1、定义

智能驾驶作为智能化汽车必不可少的功能，为用户提供舒适、安全、科技感的驾乘体验。工信部定义，智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器装置，并融合现代通讯与网络技术，实现车与“X”，包括人、车、路、云端等智能终端信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”的行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。汽车新四化包括:电动化、智能化、网联化、共享化，智能驾驶就是聚焦“智能化”、“网联化”两大属性。智能化，又可细分成驾驶智能化和座舱智能化，驾驶智能化就是自动驾驶。

发展路径

智能驾驶可划分不同等级。我国《汽车驾驶自动化分级》规定智能驾

驶分为6个等级:L0-L2为驾驶辅助，L3-L5为自动驾驶。

通俗来讲:L1一般是可以解放手或者脚;L2可以同时解放手和脚;L3可以进一步解放眼;L4及以上还可以解放大脑。

关键环节

智能驾驶的实现，本质上是感知、决策、执行三大核心系统的协同，分别负责环境感知与定位、智能规划与决策、控制执行。如果将其类比:

感知层相当于人的五官，感知周围的环境，搜集数据传输到决策层;

决策层相当于人的大脑，处理数据，输出相应的操作指令给执行层;执行层相当于人的四肢，执行大脑给出的指令。感知层主要是环境感知、位置感知、速度、压力感知，关键软硬件设备包括车载摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、高精度地图等。决策层主要是包括算法操作系统、AI芯片、计算平台;执行层主要包括动力供给、方向控制、车灯控制

算力

车端:高性能芯片国产替代趋势显著

目前车载芯片主流供应商包括:英伟达、特斯拉、Mobileye等国际厂商，及地平线、黑芝麻智能、华为等国内厂商。年以前主流供应商量产芯片的算力大多在50TOPS以下;年以来，主流供应商推出的多款车载芯片算力快速增长，高算力芯片占比显著提升，例如NVIDIAOrin(TOPS)、地平线Journey5(TOPS)等。长期来看，随着大模型上车对车载算力需求的进一步提高，以及车载芯片制造商对芯片架构和技术的改进，车载芯片的算力有望持续上升。英伟达Thor芯片(TOPS)未来量产有望加速计算平台融合。

云端:基础设施算力升级加速算法迭代

主机厂和自动驾驶技术开发商积极布局建设智算中心，以提高自身

“云上”竞争力。智算中心是指基于GPU、FPGA等芯片构建智能计

算服务器集群，提供智能算力的基础设施，建设周期长，初始投资大。目前，主机厂特斯拉、小鹏、吉利，解决方案提供商毫末智行、商汤、

百度布局建设了智算中心，用于训练自动驾驶等大模型。

智算中心的建设能够显著加速算法迭代，提高研发效率。例如，小鹏汽车的扶摇智算中心算力达到PFLOPS(每秒浮点运算60亿亿次)，相比先前，自动驾驶模型训练速度提高了倍，GPU资源虚拟化利用率提高了3倍，端对端通信延迟低至2微秒;吉利汽车的星睿智算中心算力达到PFLOPS，智驾模型训练速度提高倍以上。

行业规模

根据CEIC公布的数据，年我国干人汽车保有量仅为辆，与欧美等国仍有较大差距。从美日韩的发展经验来看，汽车干人保有量与人均GDP高度相关，且保有量达到辆后仍然能够稳定增长，因此我国汽车消费仍然存在较大的增长空间。若假设未来十年我国人均GDP年均保持5%的增速，则年我国汽车干人保有量有望达到辆。重点国家干人汽车保有量:

竞争格局

当下的智能驾驶仍然以辅助驾驶ADAS为主，德国、美国等企业在这一领域深耕多年，在控制制动、控制单元、传感器等种领域均掌握核心技术。年中国前装ADAS供应商市场份额:

国际大厂在国内的ADAS领域份额优势明显，年博世、电装、

大陆、采埃孚、安波福占据我国前装ADAS市场约80%的市场份额。不过随着本土供应商突围下，国际大厂份额开始下降，预计在自主崛

起的大趋势下我国厂商有望凭借性价比及服务优势扩大市场份额，进

一步扩展海外市场。