摘要：在大数据、云计算、人工智能等新兴技术的加持下，汽车产业的智能化变革加速，大力发展和普及高阶自动驾驶，成为车企、科技巨头和新锐初创企业鏖战的新赛场。这个各方力量积极布局的领域多年来默默积淀，大量资本持续涌入，在技术方面也已接近消除大部分阻碍，只待突破了“政策是否
立法、量产、商用、FSD入华……自动驾驶那些事激起的市场涟漪还在持续扩散，业界普遍认同2025年将是自动驾驶领域的决胜年。
在大数据、云计算、人工智能等新兴技术的加持下，汽车产业的智能化变革加速，大力发展和普及高阶自动驾驶，成为车企、科技巨头和新锐初创企业鏖战的新赛场。这个各方力量积极布局的领域多年来默默积淀，大量资本持续涌入，在技术方面也已接近消除大部分阻碍，只待突破了“政策是否完全放行”“商业模式如何确立”等关卡，就可改变静水流深的市场格局，实现爆发式发展。
市场催生需求升级
重塑出行模式和交通生态的自动驾驶是汽车产业变革的核心驱动力，也催生了一片浩瀚的商业蓝海：2024年，全球自动驾驶市场规模超过2000亿美元，其中我国的自动驾驶市场规模在4000亿元左右，前景广阔。
据国际自动机工程师学会和中国国家标准《汽车驾驶自动化分级》，自动驾驶技术从L0到L5分为六个等级。因处于技术迭代与商业化探索并行的阶段，L2级辅助驾驶逐渐普及，L3级及以上技术持续突破。理想的自动驾驶技术上车后，车辆将具备高级别的自主决策能力，能够应对复杂多变的路况，能够与其他交通参与者实现无缝沟通与协同，在将私家车与各种作业车辆充涵盖后，构建起高度智能化的交通生态系统，开启高效、便捷、安全的全新智能交通时代。
但这确实是一个需要稳扎稳打的发展过程。
作为智能网联汽车的核心技术之一，自动驾驶的市场格局、各梯队玩家、产业链、技术迭代等方面的动态演进有其规律所在。在头部智驾车企和产业链相关企业的努力下，L3/L4级自动驾驶的商业化落地、中高阶智驾的渗透率提升已成定局，所留下的悬念在于一众头部企业中谁将笑到最后，高频核心数据的更新情况、国产驾驶芯片的占比情况、激光雷达价格下沉与渗透率提升等都将是变量。算法、算力和数据的掌握也是竞争的焦点，借助大热的Deep seek模型及其算法优化技术，车端算力需求有望下降，从而降低车端智驾芯片部署成本。Deep seek为提升算力利用率打开了思路，可推进云端大模型训练成本下降，加速推进中高阶智驾的下放。
政策仍是“风向标”
政策的持续完善是自动驾驶推进的重要前提，目前，美国、英国、德国、新加坡、日本等国家都颁布了自动驾驶相关法律法规，我国自动驾驶领域的相关试行规章制度也在近年陆续出台，从国家层面的战略规划到地方层面的实施细则，我国自动驾驶相关的法规环境逐步完善。
实现自动驾驶从试点到全面应用需大量明确的技术标准，因此前瞻性和创新性的标准与法规需要及时跟进与更新。部分省份与城市开始了先行探索。《北京市自动驾驶汽车条例》和《武汉市智能网联汽车发展促进条例》先后于3月、4月正式施行让北京和武汉两座城市暂时领跑，上海、深圳、杭州等城市也发布了相关的指导性政策。
但总体来看，业界认为国内的自动驾驶相关政策都略显保守，特别是对于L3级别自动驾驶技术上路而言，这使得车企只能在传统L2级辅助驾驶的基础上做加法，而有相当数量的车企已经具备L3和L4级自动驾驶的技术储备，只等政策开闸后投入新一轮的竞争，传统车企和造车新势力在这一层面实力相差不大。
车企的焦虑与进击
中国电动汽车百人会发布的《汽车智能化发展报告（2024）智驾篇》显示，智能化是中国消费者购车最重要的考量因素之一，有90%的消费者愿意为高阶智能驾驶服务额外付费。这超高的比例让车企喜忧参半，“喜”是因为又多了一个可以讲故事、拼硬核实力的细分赛道；“忧”是倘若自动驾驶相关技术迭代节奏低于预期，消费者对智驾的认知和接受度迅速下降后将造成一系列连锁反应，部分汽车品牌甚至会因此陷入困境。
汽车产量和销量是衡量车企发展现况的重要指标，其也对自动驾驶方面有深层影响，“端到端的大模型需要大量的数据进行投喂和学习，如果一家车企它的汽车保有量越大，投喂的数据就越多，从这个角度来说，销量大的车企在这方面更有优势。”这也成了大部分车企焦虑的源头，销量决定企业的品牌竞争力，也决定了企业在自动驾驶领域的话语权。车企需要在自动驾驶迈向更大规模量产、中高阶智驾大范围上车部署的同时，锚定自己的生态位并跑赢大市。
我国的自动驾驶发展阶段已经从硬件堆料的1.0阶段，趟过了车海战术的2.0阶段，进入到数据驱动的3.0阶段，在国内外车企积极布局L3的当下，呼吁冷静对待的声音已经出现，“2025年自动驾驶大规模实现L3级别难度较大，从车企看，大部分车企L3级别自动驾驶处于试点试验完善阶段，同时L3级别自动驾驶面临的安全性、可靠性以及法律法规层面的问题短期内难以有效解决，2025年大规模实现不具备条件。”
除了政策法规和技术层面的挑战，高昂的成本更是自动驾驶应用推广所面临的最大门槛。L3级成本尚有可控的可能，L4级单车成本高企或需要全行业通过规模化降本。
没能当好鲶鱼的特斯拉
自动驾驶领域的竞争是全球性的，只有通过了区域性预选赛的玩家才能进入下一阶段，比如特斯拉，以及部分中国车企与自动驾驶头部企业。
2024年12月，特斯拉发布FSDV13.2更新，实现“从停车位到停车位”的端到端驾驶模式，这也为其顺利进入中国市场增加了一定的筹码。对于致力开拓自动驾驶市场的企业而言，特斯拉是一个矛盾的存在，一部分企业希望特斯拉的FSD进入中国市场后发挥曾经在新能源汽车领域的鲶鱼效应，一部分企业则对此抱以怀疑态度。事实上，特斯拉的FSD落地中国市场各方面都未达预期，因为数据训练和路况差异等原因，其综合水平只为国内该领域的二线或强二线水平，距离一线企业差距较大，并且短期内并没有追赶甚至反超的可能。被撕下了“技术更先进”标签的特斯拉FSD入华，实现了其对高阶智驾技术的进一步试炼，但并没有起到激励中国自动驾驶技术超水平发展的作用。可以说，特斯拉FSD上演的是科幻片，而中国自动驾驶企业奉上的是纪实片。
推进全域智驾路线，是自动驾驶领域竞争的新阶段。本土的数据，才能更好地匹配与供养本土的自动驾驶系统顺利升级。没能等到特斯拉FSD到自己的主场来上强度的中国自动驾驶企业开始谋算走通出海之路。自动驾驶系统所需要面临的变量远高于汽车制造，提升安全性和泛化能力是自动驾驶技术步出国门、走向全球市场的关键要素。相对于整车出口，以自动驾驶为代表的中国企业“技术出海”面临更多的不确定性，在海外落地时受到重重阻碍。最简单的例子，自动驾驶是技术合规要求最严苛的领域之一，全球不同国家的ADAS准入规范标准都不尽相同。
此时，互换主场让所有玩家被拉近了差距，彼此需要解决的问题趋同：技术的成熟度、政策的健全度、商业模式的清晰度，以及找到人工智能和人工之间的利益冲突与平衡点。在政策铺路、消费者接受度提升的大背景下，车企间的竞争未见轻松姿态，对于各大车企来说，自动驾驶领域的技术领先只是第一步，将其转化为商业应用层面的成功，才能持久地留在牌桌上。
来源：观剡财经