智驾快速普及，车企全力争取市场份额。
各车企通过不断的技术创新和产品迭代来提升竞争力，特斯拉、小鹏、鸿蒙智行 等品牌不断推出高阶智驾系统，利用端到端技术提高数据处理的效率，增强了智能 驾驶系统的准确性和可靠性，软件迭代逐渐进入 3.0 时代。 在智能驾驶系统方面，特斯拉凭借其早期的市场投入和强大的技术研发能力， 在累计里程等方面保持着领先地位。蔚来和小鹏紧随其后，对智能驾驶技术有较早 期投资和市场布局。鸿蒙智行和理想则在较晚的时间进入市场，但通过不断的技术 创新和市场扩张，迅速提升自身的竞争力，在城区 NOA 等方面后来居上。 在硬件方面，特斯拉使用自研的 FSD 芯片，在传感器配置上减少了对超声波雷 达的依赖，转而更多地使用摄像头。其他车企一方面采用高算力芯片和高感知传感 器，以实现更精准的环境感知和决策执行，从而显著提升用户的驾驶体验；一方面 在使用高算力和稳定芯片提高驾驶体验满意度的同时，采用低算力、自研或国产芯片，以及无激光雷达的方案，向中低价位段车型渗透，扩大智能驾驶技术的普及，以 实现智能驾驶技术的广泛覆盖和用户体验的全面提升。此外，根据安全策略上的不 同考量，各车企在激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和摄像头等方面有不同程度 的配置，并形成了较为固定的策略。
传统的模块化自动驾驶系统通常将感知、决策和控制分为独立的模块，每个模 块专注于解决特定的问题，这样的分工简化了系统开发的难度，利于问题回溯与研 发迭代，为目前的主流方案。 而“端到端”通常指的是通过大量高质量数据进行训练后，只需输入原始数据就 能直接输出最终结果的 AI 模型，实现从感知到规控无损信息传递，使智驾更类人。 各车企于近年来不断对此投入研发。特斯拉最早于 2023 年 11 月启动端到端技术推 送，并迅速在 2024 年 2 月在美正式推送，拥有快速的推广节奏，其智驾系统从输入 图像直接输出转向、刹车、加速等控制信号。鸿蒙智行作为国内先行者，于 2024 年 4 月提出技术方案，并在 8 月首发搭载在享界 S9 车型，有较快的技术落地能力。理 想、小鹏、蔚来陆续公布起端到端大模型技术进程，当前蔚来 NWM 智驾世界模型尚 未搭载上车。
端到端架构更侧重于云端，利用云端算力+数据训练，反馈给车端，再把车端数 据上传云端训练，是数据和算力的合谋。随着各大车企加速推动 AI 大模型的应用， 云端算力便是车企训练 AI 大模型必不可少的资源。在车企算力供给端，截至 2024 年 9 月特斯拉 AI 算力约等效为 6.75 万张英伟达 H100 芯片，即 67.5 EFLOPS，预 计 24 年底达到 100 EFLOPS。而国内车企现有的云端算力都在 10 EFLOPS 以下， 与特斯拉相比仍存在较大差距。但国内车企也在积极进行算力提升，比如理想汽车 截至 2024 年 8 月底的算力为 5.39 EFLOPS，而理想的目标是在 2024 年底提升至 8 EFLOPS；小鹏则预计在 2025 年达到 10 EFLOPS。
当前主机厂在发展智能驾驶技术方面，除了自研模式外，还通过投资控股的方 式与智驾解决方案供应商建立紧密合作关系。主机厂能够直接参与到智驾解决方案 的研发和创新过程中，加速技术成果的产业化应用。同时，这种合作模式也有助于 主机厂在智能驾驶领域的技术积累和市场竞争力的提升，实现资源共享和技术互补， 共同推动智能驾驶技术的发展和应用。
北美市场，Waymo 和 Cruise 率先实现商业化运营，以加州为试点，逐步拓展运 营范围。 1) Waymo（原谷歌自动驾驶汽车计划，于 2016 年 12 月独立）-于 2019 年率先 获得加州全无人自动驾驶测试牌照。2024 年共提供了 400 万次完全自动驾 驶服务。服务覆盖范围从凤凰城逐步扩展至旧金山、洛杉矶等城市，准备 2025 年在奥斯汀和亚特兰大推出 Uber 商业应用。 2) Cruise 在 2013 年成立后，于 2016 年被通用收购，成为其布局自动驾驶及 实现商业化运营的重要载体。2019 年宣布在美国推出商业化自动驾驶出租 车服务，并在 2020 年开始试运营。2023 年 10 月，Cuise 暂停了车队的运 营；2024 年 6 月，Cruise 在凤凰城、德州休斯顿和达拉斯恢复手动驾驶用 于测试和完善。 3) 特斯拉计划 2025 年载德州和加州推出完全无人监督的 FSD 服务，并于 2026 年大规模铺开 Cybercrab，但仍需关注美国监管动态。 国内市场随着政策利好、行业协作和数据技术迭代，预计自动驾驶行业将在全 球范围内实现更广泛的商业化落地。百度萝卜快跑已在中国 11 个城市开启了全无人 自动驾驶商业运营及测试。2024 年 11 月 29 日获得香港首个自动驾驶先导牌照，为 萝卜快跑获得的首个右舵左行地区自动驾驶测试牌照，将成为萝卜快跑走向全球化 的一步。而小马智行和文远知行也在北上广深和北京、广州布局自动驾驶无人化车 队。此外，Robotaxi 公司、出行平台和车企的“铁三角”合作模式，以及 L2++技术 反哺 L3/L4 策略，也为自动驾驶的商业化提供了有力支持。
在自动驾驶领域，尤其是 Robotaxi 市场，主流厂商如百度萝卜快跑和 Waymo 均 采用以激光雷达为核心的多传感器融合方案。这些方案通常包括 5 个以上的激光雷 达和 10 个以上的摄像头（包括长短焦摄像头），以实现全方位的环境感知。2024 年 2 月，小马智行发布了搭载 7 个激光雷达的最新车型，采用车规级固态激光雷达，成 为全球首款使用固态激光雷达实现无人驾驶的车辆。相比之下，特斯拉坚持使用纯 视觉方案，其最新发布的 Cybercab 和 Robovan 车型均未安装激光雷达。
根据自动化程度的演进，自动泊车可分为半自动泊车、全自动泊车、记忆泊车、 自主代客泊车四种产品形态，其中， 根据搭载传感器和使用场景的不同，全自动泊 车又可分为基于超声波的全自动泊车、超声波融合环视摄像头的全自动泊车、遥控 泊车三种形态。随着自动泊车技术的不断迭代，自动泊车功能的实用性也越来越强。
自动泊车（APA）标配渗透率在 2024 年前三季度达到 20.6%，搭载量同比增长 32%； 在 20-30 万价格区间显著提升。 高阶自动泊车功能，作为端到端自动驾驶技术的重要组成部分，高阶智能泊车 目前仍处于发展初期，如记忆泊车（HPA）、自主代客泊车（AVP）搭载渗透率均不超 过 3%。对于标配 APA 功能车型，奔驰以 13.0%的占比领先，理想和大众紧随其后， 占比分别为 10.8%和 10.9%。宝马、问界、蔚来等品牌也占据一定份额。此外，在高 配泊车功能车型中，理想汽车再次以 49.5%的占比遥遥领先，小鹏占 24.3%，宝骏、 星途、长安等品牌也有一定表现。
