地方政策与DeepSeek驱动我国智能驾驶正迈向高阶市场未来有望标配在15万左右车型

2025-07-07 09:54

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一、智驾技术正逐渐成为我国日常交通出行重要组成部分，预计2025年乘用车自动驾驶渗透率将超6成

根据观研报告网发布的《中国智能驾驶行业发展趋势分析与未来前景研究报告（2025-2032）》显示，智能驾驶是指汽车通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备，实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。智能驾驶是人工智能革命和新能源革命的集大成者，是下一个万亿级大赛道。当下，智驾技术正逐渐成为中国日常交通出行的重要组成部分。有数据显示，2024年我国乘用车自动驾驶的渗透率超五成，乘用车L2级及以上自动驾驶的渗透率已达到55.7%。预计到2025年底，我国乘用车自动驾驶的渗透率可能会上升至65%左右。

智能驾驶是指汽车通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备，实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。智能驾驶是人工智能革命和新能源革命的集大成者，是下一个万亿级大赛道。当下，智驾技术正逐渐成为中国日常交通出行的重要组成部分。有数据显示，2024年我国乘用车自动驾驶的渗透率超五成，乘用车L2级及以上自动驾驶的渗透率已达到55.7%。预计到2025年底，我国乘用车自动驾驶的渗透率可能会上升至65%左右。

资料来源：公开资料，观研天下整理

二、我国智能驾驶正处于快速发展阶段，预计到2025年市场规模将逼近4500亿元

智能驾驶是新能源汽车发展进程的下半场，智能汽车为用户提供舒适、安全、科技感的驾乘体验。发展智能驾驶具有必要性，对消费者和社会而言，智驾在出行安全、节能、性价比、驾乘体验、出行效率等方面贡献显著。因此，发展智能驾驶具有迫切性，对汽车产业影响深远。

资料来源：公开资料，观研天下整理

目前我国积极发展智能网联汽车，自动驾驶技术进一步推动BAT等企业进入市场、加大投入研发技术，使得智能驾驶市场正处于快速发展阶段。数据显示，2023年我国自动驾驶市场规模达3301亿元，同比增长14.1%。预计2025年，我国自动驾驶市场规模将逼近4500亿元。

资料来源：公开资料，观研天下整理

三、地方政策+DeepSeek共同驱动下，我国正在迈向高阶智驾普及

根据地平线机器人招股说明书，驾驶自动化主要可以分为两大类：高级辅助驾驶（ADAS）和高阶自动驾驶（AD）。ADAS（高级辅助驾驶）：这一技术旨在协助驾驶员完成各类驾驶任务，如车道偏离警示、车道居中、自适应巡航控制和自动紧急制动等。而与ADAS不同，高阶自动驾驶（AD）技术的自动化程度更高，不仅能实现ADAS的功能，还能够提供更为丰富的驾驶体验，几乎不需要驾驶员的干预，且通常需要更先进的传感器、处理能力、软件和算法。

随着北京、武汉等地方政府高阶智驾政策逐步落地以及各家车企积极布局智能驾驶，高阶智驾将逐步成为乘用车“标配”。高速NOA（领航辅助驾驶）、城区NOA等将成为智驾赛道新技术落地的新方向，并通过不断地优化功能，从而提高用户对于功能的体验感。其中城区NOA已切入15-20万元主流细分市场,预计将成为未来2-3年各厂商竞相发力的关键点。

地方政府高阶智驾政策逐步落地

时间	省市	文件名称	主要内容
2018年4月	长沙	《长沙市智能网联汽车道路测试管理实施细则(试行)》	1）支持人工智能在智能机器人、智能制造、智能驾驶等领域的广泛应用；2）自动驾驶测试区将逐级申请、逐级开放、分类监管，大幅增强交通安全风险可控性。
2021年7月	广州	《关于逐步分区域先行先试不同混行环境下智能网联汽车(自动驾驶)应用示范运营政策的意见》	到2025年，在混行试点区域，智能网联汽车（自动驾驶）导入率大于40%且不大于50%，或投放量大于5000台不超过1万台，无主动安全事故达180天。
2021年12月	上海	《上海市智能网联汽车测试与应用管理办法》	开展智能网联汽车测试与应用活动，根据有关技术标准要求，配备相应的测试安全员或者驾驶人。
2022年4月	北京	《北京市智能网联汽车政策先行区乘用车无人化道路测试与示范应用管理实施细则》	允许Robotaxi车辆在商业化运营时主驾无安全员、副驾有安全员，百度、小马智行成为首批获准企业。
2022年6月	武汉	《武汉市智能网联汽车道路测试和示范应用管理实施细则（试行）》	加快推动智能网联汽车产业快速发展
2022年7月	深圳	《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》	完全自动驾驶的智能网联汽车可以不具有人工驾驶模式和相应装置，可以不配备驾驶人；智能网联汽车经交通运输部门许可，可以从事道路运输经营活动；智能网联汽车发生交通事故，因智能网联汽车存在缺陷造成损害的，车辆驾驶人或者所有人、管理人可以依法向生产者、销售者请求赔偿。
2024年4月	武汉	《武汉市智能网联汽车发展促进条例（草案）》	持智能网联汽车、智能交通、智慧城市深度融合和相关智慧产业发展，构建实时动态感知、云端调度规划、高效精准决策的运营管理体系，推进“车路云一体化”。市、区人民政府应当向社会公布开展智能网联汽车道路测试、示范应用、商业化试点和运营的区域、路段和时段，按需设置相应标志标识，发布安全注意事项等提示信息。
2024年5月	杭州	《杭州市智能网联车辆测试与应用促进条例》	杭州成为全国首个以地方性法规具体规范支持自动驾驶车辆上路的省会城市
2024年7月	北京	《北京市自动驾驶汽车条例（征求意见稿）》	支持自动驾驶汽车用于城市公共电汽车客运、网约车、汽车租赁等城市出行服务。将通过立法重点解决特定区域自动驾驶汽车创新活动面临的主要问题，为L3级及以上自动驾驶汽车市场主体提供清晰、透明、可预期的制度规范。
2024年12月	北京	《北京市自动驾驶汽车条例》	L3级及以上级别自动驾驶汽车提供制度规范，包括个人乘用车出行场景，自2025年4月1日起施行。
2024年12月	武汉	《武汉市智能网联汽车发展促进条例》	L3级及以上级别自动驾驶汽车提供制度规范，自2025年3月1日起正式施行。

资料来源：公开资料，观研天下整理

DeepSeek有望加速高阶智能驾驶落地。随着2024年底以及2025年初深度求索发布DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型，凭借一系列独创性和改进性技术以及精妙的策略，实现了与全球最强AI模型的匹敌，标志着我国在AI大模型领域实现技术突破。预计凭借架构和算法的优化以及全面开源策略，DeepSeek有望引领全球AI大模型技术革新，加速AI大模型在各个领域的应用落地。

DeepSeek在AI领域的优势主要源于它具备高效架构设计、先进算法、数据处理与增强、优化与加速、持续学习与更新、安全与隐私、用户体验优化。分析认为，DeepSeek对高阶智能驾驶的开发落地有重要的借鉴意义，有望加速高阶智能驾驶应用落地。数据生成方面，可通过数据增强和合成来应对极端场景。数据处理方面，采用DeepSeek流式数据处理方式，结合边缘计算、弹性权重巩固等技术，实现自动驾驶中的实时数据处理与增量学习。模型处理方面，可通过小样本学习降低数据依赖，同时通过跨模态对齐和知识蒸馏，将智能驾驶模型能力在车端轻量化部署，以适应不同配置的车型，加速高阶智驾落地。

DeepSeek有望加速高阶智能驾驶落地

DeepSeek在高阶智能驾驶中作用	具体情况
DeepSeek通过数据增强和合成应对智能驾驶极端场景	汽车行驶环境非常复杂，真实路测难以覆盖所有危险场景（如行人突然横穿马路）。DeepSeek可构建高保真的虚拟驾驶场景（如极端天气、突发事故），通过合成数据训练智能驾驶模型，从而补充真实路测数据中极端场景数据的不足，提升模型对复杂场景的适应能力。DeepSeek通过构建“语言模型引导-物理引擎渲染-闭环评估优化”的新型数据工厂，可有效提升极端场景覆盖度，使模型提前学习应对策略，避免实际路测中的安全隐患。通过云端协同的方式，将数据合成和仿真训练在云端完成，车端仅需加载轻量化模型。
DeepSeek思维方法助力智能驾驶数据实时处理	DeepSeek通过边缘计算在车端部署轻量化模型，实时处理摄像头、激光雷达等传感器数据，实现低延迟决策。同时借助增量学习在车端注入新数据持续优化模型。采用DeepSeek流式数据处理方式，结合边缘计算、在线学习、记忆回放、弹性权重巩固等技术，实现自动驾驶中的实时数据处理与增量学习。可提升系统的实时性和适应性，同时还可确保模型能够持续优化，适应动态环境的需求。
DeepSeek小样本学习可降低数据依赖	参考DeepSeek知识蒸馏技术，通过少量真实驾驶数据，如不同城市的交通规则，快速适配新环境。结合预训练模型迁移应用，先在大规模通用驾驶数据上进行预训练，再用少量本地数据微调，减少对大量特定场景数据的依赖，提高模型的适应性和泛化能力。知识蒸馏可应用于自动驾驶的感知、预测和决策模块。在感知模块，教师模型进行目标检测或语义分割，学生模型模仿其输出，减少计算量的同时保持检测精度；预测模块中，学生模型学习教师模型的轨迹预测结果；决策模块里，学生模型模仿教师模型生成驾驶策略。

资料来源：公开资料，观研天下整理

目前DeepSeek在智能驾驶开发与应用场景中仍面临诸多挑战，主要是智能驾驶模型与DeepSeek存在模态差异，且智能驾驶模型对时延、可靠性等方面要求更加严苛。

模态方面，智能驾驶感知阶段的主要处理对象是像素点（包括图像和点云）；规划阶段的主要处理对象是离散的图论节点；控制阶段的主要处理对象是反映车辆运动状态的浮点数。而DeepSeek的主要处理对象是作为语言原子单元的token。因此，在利用DeepSeek模型时需要进行多模态扩展，即提前进行任务对齐与模型改造。通过调整DeepSeek-R1的输出层或中间层，使其与学生模型任务对齐（例如，DeepSeek-R1若以NLP任务为主，其知识迁移至自动驾驶CV任务需解决模态差异。需要将语言生成任务输出转换为目标检测的边界框预测，过程中可能会用到跨模态蒸馏技术对齐视觉-语言特征）。

时延方面，车端模型对延迟要求较高（如10ms内完成一帧处理），因此需要将蒸馏后的车端小模型所需的算力、存储等资源与车载芯片匹配。可靠性方面，智能驾驶场景下要求模型决策高可靠，需在设计蒸馏损失函数时加入安全约束（如关键场景的误差加权惩罚），并验证学生模型的可解释性。

不过，虽然目前我国高阶智驾仍面临诸多挑战，但其已在通往成熟与繁荣的道路上稳步迈进，未来发展充满无限可能。2025年，在地方政策+DeepSeek共同驱动下，我国正在迈向高阶智驾普及阶段，城市NOA渗透率有望达到15%以上。从市场规模上看，目前国内新能源汽车渗透率已超过50%，科技公司纷纷入局智能汽车成为新势力；从技术上看，行业已具备领先的算法、足够大的算力和强大的工程能力这高阶智驾普及的技术三大要素。