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汽车行业专题报告：智能驾驶将驶向何方？本篇报告深度拆解了智能驾驶，充分剖析智能驾驶当下百花齐放的原因，以及未来在何时、何 种方式实现大规模的功能迭代以及商业模式如何成立。以全产业链视角充分回答了智能驾驶 未来进展，以及各个环节中所带来的投资机会。

从何而来：技术完善，智驾进入百花齐放阶段

共享出行或成为未来主要方向，高阶智能驾驶与共享出行相互促进，未来保持融 合进化，高阶智驾或带来安全和效率的提升。落地来看，受益于政策支持力度增大 和消费者支付意愿增强，国内具备智能驾驶更好的发展环境。国内通过多个方向 实现落地：（1）车路云2020-2023年的标准建立后，2024年开始进入城市商业化 落地阶段；（ 2）Robotaxi在多轮迭代后目前技术进入相对成熟阶段；（3）L2+目前 占比为9.3%，渗透率进入“5%-30%”阶段，有望加速撬动消费需求。政策迭代， 车路云、单车智能、Robotaxi协同加速，高阶智驾进入百花齐放的“绽放”阶段。

殊途同归：落地方式差别，结果具备强互通性

智能驾驶研发参与者持续增加，不同维度加速推进高阶功能。Robotaxi采用“跃 进式”方式，单车智能采用“渐进式”方式，从研发和落地方式上存在明显差别。 Robotaxi 与单车智能传感器和计算方式高度一致，有望实现“1+1＞2”的效果。 我们认为高阶功能技术具备互通性，端到端大模型加速迭代，数据规模和算力规 模成为车企的核心竞争能力。车路云、单车智能、Robotaxi有望成为加速高阶智 能驾驶落地的三驾马车，端到端等大模型应用有望加速高阶智能驾驶功能落地。

驶向何方：模型驱动，2025年功能或大规模落地

端到端大模型是智能驾驶未来落地的主要路径。神经网络充分简化运算步骤，减 少人工特征提取的需要，打通从感知到决策的全过程，训练上将智能驾驶的核心 生产力从研发人员转向数据和算力，有望凭借算力积累实现功能迭代。智能驾驶 端到端大模型是重要的垂直类模型，2025年有望实现大规模落地。车端从模型和 硬件两个维度完成升级，模型上探索端到端模型上限，世界模型、VLM等加速端到 端能力提升。硬件上电子电气架构升级，算力集中传感器成本逐步下探。

商业模式：车企有望实现智能驾驶盈亏平衡

车企未来有望实现智能驾驶维度的盈亏平衡。（1）Robotaxi通过成本下探实现单 车的盈亏平衡，而后通过泛化能力实现Robotaxi维度下商业模式的盈亏平衡。（2） 单车智能，通过功能优化带动销量及智驾车型占比的双重提升，最终实现营收和 毛利率水平的提升，直观反应在财务数据中。（ 3）技术输出，通过架构及算法等方 式完成对其他车企智能化水平的提升，从而实现营业收入来源的增加和扩张。