前言:
智能驾驶的核心技术包括感知、决策、控制等模块，这些模块的协同作用是实现自动驾驶的关键。随着技术的不断成熟，智能驾驶逐步从L2级别向L3及以上级别迈进。高水平自动驾驶显著降低运营成本，使得智能驾驶技术从高端市场向主流市场流动，智能驾驶市场渗透率有望大幅提升。数据显示，2023 年全球及中国高级辅助驾驶解决方案市场渗透率均超过 50%，预计到2030 年，全球高级辅助驾驶解决方案市场渗透率将达到 96.7%，其中，高阶自动驾驶解决方案占比超过 60%。
智能驾驶路线演变，端到端或将成为主流技术。自2023年首个全 AI 端到端的自动驾驶系统-特斯拉 FSD V12 测试版问世以来，行业开始密集布局，端到端或将成为智能驾驶行业主流技术路线。如小鹏开发并部署量产了端到端的 BEV（Bird’s Eye View）感知架构 XNet，迈向了端到端自动驾驶系统的重要一步；商汤科技联合上海 AI 实验室等提出了首个感知决策一体化的端到端自动驾驶大模型 UniAD；鉴智机器人公司亦实现了国内首个端到端自动驾驶模型的实车部署。
智能驾驶行业已经取得了显著进展，但在实现全面普及之前在数据、算法等方面仍面临挑战，行业仍具备较大提升空间。
一、自动驾驶向高阶迈进，为智能驾驶普及铺平道路
根据观研报告网发布的《中国智能驾驶行业现状深度分析与投资前景研究报告（2024-2031年）》显示，智能驾驶是指通过给车辆装配智能系统和多种传感器设备（包括摄像头、雷达、卫星导航设备等），实现车辆的自主安全驾驶的目标。
智能驾驶可以分解为导航、自主驾驶和人工干预。导航解决位置信息如在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题；自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为；人工干预，主要是车内乘员通过人机交互系统进行意图表达和意外情况处置。
智能驾驶的核心技术包括感知、决策、控制等模块，这些模块的协同作用是实现自动驾驶的关键。随着技术的不断成熟，智能驾驶逐步从L2级别向L3及以上级别迈进。L3级别的智能驾驶技术允许车辆在特定条件下实现完全自主驾驶，而驾驶员只需在必要时接管车辆。
根据资料，自动驾驶运营成本主要为人力成本、能源成本及其他成本，其中人力成本占比最大，以中国大陆为例，人力成本占比高达约 59%。实现无人驾驶后，人力成本有望得到大幅降低。
自动驾驶级别分类
| 级别 | 简介 |
| 0 级（应急辅助） | 该级别的系统不能持续执行动态驾驶任务的车辆横向（转向）或纵向（加速/制动）运动控制，但具备持续执行动态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应的能力。 |
| 1 级（部分驾驶辅助） | 该级别的系统在其设计运行条件下持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，且具备与驾驶任务相关的目标和事件的探测与响应能力。 |
| 2 级（组合驾驶辅助） | 该级别的系统在其设计运行条件下持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向和纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力。 |
| 2+级 | 在行业中通常用于描述需要持续人工监督且可提供超过 2 级但未完全达到 3 级功能的系统 |
| 3 级（有条件自动驾驶） | 该级别的系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务 |
| 4 级（高度自动驾驶） | 该级别的系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务并执行最小风险操作以应对系统故障。 |
| 5 级（完全自动驾驶） | 该级别的系统在车辆可行驶的任何道路或环境条件下持续地执行全部动态驾驶任务并执行最小风险操作以应对系统故障。 |
资料来源：观研天下整理
随着技术的进步和成本的降低，智能驾驶技术从高端市场向主流市场流动，越来越多的平价车型开始搭载智能驾驶系统，智能驾驶市场渗透率有望大幅提升。数据显示，2023 年全球及中国高级辅助驾驶解决方案市场渗透率均超过 50%，预计到2030 年，全球高级辅助驾驶解决方案市场渗透率将达到 96.7%，其中，高阶自动驾驶解决方案占比超过 60%。
数据来源：观研天下数据中心整理
数据来源：观研天下数据中心整理
二、智能驾驶路线演变，端到端或将成为主流技术
智能驾驶技术的发展不仅依赖于单一的技术突破，还需要整个生态系统的支持，包括高精度地图、V2X（车联网）通信技术以及智能交通基础设施等。特别是随着端到端大模型的应用，智能驾驶的技术架构正在从传统的模块化方案逐步向一体化模型过渡，这一变化极大提升了系统的响应速度和决策精度。
传统上自动驾驶分为感知、决策、规划与控制等模块，通过模块化的方式完成自动驾驶任务。模块化方案中，每个独立的模块负责单独的子任务，具备简化研发团队分工、便于问题回溯、低耦合、可解释性高、易于调试迭代等优点，但由于将不同任务解耦，各个模块相对于最终的驾驶规划目标存在信息损失问题，因此往往会丢失最优性，另外多个模块间优化目标不一致，误差会在模块间传递，造成误差传递。
而端到端架构可直接从车辆状态和传感器采集的外部环境数据中学习策略，通过绕过中间组件来消除潜在的信息瓶颈和累积误差，并允许网络效仿人类驾驶员朝着最终目标持续优化。
资料来源：观研天下整理
端到端优势突出，自2023年首个全 AI 端到端的自动驾驶系统-特斯拉 FSD V12 测试版问世以来，行业开始密集布局，端到端或将成为智能驾驶行业主流技术路线。如小鹏开发并部署量产了端到端的 BEV（Bird’s Eye View）感知架构 XNet，迈向了端到端自动驾驶系统的重要一步；商汤科技联合上海 AI 实验室等提出了首个感知决策一体化的端到端自动驾驶大模型 UniAD；鉴智机器人公司亦实现了国内首个端到端自动驾驶模型的实车部署。
各车企智能驾驶布局情况一览
| 车企 | 产品 | 是否依赖高精地图 | 感知算法/大模型 | 端到端规划 | 城市NOA开城进展(需陆续OTA) |
| 特斯拉 | FSD12 | 无需高精地图 | 首个端到端自动驾驶系统 | (已推送北美所有内部员工)FSD V12可用于北美全地区道路 | |
| 蔚来 | NAD | 不依赖高精地图 | BEV Transformer大模型:0ccupany占用网络 | 实现数据驱动(端到端前置能力)的规划网络 | 覆盖726城 |
| 理想 | AD Max3.0 | 不依赖高精地图 | BEV 大模型:0ccupancy占用网络 | 规划算法逐步切换为时空联合规划算法;模块化架构提升为大模型为主的端到端架构 | 覆盖全国 |
| 小鹏 | XNGP | 不依赖高精地图 | 基于BEV Transformer的Xnet(24年Xnet2.0具备0ccupancy) | 24年XNGP+有望实现端到端 | 覆盖全国 |
| 华为 | ADS2.0 | 不依赖高精地图 | Bev Transformer大模型:基于0ccupancy的GOD2.0 | - | 覆盖全国 |
资料来源：观研天下整理
三、智能驾驶在数据、算法等方面仍面临挑战，行业提升空间较大
智能驾驶行业已经取得了显著进展，但在实现全面普及之前仍面临诸多挑战：算法的可靠性和安全性仍需进一步提升，特别是在应对复杂的城市交通环境时，智能驾驶系统需要能够处理各种突发状况和极端条件；数据隐私和网络安全问题也需要引起足够的重视，随着智能驾驶系统的普及，如何保护用户数据免受非法侵害将成为一个重要课题；智能驾驶技术的标准化和法律法规的完善也是亟待解决的问题，各国在智能驾驶技术的标准化方面进展不一，特别是在跨境自动驾驶车辆的应用场景中，不同国家的法律法规差异可能会导致技术应用的复杂性增加。
资料来源：观研天下整理（zlj）
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