自动驾驶L4商业化落地元年已至

2026年6月，国内智能驾驶行业正式迈入L3级自动驾驶规模化落地的关键窗口期，在政策放行、技术成熟、硬件迭代、用户需求释放的多重共振下，行业彻底告别小规模示范测试阶段，商业化落地节奏全面提速。

政策与落地层面，2025年12月工信部发放国内首批L3级自动驾驶上路许可，北汽极狐、长安深蓝车型率先获得北京、重庆指定区域路权。截至目前，重庆46辆L3自动驾驶车辆已在城市拥堵路段常态化运营，依托山路、高架、平交路口叠加的复杂路况，累计智驾激活里程突破15万公里，充分验证了国产L3智驾在高难度实景场景的稳定性与实用性，为全行业规模化落地提供了成熟范本。

上游核心硬件持续高景气，为高阶智驾普及筑牢基础。2025年国内乘用车智驾域控SoC装车量大幅增长，全年装机量近940万颗，同比增速超50%，年末单月数据创下全年新高。其中比亚迪、问界、方程豹等自主品牌成为核心增量主力，远超合资品牌增长速度，国内智驾硬件产业化、国产化进程持续提速。

与此同时，智能驾驶用户消费心智已然成熟。调研显示，超半数用户偏好无人驾驶出行，大量传统出行需求可转化为Robotaxi服务需求，一线城市替换意愿超80%，行业长期商业化空间广阔。叠加2026年特斯拉FSD加速落地中国、本土化布局持续推进，行业竞争倒逼技术快速迭代，多重利好加持下，智能驾驶行业规模化落地浪潮已然开启。

一、智能驾驶的产业发展阶段和产业趋势

1.1 首批两款L3准入车型公布，我国智驾产业迈入新台阶

2025年9月，工信部等多部门印发《汽车行业稳增长工作方案（2025—2026年）》，明确推进智能网联汽车准入和上路试点，有条件批准L3级车型生产准入，标志着国内L3级智能驾驶从技术规划正式走向落地应用。

2025年12月15日，工信部发布国内首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可。两款获批车型及落地规则明确：长安深蓝SL03可在重庆指定高速、快速路拥堵路段实现单车道自动驾驶，最高车速50km/h；极狐阿尔法S可在北京指定高速路段运行，最高车速80km/h。其中，深蓝SL03搭载长安自研天枢智能驾驶系统，阿尔法S配套华为ADS智能驾驶方案，两款车型补齐了国内合规L3量产上路的空白，推动行业从技术验证全面转向量产应用。

华为预判行业迭代节奏，预计2026年实现高速L3规模商用、城区L4试点商用，2027年落地无人干线物流试点与城区L4规模商用，彰显国内智驾方案商的技术与落地信心。

华为ADS4.0搭建了梯度化高阶智驾能力体系：

ADS SE基础版覆盖高速NCA、城区增强车道居中、智能泊车等基础刚需功能；

ADS Pro增强版新增舱内感知设备，强化城区场景安全监测与适配能力；

ADS Max超阶版搭载远距激光雷达，支持高速、城区全场景导航辅助及车位到车位全流程智能驾驶；

ADS Ultra旗舰版具备高速L3自动驾驶能力，为当前商用最高阶智驾方案。

地方政策同步加码，2026年1月上海发布《上海高级别自动驾驶引领区"模速智行"行动计划》，明确2027年发展目标：实现L4自动驾驶在智能公交、重卡场景规模化应用，完成载客600万人次、载货80万TEU；自动驾驶开放区域达2000平方公里、道路里程超5000公里；L2、L3级新车生产占比超90%，实现L4车型量产。截至2025年12月，上海已开放测试道路5238.82公里，覆盖全市三分之一市域面积，构建起广覆盖、多场景的智驾测试体系。

1.2 Robotaxi陆续落地，L4及更高层次技术能力逐步展现

Robotaxi是高阶自动驾驶商业化的核心先行赛道，依托规范化监管与集中式运营体系，具备充足的安全测试场景，持续打磨L4及以上智驾技术。行业观点显示，北上广深等一线城市Robotaxi投放量突破1000台即可实现盈亏平衡，后续车辆规模化投放将持续摊薄成本、提升盈利水平，进入良性商业循环。

国内头部企业商业化、全球化落地成效显著。百度萝卜快跑第六代无人车依托大模型智驾方案，单车成本仅为Waymo的1/7，相较特斯拉CyberCab具备价格优势。截至2025年11月，其业务覆盖22座城市，周均全无人订单超25万单，累计服务订单突破1700万单，规模领跑全球。2026年1月，萝卜快跑落地阿布扎比，开启海外全无人商业化运营，计划年内部署数百台无人车，打造当地规模化无人驾驶车队。

图4：萝卜快跑出行服务次数达到1700万次

小马智行与北汽新能源深度合作，已完成600辆极狐阿尔法T5 Robotaxi量产交付，在北京、深圳规模化试运营。该车型可适配高速、城市环路等全场景复杂路况，综合安全性远超人类驾驶水平，已覆盖机场、商圈等高频出行场景，打通量产、测试、运营完整闭环。截至2026年3月，小马智行车队规模超1400辆，预计2026年底全球部署车辆突破3000台。

文远知行2025年实现规模化商业落地与全球化突破，车队规模超1600辆，其中Robotaxi近750辆，业务覆盖全球8个国家。国内市场精细化运营成效凸显，广州、北京区域订单季度增速分别达4倍、8倍，单车日均最高接单25单；同时落地点对点无固定站点网约服务，大幅提升用户体验。海外层面，公司拿下阿布扎比无安全员L4商业化牌照，率先实现海外单车盈利，计划2030年在中东部署数万台无人车。

Momenta推进算法全球化布局，2025年接连落地多项国际合作：与Uber合作启动慕尼黑Robotaxi项目，携手Grab落地东南亚无图智驾方案，联合奔驰在阿布扎比布局豪华无人驾驶出行服务。其上海试点车型复用量产硬件，相较传统改装Robotaxi成本降低30%以上。

根据弗若斯特沙利文数据，中国将成为全球最大自动驾驶出行服务市场，占据全球半数以上份额。预计2030年国内一线、二线城市Robotaxi保有量将分别达34万辆、68万辆，2035年将增至152万辆、271万辆，国内高阶自动驾驶商业化空间持续扩容。

1.3 渗透率与加速出海等因素叠加，智驾技术授权市场或持续扩张

智驾技术授权市场规模随自动驾驶车辆普及持续扩容，国内市场增速显著领跑全球。2024年全球智驾技术授权市场规模170亿美元，中国市场达94亿美元，占比55.6%；预计2025年全球、中国市场规模分别增至253亿美元、135亿美元，国内份额维持53.5%的高位。长期来看，2030年、2035年中国市场规模将达316亿美元、369亿美元，全球市场同步扩容至670亿美元、914亿美元。

增速维度，2022-2024年中国市场复合增速54.4%，大幅高于全球平均水平；2025-2030年增速回落至18.5%，仍为全球核心增长支柱；2030年后行业逐步成熟，国内增速放缓，海外市场将成为全球增长新动力。整体来看，L2、L3级智驾是当前市场核心支撑，L4及以上高阶智驾正从培育期迈入高速增长期，成为未来核心增量。

细分结构上，全球与国内市场趋势基本一致：L1级市场持续萎缩，L2/L3级长期稳定增长，L4级市场增速迅猛。2022-2035年，全球L2/L3市场规模从79亿美元增至663亿美元，L4市场从近乎零增长至239亿美元；国内L2/L3市场规模将从37亿美元升至226亿美元，2025-2030年国内L4市场将迎来爆发式增长，2030年规模可达92亿美元。

据佐思汽车研究数据，2023-2025年国内智驾市场呈现明显高端化升级趋势。低级别智驾（NL/L0/L1）装配量持续下滑，市场份额被高阶方案挤压；L2级作为市场基础盘增速放缓，2025年装配量同比回落；高阶辅助驾驶L2.5、L2.9成为核心增量，2025年装配量分别达299.9万辆、327.7万辆，反映出消费者高阶智驾需求快速释放。当前行业增长逻辑已从"功能有无"转向"技术高低"，产品结构升级成为行业发展主线。

二、端到端与VLA合力之下，智能驾驶趋于成熟

2.1 AI算法进步是智驾技术发展的核心推动力

智能驾驶算法迭代可总结为五大阶段：模块化、模端结合、完全端到端、语言联合端到端、动作联合端到端。其中深度学习、Transformer架构、大模型三次技术浪潮，彻底重塑行业技术路径。

早期行业多采用RNN循环神经网络建模车辆轨迹，存在梯度消失、长序列场景建模能力弱等短板。2017年Transformer架构问世，凭借自注意力机制、并行特征提取优势，解决了长时序驾驶场景的建模难题，成为智驾算法迭代的核心里程碑。

2.2 端到端作为技术主干，全局优化和反应速度表现突出

端到端技术依托深度学习实现传感器输入到驾驶决策的直接映射，省去传统人工设计的中间规则，是当前智驾技术迭代的核心方向。传统模块化架构将驾驶任务拆分为感知、预测、规划、控制独立模块，便于并行研发与迭代，但存在明显短板：多模块信息传递易产生误差累积，难以实现全局最优，复杂场景适配性较差。

技术迭代过程中，局部端到端、模块化端到端方案逐步优化传统架构，但仍未彻底解决模块间信息损耗问题。完全端到端架构取消中间模块与人工接口，直接完成数据输入到控制信号输出，叠加多模态大模型赋能，大幅提升系统语义理解与复杂场景泛化能力，成为高阶智驾量产的核心技术底座。

2.3 VLA模型助力端到端补齐短板

VLA（视觉-语言-动作）模型自2024年起成为行业重点研发方向，核心由视觉编码器、语言模块、融合决策单元三部分组成，复刻人类"看-想-做"的决策逻辑。通过视觉感知环境、语言解析指令、多模态融合输出动作，同时融入物理约束优化，有效解决大模型"幻觉"问题，大幅提升驾驶决策的合理性与稳定性。

量产落地成效显著，理想汽车2025年数据显示，依托VLA技术加持，品牌辅助驾驶总里程超30亿公里，智能泊车累计1.3亿次；VLA功能月使用率达80%，累计规避超800万次潜在事故，安全性与实用性得到市场验证。

小鹏2025年推出第二代VLA模型，去除冗余语言转译环节，实现视觉到动作的直接输出，是国内首个量产物理世界大模型，可实现自我迭代进化，同时赋能车载智驾、机器人、飞行汽车等多场景。其新一代IRON机器人搭载该技术体系，实现对话、行走、交互一体化高阶智能。

2.4 潜空间思维链等技术或进一步提升智驾能力上限

潜空间思维链（Latent CoT）是适配自动驾驶的新型推理机制，以高维机器表征替代传统文本推理，在保障决策精度的同时，大幅降低推理时延，解决了传统方案实时性不足、推理能力缺失的问题。

图23：小米OneVL为模型决策提供语言以及视觉的可解释性

小米推出的OneVL框架，融合潜空间推理、VLA模型与世界模型，实现三大技术路线统一。通过双模态隐性令牌分别编码场景物理特征与驾驶语义意图，搭配双辅助解码器与预填充式一步推理技术，推理速度较传统思维链提升2.3倍，多项行业基准测试达到最优水平。该技术可精准解析道路作业、障碍物避让等复杂场景，输出可解释、高适配的驾驶决策，持续拓宽智驾技术能力上限。

三、国内智能驾驶产业迎来四重发展拐点

整体而言，国内智能驾驶产业迎来政策、量产、商业化、技术迭代四重发展拐点，行业正式告别早期技术探索阶段，迈入规模化量产渗透、价值持续提升的高确定成长周期。L3级自动驾驶车型正式获批准入，标志着国内高阶智驾从技术验证全面落地量产应用，叠加地方配套政策持续完善，为L3规模化商用、城区L4试点落地筑牢制度基础，头部企业梯度化智驾产品矩阵持续完善，行业落地节奏稳步提速。

在高阶商业化领域，Robotaxi已跑通规模化运营逻辑与盈利模型，成为L4技术迭代的核心载体。国内头部企业车队规模、订单体量稳居全球前列，全无人商业化模式持续成熟，同时加速全球化布局，通过海外项目落地、跨国产业合作，实现技术与运营模式对外输出，L4智驾的量产、测试、运营闭环全面成型。伴随乘用车智驾渗透率持续提升，国内智驾技术授权市场高景气延续，增速领跑全球、市场份额稳居高位，行业结构持续高端升级，增长重心从功能普及转向等级迭代，叠加技术出海趋势，打开长期成长空间。

技术层面，行业完成从传统模块化到端到端架构的核心迭代，彻底解决多模块信息割裂、误差传导等痛点，大幅提升复杂场景适配能力。VLA视觉语言动作模型的规模化落地，有效弥补端到端技术短板，依托类人决策逻辑优化驾驶安全性与实用性，叠加潜空间思维链等前沿技术突破，持续降低推理时延、提升场景预测能力，不断拔高行业技术上限。

同时需警惕行业三大核心风险：一是智驾配套政策落地节奏或存在不确定性，可能延缓商业化推进进程；二是AI、半导体等核心技术迭代不及预期，影响产品可靠性与场景适配能力；三是出行市场竞争分流、用户消费习惯未定，或导致行业需求释放节奏放缓。

转载来源：钛祺汽车