智能汽车的初级阶段表现为驾驶辅助系统与各类自动驾驶系统等辅助系统的应用，终极阶段则是无人驾驶。目前自动驾驶主要应用于一些限定场景、低速场景以及环境复杂度低的场景中，例如无人出租车（robotaxi）、无人公交车（robobus）、智慧矿山、港口码头、物流园区等领域。中国智能网联汽车产业创新联盟发布的《智能网联汽车技术路线图 2.0》指出，我国将逐步推行汽车网联化、智能化发展。到2035年，我国将全面建成中国方案智能网联汽车技术和产业体系，整车智能化水平显著提升，网联式高度自动驾驶智能网联汽车大规模应用，
自动驾驶汽车是智能汽车的一种，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现自动驾驶的目的。在自动驾驶等级划分上，sae（国际汽车工程师学会）将自动驾驶技术分为l0-l5，共6个等级，nhtsa（美国国家公路交通安全管理局）将自动驾驶分为l0-l4共5个等级。
l2和l3是自动驾驶等级的分水岭。
l2负责对车辆的控制操作；在l3级中，系统需要负责感知车辆运行状态下的周边环境，同时控制车辆；l4系统提供了更广泛的感知范围和更高级别的驾驶辅助功能。adas（高级驾驶辅助系统）是商用车自动驾驶的发展基础。
adas技术在到达l3级及以上后，将向ad（autodriving）系统转变。adas是利用安装在车上的各类传感器， 在汽车行驶过程中随时感应周围的环境，收集数据，进行静态和动态物体的辨识、侦测与追踪；并结合导航地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。根据prismark的预测，全球adas电子市场规模将从2023年的190亿美元增长到2028年的350亿美元，cagr为12.5%。
自动驾驶产业链上游包括感知层、传输层、决策层和执行层，中游平台层和自动驾驶汽车制造企业，以及下游的应用场景等几方面。
产业链上游感知层、传输层、决策层和执行层推动自动驾驶技术落地。
要实现自动驾驶系统，首先要解决的就是感知层信息采集的过程。感知层处于与外界信息交互的关键环节，主要分为环境感知和车身感知。环境感知所需传感器主要分为感知周围物体的传感器、实现无人驾驶汽车定位的传感器、感知天气及温湿度的其他传统传感器，包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、红外夜视等。各种类型的感知技术都有优缺点，通过充分融合，最终才能形成全面可靠的感知数据，供给决策与控制系统使用。在硬件端，目前主流新势力车企在自动驾驶技术的研发上已经取得了显著进展，部分企业在硬件配置上已经能够基本满足l4级别自动驾驶的需求。车载摄像头主要组成部件包括镜头组、图像传感器（cmos）以及数字处理芯片（dsp）。车载摄像头的工作原理，是将采集好的图像转换为二维数据，然后对采集的图像进行模式识别。通过图像匹配算法识别行驶过程中的行人、车辆、交通标志等，最后依据目标物体的运动模式或使用双目定位技术，估算目标物体与本车的相对距离和 相对速度。不同驾驶级别对于单车摄像头的数量要求不同，yole 预计2027年汽车行业将迎来l3和l4的辅助驾驶系统时代，单车摄像头搭载量可能高达20 颗左右。从车载摄像头产业链企业布局看，国内目前主要布局在镜头组，cmos与dsp相对较弱。镜头组主要厂商包括联创电子、舜宇光学等；摄像头模组主要厂商有欧菲光和丘钛科技等；cmos代表厂商有韦尔股份和格科微；系统集成厂商有海康威视等；另外摄像头总成产品tier1，国内布局公司包含德赛西威、华阳集团、豪恩汽电等。车用领域所应对的场景复杂度更高，激光雷达的性能要求则会相对较高。其演进路径是从l4级测试车辆到高端乘用车前装搭载，待成本足够合理时向平价汽车过渡。激光雷达由发射模块、接收模块、扫描模块和信息处理模块组成，对应上游的元器件包括激光器、探测器、光学元件（分布在收发和扫描模块中）以及信息处理芯片 （放大器、模数转换器和主控芯片）。车载激光雷达行业主要包括上游的光学和电子元件制造商、中游的集成激光雷达和软件系统供应商以及下游的辅助驾驶、自动驾驶相关企业。根据yole最新发布的《2024 年全 球车载激光雷达市场报告》显示，在 2023 年的车载激光雷达市场中， 中国厂商领跑全球，禾赛科技、速腾聚创、图达通、华为、览沃合力拿下了全球 84%的市场份额。毫米波雷达的优势在于不受天气影响，即使是恶劣天气和光照情况下也能正常工作，具有全天候、全天时的工作特性。毫米波雷达探测距离远、精度较高、被广泛用于车载距离探测，具体应用包括自适应巡航、碰撞预警、自动紧急制动、盲区探测等。毫米波雷达的可用频段有24ghz、60ghz、77ghz、79ghz，主流车载毫米波雷达使用24ghz（用于中短距离雷达，15-30m）和77ghz（用于长距离雷达，100-200m）。毫米波雷达全球市场占有率前三为博世、大陆、安波福。国内厂商森思泰克、德赛西威、华锐捷、华为等陆续进入量产阵营；4d毫米波雷达赛道上，目前采埃孚、森思泰克、福瑞泰克实现前装量产交付。超声波雷达的工作原理是发射并接收超声波（频率通常大于20khz），在空气中波长一般小于2cm。根据时间差计算障碍物距离，探测距离在0.1-10m之间。超声波雷达的优点是频率高、波长短、绕射现象小、定向传播等；缺点是距离信息不精准，探测距离短，一般适用于对精度要求不高的场景，因此广泛用于泊车系统。车载超声波雷达市场中心化程度中等，供应商竞争激烈，全球头部供应商包括德州仪器、博世、法雷奥、罗克韦、霍尼韦尔和日本村田。国内在该领域的布局厂商有辉创电子、航盛电子和同致电子等。高精度定位和高精度地图是车深感知核心环节，也是满足车联网应用的关键。智能网联汽车，尤其是l4、l5级的体系中，对实时动态高精度定位能力的需要是刚性的，定位精度一般要求达到厘米级，实时性要求100hz以上，系统可用性要求达到99.999999%的级别。常见的定位方式包括三种：1.卫星导航（gnss）卫星与低轨卫星导航增强系统结合惯性传感器的定位方式；2.基于激光雷达点云与高精地图的匹配；3.基于计算机视觉技术的道路特征识别，gnss卫星定位为辅助的形式。高精度定位格局较为稳定，市场集中度较高，主要企业有中海达、南方测绘、华测导航、合众思壮、北斗星通等。高精度地图是是l3及以上级别的自动驾驶汽车的必备基础。高精度地图可有效弥补传感器的性能边界，提供重要的先验信息，是实现自动驾驶的必要条件，也是未来车路协同的重要载体。高精度地图信息包括道路类型、曲率、车道线位置等道路信息，路边基础设施、障碍物、交通标志等环境对象信息，以及交通流量、红绿灯状态信息等实时动态信息。根据地图信息的不同，高精度地图由底层到上层可以分为四个层级：为静态地图、准静态地图、准动态地图和动态地图 。由于地图导航类业务的资质限制，国内高精度地图主要玩家大多是本土公司。国内高精度地图行业市场份额靠前的公司有百度、四维图新、高德、易图通等。从决策层面看，软件和数据、芯片、adas算法、高精度地图定位以及车联网系统为汽车进行路况判断，规划最优行驶路径，起到决策作用。自动驾驶的实现依赖于大量的传感器，其产生的海量数据需要强大的计算能力作为支撑，而芯片算力则是决定其实现最优性能的关键指标。当前国内主流汽车企业和造车新势力都在加快算力储备的建设。车端芯片方面格局较为稳定，高端车型追求更高性能、更高级别智能驾驶水平而较少考量成本，故常采用国际厂商最新高性能、高算力芯片/计算平台产品。数据积累方面需综合考量车企先发优势与当前出货规模。芯片的入场门槛要求企业需要较长时间的积累以实现技术与生产的突破。国际大型汽车电子企业如英飞凌、恩智浦、瑞萨、ti、意法半导体等在全球汽车芯片市场份额中位居领先地位。国内公司收购整合全球主要半导体企业，通过并购叠加内生发展，如闻泰科技收购安世半导、韦尔股份收购豪威科技等，中国汽车级半导体加速实现国产替代。
车控操作系统主要对应自动驾驶域、动力域、底盘域，用于实现车身底盘控制、动力系统和自动驾驶。控制层通过底盘及各种控制附件件，驱动车辆执行相应命令动作。线控制动系统分为传统液压制动系统、液压式线控制动系统（ehb）和 机械式线控制动系统（emb）。ehb 是目前市场上的主流线控制动方案，由传统液压系统和电子 控制单元构成。根据线控制动集成程度的不同，ehb又分为 一体式线控制动one-box和分体式线控制动two-box 两种方案。two-box最大的优势在l3自动驾驶工况下的制动冗余需求，而 one-box在其他性能和成本上更具优势。线控制动格局趋于收敛，从车型配套数目来看目前博世和国内厂商伯特利双龙头地位稳固。线控转向系统（sbw）在电子助力转向系统（eps）的基础之上发展而来，将驾驶员的操纵输入转化为电信号，无需通过机械连接装置，转向时方向盘上的阻力矩也由电机模拟产生。线控转向系统可以自由地设计转向系统的角传递特性和力传递特性，完全实现由电线或者电信号实现指令传递从而操纵汽车。与电子助力转向系统（eps）相比，线控转向控制算法复杂度大幅提升。线控转向行业内头部供应商已完成技术积累，具备线控转向系统量产能力。博世、舍弗勒、捷太格特、耐世特等公司均已完成所有研发和测试过程。国内主要供应商包括联创电子和拓普集团等。
自动驾驶平台层以tsp车联网平台厂商为主，包括智能座舱、智能驾驶整体凯发k8国际唯一的解决方案等。作为产业链的核心位置， tsp 拥有整个链上最核心的大数据资源，且其数据具有积累性，据此可以演化为多种商业模式，是车联网产业链潜在利润空间最大的环节。动驾驶平台层带来增量空间主要以智能座舱为主，主流智能座舱包含全液晶仪表盘、汽车中控屏、hud 和流媒体后视镜等四大模块。传统座舱供应商竞争较为激烈，座舱域控作为新赛道尚处于渗透率快速提升区间且技术壁垒相对较高为智能座舱的最优关注方向。目前国内大规模量产的高阶域控以德赛西威-英伟达以及华为系为主，地平线等国产芯片方案加速追赶；国内自主供应商德赛西威、亿咖通、华阳集团等市占率快速提升。
自动驾驶技术商业化后的使用场景十分广泛，当前阶段主要应用于一些限定场景、低速场景以及环境复杂度低的场景中。长远来看，自动驾驶场景可覆盖共享汽车、无人驾驶巴士、通勤车等多类应用场景。
我国高度重视自动驾驶技术的发展，并将其作为国家战略新兴产业的重要组成部分。为提高道路交通运行效率及更有效的保障行驶安全，我国从上世纪90年代就开始重视智能交通的发展，随着自动化驾驶的发展，“车路云一体化”被提出并成为智能交通发展的重要一环。“车路云”一体化项目密集启动，加速车路协同体系规模化建设落地；百度旗下萝卜快跑自动驾驶平台订单量增长迅速，政策绿灯信号频至，单车智能与车路协同两路线协同共进，智能驾驶有望加速普及。截至2024年5月底，全国共建成17个国家级智能网联汽车测试示范区、7个车联网先导区、16个智慧城市与智能网联汽车协调发展试点城市，开放测试示范道路3.2万多公里，发放测试示范牌照超过7700张，测试里程超过1.2亿公里。近年来我国相继出台了一系列政策促进了自动驾驶及智能汽车发展。2015年开始《中国制造2025》将智能网联汽车列入十年重点，2020年在明确智能汽车未来产业发展战略的同时，明确了2025/2030年自动驾驶汽车应用场景，并对l3 自动驾驶推广作出指导。2023年11月，交通运输部印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，明确满足一定要求的从事出租汽车客运的完全自动驾驶汽车可以使用远程安全员，并提出了相应要求，为行业商业化落地提供保障。
地方政府方面，各个城市相继出台自动驾驶的支撑文件，推动自动驾驶示范区落地。目前全国已有多个城市出台了自动驾驶试点示范政策，北京、上海、广州、深圳、武汉、重庆等六大城市分别出台了针对自动驾驶车辆申请、测试、监管等全流程的实施细则。我国从政策法规层面正在加速进行自动驾驶技术全面部署，行业有望迎来广阔发展空间。
来源：乐晴智库精选
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