商业落地节奏。