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汽车行业专题报告：辅助驾驶的AI进化论，站在能力代际跃升的历史转折点。

本篇报告解决了以下核心问题：

辅助驾驶行业现状：随行业平均水平提升，技术路线收敛，车企辅助驾驶能力难以做出差异化；向高级别辅助驾驶跃迁的发展下，除场景覆盖广度外，细分安全功能有待提升；在辅助驾驶功能向用户普及的过程中，人机交互边界感仍然模糊，系统能力边界不清晰带来商业化落地的焦虑和安全隐患。

我们建立辅助驾驶能力的研究框架，从三个维度横向梳理全栈自研主机厂当前辅助驾驶能力及发展潜力

维度一：企业组织战略-在技术路径演变下（模块化-端到端-AI跨域应用等），及时调整团队架构及研发重心能够推动研发效率与商业化落地节奏，如理想率先组织端到端研发团队，并于近期将研发重心再调整至更广泛的AI应用场景；同时在价格敏感的竞争业态下，企业需保持有效的产品力和长期经营能力，进行有序的资源投入和团队规划的动态调整。

维度二：技术能力 1）传感器-在向高级别辅助驾驶发展过程中，多感知方案并行，全方位、全时速的安全可靠性要求使得激光雷达/摄像头/毫米波雷达均发生搭载量和技术的提升，实现“数据输入-算法提升-硬件匹配”的正向循环，同时在供应链格局上，国产厂商份额稳步提升；2）算力-云端智算中心肩负起模型训练、数据闭环与算法迭代等任务，特斯拉以超过75Eflops引领，我国部分车企已实现约10Eflops量级的智算中心搭建，并通过更多元的云端合作构建弹性算力池，支持模型升级；车端驾驶域控芯片同步向大算力化跃迁，芯片迭代为国产供应商和车企自研芯片提供上车窗口，如蔚来、小鹏自研芯片先均已实现上车；3）车云模型-技术路径收敛：感知能力随技术演进，架构由决策规划模型化向模块化端到端发展，引入多模态数据信息提升复杂场景解决能力，同时世界模型运用数据驱动提升类人化决策能力，头部主机厂与第三方解决方案供应商格局已显现，与国内外主机厂保持开放合作战略，引导能力领先性与商业模式多元性。如鸿蒙智行与自主品牌展开平台化合作，Momenta发展海外客户等。维度三：消费者感知-辅助驾驶产品逐步标签化，随新车发布成为卖点，在消费者感知力上，功能实现在驾驶辅助（车位到车位）和安全辅助（AEB/AES）上持续优化，包括场景覆盖度、安全可靠性、体验流畅度、自我学习强化能力等。