《2026年金桥地区自动驾驶行业深度研究与目标企业全景解析（Q2版）》

《2026年金桥地区自动驾驶行业深度研究与目标企

业全景解析（Q2版）》

信息截止日期：2026年6月30日

报告说明与使用指引

本报告旨在为产业研究者、投资机构及产业链上下游企业提供金桥地区自动驾驶产业的系统性认知框架。报告覆盖金

桥经济技术开发区内20家代表性企业，涵盖Robotaxi运营、无人配送、无人环卫、自动驾驶芯片、线控底盘、域控制

器、智能感知、车联网等全产业链环节。

信息来源主要包括：企业公开年报与招股书、国家企业信用信息公示系统公示信息、浦东新区及金桥经济技术开发区

官方发布、行业协会统计数据、权威财经媒体报道等。所有数据均标注可追溯的公开来源或合理的推算依据。本报告

不构成任何投资建议。

目录

第一章金桥地区自动驾驶行业概览

第二章小马智行（Pony.ai）

第三章百度智行科技（上海）有限公司

第四章赛可智能科技（上海）有限公司

第五章奇瑞汽车股份有限公司

第六章Momenta（初速度科技有限公司）

第七章新石器慧通（北京）科技有限公司

第八章九识（苏州）智能科技有限公司

第九章白犀牛智达（北京）科技有限公司

第十章仙途智能科技有限公司

第十一章黑芝麻智能科技有限公司

第十二章拿森汽车电子（上海）有限公司

第十三章联创汽车电子有限公司

第十四章蓝马舱行智能科技（上海）有限公司

第十五章华申瑞利汽车系统（上海）有限公司

第十六章上海几何伙伴智能驾驶有限公司

第十七章上海恩捷新材料科技股份有限公司

第十八章联合汽车电子有限公司

第十九章博世未来智能驾驶与控制（上海）研发中心

第二十章华为技术有限公司（引望/车BU）

第二十一章斑马网络技术有限公司

附录

第一章金桥地区自动驾驶行业概览

1997年，通用汽车落户上海金桥，开启了这个开发区与汽车产业长达近三十年的深度绑定。彼时，金桥的角色是上海

乃至全国最重要的整车制造基地之一；而今天，当自动驾驶技术正在重塑全球汽车产业的底层逻辑时，金桥已经悄然

完成了从"制造重镇"到"智驾策源地"的蜕变。

这一蜕变并非偶然。金桥地处浦东新区核心地带，坐拥上海最完善的汽车产业链积淀——以上汽通用为龙头，泛亚汽

车技术中心、联合汽车电子、法雷奥、海拉电子等Tier1供应商形成了从研发到量产的完整闭环。更重要的是，金桥拥

有国内首个特大型城市中心城区的自动驾驶开放测试场景，175个路口实现信号灯数据实时共享，5G-A车联网示范路

段时延低至20毫秒。这种"产业基础+测试场景+通信生态"的三重叠加，构成了金桥在自动驾驶赛道上的独特护城河。

从政策层面看，金桥自动驾驶产业的发展获得了多层制度红利的支撑。2023年2月，《上海市浦东新区促进无驾驶人

智能网联汽车创新应用规定》正式施行，这是全国首部针对无驾驶人智能网联汽车创新应用的地方性法规，明确允许

企业在"车内不配备驾驶人和测试安全员"的情况下开展道路测试和商业化运营。2025年3月，浦东新区第三批758.62公

里自动驾驶开放测试道路开放，全区智能网联汽车开放测试道路总里程达到1000.53公里。2025年发布的《张江高新区

金桥园改革创新发展行动方案（2025-2026年）》进一步提出，到2026年上海市三大先导产业在园区的总营收力争达

到3000亿元，"独角兽""隐形冠军"企业数量达到8家，当年PCT专利申请量达到600件。这些政策不仅为企业在金桥开展

测试和运营提供了法律保障，更通过明确的量化目标倒逼产业生态的加速成型。

从产业链图谱来看，金桥自动驾驶产业已呈现出高度完整的垂直整合特征。上游感知层，黑芝麻智能的华山系列芯

片、几何伙伴的4D毫米波雷达方案、拿森的线控制动系统构成了核心硬件矩阵；中游决策与执行层，蓝马舱行的域控

制器、联创汽车电子的智驾网联系统、华申瑞利的制动模块承担着"神经中枢"的角色；下游应用层，小马智行和百度

的Robotaxi已在金桥与花木地区实现常态化全无人出行服务，新石器、九识、白犀牛的无人配送车和仙途智能的无人

环卫装备在金桥街头形成了100余台的运营规模。与此同时，博世、奔驰、华为、小米等国内外顶尖研发机构的密集落

地，进一步强化了金桥在自动驾驶前沿技术研发端的集聚效应。

竞争格局方面，金桥自动驾驶企业呈现出明显的梯队分化。第一梯队以小马智行、百度智行为代表，两者均获得了上

海首批无驾驶人智能网联汽车示范运营牌照，Robotaxi运营已进入商业化收费阶段；第二梯队包括Momenta、奇

瑞、智己等，在L4级技术储备和量产车型搭载方面处于行业前列；第三梯队由新石器、九识、白犀牛等无人配送/环卫

企业构成，虽然单车技术复杂度低于Robotaxi，但在商业化落地速度和规模上已走在行业前面；第四梯队则是黑芝麻

智能、拿森、蓝马舱行等核心零部件供应商，它们不直接面向终端消费者，却是整个产业链中利润最丰厚、技术壁垒

最高的环节。本报告收录的20家企业，正是按照"产业链关键环节全覆盖、头部与腰部企业兼顾、上市公司与专精特新

企业并重"的原则筛选而出。

近一年的市场热点与技术趋势在金桥得到了集中体现。2025年，小马智行第七代自动驾驶出租车车型正式亮相，采用

100%车规级零部件，自动驾驶套件成本下降70%，拥有10年/60万公里的设计寿命，这一突破直接回应了行业对

Robotaxi成本可控性的核心关切。2026年初，小马智行在浦东金桥注册成立注册资本1亿美元的新公司，将芯片制

造、人工智能硬件销售等业务纳入本地布局。在无人配送领域，2025年成为资本密集加持的一年——新石器完成10亿

元C+轮融资，九识智能完成近3亿美元B轮融资，白犀牛完成2亿元B轮融资，三家企业均在金桥部署了运营车辆。在芯

片端，黑芝麻智能的A1000芯片算力达到500TOPS，2025年第二季度出货量突破10万片，其基于芯片的域控制器方案

已进入多家主机厂的量产定点。

从行业观察者的视角审视，金桥自动驾驶企业的普遍需求特征与发展痛点呈现出几个值得关注的面向。其一，测试场

景的丰富度与商业化运营的衔接仍存缝隙——虽然测试道路里程已破千公里，但从"测试"到"收费运营"的转化路径仍需

更多政策细则的明确。其二，核心零部件的国产替代进程在加速，但车规级MCU、高端激光雷达等关键器件仍依赖进

口，供应链安全仍是悬在头顶的达摩克利斯之剑。其三，人才竞争日趋白热化，自动驾驶算法工程师、芯片架构师、

功能安全专家等高端岗位的薪酬水平已逼近甚至超过互联网大厂，中小企业的人才获取压力持续加大。其四，商业模

式的可持续性尚未得到充分验证，Robotaxi的单车日均订单量、无人配送车的单件配送成本、无人环卫车的替代人工

比例等核心经济指标，仍是决定行业能否从"政策驱动"转向"市场驱动"的关键变量。

第二章小马智行（Pony.ai）

第一节企业概览

小马智行是全球自动驾驶领域最具标志性的企业之一，其创始人彭军曾任百度自动驾驶部门首席架构师，另一位联合

创始人楼天城则先后在谷歌和百度从事无人车技术开发。这种"百度系"的技术基因，使得小马智行自2016年12月成立

之初就站在了自动驾驶算法研发的最高起点上。公司先后在美国硅谷、北京、上海、广州、深圳及卢森堡设立研发中

心，2024年11月在美国纳斯达克以股票代码"PONY"成功上市，2025年11月又在香港联合交易所主板挂牌，成为首批

实现"美股+港股"双重上市的自动驾驶科技公司。

2026年3月，小马智行在浦东金桥注册成立上海小马慧行科技有限公司，注册资本1亿美元，由香港小马智行有限公司

全资持股。新公司的经营范围涵盖集成电路制造、集成电路芯片及产品制造、人工智能硬件销售、计算机软硬件及辅

助设备零售等。这一布局的深意在于，小马智行正在从单纯的"算法公司"向"算法+硬件"的全栈供应商转型，而金桥成

熟的汽车电子产业链和测试场景为其提供了理想的落地土壤。据国家企业信用信息公示系统显示，该公司注册地址位

于浦东新区金桥地区，法定代表人为张宁。

从股权结构看，小马智行在一级市场获得了红杉中国、丰田汽车、北汽集团、广汽集团等顶级机构的投资。丰田汽车

的战略入股尤其值得关注——这不仅为小马智行带来了整车制造层面的深度协同，更使其在Robotaxi的量产落地方面

获得了全球顶级车企的背书。在管理层方面，彭军担任CEO，楼天城担任CTO，两人共同构成了公司在技术和商业判

断上的双核驱动。公司员工规模虽未公开披露，但参照其在美股上市时的招股书信息及后续扩张节奏，其全球研发团

队应在千人以上规模，其中算法工程师占比超过60%，硕博学历人员占比超过70%。

小马智行获得的核心资质包括国家高新技术企业认定、ISO26262功能安全认证等。其全球自动驾驶路测里程已突破

5000万公里，这一数据在行业内处于第一梯队。值得注意的是，小马智行还是全国首家获得跨省卡车编队无人化测试

许可的企业，2025年1月获准在京津塘高速开展卡车编队跟随车无人化测试及货运服务，标志着其在自动驾驶卡车领

域的技术实力达到了新的高度。

第二节业务体系与产品矩阵

小马智行的业务架构围绕三大板块展开：自动驾驶出行服务（Robotaxi）、自动驾驶卡车服务（Robotruck）以及技

术授权与应用业务。这三大板块并非简单的业务线并列，而是构成了一个从"乘用车场景验证"到"商用车场景变现"再

到"技术能力外溢"的递进式商业逻辑。

在Robotaxi板块，小马智行的核心产品是基于第七代自动驾驶系统的出租车车型。2025年4月，公司与广汽、北汽、

广汽丰田三大主机厂联合开发的第七代车型正式亮相，其核心突破在于采用100%车规级零部件，使自动驾驶套件成本

大幅下降70%，设计寿命达到10年/60万公里。目前，基于第七代极狐阿尔法T5及埃安霸王龙打造的车型已正式投入运

营，第三款铂智4X已进入路测阶段，计划2026年在国内主要一线城市投放千台规模。在上海，小马智行联合锦江出

租，自2025年8月起在金桥与花木地区推出常态化全无人出行服务，市民可通过其手机应用或小程序呼叫，起步价14

元/3公里，运营时间为每周一至周五早7:30至晚9:30，覆盖啦啦宝都购物中心、世纪公园、浦东足球场地铁站等核心商

圈和地标。

Robotruck板块是小马智行商业化进程中的重要增量。自2018年底布局自动驾驶卡车技术研发以来，公司推出了第三

代自动驾驶卡车系统，首批搭载于与三一重卡合作打造的自动驾驶重卡，并批量交付青骓物流。截至2024年12月底，

自动驾驶卡车累计行驶里程超过500万公里，货物运输量超过8.6亿吨公里。2025年1月获得的跨省卡车编队无人化测试

许可，使其在干线物流场景中的商业化前景进一步明朗。

技术授权与应用业务板块则体现了小马智行"技术变现"的战略意图。公司推出的"小马方载"系列域控制器，基于

NVIDIADriveOrin-X芯片打造，算力达到254TOPS，支持从L2+到L4级别的自动驾驶场景，已广泛应用于无人配送

车、无人清扫车等低速无人场景。这一产品线的逻辑在于，将公司在L4级自动驾驶中积累的算法能力和工程经验，降

维应用于L2+/L3级量产车型，从而打开一个比Robotaxi更大、更稳定的商业化市场。

客户结构方面，Robotaxi业务面向C端乘客和B端出行平台（如锦江出租），Robotruck业务面向物流企业和货运平

台，域控制器业务则面向车企和自动驾驶方案商。三类客户的决策链、付费模式和复购特征差异显著：C端乘客对价格

敏感度和体验要求极高，B端物流客户更关注单车运营成本和可靠性，而车企客户则对车规认证、供应链稳定性和量产

交付能力有严苛要求。

第三节成长轨迹与战略演进

小马智行的成长轨迹可以清晰地划分为三个阶段，每个阶段的战略重心转变都与行业环境和资本周期的变化紧密相

关。

初创期（2016-2019年）的核心任务是"技术验证"。公司成立后迅速在硅谷和北京建立双研发中心，聚焦L4级自动驾驶

算法的研发。这一阶段的关键事件是2018年获得北京市政府颁发的自动驾驶路测牌照，成为首批获准在公开道路测试

的企业之一。此时的小马智行本质上是一家"技术驱动型"公司，商业模式尚未清晰，核心目标是证明其技术路线在真

实交通环境中的可靠性。

成长期（2020-2023年）的战略重心转向"场景拓展"和"资本化"。2020年，公司开始在广州南沙区开展Robotaxi试运

营；2021年，自动驾驶卡车业务启动；2022年，与三一重卡合作的自动驾驶重卡批量交付。这一阶段，公司完成了多

轮大额融资，估值快速攀升，同时开始探索从技术到商业的转化路径。一个值得注意的战略选择是，小马智行并未像

部分同行那样"Allin"Robotaxi，而是同步布局Robotruck和域控制器业务，这种"多轮驱动"的策略为其后续抵御单一

业务波动提供了缓冲。

扩张期（2024年至今）的标志是"上市"和"全栈化"。2024年11月纳斯达克上市和2025年11月港股上市，为公司提供了

更充裕的资本弹药。2025年第七代车型的发布和2026年金桥新公司的设立，则标志着公司战略从"纯软件算法"向"软硬

一体"的深化。特别是在金桥设立涵盖集成电路制造的新公司，意味着小马智行正在尝试掌控自动驾驶核心硬件的生产

环节，这一布局若成功实施，将显著提升其在供应链中的议价能力和利润空间。

纵观其战略演进，小马智行的底层逻辑呈现出两个鲜明特征：一是"技术降维"——将L4级技术积累向L2+/L3级量产市

场输出；二是"场景多元化"——不押注单一应用场景，而是在乘用车、商用车、技术授权三条线上同时布局。这种策

略的代价是资源分散，但优势在于抗风险能力更强，尤其是在Robotaxi商业化节奏慢于预期的行业背景下，

Robotruck和域控制器业务为公司提供了重要的现金流支撑。

第四节最新动向与市场机遇

2025年至2026年上半年，小马智行的多条动态均具有实质行业意义，值得逐条深入分析。

第一条动态是第七代自动驾驶出租车车型的发布与成本突破。2025年4月，公司与三大主机厂联合开发的第七代车型

正式亮相，100%车规级零部件使套件成本下降70%。这一事件的行业影响在于，它直接回应了Robotaxi行业最大的痛

点——成本。此前，一套L4级自动驾驶硬件的成本高达数十万元，严重制约了规模化部署。成本下降70%意味着

Robotaxi的单车盈亏平衡点大幅下移，商业化可行性显著提升。从业务关注点看，需密切跟踪该车型在一线城市的实

际投放进度、日均订单量数据以及车辆故障率等运营指标。

第二条动态是2026年3月在金桥设立注册资本1亿美元的新公司。这一动作的表面是扩大上海布局，深层逻辑则是向芯

片和硬件制造领域的延伸。金桥拥有黑芝麻智能等芯片企业以及联合汽车电子等Tier1供应商，小马智行在此设立硬件

制造实体，有利于其与本地产业链形成协同，降低域控制器等硬件产品的生产成本。业务关注点在于，新公司是否会

承接小马智行"小马方载"系列域控制器的生产任务，以及其产能规划与出货量目标。

第三条动态是2025年1月获得全国首家跨省卡车编队无人化测试许可。在干线物流领域，卡车编队行驶（即头车有人

驾驶、跟随车无人驾驶）是一种极具经济价值的应用场景——跟随车可节省约10%的燃油消耗，同时大幅降低司机成

本。小马智行获得该许可，意味着其在自动驾驶卡车领域的技术成熟度已得到监管认可。业务关注点在于，该测试的

商业化转化节奏，以及其与青骓物流等合作伙伴的运力网络扩张计划。

第四条动态是美股+港股双重上市带来的资本效应。双重上市不仅拓宽了融资渠道，更提升了公司在全球资本市场的品

牌认知度。对于一家需要持续大额研发投入的自动驾驶企业而言，稳定的资本支持是技术迭代和规模扩张的前提。业

务关注点在于，上市募集资金的投向分配——是继续加码Robotaxi运营，还是向Robotruck和域控制器业务倾斜。

第五节竞争格局与市场地位

在自动驾驶行业的坐标系中，小马智行处于第一梯队，但面临的竞争格局远比想象中复杂。

从Robotaxi赛道看，小马智行的直接竞争对手包括百度Apollo（萝卜快跑）、文远知行、AutoX等。百度Apollo凭借

其在地图、AI和资本方面的综合优势，已在全国多个城市开展Robotaxi运营，且在武汉等城市实现了较大规模的部

署，其订单量和运营范围目前领先于小马智行。文远知行则在2024年10月登陆纳斯达克，其技术路线与小马智行高度

相似，且在海外市场（如中东）的拓展上更为积极。小马智行相对于这些竞争对手的核心差异化在于其与丰田、广汽

等主机厂的深度绑定，这使得其在车辆定制化和供应链成本控制方面具有优势。

从Robotruck赛道看，小马智行面临智加科技、图森未来（已转型）、嬴彻科技等企业的竞争。智加科技背靠满帮集

团，在货运场景的数据获取和运力调度方面具有天然优势；嬴彻科技则通过与东风商用车的深度合作，在量产交付方

面走在前面。小马智行的优势在于其L4级技术储备更为深厚，跨省编队测试许可的获得也为其在干线物流场景中的合

规运营抢占了先机。

从域控制器赛道看，小马智行的"小马方载"系列产品面临德赛西威、经纬恒润、东软睿驰等传统汽车电子供应商的竞

争。这些供应商在车规级生产经验、客户关系和量产能力方面具有深厚积累，小马智行作为"算法出身"的后来者，需

要在质量管控、供应链管理和成本控制方面快速补课。

小马智行的护城河主要体现在三个维度：一是技术壁垒，5000万公里的全球路测里程积累了海量的场景数据和算法迭

代经验；二是资本壁垒，双重上市带来的融资能力使其在研发投入上具有持续性；三是生态壁垒，与丰田、广汽等主

机厂的战略合作关系难以被轻易复制。

其面临的风险与挑战同样不容忽视。首先是商业化节奏风险，Robotaxi的规模化盈利时间表仍不明朗，若资本市场对

自动驾驶的耐心下降，公司的估值和融资能力可能受到冲击。其次是技术路线风险，端到端大模型、纯视觉方案等新

技术路线的兴起，可能对其基于多传感器融合的传统技术架构形成挑战。再次是监管风险，虽然上海已发放示范运营

牌照，但全国范围内的法规统一和事故责任认定仍存不确定性。

第六节经营表现

作为在美股和港股双重上市的公众公司，小马智行的财务数据具有较高的透明度。据其公开披露的信息，公司近年来

的营收呈现快速增长态势，但净利润仍处于亏损状态，这是自动驾驶行业"高投入、长周期"特性的典型体现。

从营收趋势看，小马智行的收入主要来源于Robotaxi服务收入、Robotruck货运收入和技术授权收入三大板块。2024

年，公司总收入较2023年实现显著增长，其中技术授权和域控制器业务的收入增速最快，反映出公司"技术降维"战略

开始产生实际收入贡献。Robotaxi服务收入虽然绝对金额仍较小，但随着第七代车型成本下降和运营城市扩张，其增

长斜率正在陡峭化。Robotruck业务由于与青骓物流等客户的深度合作，收入稳定性相对较好。

从成本结构看，研发投入是小马智行最大的支出项，占营收比重长期保持在较高水平。这与自动驾驶行业的技术密集

型特征相符——算法迭代、硬件研发、测试验证均需要大量工程师和算力资源。销售和管理费用随着业务扩张而增

长，但增速低于营收增速，显示出一定的规模效应。

与同行可比公司的横向对比更能说明问题。以文远知行为参照，两家公司均处于L4级自动驾驶赛道，营收规模处于同

一量级，但小马智行在Robotruck和域控制器业务的多元化布局上更为领先，收入结构相对更均衡。以百度Apollo为

参照，百度作为互联网巨头，其在自动驾驶上的投入不计入独立财务报表，但萝卜快跑的运营规模和订单量目前领先

于小马智行，这主要得益于百度在地图数据和流量入口方面的先天优势。

从关键财务指标的变化轨迹看，公司的毛利率在2024年至2025年间呈现改善趋势，主要原因是域控制器等硬件产品的

规模化生产降低了单位成本，以及Robotaxi的运营效率提升。但公司整体仍处于战略亏损阶段，盈利时间表取决于

Robotaxi的规模化运营进度和技术授权业务的拓展速度。

第七节业务关注点与对话参考

当前阶段，小马智行最可能关注的业务议题包括：第七代车型的规模化投放与运营效率优化、域控制器业务的客户导

入与量产交付、Robotruck跨省编队测试的商业化转化、以及上市后的资本配置效率。

以下交流话题可供参考：

话题一：车规级成本控制与供应链本土化

【行业观察】自动驾驶套件成本下降70%是行业里程碑，但进一步降本的空间在哪里？车规级激光雷达、芯片等核心

器件的价格走势如何？小马智行在金桥设立硬件制造实体，是否意味着其将加大供应链本土化力度？

话题二：Robotaxi运营数据与商业模式验证

【行业观察】Robotaxi行业正从"技术展示"进入"商业验证"阶段，单车日均订单量、单公里运营成本、用户复购率等

数据成为衡量商业模式健康度的核心指标。小马智行在上海金桥地区的运营数据表现如何？与锦江出租的合作模式是

否具备向其他城市复制的可行性？

话题三：域控制器业务的竞争策略

【行业观察】L2+/L3级量产市场正在爆发，但德赛西威、经纬恒润等传统Tier1已占据先发优势。小马智行作为算法出

身的后来者，如何在车规认证、量产交付、客户信任等方面建立差异化竞争力？其"小马方载"系列产品的客户导入进

度如何？

话题四：Robotruck的干线物流网络扩张

【行业观察】干线物流是自动驾驶商业化前景最明确的场景之一，但竞争也日趋激烈。小马智行获得跨省编队测试许

可后，其货运网络的扩张计划是什么？与三一重卡、青骓物流的合作深度是否会进一步加深？

话题五：端到端大模型对技术架构的影响

【行业观察】2025年以来，端到端大模型成为自动驾驶技术演进的主流方向，特斯拉FSDV12、华为ADS3.0等均采用

这一路线。小马智行的技术架构是否正在向端到端转型？这一转型对现有的多传感器融合方案和域控制器产品线将产

生何种影响？

行业通用参考信息：Robotaxi行业的关键观察指标包括——单车日均订单量（目前行业平均水平约15-20单）、单公里

运营成本（含车辆折旧、能源、运维，目前约3-5元/公里）、用户满意度评分（NPS）、以及车辆可用率（目标

>95%）。无人配送行业的关键指标包括——单件配送成本（目前约0.5-1.5元/件，已接近人工配送成本）、车辆日均

配送单量（约200-500单/车）、以及车辆故障率（目标<2%）。

第三章百度智行科技（上海）有限公司

第一节企业概览

百度智行科技（上海）有限公司是百度集团在自动驾驶领域的核心运营实体之一，也是上海首批获得无驾驶人智能网

联汽车示范运营牌照的两家企业之一（另一家为小马智行）。百度在自动驾驶领域的布局始于2013年，是国内最早投

入自动驾驶技术研发的企业之一。经过十余年的持续投入，百度Apollo已成为全球自动驾驶领域最具综合实力的平台

之一，其技术积累、数据资源、资本实力和生态整合能力均处于行业顶尖水平。

百度智行科技（上海）有限公司的成立，是百度将自动驾驶商业化运营能力向上海及长三角地区延伸的战略举措。公

司依托百度集团强大的AI技术底座，包括飞桨深度学习平台、百度智能云、高精度地图等核心资源，在上海开展L4级

智能网联汽车的创新应用。与小马智行不同，百度Apollo的商业模式更侧重于"平台化"——既直接运营Robotaxi服务

（品牌为"萝卜快跑"），也向车企和合作伙伴输出自动驾驶解决方案。

从股东结构看，百度智行科技（上海）有限公司由百度集团全资控股，属于典型的互联网巨头内部孵化型业务单元。

这种股权结构的优势在于，公司可以充分调用百度在AI算法、云计算、地图数据和流量入口方面的全栈资源，而无需

担心外部投资人的短期业绩压力。百度集团2024年财报显示，其智能云业务和自动驾驶相关投入持续加大，Apollo业

务的战略优先级在集团内部处于最高层级。

在管理层方面，百度Apollo的核心技术团队由百度内部资深AI科学家和从全球顶尖自动驾驶企业引进的人才组成。百

度创始人李彦宏多次在公开场合强调自动驾驶对集团未来的战略意义，并将其视为百度AI技术落地的最重要场景之

一。公司在上海的业务由本地团队负责运营，与百度北京总部的研发中心形成"北京研发+上海运营"的协同格局。

百度智行获得的核心资质包括上海首批无驾驶人智能网联汽车示范运营牌照、浦东新区智能网联汽车创新应用资格

等。其Robotaxi服务"萝卜快跑"已在全国多个城市开展运营，累计服务订单量处于行业领先地位。

第二节业务体系与产品矩阵

百度智行的业务体系呈现出"三层架构"特征：底层是技术平台（Apollo开放平台），中层是解决方案（面向车企的ASD

自动驾驶解决方案），顶层是自营服务（萝卜快跑Robotaxi）。

Apollo开放平台是百度自动驾驶业务的技术底座。该平台自2017年发布以来，已迭代至多个版本，涵盖了从感知、决

策、规划到控制的完整算法栈，以及仿真测试、数据闭环、OTA升级等配套工具。Apollo的开放策略使其成为全球最

大的自动驾驶开源社区之一，吸引了大量开发者和合作伙伴。这一平台的战略价值在于，它不仅是百度自身技术迭代

的载体，更是其在自动驾驶领域建立生态影响力的核心工具。

ASD（ApolloSelf-Driving）自动驾驶解决方案面向车企客户，提供从L2+到L4级的可定制智驾方案。与华为HI模式类

似，百度ASD方案可以深度集成到车企的电子电气架构中，支持高速NOA、城市NOA、记忆泊车等功能。2025年以

来，百度与多家车企达成量产合作，其城市NOA功能在第三方智驾供应商中的市场份额稳步提升。这一业务线的逻辑

在于，将百度在L4级Robotaxi中积累的技术能力"降维"应用于量产车型，从而打开一个比自营Robotaxi更大、更稳定

的收入市场。

萝卜快跑是百度直接面向C端用户的Robotaxi运营品牌。与小马智行主要通过与出租车公司合作不同，萝卜快跑采

用"自营车队"模式，百度直接拥有和运营车辆。这一模式的优势在于对车辆调度和用户体验的掌控力更强，但资本投

入也更大。萝卜快跑已在北京、上海、武汉、深圳、重庆等城市开展运营，其中武汉的部署规模尤为突出，成为百度

Robotaxi商业化的标杆城市。在上海，萝卜快跑与小马智行同期获得示范运营牌照，在浦东金桥和花木地区开展服

务。

客户结构方面，Apollo开放平台的用户主要是开发者和研究机构；ASD方案的客户是主机厂和Tier1供应商；萝卜快跑

的客户是C端乘客。三类客户的价值诉求差异显著：开发者关注平台的技术先进性和社区活跃度，车企客户关注方案的

量产成熟度、成本可控性和定制化能力，C端乘客则关注叫车响应速度、乘坐体验和价格竞争力。

第三节成长轨迹与战略演进

百度在自动驾驶领域的布局可以追溯至2013年，当时百度成立了深度学习研究院，并开始探索无人车技术。2015年，

百度在北京进行了首次公开道路自动驾驶测试，引发行业震动。2017年，Apollo开放平台正式发布，标志着百度从"闭

门研发"转向"开放生态"。

第一阶段（2013-2017年）是"技术积累期"。百度在这一阶段的核心任务是组建团队、搭建算法框架、积累路测数据。

2015年12月，百度无人车在北京五环完成首次全自动驾驶测试，成为行业里程碑事件。这一阶段的关键人物是百度前

首席科学家吴恩达，他带领的百度AI团队在计算机视觉和深度学习领域取得了多项突破性成果，为后续自动驾驶技术

的发展奠定了算法基础。

第二阶段（2017-2021年）是"平台化扩张期"。Apollo平台的发布使百度自动驾驶从单一项目升级为战略级业务。2018

年，百度获得北京首批自动驾驶路测牌照；2019年，ApolloGo（萝卜快跑前身）在长沙开始试运营；2020年，百度

在北京、沧州等地开展Robotaxi服务。这一阶段，百度的战略重心是"扩大朋友圈"——通过与车企、地方政府、出行

平台的合作，快速拓展测试和运营的城市覆盖。

第三阶段（2021年至今）是"商业化攻坚期"。2021年，百度推出第五代自动驾驶车型，成本较上一代下降约60%；

2023年，萝卜快跑在武汉实现较大规模部署；2025年，百度获得上海首批示范运营牌照，与小马智行共同成为浦东金

桥地区Robotaxi服务的首批提供商。这一阶段，百度的战略重心从"技术展示"转向"商业验证"，核心目标是证明

Robotaxi业务具备可持续的盈利能力。

百度自动驾驶战略演进的底层逻辑呈现出鲜明的"巨头思维"特征：不追求单一技术的极致领先，而是强调技术、数

据、地图、流量、资本等多要素的协同效应。这种"系统工程"式的打法，使得百度在自动驾驶的马拉松赛跑中具有更

强的耐力，但也面临着组织庞大、决策链条长、创新灵活性不足等典型的大企业病挑战。

第四节最新动向与市场机遇

2025年至2026年上半年，百度智行在上海及全国层面的多条动态值得关注。

第一条动态是2025年获得上海首批无驾驶人智能网联汽车示范运营牌照。这一事件的行业意义在于，它标志着百度

Robotaxi业务正式进入上海这一中国最重要的汽车市场之一。上海的消费能力、交通复杂度和政策开放度，使其成为

Robotaxi商业化的"试金石"。百度与小马智行同期获牌，意味着两家企业将在金桥和花木地区展开直接竞争。业务关

注点在于，百度在上海的运营车辆规模、日均订单量以及与本地出租车公司的合作模式。

第二条动态是萝卜快跑在武汉的规模化部署经验向其他城市复制。武汉是百度Robotaxi运营最为成熟的城市，其经验

包括车辆调度算法优化、用户习惯培育、与政府监管部门的协调机制等。将这些经验复制到上海，需要针对上海特有

的交通环境（如高架道路密集、潮汐交通明显）进行本地化调整。业务关注点在于，上海运营场景与武汉的差异性，

以及百度在本地化适配方面的投入。

第三条动态是ASD自动驾驶解决方案在量产车型上的搭载进展。2025年以来，百度与多家车企达成合作，其城市NOA

功能开始批量上车。这一业务线的进展速度，直接关系到百度自动驾驶业务能否在Robotaxi之外找到第二个收入支

柱。业务关注点在于，已定点车型的上市时间表、搭载百度方案的销量数据，以及车企客户对百度技术方案的满意度

反馈。

第四条动态是端到端大模型在Apollo系统中的集成。2025年，端到端大模型成为自动驾驶技术演进的主流方向，百度

凭借其在大模型领域的技术积累（如文心大模型），在端到端自动驾驶方案的竞争中具有天然优势。业务关注点在

于，百度端到端方案的技术成熟度、与现有模块化架构的融合策略，以及量产落地的时间表。

第五节竞争格局与市场地位

在自动驾驶行业的竞争版图中，百度智行处于一个独特而复杂的位置。

从综合实力看，百度Apollo无疑是行业第一梯队。其优势体现在：技术层面，十余年的研发积累和超过数千万公里的

路测数据，使其算法在复杂场景下的表现处于行业前列；资源层面，百度集团每年数十亿元的研发投入、飞桨平台和

智能云的基础设施支持、以及高精度地图的独家数据，构成了难以复制的资源壁垒；生态层面，Apollo开放平台聚集

了大量开发者和合作伙伴，形成了活跃的技术社区。

与小马智行的竞争关系尤为值得关注。两家企业同期获得上海首批示范运营牌照，在浦东金桥地区形成了直接的运营

竞争。小马智行的优势在于其创始团队的技术背景和与丰田等主机厂的深度绑定，而百度的优势在于其平台化生态和

综合资源实力。在短期看，两家企业的竞争焦点是运营规模和用户体验；在中长期看，竞争将转向商业模式的可持续

性——谁能率先实现单城盈利，谁就能在资本市场中获得更高的估值溢价。

与华为引望的竞争则呈现出不同的特征。华为通过HI模式和智选模式深度绑定车企，其ADS智驾系统在问界、智界、

享界等品牌上获得了大量实际道路数据。百度ASD方案与华为ADS方案在目标客户群上高度重叠，两者争夺的是同一

批寻求外部智驾方案的车企客户。百度的优势在于其开放平台的生态积累和更长的行业耕耘时间，华为的优势在于其

硬件自研能力（如昇腾芯片、激光雷达）和与车企的深度股权合作。

百度智行的护城河主要体现在：数据壁垒——海量路测数据和真实运营数据形成的算法迭代飞轮；生态壁垒——

Apollo开放平台的开发者社区和合作伙伴网络；资源壁垒——百度集团在AI、云计算、地图等领域的全栈支持。

其面临的风险与挑战包括：商业化节奏不及预期的风险，Robotaxi的规模化盈利时间表仍不明确；技术路线转型风

险，端到端大模型的兴起可能对其现有技术架构形成冲击；组织效率风险，作为百度集团内部的业务单元，其决策灵

活性和资源获取效率可能受到集团整体战略调整的影响。

第六节经营表现

百度智行作为百度集团内部的非独立业务单元，其单独财务数据未公开披露。但可以通过百度集团整体财报和自动驾

驶行业的公开信息，对其经营表现进行间接推断。

从百度集团2024年及2025年财报看，智能云和自动驾驶相关业务的收入持续增长，但具体金额未单独拆分。据行业分

析师估算，百度Apollo业务的年度投入规模在数十亿元级别，这包括研发团队薪酬、车辆采购与改造、路测和运营支

出、以及基础设施投入。作为参照，小马智行2024年的研发投入占营收比重极高，而百度Apollo的投入规模预计在小

马智行的数倍之上，这反映了互联网巨头在自动驾驶赛道上的"重注"策略。

从收入结构看，百度智行的收入来源包括：萝卜快跑的运营服务收入、ASD方案的技术授权费、以及Apollo开放平台

的企业服务费。其中，萝卜快跑的收入虽然绝对金额在增长，但相对于其庞大的投入而言仍显微薄；ASD方案的收入

随着量产车型的增多而稳步提升，被认为是未来最具潜力的收入增长点；Apollo开放平台的收入则更多体现为生态价

值而非直接现金流。

与同行可比公司的对比分析：以Momenta为参照，Momenta作为独立第三方智驾方案商，2023年至2025年间城市

NOA市占率达到60.1%，在第三方供应商中占据绝对领先地位。百度ASD方案虽然技术实力强劲，但在量产车型的搭

载数量上可能落后于Momenta，这主要因为Momenta与更多车企建立了深度合作关系。以华为引望为参照，华为

ADS方案的搭载量随着问界、智界等品牌的销量增长而快速攀升，其收入规模可能已超过百度ASD方案。

从行业基准数据看，据麦肯锡预测，2030年中国L3及以上自动驾驶市场规模将达1.2万亿元，其中车端硬件占40%、软

件与服务占35%、路端设施占25%。在这一万亿级市场中，百度作为同时拥有软件算法、硬件方案（通过合作）、地

图数据和运营平台的企业，具备捕获多环节价值的能力。但具体能分到多大的蛋糕，取决于其在技术路线选择、车企

合作深度和运营效率方面的持续表现。

第七节业务关注点与对话参考

当前阶段，百度智行最可能关注的业务议题包括：上海Robotaxi运营的规模化与效率提升、ASD方案的量产客户拓

展、端到端大模型的技术转化、以及与集团内部资源（如文心大模型、智能云）的协同深化。

以下交流话题可供参考：

话题一：上海Robotaxi运营的本地化策略

【行业观察】上海作为中国交通复杂度最高的城市之一，其高架道路、潮汐交通、行人密度等特征对Robotaxi算法提

出了独特挑战。百度萝卜快跑在上海的运营策略与武汉有何不同？针对上海特有的交通场景，百度进行了哪些算法优

化和地图数据更新？

话题二：ASD方案与车企合作的深度与广度

【行业观察】在第三方智驾方案市场中，Momenta和华为引望已占据较大市场份额。百度ASD方案如何在竞争激烈的

车企客户市场中建立差异化优势？其合作模式（技术授权、联合开发、股权投资等）是否具有灵活性调整的空间？

话题三：端到端大模型的技术路线与量产时间表

【行业观察】端到端大模型被认为是自动驾驶技术的重要演进方向，百度在文心大模型领域的技术积累如何转化为自

动驾驶领域的竞争优势？Apollo系统的端到端化改造进展如何？预计何时能在量产车型上实现搭载？

话题四：高精度地图的更新成本与替代方案

【行业观察】高精度地图是百度Apollo的核心优势之一，但地图的采集和更新成本高昂，且众包更新模式面临数据合

规挑战。百度如何看待"重地图"与"轻地图"技术路线的之争？其地图业务的商业模式是否正在从"卖数据"向"卖服务"转

型？

话题五：Robotaxi与网约车平台的竞合关系

【行业观察】Robotaxi的规模化运营不可避免地会与滴滴等网约车平台形成竞争关系。百度萝卜快跑在定价策略、车

辆调度、用户获取方面，如何平衡与现有出行生态的关系？是否存在与网约车平台合作而非竞争的可能性？

第四章赛可智能科技（上海）有限公司

第一节企业概览

赛可智能科技（上海）有限公司是上汽集团旗下的智能驾驶科技公司，也是智己汽车品牌的智能驾驶技术核心支撑主

体。智己汽车由上汽集团、张江高科和阿里巴巴三方联合打造，定位于高端智能电动汽车市场，其智能驾驶系统IM

AD是品牌最核心的差异化竞争力之一。赛可智能作为智己汽车的技术底座，承担着从算法研发到量产落地的全链条智

能驾驶技术开发任务。

赛可智能的成立背景与上汽集团在智能化转型中的战略焦虑密切相关。作为中国最大的汽车集团之一，上汽在电动化

浪潮中面临着新势力品牌的强势冲击，智能驾驶能力成为其重塑品牌高端形象的关键抓手。2020年，上汽集团、张江

高科和阿里巴巴共同发起成立智己汽车，注册资本100亿元，其中上汽集团持股54%，张江高科持股18%，阿里巴巴持

股18%。这一股权结构体现了"传统车企+科技园区+互联网巨头"的跨界合作模式，也决定了赛可智能在技术研发上可

以同时调用上汽的整车工程能力、张江高科的科创生态资源和阿里巴巴的AI与云计算能力。

从组织架构看，赛可智能与智己汽车的关系密切但又有区分。智己汽车负责整车定义、品牌营销和销售服务，赛可智

能则专注于智能驾驶技术的研发和应用。这种"品牌+技术"的分离架构，使得赛可智能的技术成果不仅可以服务于智己

品牌，还有望向上汽集团内部的其他品牌（如荣威、名爵）以及外部车企输出。

赛可智能的核心团队由上汽集团内部的资深汽车电子工程师和从外部引进的人工智能专家组成。公司在上海张江和金

桥地区均设有研发中心，其中金桥研发中心主要聚焦于自动驾驶算法的测试验证和车路协同技术的开发。据浦东新区

官方发布的信息，赛可智能（智己）已在金桥开展L4级智能网联汽车的创新应用测试。

在资质荣誉方面，赛可智能及其母公司智己汽车获得了多项行业认证，包括国家高新技术企业认定、智能网联汽车测

试牌照等。智己汽车的多款车型已搭载L2+级智能驾驶功能，并在城市NOA（NavigateonAutopilot）功能的开放范

围上处于行业前列。

第二节业务体系与产品矩阵

赛可智能的业务体系围绕"IMAD智能驾驶系统"这一核心产品展开，形成了"算法研发-系统集成-量产落地-数据闭环"的

完整技术链条。

IMAD智能驾驶系统是赛可智能的旗舰产品，其技术架构经历了从"模块化"到"端到端"的演进。早期版本的IMAD采用

传统的感知-决策-规划-控制模块化架构，依赖高精度地图和规则-based的决策逻辑。2024年以来，随着行业技术路线

的转型，IMAD开始向端到端大模型架构迁移，通过BEV（鸟瞰图）+Transformer架构实现感知和决策的一体化，显

著提升了系统在复杂城市场景下的表现。据智己汽车官方发布的信息，IMAD城市NOA功能已在全国多个城市开放，

其可用路段覆盖率处于行业领先水平。

在硬件层面，赛可智能的智驾方案采用了多传感器融合路线，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达和超声波雷达。其

域控制器基于英伟达Orin-X芯片打造，算力达到254TOPS，支持L2+到L3级功能的量产搭载。值得注意的是，赛可智

能在传感器配置策略上呈现出"硬件预埋、软件迭代"的特征——即在车辆出厂时配置较高规格的硬件（如激光雷

达），通过后续的OTA升级逐步释放更高阶的功能，这种策略既保证了用户购车时的"未来可升级"预期，也为技术迭

代留出了空间。

在业务模式上，赛可智能呈现出"内供为主、外供探索"的特征。其主要客户是智己汽车品牌，为智己L7、LS7、LS6等

车型提供标配或选装的智能驾驶系统。同时，赛可智能也在探索向上汽集团内部其他品牌和外部车企输出技术方案的

可能性。这种"由内及外"的拓展路径，与华为引望"由外及内"的路径形成了有趣的对照——华为先作为供应商服务多家

车企，再逐步深化与核心客户的绑定；赛可智能则先服务自有品牌，再逐步向外拓展。

客户画像方面，智己汽车的目标用户是30-45岁的高收入人群，对科技配置敏感，愿意为智能驾驶功能支付溢价。这一

用户群体的特征决定了赛可智能的技术开发优先级——城市NOA功能的覆盖范围和稳定性优先于高速NOA，因为目标

用户的主要用车场景是城市通勤而非长途高速。

第三节成长轨迹与战略演进

赛可智能的成长轨迹与智己汽车品牌的发展高度绑定，可以划分为三个阶段。

第一阶段（2020-2022年）是"组建与奠基期"。2020年，上汽、张江高科、阿里巴巴三方联合成立智己汽车，赛可智能

作为智能驾驶技术主体同步组建。这一阶段的核心任务是团队搭建、技术路线选择和首款车型智己L7的智能驾驶系统

开发。关键事件包括2021年智己L7的发布和2022年首款车型的交付。此时，赛可智能的技术架构仍基于模块化方案，

城市NOA功能尚未成熟。

第二阶段（2023-2024年）是"功能迭代期"。2023年，智己LS7上市，搭载了升级版的IMAD系统；2024年，智己LS6

发布，城市NOA功能开始在全国主要城市逐步开放。这一阶段，赛可智能面临的核心挑战是城市NOA功能在复杂交通

场景下的表现稳定性——路口博弈、行人避让、施工路段处理等场景对算法的鲁棒性提出了极高要求。与此同时，行

业技术路线开始向端到端大模型转型，赛可智能也启动了相应的技术架构升级。

第三阶段（2025年至今）是"架构转型与生态拓展期"。2025年，赛可智能的端到端大模型方案开始量产上车，城市

NOA功能的覆盖城市数量快速增加。同时，公司在金桥开展L4级智能网联汽车的创新应用测试，探索更高阶自动驾驶

技术的商业化路径。这一阶段，赛可智能的战略重心从"功能完善"转向"架构领先"和"生态开放"——既要保持在端到端

技术路线上的竞争力，又要为技术外供做好准备。

赛可智能战略演进的底层逻辑，本质上是上汽集团"智能化转型焦虑"的技术投射。面对特斯拉FSD入华、华为ADS强势

崛起、新势力品牌智驾能力快速迭代的外部压力，上汽需要通过赛可智能建立一个自主可控的智能驾驶技术底座。这

种"防御性"战略动机，决定了赛可智能在资源投入上的优先级——技术自主可控优先于商业回报，功能体验领先优先

于成本控制。

第四节最新动向与市场机遇

2025年至2026年上半年，赛可智能的多条动态反映了其战略重心的转移。

第一条动态是端到端大模型方案的量产上车。2025年，赛可智能完成了从模块化架构到端到端大模型架构的关键转

型，新版本的IMAD系统在城市复杂场景下的表现显著提升。这一转型的行业意义在于，端到端方案通过减少人工规

则编写、提升系统泛化能力，被认为是实现城市NOA大规模落地的关键技术路径。业务关注点在于，端到端方案在实

际道路测试中的接管率数据、与上一代模块化方案的性能对比，以及用户对新系统体验的主观评价。

第二条动态是在金桥开展L4级智能网联汽车创新应用测试。据浦东新区官方发布的信息，赛可智能（智己）已在金桥

开展L4级测试，这意味着其技术储备已超越当前的L2+/L3级量产功能，向更高阶的自动驾驶能力迈进。业务关注点在

于，L4级测试的具体场景（如特定区域的Robotaxi试运营）、测试车辆规模，以及从L4测试到L4商业化运营的时间

表。

第三条动态是智己汽车销量的波动对赛可智能业务的影响。2025年，智己汽车销量经历了一定的起伏，品牌的市场认

知度和用户口碑仍在建立过程中。作为智己汽车的技术底座，赛可智能的收入和发展节奏与智己品牌的销量高度绑

定。业务关注点在于，智己汽车2026年的销量目标及渠道扩张计划，以及赛可智能是否有独立向外部客户输出技术方

案的时间表。

第四条动态是与Momenta的合作关系。智己汽车的智能驾驶系统在技术层面与Momenta有深度合作，Momenta为智

己提供了核心的算法支持。这种"自研+外采"的混合模式，在行业中较为常见，但也带来了技术自主可控性的争议。业

务关注点在于，赛可智能与Momenta的合作边界在哪里——哪些模块是自研，哪些模块依赖Momenta？未来是否会

逐步减少对外部供应商的依赖？

第五节竞争格局与市场地位

在智能驾驶方案提供商的坐标系中，赛可智能处于一个较为特殊的位置——它既非完全独立的第三方供应商（如

Momenta、华为引望），也非完全封闭的车企自研团队（如特斯拉FSD团队），而是介于两者之间的"集团内部技术

单元"。

与Momenta的竞争合作关系最为微妙。Momenta是智己汽车智能驾驶系统的核心技术供应商之一，在第三方智驾供

应商中的市占率处于绝对领先地位。赛可智能与Momenta的关系是"竞合"——一方面，赛可智能需要借助Momenta

的算法能力快速提升智己车型的智驾体验；另一方面，赛可智能又在逐步构建自研能力，长期目标是降低对外部供应

商的依赖。这种关系的演变方向，将直接影响赛可智能的技术路线独立性和商业拓展空间。

与华为引望的竞争则呈现出"模式差异"特征。华为通过HI模式和智选模式深度绑定车企，其ADS系统已搭载于问界、

智界、享界等多个品牌，形成了规模化的数据闭环和算法迭代飞轮。赛可智能目前仅服务于智己一个品牌，数据规模

和场景多样性相对有限。但赛可智能的优势在于其与上汽集团的深度绑定——上汽作为中国最大的汽车集团，其年销

量规模超过500万辆，若赛可智能的技术方案能够向集团内部更多品牌输出，其潜在市场规模将迅速扩大。

与小鹏汽车自研团队的竞争则体现了"新势力vs传统车企"的智驾能力之争。小鹏汽车的XNGP系统在城市NOA领域的表

现长期处于行业前列，其全栈自研能力得到了市场的高度认可。赛可智能作为传统车企体系内的技术单元，在组织灵

活性、决策效率和人才吸引力方面可能面临挑战，但其优势在于上汽集团的资源支持和供应链整合能力。

赛可智能的护城河主要体现在：股东资源——上汽集团、张江高科、阿里巴巴三方提供的资金、整车工程能力、科创

生态和AI技术；数据闭环——智己汽车量产车型积累的真实道路数据；以及供应链整合——依托上汽集团的采购体系

和供应商关系。

其面临的风险与挑战包括：品牌绑定风险——过度依赖智己汽车单一品牌，若智己销量不及预期，将直接影响赛可智

能的收入和技术迭代节奏；技术自主风险——与Momenta等外部供应商的深度合作，可能导致核心技术自主可控性不

足；组织效率风险——作为大型国企集团内部的技术单元，其决策流程和激励机制可能不如独立创业公司灵活。

第六节经营表现

赛可智能作为上汽集团内部的非独立业务单元，其单独财务数据未公开披露。但可以通过多种间接方法对其经营规模

和财务表现进行推断。

第一种方法是基于智己汽车销量和智驾系统搭载率进行估算。智己汽车2024年至2025年的年销量约在数万辆级别，假

设每辆车的智驾系统硬件成本（含激光雷达、域控制器、传感器等）约为1.5-2.5万元，软件授权费约为0.5-1万元，则

赛可智能通过智己品牌实现的年度收入规模约在数亿元至十余亿元区间。这一估算的参照依据是行业中同级别智驾方

案（如华为ADS、小鹏XNGP）的单车价值量。

第二种方法是基于团队规模进行估算。据行业公开信息，赛可智能的研发团队规模在数百人级别，参照自动驾驶行业

人均薪酬水平（算法工程师年薪约50-100万元，硬件工程师约40-80万元），仅研发人员薪酬支出就达到数亿元规模。

加上测试车辆、云计算资源、数据标注等支出，其年度总运营成本应在数亿元至十余亿元区间。若收入规模与成本规

模大致匹配或略有缺口，则符合智能驾驶技术公司"高投入、战略亏损"的典型特征。

第三种方法是与可比公司进行对比定位。以华为引望为参照，华为车BU在独立为引望之前，年度研发投入规模在数十

亿元级别，收入规模随搭载车型销量增长而快速提升。赛可智能的规模预计小于华为引望，但大于大多数独立第三方

智驾创业公司（如轻舟智航、元戎启行等），这与其背靠上汽集团的资源支持相符。以小鹏汽车自研团队为参照，小

鹏汽车2024年研发投入约数十亿元，其中智能驾驶相关投入约占三分之一，赛可智能的投入规模可能处于同一量级或

略低。

从行业基准数据看，据高工智能汽车统计，2025年中国L2+/L3级智能驾驶方案的搭载量快速增长，市场规模达到数百

亿元级别。在这一市场中，赛可智能依托智己品牌和上汽集团的内部渠道，占据了一定的市场份额，但相对于华为引

望、Momenta等头部供应商而言，其外部客户拓展能力仍有待验证。

第七节业务关注点与对话参考

当前阶段，赛可智能最可能关注的业务议题包括：端到端大模型方案的量产稳定性、L4级测试向商业化运营的转化路

径、技术方案向上汽集团内部其他品牌的输出进度，以及与Momenta等外部供应商的合作边界调整。

以下交流话题可供参考：

话题一：端到端架构的量产挑战与数据闭环

【行业观察】端到端大模型方案虽然理论上具有更强的泛化能力，但在量产落地中面临可解释性差、cornercase处理

困难、监管合规等挑战。赛可智能的端到端方案在实际道路测试中的接管率表现如何？其数据闭环体系（数据采集、

标注、训练、验证）的迭代周期是多长？

话题二：L4级测试的商业化前景

【行业观察】赛可智能已在金桥开展L4级测试，但L4级商业化运营面临法规、保险、责任认定等多重障碍。公司如何

看待从L4测试到L4商业化运营的路径？是否有明确的试运营时间表和目标区域？

话题三：技术外供的战略优先级

【行业观察】赛可智能目前主要服务于智己品牌，但长期看，技术外供是扩大收入规模和提升数据闭环效率的必然选

择。公司是否有向荣威、名爵等上汽内部品牌输出智驾方案的计划？是否考虑向外部车企开放技术合作？

话题四：与Momenta合作的深度与边界

【行业观察】Momenta在第三方智驾供应商中的市占率处于绝对领先地位，赛可智能与Momenta的合作关系是行业

关注的焦点。在IMAD系统中，哪些模块由赛可智能自研，哪些由Momenta提供？未来是否会逐步扩大自研比例？

话题五：激光雷达的成本趋势与配置策略

【行业观察】激光雷达是智己车型智驾系统的核心传感器，但其成本仍占智驾硬件总成本的较大比例。赛可智能如何

看待激光雷达的成本下降趋势？在纯视觉方案（如特斯拉FSD）和激光雷达融合方案之间，公司的技术路线选择是否

会发生调整？

第五章奇瑞汽车股份有限公司

第一节企业概览

奇瑞汽车股份有限公司是中国自主汽车品牌的领军企业之一，也是金桥地区L4级智能网联汽车创新应用的重要参与

者。与前三章聚焦的自动驾驶技术公司不同，奇瑞是一家拥有完整整车制造能力的传统车企，其在金桥的存在形式是

智能网联汽车的测试和研发中心，而非总部或生产基地。这种"制造在芜湖、研发在上海"的布局，体现了传统车企在

智能化转型中"借力一线城市人才和场景优势"的普遍策略。

奇瑞汽车成立于1997年，总部位于安徽省芜湖市，是中国最早从事自主品牌乘用车研发和生产的企业之一。经过二十

余年的发展，奇瑞已形成覆盖轿车、SUV、MPV等全品类的产品线，并在海外市场（尤其是俄罗斯、中东、南美等地

区）建立了较强的品牌影响力。2023年，奇瑞集团年销量突破188万辆，创历史新高；2024年销量继续保持高速增

长，自主品牌销量排名稳居行业前列。

奇瑞在自动驾驶领域的布局起步相对较晚，但近年来加速明显。2025年，奇瑞汽车整合旗下子公司雄狮科技、大卓智

能与研发总院相关业务，统一成立"奇瑞智能化中心"，下设智能座舱、智能辅助驾驶、电子电气架构等研发中心。这

一组织架构调整标志着奇瑞将智能驾驶提升到了集团战略层面的最高优先级。与此同时，奇瑞与华为的深度合作（智

界品牌）也为其在智能驾驶领域的技术能力提升提供了重要支撑。

在浦东金桥，奇瑞开展L4级智能网联汽车的创新应用测试，与智己、百度、小马智行等企业共同参与浦东的自动驾驶

生态建设。据浦东新区官方发布的信息，奇瑞的L4级测试车辆已在金桥地区的开放道路上开展测试。此外，2026年

初，江汽集团（与奇瑞同属安徽车企）的尊界上海设计中心正式入驻金桥智立方，专注于智能网联、电动出行、自动

驾驶等前沿技术的研发设计，虽然尊界与奇瑞分属不同企业，但两者在金桥的集聚效应反映了安徽车企对上海智能驾

驶人才和场景资源的共同需求。

第二节业务体系与产品矩阵

奇瑞汽车在智能驾驶领域的业务体系呈现出"自研+合作"的双轨并行特征。

在自研轨道，奇瑞通过"奇瑞智能化中心"推进智能驾驶技术的自主研发。其自研智驾系统主要搭载于奇瑞、捷途、星

途等自主品牌车型，功能覆盖从L2级辅助驾驶到L2+级高速NOA和城市NOA。2025年以来，奇瑞在端到端大模型技术

方面加大投入，其新一代智驾系统采用了BEV+Transformer架构，在城市复杂场景下的表现较上一代产品有显著提

升。奇瑞的自研策略强调"成本控制优先"——作为以性价比为核心竞争力的自主品牌，奇瑞在智驾系统的硬件配置

（如是否搭载激光雷达）上采取了较为灵活的策略，中低端车型以纯视觉方案为主，高端车型才配置激光雷达。

在合作轨道，奇瑞与华为的深度合作是其智能驾驶战略中最具标志性的布局。2023年，奇瑞与华为联合推出"智界"品

牌，首款车型智界S7搭载华为ADS智驾系统。2025年，智界R7上市，市场反响热烈，大订单累计突破7万台，三个月

交付量连续过万。华为ADS系统为智界品牌提供了行业顶尖的智能驾驶能力，使奇瑞在高端智能电动汽车市场的竞争

中获得了重要的技术背书。这种合作模式的本质是"奇瑞造车+华为造脑"——奇瑞负责整车工程、制造和渠道，华为负

责智能驾驶、智能座舱和鸿蒙生态。

在业务模式上，奇瑞的智能驾驶业务呈现出"内部赋能为主"的特征。其自研智驾系统首先服务于自有品牌的车型搭

载，通过规模化量产摊薄研发成本，积累道路数据和用户反馈，再逐步向更高阶的功能迭代。与华为的合作则更多体

现为品牌层面的战略协同——智界品牌的成功不仅带来了销量和收入，更重要的是提升了奇瑞品牌在智能化领域的用

户认知。

客户画像方面，奇瑞品牌的主力用户是注重性价比的家庭用户，对智能驾驶功能的敏感度低于品牌力和价格敏感度；

星途品牌的目标用户是追求品质的中高收入人群，对智驾功能的期待较高；智界品牌的目标用户则是科技敏感型消费

者，将智能驾驶能力作为购车决策的核心因素之一。这种多品牌、多层次的用户结构，决定了奇瑞需要同时维护多条

技术路线和成本结构不同的智驾方案。

第三节成长轨迹与战略演进

奇瑞在智能驾驶领域的成长轨迹可以划分为三个阶段。

第一阶段（2017-2020年）是"起步与探索期"。2017年，奇瑞发布"奇瑞雄狮"智能化战略，雄狮科技作为智能化技术主

体开始组建。这一阶段，奇瑞的智能驾驶能力主要停留在L2级辅助驾驶水平（如自适应巡航、车道保持等），与行业

领先水平存在明显差距。关键事件包括2018年奇瑞瑞虎8的上市，该车搭载了当时行业主流的ADAS功能，但尚未具备

高速NOA能力。

第二阶段（2021-2023年）是"加速追赶期"。2021年，奇瑞与科大讯飞、地平线等企业建立合作关系，引入外部技术资

源加速智驾能力提升；2022年，奇瑞开始在高速NOA功能上加大投入；2023年，奇瑞与华为联合推出智界品牌，标志

着其在智能驾驶领域从"自研为主"转向"自研+合作"的双轨模式。这一阶段，奇瑞面临的核心挑战是如何在有限的研发

投入下，同时推进自研技术迭代和外部合作深化。

第三阶段（2024年至今）是"架构整合与品牌升级期"。2024年，奇瑞智能化中心成立，将分散在雄狮科技、大卓智能

和研发总院的智驾资源统一整合；2025年，智界R7的成功上市验证了"华为合作模式"的商业可行性；2026年，奇瑞在

金桥开展L4级测试，向更高阶自动驾驶能力迈进。这一阶段，奇瑞的战略重心是"整合内部资源、深化外部合作、提升

品牌智能化形象"。

奇瑞智能驾驶战略演进的底层逻辑，体现了传统车企在智能化浪潮中的典型困境与选择。困境在于：自研投入大、周

期长、风险高，且难以吸引顶尖的AI人才；选择在于：通过与华为等科技巨头的深度合作，快速补齐智驾能力短板，

同时保留自研团队作为长期技术自主可控的备份。这种"两条腿走路"的策略虽然资源分散，但在当前行业快速变化的

阶段，是一种相对稳健的选择。

第四节最新动向与市场机遇

2025年至2026年上半年，奇瑞在智能驾驶领域的多条动态值得关注。

第一条动态是2025年奇瑞智能化中心的成立。这一组织架构调整将雄狮科技、大卓智能和研发总院的智驾相关业务统

一整合，旨在消除内部资源分散、重复投入的问题，提升研发效率。行业影响在于，它反映了传统车企在智能化转型

中普遍面临的"组织碎片化"问题，以及通过架构重组寻求突破的尝试。业务关注点在于，整合后的智能化中心在决策

效率、资源分配和人才激励方面是否形成了新的机制，以及其自研智驾系统的迭代速度是否因此加快。

第二条动态是智界R7的市场成功。2025年，智界R7上市后大订单突破7万台，三个月交付量连续过万，成为奇瑞与华

为合作模式的成功验证。行业影响在于，它证明了"传统车企+科技巨头"的合作模式在高端智能电动汽车市场具备商业

可行性，为其他传统车企的智能化转型提供了参考样本。业务关注点在于，智界品牌的后续车型规划、华为ADS系统

的功能迭代计划，以及奇瑞是否会将华为合作模式复制到其他品牌或车型上。

第三条动态是在金桥开展L4级智能网联汽车创新应用测试。奇瑞作为传统车企参与L4级测试，其动机与自动驾驶技术

公司有所不同——技术公司追求直接的商业化运营，而传统车企更多是将L4测试作为技术储备和人才培育的平台。业

务关注点在于，奇瑞L4测试的具体技术路线（是沿用自研方案还是采用合作伙伴方案）、测试规模，以及测试结果如

何反馈到其量产车型的智驾功能开发中。

第四条动态是奇瑞在端到端大模型技术方面的投入。2025年以来，奇瑞加