我国AI汽车行业现状分析：市场与政策环境良好 华为、小鹏等布局使竞争加速

前言：我国已经成为全球最大的汽车市场，产销量持续回升。在政策支持自动驾驶产业快速发展的同时，也为新兴市场——AI汽车行业发展提供有力保障。与此同时，华为、特斯拉、小鹏汽车等车企、科技公司纷纷入局，行业竞争加速。但是，由于智能算力供给不足、技术不成熟等限制因素影响，目前AI汽车行业发展缓慢，对此，观研天下分析师认为，企业可以借鉴融合单车和车路云“两端输入”式智能驾驶新方案(C-FSD)来解决一定技术、资源、市场分布不均的因素影响。

1、汽车产销量持续回升，为AI汽车行业发展提供良好的市场环境

我国是全球最大的汽车市场之一。2018-2020年，我国汽车产销量呈现下降趋势，2021年在消费品以旧换新政策和地方购车政策的加持下，消费者对汽车的需求持续增长，尤其是新能源汽车市场火热，我国汽车行业产销量持续回升。根据数据显示，2023年，我国汽车产销累计完成3016.1万辆和3009.4万辆，同比别增长11.6%和12%，产销量创历史新高，实现两位数较高增长；2024年1-9月，我国汽车产销量分别为2147万辆和2157.1万辆，同比增长1.9%和2.4%。

数据来源：观研天下整理

汽车产业的发展也随着市场竞争演变。在早期，汽车只为通行便利，直到在20世纪90年代，在计算机技术和传感器技术快速发展的同时，汽车产业开始探索将智能技术应用于汽车制造和驾驶中。然而，近几年在人工智能技术的飞速进步、汽车产业的转型升级以及大模型技术研发与应用突飞猛进，AI汽车行业也随之诞生且进入快速发展阶段。

2、政策支持自动驾驶技术、资金等方面，为AI汽车行业发展提供有力保障

根据观研报告网发布的《中国AI汽车行业发展趋势研究与未来前景分析报告（2024-2031年）》显示，AI汽车行业是指在传统汽车行业基础上，通过集成人工智能(AI)、大数据、云计算等先进技术，实现汽车智能化、网联化和电动化的新型产业。AI汽车不仅具备传统汽车的交通功能，还通过集成传感器、摄像头、激光雷达等设备，实时感知周围环境，利用AI算法进行决策，提供更加智能的驾驶体验。

近年来，国家出台一系列政策，包括完善相关法律法规以保障自动驾驶汽车的安全运营、加大资金投入支持技术研发和应用示范等，这也为AI汽车行业健康发展提供有力保障。

我国自动驾驶行业相关政策

资料来源：观研天下整理

3、AI汽车行业竞争加速，特斯拉、华为、小鹏汽车等车企争相布局

AI汽车作为一个新兴行业，吸引着诸多车企青睐。2023年下半年，蔚来单独设立了一个大模型部负责端到端的模型研发；理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋表示，特斯拉发布FSD V12时，理想已经开始预研端到端技术。2024年10月10日，刚改名为“小鹏AI汽车公司”的小鹏汽车，率先抢下“全球首款AI汽车”的名号，发布新车型“小鹏P7+”，预售价20.98万起，预计11月上旬上市。根据小鹏汽车官微，P7+被定义为“全球首款AI汽车”，针对AI汽车的发展规划中，何小鹏提出端到端四部曲的目标，即采用AI大模型实现2日进化一版、在L2级别智能驾驶的硬件基础上实现L3+级别的用户体验。

小鹏汽车在AI汽车领域端到端四部曲的目标

资料来源：观研天下整理

小鹏P7+全系将首发小鹏全新一代AI鹰眼视觉方案，是行业首个单个像素Lofic架构，具有更准，更清，更远的信息采集能力。在AI智舱方面，小鹏P7+将搭载行业首个全面应用AI技术的车载系统——AI天玑系统。该系统借助车外摄像头+雷达所感知的信息，AI天玑系统可进行主动思考推理，根据乘员的信息，实现自主功能的开启，诸如空调或者座椅等；甚至可以根据车主及乘客的不同场景，主动为用户恢复座椅、调节按摩、开启护航等功能。

小鹏AI鹰眼视觉方案

资料来源：公开资料整理

不止小鹏汽车，华为、蔚来、比亚迪等车企、科技公司、智驾公司也开始行动起来，AI汽车端到端技术开始加速发车。例如，4月，华为发布乾崑3.0，预计将首发搭载在享界S9上面，华为乾崑 ADS 3.0版本具备融合端到端能力，在激光雷达辅助下将会对智驾能力带来巨大提升。

我国部分企业在AI汽车领域端到端技术研发情况

资料来源：观研天下整理

4、AI汽车行业制约因素仍然存在

虽然我国AI汽车行业快速发展，但是制约因素仍然存在。根据《人工智能赋能新能源智能汽车发展》显示，智能算力基础设施的不足，是智能网联汽车加速发展的主要制约因素。汽车与AI深度融合，端到端智能驾驶、座舱大模型等加速上车，对智能算力的需求快速增长。智能驾驶端到端技术路线所需算力为1 EFLOPS起，理想算力需达100 EFLOPS以上；座舱基础AI大模型训练需10 EFLOPS算力以上，垂类模型训练及微调需数百到数千PFLOPS。

我国汽车智能驾驶、智能座舱芯片型号和算力情况

资料来源：观研天下整理

算力供给方面，我国车企算力平均仅为3 EFOLPS左右，相较于特斯拉的100 EFLOPS差距巨大，而且移动、电信、联通三大运营商规划算力也仅为53 EFLOPS（至2024年底）。综上，智能算力供给不足制约我国汽车智能化算法的快速迭代，也制约AI汽车行业发展。

不过，企业可以充分发挥单车智能和车路云融合优势，构建“两端输入”式智能驾驶发展路线。就如中国电动汽车百人会理事长兼秘书长张永伟所说：特斯拉FSD是单车智能“一端输入”式的感知方式，尽管可以应对绝大多数驾驶场景，但仍存在感知视距不足和视野盲区等痛点。而融合单车和车路云“两端输入”式智能驾驶新方案(C-FSD)，不仅能够实现单车智驾基础功能，还能实现超视距感知，提升车辆驾驶安全和交通效率。

长期来看，随着智能驾驶与AI深度融合，AI汽车行业端到端技术将愈发成熟，行业未来发展前景可观。（WYD）