2020 年下半年，在特斯拉入华、新势力崛起、比亚迪刀片电池发布这三大力量的共同作用下，新 能源车产业才真正迎来爆发。但随之而来的是市场的竞争也变得越来越激烈，主要体现在：新车 型供给的大幅增加、车型价格也在下降。但整车企业的毛利率却没有大幅下滑，并在 2022 年开 始呈现了增长的趋势。我们认为销售结构的优化、规模优势的凸显均对整车厂的毛利率有正向贡 献，但其中最为重要的原因为整车厂在产业链中的话语权逐渐增强，并随着时间的推移显著加强 了对供应链的管理。其中，采用零部件高度自研自产的比亚迪和零跑、以及对供应链管控做的比 较好的小米等车企均有良好的收益。但是反观零部件企业，经营压力则是在不断增大。我们复盘 了新能源车的核心零部件—电驱动行业的发展历程，可以发现，伴随着行业技术的成熟、行业到 了成熟期，零部件企业普遍面临着三大压力：1）能力较强的整车厂纷纷开始介入电驱系统的自 研自制，抢占了零部件企业的市场份额；2）整车厂会凭借在供应链中占据主导地位持续压低供 应商的采购价格，并且伴随行业竞争的加剧、降价力度也有逐步的加大；3）部分整车厂会延长 支付账期，进一步加大了零部件企业的经营压力。与此同时，主机厂则凭借其对用户需求的直接 触达、产品定义的主导能力与供应链的深度整合，进一步巩固了其在价值链中的核心地位。
1.1 无惧竞争加剧整车厂毛利率稳步提升，加强对供应链的管理是重要因素
复盘汽车电动化历程，2020 年下半年开始迎来真正意义的爆发。尽管自 2013 年起政府就出台了 针对新能源车大力度的补贴政策，但受限于市面上的车型价格偏贵、技术不成熟等原因，新能源 车仍主要针对 B 端销售，渗透率较低，行业处于萌芽期，直到 2020 年下半年新能源车才真正迎 来爆发，主要原因在于三大力量的共同作用：1）特斯拉 Model3 正式国产化，造成了国内新能源 车市场的“鲶鱼效应”；2）以蔚来、理想、小鹏为代表的造车新势力崛起，打造了多款产品力较 强的车型，推动了 C 端市场爆发；3）比亚迪发布了全新的刀片电池并做了针刺实验，不仅大幅 提升了磷酸铁锂电池的能量密度而且很大程度上打消了消费者对新能源车安全性的顾虑。
行业竞争逐渐加剧：车型供给大幅增加、新车价格广泛下降。随着新能源车行业井喷式的爆发， 市场的竞争也变得越来越激烈，主要体现在：车型供给的增加、车型价格的下降。 其一，市场上新能源车型的供给大幅增长：随着越来越多的新势力品牌加入造车的阵营、传统汽 车品牌也加速自身的电动化转型，市面上可供消费者选择的车型越来越多。根据交强险数据， 2020 年有上险量的车型共有 337 款，而到了 2023 年、2024 年则大幅提升至了 485 款、536 款。 其二，新能源车的价格在大幅下探：随着市场上车型供给的增多，汽车厂商为了保持自身的销量， 不得不采用以价换量的策略，行业里的价格战愈演愈烈。以比亚迪旗下的汉系列车型为例，自上 市以来的每次改款，几乎都有明显的价格下调，2023 款冠军版和 2024 款荣耀版的价格下降幅度 相对较大。根据乘联会秘书长崔东树所提供的数据显示，2024 年全年降价车型数量达到 235 款， 大幅超出 2023 年的 150 款以及 2022 年的 95 款。
整车企业的毛利率水平并未受到很大影响，我们认为主要原因在于加强了对供应链管理。尽管行 业竞争在持续的加剧、新能源车的价格在持续下降，但从整车厂的业绩表现上看：整车指数的销 售毛利率在 2022 年开始呈现了持续上涨的趋势；港股上市的蔚来、小鹏、理想的毛利率均值虽 在 2023 年有明显下行，但在 2024 年有大幅的回升。我们认为销售结构的优化、规模优势的凸显 均对整车厂的毛利率有正向贡献，但其中最为重要的原因为整车厂在产业链中的话语权逐渐增 强，并随着时间的推移显著加强了对供应链的管理。其中，将核心零部件自研自产、严格管控现 有的供应商是整车厂常用的加强供应链管理的方式。
比亚迪和零跑的产业链垂直整合程度较高，大量的核心零部件自研自产。比亚迪是国内新能源车 行业的先驱，很早就掌握了电动车研发和制造的关键技术，并通过旗下的弗迪系子公司，实现了 对包括电池和动力总成在内的新能源车核心零部件的高度自研自产，垂直整合能力较强。零跑汽车自成立之初便坚持全域自研，整车的核心零部件均为自主研发及制造，包括三电和智能化系统 等。截至 2024 年，零跑自研自造零部件的比例占据了整车成本的 60%。从市场表现来看，正是 凭借着强大的垂直整合能力，比亚迪和零跑均能推出性价比较高的车型，销量表现均十分优异。
以小米为代表的整车厂产业链管理能力强，依旧能拥有较强的竞争力。作为行业的后起之秀，小 米汽车在核心技术自研的基础之上，在供应链体系内仍大量采用了行业内知名的供应商。得益于 自身优秀的供应链管理能力，小米汽车的定价依旧有较强的竞争力、而且交付能力也有足够的保 障。从市场表现来看，小米 SU7 上市后的销量表现十分亮眼，YU7 上市后的热度也始终较高。
1.2 在产业成熟后，零部件企业普遍会面临着多重主机厂带来的压力
伴随行业的发展，新能源车电驱动技术逐步趋向同质化。新能源车电驱动系统是将电能转化为机 械能、从而驱动车辆行驶的系统，主要由驱动电机、电机控制器、传动装置及能量管理系统等组 成，是新能源汽车的核心技术。在新能源车行业在发展早期，产业玩家均将电驱动系统作为重点 研发的对象，推动了电机和电控技术的快速发展，一时之间扁线电机、油冷技术、超高效率、超 高集成度等名词层出不穷，成为了新车型重点宣传的技术对象。 伴随着行业的发展，各项先进的技术逐步走出了实验室、实现了搭车量产，随之而来的是电驱动 行业的技术壁垒也在逐渐模糊、架构趋向收敛、创新迭代也遇到了一定程度的瓶颈。因此近年来 行业内最重要的关注点已不再是技术的突破，而是在比拼生产端的效率及产品质量的稳定性，行 业逐步发展到了成熟期。
整车厂纷纷布局电驱系统的自研自产，占据了行业较高的市场份额。作为新能源车的核心零部 件，电驱系统技术的先进性和与整车的匹配度都对车辆的驾驶体验及安全性能起到了关键的作 用。因此能力较强的整车厂纷纷开始介入电驱系统的自研自制过程。截至 2023 年，比亚迪、特 斯拉、零跑、蔚来等头部整车厂都实现了较高程度的电驱系统的自研。从 2023 年电驱动行业的 装机量份额来看，前十名中只有联合电子、汇川联合动力、中车电驱和尼得科四家第三方供应商， 且所占的市场份额也都相对较小，整车厂及整车厂下属的品牌已然成为行业主流。
除去市场份额的压力之外，零部件厂商还经常面临被整车厂降价的压力。由于整车厂在供应链中 占据主导地位，它们往往通过压低采购价格来控制成本、提升利润。这种持续性的降价压力迫使 零部件厂商只能通过不断的技术创新、优化生产效率来保证在降低运营成本的同时并能维持产 品质量。而且随着行业内竞争的加剧，整车厂对零部件企业的年降力度也在不断加大。根据 2025 年盖世汽车的调研显示，64%的参与者表示年降幅度超过了 5%、且有 62%的参与者表示 2025 年车 企提高了年降幅度，这也一定程度上反应了目前汽车行业内零部件企业面临的经营压力。
整车厂还经常会延长支付账期，进一步加剧了零部件企业的经营压力。在实际的生产经营中，整 车厂还会经常延迟支付货款，这也导致部分零部件厂商的资金回笼周期拉长，进一步加大了零部 件企业的经营压力。2021 年以来，整车厂的应付账款及应付票据的周转天数越来越长，甚至部 分车企超过了 200 天；而零部件企业的应收账款、应收票据和应收账款融资则有明显的提升，清 晰的展现了整车厂和零部件企业在产业链之中明显的话语权差距。
2025 年 6 月，国家政策的执行一定程度上缓解了零部件企业的经营压力。2025 年 6 月 1 日，《保 障中小企业款项支付条例》（2025 年修订版）正式落地实施，核心内容包括明确 60 日支付期限、 禁止强制接受商业汇票等非现金支付方式、强化协同监管体系等，旨在解决中小企业账款拖欠问 题，优化营商环境。在政策的推动下，2025 年 9 月，上汽集团、比亚迪、长安汽车、小米汽车、 理想汽车等十余家主流车企纷纷表态，承诺严格执行 60 天内账期支付原则，很大程度上缓解了 零部件企业的经营压力，促进了行业的健康发展。 综上所述，虽然在汽车的电动化转型初期，零部件企业能依托技术创新和新兴的市场需求获得不 错的发展机遇，但随着电动车技术的逐渐成熟和市场竞争的加剧，零部件厂商的话语权逐步下降， 同时面临来自主机厂的自研抢份额、年度降价及延长账期等多方面的压力，处境相对较为艰难。 反观主机厂，则凭借其对用户需求的直接触达、产品定义的主导能力与供应链的深度整合，进一 步巩固了其在价值链中的核心地位，展现出更强的产业链控制力与竞争优势。
根据国家标准，智能驾驶共可以分成 L0-L5 共 6 个级别。2024 年在各大主流车企卷“开城”的 背景下，行业已发展至 L2+级别智驾中高速 NOA 普及向城市 NOA 普及的切换的重要阶段。我们认 为，随着高阶智驾在未来逐渐普及，整车厂自研的方案在行业中的占比将会越来越高，背后逻辑 在于，1）基于端到端方案并融合跨行业大模型的高阶智驾技术路线正逐渐趋向成熟。在 2023 年 底特斯拉向员工推送测试了采用了端到端方案的 FSD V12 后，业内主流厂商纷纷跟进模仿，并将 跨行业的大模型融入到端到端的方案之中，形成了目前在行业内被广泛采用的 VLA 模型以及世 界模型两种方案。我们认为，目前智能驾驶的技术路线发展更像是一场融合游戏，而不是优胜劣 汰的残酷竞争，基于端到端方案迭代形成的技术方案或将成为行业的终极路线。2）以城市 NOA 为代表的高阶智驾需要较多的资源投入，对厂商要求较高。高阶智驾所需要的不仅是强大的智驾 模型、还需要更高的车端和云端算力支撑；此外，一家企业的是否有强大数据闭环链路，也或将 成为高阶智驾重要的分水岭，而这些能力均需要大量的数据支撑、以及资源和研发的投入。综上 所述，参考电动化时代的行业发展规律，当城市 NOA 逐渐普及后，我们认为行业内会呈现出三大 趋势，其一：技术路线逐渐收敛，技术壁垒逐步消失，各家的智驾方案在实际使用中的体验差异 缩小；其二：以城市 NOA 为代表的高阶智驾逐步成为标配，并陆续下放至 10-20 万甚至更低的价 格带，成本管控将成为重要的竞争要素；其三：主机厂自研方案的占比会大幅提升，第三方供应 商的市场份额将会有所下降。
2.1 随着城市 NOA 的逐渐普及，主机厂的话语权预计会逐渐加强
智能驾驶可以分成 L0-L5 共 6 个级别，其中 L2+级别又可以进一步细分。根据国家标准，智能驾 驶共可以分成 L0-L5 共 6 个级别，其中 L0 级代表完全人类驾驶、L1-L2 级属于组合辅助驾驶、 L3-L5 级则为不同条件下的自动驾驶。目前行业中 L2 级别的辅助驾驶的普及率已经较高，2025 年 8 月的 L2 及以上智能驾驶渗透率数据已经接近了 70%。但受限于技术及法规要求，L3 级别的 有条件自动驾驶尚不能实现落地。因此目前行业内定义了 L2+级别的智能驾驶，作为目前行业发 展现状的描述，例如常见于宣传中的 L2.5、L2.9 等均属于 L2+级别智能驾驶。根据可以实现的 功能种类差异，L2+智能驾驶又可以进一步细分，如高速 NOA、固定路线 NOA、城区全场景 NOA 等。
目前行业正处于高速 NOA 普及向城市 NOA 普及的切换阶段。虽然同为 L2+级别的智能驾驶，但高 速 NOA 和城市 NOA 的实际的差异十分明显：高速路线的场景相对简单，且可以依赖高精地图的辅 助，对软件和硬件要求都相对较低；市区的路况复杂，且可能面临很多的突发情况，对智能驾驶 软件和硬件的要求均更为严格，因此从高速 NOA 的普及迈向城区 NOA 的普及，将是智能驾驶行业 发展的一大步。根据 NE 时代数据，各大主流车企卷“开城”的背景下，2024 年具备城市 NOA 能 力的车型增加更多，共涉及 65 个车型、236 个款型，2024 年销量累计超过 210 万辆。因此我们 认为，城市 NOA 的普及即将在未来几年内快速的推进。
根据 2024 年数据来看，高速 NOA 中供应商方案车型销量居多，而城市 NOA 则以主机厂自研方案 居多。随着智能驾驶在消费者购车决策中的占比持续提升，整车厂掌握智能驾驶核心技术的意愿 和动力也在逐步变强，开始纷纷建立高阶智驾相关的支持要素，如组建研发团队、建立算力中心 等，推动了主机厂自研的智驾系统逐步实现量产，尤其体现在难度更高的城市 NOA 功能上。从 2024 年数据来看，高速 NOA 中供应商方案车型销量居多，而城市 NOA 则以主机厂自研方案居多。
随着以城市 NOA 为代表的高阶智驾在未来逐渐普及，区别于市场上一些观点认为传统车企在自 研遇到阻力后会转向于和第三方供应商合作、导致未来第三方供应商方案的份额将会逐步提升。 我们认为，整车厂自研的方案在行业中的占比将会越来越高，一定程度上会抢占第三方供应商的 份额。背后逻辑在于，其一：高阶智驾的技术路线已经在逐步收敛、技术壁垒在降低；其二：整 车厂实力雄厚、能投入更多的资源。
2.2 基于端到端方案并融合跨行业大模型的高阶智驾技术路线正逐渐趋向成熟
特斯拉是智能驾驶行业的标杆，首发端到端方案引领行业发展。特斯拉作为新能源车行业中的头 部企业，拥有大量的数据、资金和技术资源，其自研的 FSD 智能驾驶方案也是行业内技术标杆。 因此特斯拉几乎每一次技术迭代创新，都在引领行业未来一段时间内的技术发展方向。 2023 年底，特斯拉向员工推送测试了 FSD V12，将原本的模块化的方案升级成了单独一个端到端 的大模型方案。端到端方案本质上是通过构建一个统一的、简单直观的大模型来解决所有的问题， 不仅能够减少信息之间的损耗，又能基于该模型去迭代数据并反过来对该模型持续优化。在特斯 拉端到端方案发布后，业内主流玩家纷纷跟进模仿。从 2024 年下半年开始，包括小鹏、理想、 智己在内的多个车企加速端到端大模型上车，智驾行业的技术路线迎来了一波广泛的技术升级。
VLA 模型：将大语言模型融入端到端方案，可以实现类人的理解和推理。在端到端方案的技术浪 潮兴起后，行业中的玩家逐步将跨行业的多模态大模型融入到端到端方案中，深度介入其感知、 规划、控制等环节，以便给予其更高的能力天花板，并能更好的的解决实际情况中难以穷尽的复 杂的长尾场景。其中 VLA（Vision-Language-Action Model，即视觉-语言-动作模型）便是将端 到端模型和 VLM（视觉语言模型）融为一体的方案：借助 VLM 模型的理解能力和推理能力，让汽 车可以用接近人类逻辑的方式“思考”和“解释”自己的行为；借助在海量跨场景数据上的预训 练和强大的推理能力，让智驾系统显著提升对长尾场景的适应能力。
采用 VLA 模型的典型代表车企是小鹏和理想。2025 年 7 月，小鹏 G7 全球首发搭载 VLA+VLM 大模 型，并实现完全本地端部署运行。不仅让汽车主动思考、理解世界，未来还将进化到自主强化学 习，让大模型持续进化，实现更高的智驾能力上限与安全下限。同样在 2025 年 7 月，理想也发 布了第一款搭载 VLA 司机大模型的理想车型—i8。理想 VLA 的核心能力可以总结为：能思考、 能沟通、能记忆、能自我提升。基于这几个能力，能给用户带来安全、舒适、高超的驾驶技巧和 自然的交互能力。
世界模型：在虚拟世界中大量模拟驾驶场景，形成最优解决方案。世界模型（World Model）最 初是人工智能领域的概念，核心能力是进行反事实推理，能在已知信息下预测各种可能的未来。 将世界模型融入到智驾系统中，便能够让智驾系统在脑海中重建和模拟整个驾驶环境，并基于过 去经历过的视频、传感器数据，甚至纯粹靠生成式 AI 的想象来创造出全新的驾驶场景。在这些 虚拟场景里，AI 可以尝试不同的驾驶决策，观察可能的结果，进行事实推演，从而提升智能驾驶 的成熟度和安全性。 采用世界模型的典型代表车企是蔚来和华为。2024 年蔚来创新科技日上，蔚来正式发布中国首 个智能驾驶世界模型 NWM（NIO WorldModel），即可以全量理解信息、生成新的场景、预测未来 可能发生的多元自回归生成模型。2025 年华为发布的 ADS 4.0 系统也采用了世界引擎+世界行为 模型架构（WEWA 架构），云端 AI 算力达 45EFLOPS，训练数据累计 10 亿公里，端到端时延降低 50%。
基于端到端方案迭代形成的技术方案呈现出相互融合的趋势，或将成为行业的终极路线。所谓的 VLA 模型和世界模型均为智驾产业内的公司在基于端到端方案持续做优化升级，根据侧重的加强 方向差异而融合了不同的大模型，所形成的下一代智驾方案。在实际研发中，三者也不是泾渭分 明的路线，而是产生了多个解决方案相互融合的趋势，例如在端到端架构里加入世界模型模块、 用世界模型生成的虚拟数据来训练 VLA、或者让 VLA 的语义推理结果引导端到端模型的决策。 因此我们认为，目前智能驾驶的技术路线发展更像是一场融合游戏，而不是优胜劣汰的残酷竞争。 随着 AI 大模型的逐步发展，智能驾驶的进步速度一定会逐步加快，但我们认为，未来技术进步 仍将是基于端到端方案衍化而形成的，智能驾驶的终极路线或许已经出现。
2.3 以城市 NOA 为代表的高阶智驾需要较多的资源投入，对厂商要求较高
高阶智能驾驶首先对算力提出了更高的要求，包括云端和车端的算力。由于目前流行的端到端方 案模型的核心理念是将感知、决策和控制功能整合到同一深度学习网络中，让系统直接从传感器 数据生成车辆控制指令，因此不仅需要强大的智驾模型、还需要更高的算力支撑。一方面需要大 规模 GPU 集群、高速存储和高带宽内存来支撑大模型的不断迭代升级，另一方面又需要模型快速 做出决策，保证低延迟和高精度，并能处理越来越多的极端边角场景（corner case）。从目前行 业内情况来看，多数主流车企已经在加强对云端算力的部署，并在旗下车型上部署更高的车端算 力。
数据闭环能力或将成为高阶智驾领域又一个重要的分水岭。数据闭环指的是指通过系统化的流 程，将采集到的数据进行处理、反馈并应用到系统优化中，从而形成一个循环往复的机制。以便 帮助算法持续迭代、感知系统不断精进，还能实现决策规划能力的持续强化。具体到智能驾驶过 程中，整个数据闭环的链路包括了：驾驶数据的采集、传输、储存、标注、清洗、处理、算法训 练、实施部署、反馈评估等环节。数据闭环的各个组成部分相互联系，共同构成了自动驾驶系统 优化的核心机制。每一环节的有效运作，才能够确保自动驾驶技术不断发展和提升。我们认为， 评估一个企业的智能驾驶能力，关键在于其是否拥有完善的数据链路，能够高效率的搜集、分析 和使用数据，从而形成完美的数据闭环，这或将成为未来智驾领域的重要的分水岭。
以特斯拉为代表的头部整车厂都很重视模型的数据闭环能力。特斯拉是行业内较早提出数据闭 环概念的车企：2022 年便在 AI DAY 上以一个路口右前方的停止车辆案例展示了 Data Engine、 详细讲解了数据闭环的概念。随后，国内大部分整车厂也陆续开始从 0-1 建立数据闭环的过程： 例如小鹏汽车通过自研工具链结合阿里云大数据平台、数据库服务等实现全栈数据闭环，能够高 效的挖掘、清洗数据，并推动数据的高效流转，随后通过端到端大模型的大规模分布式训练，加 快迭代节奏；蔚来则是基于群体智能和生成式仿真为核心，挖掘训练数据，筛选重点场景后验生 成式仿真，进行三维重建，最终产生更多新场景，加速模型的快速训练迭代，形成数据闭环。
由于目前智能驾驶行业正处于城市 NOA 逐渐普及的阶段，因此部分起步较晚或者研发资源稍差 的整车厂为了加快“开城”速度，选择了与第三方合作+自研并行的路线。因此一定程度上促进 了以元戎、商汤为代表的第三方智驾供应商发展。但长期来看，我们看好整车厂会占据大部分高 阶智驾市场份额，第三方供应商的份额将会明显收缩。 核心原因在于：其一：随着智能驾驶在消费者购买决策中的占比提升，整车厂可能会有很强的意 愿将这一核心技术掌握在自己手中，因此会不遗余力的加大在智驾领域的投入力度；其二：正如 前文论述，高阶智驾的开发需要算力的支持以及强大的数据闭环能力支撑，因此对厂商的资金储 备、技术开发能力均提出了较高的要求，而整车厂正掌握了大量的真实数据、资金和技术人员储 备，因此能够在未来的竞争中获得较强的优势。 我们认为高阶智驾普及后行业会呈现出三大趋势。综上所述，参考电动化时代的行业发展规律， 当城市 NOA 逐渐普及后，我们认为行业内会呈现出三大趋势，其一：技术路线逐渐收敛，技术壁 垒逐步消失，各家的智驾方案在实际使用中的体验差异缩小；其二：以城市 NOA 为代表的高阶智 驾逐步成为标配，并陆续下放至 10-20 万甚至更低的价格带，成本管控将成为重要的竞争要素； 其三：主机厂自研方案的占比会大幅提升，第三方供应商的市场份额将会有所下降。
国家政策始终在大力支持 L3 级智驾的发展：2024 年 6 月，工业和信息化部等四部门首批确定由 9 个汽车生产企业和 9 个使用主体组成的联合体，将在北京、上海、广州等 7 个城市展开智能网 联汽车准入和上路通行试点。2025 年 9 月工信部等八部门联合发布的《汽车行业稳增长工作方 案（2025—2026 年）》，明确提出有条件批准 L3 级车型生产准入，标志着 L3 级自动驾驶车辆正 式进入政策试点阶段。而与 L2 级辅助驾驶相比，L3 级智能驾驶的核心的区别在于部分情形下， 责任主体将部分向企业转移，而不再是仅由驾驶员承担责任，因此也对企业提出了更高的技术要 求。因此我们预计只有智能驾驶技术在行业头部的车企生产的旗舰级车型，才有望进入首批 L3 生产准入名单，拿到在特定试点区域内试点行驶的资格。目前技术进展较快的小鹏和华为有望率 先受益、最终实现强者恒强、保持领先。 人形机器人被认为是继智能手机、电动汽车之后的下一代智能终端，产业爆发力较强，目前产业 正在飞速的发展之中。我们认为，随着产业的逐渐成熟发展，以整车厂为代表的跨界大厂将会在 竞争中处于领先的位置。原因在于，其一：跨界大厂有充足的资金储备以及技术资源、研发资源 可以投入，以便快速实现从实验室到工厂再到市场的完整闭环；其二：整车厂的多项技术储备可 以迁移至人形机器人之中，尤其是智能驾驶技术和人形机器人的感知系统有较强的相似性；其三： 目前有大量的汽车零部件供应商企业切入到了机器人核心部件的生产制造领域，因此整车厂可 以更好的把握供应链、保障生产制造。综上所述，我们看好整车厂在具身智能时代胜出，尤其是 智驾能力强的车企。
3.1 政策支持下 L3 级智驾试点或将快速落地，头部车企有望受益
国家政策在逐步引导 L3 级智能驾驶稳步发展。按照《汽车驾驶自动化分级》国家标准，L3 级自 动驾驶属于“有条件自动驾驶”，即在特定设计运行条件下，车辆系统可以完全接管动态驾驶任 务。与 L2 级辅助驾驶相比，L3 级智能驾驶不仅可以实现更丰富的功能，而且一个核心的区别在 于驾驶责任主体的部分转移：进入 L3 级后，在系统激活并正常运行的场景中，责任主体将部分 向企业转移，而不再是仅由驾驶员承担责任。2024 年 6 月，工业和信息化部等四部门首批确定 由 9 个汽车生产企业和 9 个使用主体组成的联合体，将在北京、上海、广州等 7 个城市展开智能 网联汽车准入和上路通行试点，引导智能网联汽车循序渐进的发展。
面向 L3 的技术愈发成熟，华为和小鹏进展较快。目前搭载华为最新的载乾崑智驾 ADS 4.0 Ultra 旗舰版的车型可以实现高速 L3 专属方案，按照华为的规划，2025 年进行 L3 的试点商用，同时 开展 L4 的测试；2026 年推进 L3 的规模商用，城区场景继续试点；2027 年实现 L4 的规模商用； 2028 年达成无人干线物流的目标。2025 年 7 月小鹏汽车发布了全新车型 G7，是全球首个达到 L3 级算力的 AI 汽车；按照何小鹏的规划，小鹏汽车将于 2025 年底在中国内地率先实现 L3 级智能 驾驶能力量产落地。
我们认为 L3 生产准入和上路通行试点将会在近期开放，头部车企的旗舰型车型将获得准入。2025 年 9 月工信部等八部门联合发布的《汽车行业稳增长工作方案（2025—2026 年）》，明确提出有 条件批准 L3 级车型生产准入，标志着 L3 级自动驾驶车辆正式进入政策试点阶段。因此我们认 为，L3 级智能驾驶的试点运行区域以及可以生产上路的车辆名单或将在短期之内确立，从而促 进智能驾驶行业快速发展。由于事关人民的生命及财产安全，预计只有智能驾驶技术在行业头部 的车企生产的旗舰级车型，才有望进入首批 L3 生产准入名单，拿到在特定试点区域内试点行驶 的资格。而真实的驾驶行为所产生的有效数据有望更高效的推动其智驾模型的迭代、智驾体验的 提升，形成强者恒强的正向循环。
理想、小鹏、华为有望在 L3 试点政策中获利。对比理想、小鹏、华为的技术路线来看：理想和 小鹏采用了 VLA 模型、华为采用了世界模型；理想和华为采用了激光雷达的技术路线，小鹏采用 了纯视觉+AI 摄像头的方案。尽管技术路线存在差异，但三者均为目前国内智能驾驶的第一梯队， 这也进一步印证了我们的观点，即智能驾驶技术路线并无优劣之分，关键在于拥有充足的算力保 障以及强大的数据闭环能力。因此我们认为，在 L3 试点政策落地后，三者有望继续保持领先并 进一步拉开与第二梯队之间的差距。
3.2 具身智能行业空间广阔，整车厂加速布局有望成为最终赢家
人形机器人有望成为下一代智能终端，整车厂深度参与生产制造。人形机器人被认为是继智能手 机、电动汽车之后的下一代智能终端，产业爆发力较强，承载着重塑产业、改变生活方式的巨大 期望，因此人形机器人产业正在飞速的发展之中。目前国内的人形机器人布局企业可以大致分为 三类：1）明星初创企业；2）以整车厂为代表的跨界大厂；3）工业机器人企业。我们认为，随 着产业的逐渐成熟发展，以整车厂为代表的跨界大厂将会在竞争中处于领先的位置。原因在于， 其一：跨界大厂有充足的资金储备以及研发资源可以投入；其二：整车厂的多项技术储备可以迁 移至人形机器人之中；其三：人形机器人的多个关键零部件都是由汽车零部件企业在供应，因此 整车厂可以更好的把握供应链、保障生产制造。
以整车厂为代表的跨界大厂资金实力雄厚，能投入大量资源。整车厂在人形机器人赛道最显著的 壁垒之一，便是其雄厚的资金实力与健康的现金流。面对从技术研发、生产线搭建到全球销售网 络铺设这一系列资本密集型环节，整车厂凭借其成熟的整车业务，具备绝大多数科技公司或初创 企业难以比拟的资本耐力。它们能够持续进行前瞻性的巨额研发投入，承受长周期的技术孵化， 并支撑规模化生产所必需的巨大前期资本开支。这种强大的资金优势，使其不仅能吸引顶尖人才、 并购关键技术，更能以极具竞争力的成本优势快速实现从实验室到工厂再到市场的完整闭环。因 此我们认为，资金储备充足的整车厂无疑已手握一张人形机器人行业竞争的王牌。
新能源车和人形机器人的技术有共通性，整车厂的技术储备可以迁移。新能源车企在电动化、智 能化方面积累了大量技术，如电池管理系统、自动驾驶算法、传感器技术等。这些技术可以迁移 到人形机器人领域，帮助机器人实现更高效的能源管理、智能的环境感知和灵活的运动控制。但 其中最为关键的可迁移功能便是智能驾驶功能。人形机器人和智能驾驶都是需要根据视觉感知 和语音感知和人类执行数据来进行学习的，最后均需要落实到执行器的执行，因此从实时的环境 感知、地图构建、动作规则和动作决策等技术方面，二者均有很强的共通性。
因此我们认为，目前智能驾驶技术领先的整车厂，可以将很多的技术储备迁移至人形机器人的研 发之中。例如，特斯拉的人形机器人 Optimus 采用了 FSD 智能驾驶系统和 HW3.0 的芯片；小鹏的 人形机器人 Iron 也采用了图灵 AI 芯片、端到端大模型、AI 鹰眼视觉系统等多项已经在小鹏车 型中实现了量产的技术。
整车厂能够更好的把握人形机器人的供应链体系。人形机器人和汽车的核心零部件在设计逻辑、 生产工艺及质量管控体系上存在高度共通性。正是基于这一产业基础，目前有大量的汽车零部件 供应商企业切入到了机器人核心部件的生产制造领域，如三花智控、拓普集团等企业均依托既有 的成熟制造能力完成了从汽车零部件到机器人零部件的跨界延伸。 经过多年的紧密合作与深度协同，整车厂和零部件企业之间早已建立起高度互信、互利共赢的战 略伙伴关系：一方面，零部件企业能够深刻理解主机厂在产品设计、性能指标与成本控制等方面 的核心需求，并凭借成熟的专属送样与沟通渠道，确保新品开发与验证流程的高效、顺畅，并达 到最优的集成效果；另一方面，整车厂也能够参照过去的丰富经验对供应链进行更高效、更深入 的管控，通过稳定的联合质量策划与生产协同，显著提升整体生产效率与产品一致性。因此我们 认为，在此背景下，整车厂切入人形机器人的生产制造具有天然的优势。
我们看好整车厂在具身智能时代胜出，尤其是目前智驾能力领先的车企。综上所述，在人形机器 人产业的崛起的背景下，具备充足的资源、深厚的技术积累以及供应链整合管理经验的整车厂将 占据天然的竞争优势，并会在产业崛起中受益，尤其是目前智能驾驶技术领先的车企。
小鹏汽车：2025 年 7 月小鹏发布了全新 G7 Ultra，首发搭载 3 颗图灵 AI 芯片，整车有效算力高 达 2250TOPS，跃居全球第一，是行业旗舰的 3-28 倍。基于全球第一的有效算力，小鹏 G7 全球 首发搭载 VLA+VLM 大模型，并实现完全本地端部署运行。其中，VLA-OL 模型构建了“运动型大 脑+小脑”的智驾架构，同时具备持续强化学习能力。不仅让汽车主动思考、理解世界，未来还 将进化到自主强化学习，让大模型持续进化，实现更高的智驾能力上限与安全下限，为小鹏迈向 L4/L5 级无人驾驶奠定技术根基。 此外，小鹏汽车预计将于 2025 年的 AI 科技日上宣布在物理 AI 领域取得的重大突破，在小鹏世 界基座模型对世界进行推演能力上取得关键进展，此举将是攻克大规模 L4 的关键一步，可以快 速将图灵 AI 智驾部署到全球其他国家，也可以将技术复用到 AI 汽车、AI 机器人上。因此我们 认为，基于强大的技术实力，小鹏有望打造自身的“AI+出行”生态，并率先受益于政策的颁布 及产业链的持续发展。
北汽蓝谷：2025 年 9 月 16 日，鸿蒙智行举办新品发布会，正式推出搭载华为全栈智能科技的新 能源旅行车——享界 S9T。作为首款搭载华为乾崑智驾 ADS 4.0 的量产车型，其感知系统配置堪 称行业“天花板”：全车配备 1 个 192 线激光雷达、3 个固态激光雷达、6 个分布式 4D 毫米波雷达 及 11 个摄像头，构建起 360 度无死角环境感知网络。在决策控制层面，ADS 4.0 引入 WEWA 技术 架构，通过多模态 AI 算法实现类人驾驶决策。例如，在园区闸机、ETC 通道等复杂场景中，系统可自主判断通行时机，变道、跟车、避障动作流畅度媲美十年驾龄司机。我们认为，搭载华为 最新 ADS 4.0 智驾系统的享界 S9T，已具备高速 L3 级硬件与算法能力，有望在国家准入目录发 布后第一批实现 L3 级合法上路。
理想汽车：2025 年 7 月 29 日，理想发布了搭载理想 VLA 司机大模型新车型 i8，并搭载了理想在 智能驾驶领域最新的技术成果。理想汽车依托自有编译团队，自研底层推理引擎，使英伟达 OrinX 芯片可通过 INT4 量化的方式运行 VLM，并且凭借芯片、控制器设计和自研汽车操作系统等综合 能力，实现了让双 Orin-X 芯片和 Thor-U 芯片运行同等规模的 VLA 司机大模型。从目前实际表现 来看，截至 2025 年 10 月 9 日理想的辅助驾驶已经累计行驶了 53.4 亿公里、总用户达到 139.8 万，属于国内智能驾驶的第一梯队车企，因此我们认为理想也将充分受益于智能驾驶产业链的持 续发展。
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