自动驾驶行业蓝皮书-cic灼识

CIC灼识自动驾驶行业蓝皮书:©2026CICallrightsreserved.ThisdocumentcontainshighlyconfidentialinformationNopartofitmaybecirculated,quoted,copiedorotherwisereproducedwithoutthewrittenconsentofCIC.CIC灼识通过运用各种资源进行一手研究和二手研究。一手研究包括访谈行业专家和业内人士。二手研究包括分析各种公开发布的数据资源，数据来源包括中华人民共和国国家统计局、上市公司公告等。灼识咨询使用内部数据分析模型对所收集的信息和数据进行分析，通过对使用各类研究若您希望获取CIC灼识的详细资料、与灼识建立媒体/市场合作，或加入灼识行业交流群，欢迎扫研究背景与方法论(1/2)33445车辆自动化定义目前，Level2+和Level2++属于自动驾驶市场中最具商业可行性的细分领域，这一趋势主要得益于NOA功能的快速推广2025年车辆自动化水平ADAS（先进驾驶辅助系统）能能能66自动驾驶两大发展路径自动驾驶行业主要存在两种商业化路径：乘用车量产与Robo量产模式Robo模式量产模式•将自动驾驶技术应用于出租车、•将自动驾驶技术应用于出租车、卡车、厢式货车等运营车辆，实现无人化运营。1•将自动驾驶技术规模化应用于量产乘用车，并面向终端消费者提供智能驾驶功能。122业化模式发展阶段•业化模式发展阶段•当前该路线的量产的最高等级为城市NOA（L2++并在未来会逐步向L4演进。•在持续完善的监管框架下，通过L4Robotaxi、Robovan、Robotruck等场景推动自动驾驶技术发展与商业化落地。77城市NOA是自动驾驶重要转折点城市NOA标志着自动驾驶技术的一个重要转折点转折点转折点销售渗透率200920102011销售渗透率2009201020112023202120222023202520252026E2028E2030EAndroid作为新型操作~30%~38%~54%~42%~62%~80%~21%~32%8资料来源：CIC灼识Notes：市值数据截至2026年5月29日8城市NOA面临的关键挑战城市NOA可作为自动驾驶技术成熟度的压力测试平台99城市NOA市场规模城市NOA功能的快速普及，推动了大规模量产自动驾驶的迅速渗透（1/3） 全球及中国汽车市场规模（按高速NOA、城市N24.9%42.3%高速NOA城市NOAL3及以上4.6%37.2%高速NOA城市NOAL3及以上-4.3%33.8%62.0%73.2%城市NOA市场规模城市NOA功能的快速普及，推动了大规模量产自动驾驶的迅速渗透（2/3）全球汽车销量，按高速NOA、城市NOA、L3及以上划分，2023-2030E13.1%53.9%38.1%7.6%4.8%0.0%12.2%35.7%6.1%11.8%25.6%3.7%10.4%18.3%2.0%9.1%13.1%0.4%58.1%101.3%71.2%8.2%8.8%0.0%高速NOA城市NOAL3及以上3.2%1.2%0.0%3.7%3.0%0.0%注：特斯拉数据仅包含已激活FSD的数量城市NOA市场规模城市NOA功能的快速普及，推动了大规模量产自动驾驶的迅速渗透（3/3）中国汽车销量,按高速NOA,城市NOA,L3及以上划分,2023-2030E城市NOAL3及以上5.5%47.8%32.2%93.3%154.3%111.0%2029E2028E2023注：特斯拉数据仅包含已激活FSD的数量城市NOA的关键趋势城市NOA正加速渗透至大众市场，打开未来可观增长空间0.00.3%0.43.8%1.117.0%0.316.6%0.429.6%大众市场车型正逐步成长为中国城市NOA渗透率提xx中国搭载城市NOA车辆销量xx中国城市NOA渗透率8.662.7%7.997.0%百万辆人民币10-20万元人民币20-40万元人民币40万元以上89.8%城市NOA的关键趋势中国正成为高阶量产自动驾驶的试验场11化2233代44政策支持与示范应用为大城市NOA的关键趋势中国城市NOA解决方案提供商推动城市NOA的全球化进程城市NOA的关键趋势随着城市NOA技术的发展势头日益强劲，中国的L3自动驾驶监管框架正从道路测试阶段转向商业化部署阶段 n目标在2025年前实现特定应用场景中实现L3大规模生产及部《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》部n选择具备自动驾驶功能且符合大规模生产条件•中国正通过推行促进L3自动驾驶车辆准入、道路安全规范、责任划分及保险机制的政策来加速这一进程，而各地试点区域则为技术部署提供了更明确的空间框架。这些政策的重要性不仅在于推动技术落地，更在于降低整车厂（OEM）和消费者在商业化过程中的不确定性。•对汽车行业而言，L3自动驾驶试点项目有望进一步推动城市NOA的发展：一方面，L3自动驾驶需要更高的安全冗余机制和更清晰的运行设计域（ODD这将持续推动L2++系统向更严格的安全验证和更明确的功能边界发展；另一方面，L3自动驾驶的商业化有望提升每辆车的软件价值，使供应商能够进入更高附加值的产品层级。城市NOA的关键趋势第三方解决方案供应商有望实现快速增长百万单位第三方解决方案提供商百万单位第三方解决方案提供商74.2%25.8%2030E2.632.1%67.9%20250.495.0%20235.0%第三方解决方案供应商创造的价值跨平台开发技术响应能力更快验险第三方解决方案供应商的能力研发与交付核心技术能力数据闭环能力OEM痛点开发效率城市NOA的关键竞争指标城市NOA竞争格局正日益受到可大规模量产交付能力的影响中国城市NOA市场竞争格局中国城市NOA市场正逐渐由两大主要供应商主导，且各自采取了不同的策略Momenta华为HI其他OEM覆盖情况……OEM覆盖情况%u……注释：(1)按2025年3月至2026年2月销量计2020城市NOA市场的竞争分析华为同时布局HuaweiInside（HI）与鸿蒙智行（HIMA）两种模式，提供全栈智能汽车解决方案华为成立于1987年，华为成立于1987年，是一家领先的科技企业，其业务涵盖智能汽车领域，拥有领先的车载芯片和自动驾驶技术。2024202120202018201420132009汽车解决方案•向OEM提供完整自动驾驶解决方案•自动驾驶解决方案与整车深度融合注释：(1)从2025年3月至2026年2月2121城市NOA市场的竞争分析Momenta在车企合作与项目落地层面展现出强劲商业化能力202520242023202220202019量产车型**~65%~57%量产车型**~65%~57%~65%注释:(1)*截至2026年2月28日(2)**从2025年3月至2026年2月222223L4级自动驾驶的定义L4级自动驾驶下游应用场景多种多样，Robotaxi和Robovan或将成为市场两大主要驱动5342030年全球市场规模821,62533138856,552•••2424L4技术大规模商业化面临的主要障碍L4级自动驾驶技术的商业化应用仍受到高安全要求、高昂成本、运营障碍及监管限制的制约，这些因素阻碍了其在短期内实现规模化推广12323442525城市NOA作为L4级自动驾驶的真实训练场城市NOA为L4级自动驾驶在数据、模型、工程技术和市场准备度方面构建了一个可扩展的现实世界基础城市NOA作为L4级自动驾驶的真实训练场城市NOA提供大规模的现实世界数据1城市NOA提升了模型的泛化能力城市NOA加强了汽车级工程技术能力3城市NOA有助于建立用户信任并提升对监管规定的熟悉度4监管机构能够提前掌握车辆在真实道路环境中的实际表现。这为未来L3/L4级自动驾驶系统的责任划分、保险机制以及道路准入政策42626L4级自动驾驶的两种技术路径L4级自动驾驶正在沿着两种截然不同的技术路线演进技术路线技术路线具体方法具体方法算法模型算法模型地图方案地图方案11222727Robotaxi市场分析Robotaxi正从试点阶段向大规模商业化转型，预计中国将在全球普及率方面处于领先地位（1/2）2025–2030年Robotaxi运营车队数量0.0%0.1%0.2%0.8%2.5%5.7%0.1%0.2%0.4%1.6%4.7%11.9%2027E2028E2029E2028E2029E•尽管Robotaxi服务仍处于大规模部署的早期阶段，但随着系统性能的提升和监管框架的持续完善，其商业应用范围正不断扩大。2025年，全球及中国Robotaxi运营市场规模约为1亿美元；预计到2030年，全球市场规模将2828Robotaxi市场分析Robotaxi正从试点阶段向大规模商业化转型，预计中国将在全球普及率方面处于领先地位（2/2）2028E2029E2929Robotaxi的TCO分析与传统出租车相比，Robotaxi在成本结构上具有优势，而大规模生产将更显著地节约成本其他运营成本人工成本-46.3%3.1-26.5%传统出租车Robotaxi（改装）Robotaxi（量产）1.改装型Robotaxi是指在后期生产阶段加装自动其他运营成本人工成本-46.3%3.1-26.5%传统出租车Robotaxi（改装）Robotaxi（量产）1.改装型Robotaxi是指在后期生产阶段加装自动产的Robotaxi则为1:20。成本构成单位传统出租车Robotaxi（改装）Robotaxi（量产）车辆成本人民币/公里人工成本人民币/公里人民币/公里维护费用人民币/公里运营成本人民币/公里3.1Robotaxi竞争格局分析采用数据驱动路线的Robotaxi公司将展现出更强的规模化能力和指数级增长的潜力现在3131Robotaxi竞争格局分析数据驱动路线具备更强的发展优势，并为实现完全自动驾驶奠定关键基础 从测试到运营的最短周期3232大规模生产模式的定义特征大规模生产模式为自动驾驶系统的规模化部署提供了显著益处 •该方案采用消费级车辆销售而非专用车队：数据采集规模可自然扩展至量产车型，而非专门组建的车队；例如，特斯拉已建立百万级FSD用户群，而领先的Robotaxi车队运营车辆不到3,000辆。•每辆车边际成本更低，地理覆盖范围更广、运营覆盖更全面：能够以大幅降低的单车成本，在广阔区域及多样化驾驶条件下实现数据采集；•快速培训与迭代：持续接触多样化的运行环境及高价值边缘场景，可显著加速自动驾驶系统的开发进程。•大规模实现更贴近人类驾驶的行为表现：随着时间的推移，系统在日益广泛的应用场景中展现出更加自然、稳定的行为表现。•通过广泛的验证实现更强的泛化能力：采用无高精度地图（HDmap-free）方案，在不同道路、城市、平台及使用场景中进行测试，可提升系统的稳健性。•可跨整车厂（OEM）规模化部署：支持在多种车型和平台上可靠地推广应用。•安全性能已在百万英里规模上得到验证：不断积累的实际运行数据为安全性能的全面测试与优化提供了基础。•系统各层级持续改进：推动感知能力、规划效率、决策速度及控制系统水平的不断提升，随着系统日益成熟，事故风险稳步降低。•每辆汽车都同时创造了数据和资本：每辆大规模生产的汽车都会生成新的训练数据、验证安全性并提升模型的泛化能力，同时带来持续的收入和现金流。•以自我造血的方式，逐步实现完全自动驾驶：再投资所得收益能够支撑实现完全自动驾驶所需的持续性、高资本密集型研发工作。3333L4级自动驾驶的关键应用场景Robovan和Robotruck也是具有高潜力且可大规模扩展的自动驾驶应用效率的需求推动下，该市场到2025年全球规模已达约1亿美元（中国本土规模同样为1亿美元），预计到2030年将分别增长至约330亿美元和沿固定路线在城市配送中心与客户地点之间往返，其交通模式和作业环效率的需求推动下，该市场到2025年全球规模已达约1亿美元（中国本土规模同样为1亿美元），预计到2030年将分别增长至约330亿美元和3434Robovan市场分析Robovan是当今完全自动驾驶最有前景的应用场景之一（1/2）