随着技术逐步完善，政策配套加速推进，智驾进入百花齐放阶段
思瀚产业研究院    2024-10-14

交通出行的要求是安全和效率并重，共享化和无人化是未来交通体系发展的目标。实现路径来看，单车智能通过 C 端购买单车智能化水平完成车辆的共享化；Robotaxi或共享出行运营商通过首先 B 端交付车辆而后提升智能驾驶的方式，而后实现智能驾驶水平的提升。共享化和智能化的本质是提升车辆运行效率和安全性。高阶智能驾驶与共享出行相互促进，未来保持融合进化。

安全：智能驾驶车辆安全性全面升级，。Mohamed Abdel-Aty，Shengxuan Ding 等在《A matched case-control analysis of autonomous vs human-driven vehicleaccidents》中针对美国数据进行统计，智能驾驶车辆执行常规驾驶任务（如保持车道位置和根据车流调整位置）时一般更安全、更不容易发生事故。根据特斯拉的车辆安全报告，2018Q4 至今使用 Autopilot 功能平均事故里程显著高于未使用 Autopilot功能平均事故里程，即安全性全面提升。

效率：全局维度优化效率，商业化应用后车型使用时长和使用效率全面提升。高阶功能落地后，凭借 V2X 体系可以实现规划路线互通，通过云端计算或车端平台互通对所有自动驾驶车辆的规划路线统一调配，最大化利用交通路线。使用时间来看，出租乘用车的日均行驶时长为 9.7 小时/天，私人乘用车的日均行驶时长为 2.6 小时/天，共享化后资产运行效率显著提升。

国内具备智能驾驶更好的发展环境。政策上来看，我国政府对智能驾驶的支持力度更大，一方面开放更大测试权限和测试范围，一方面标定了“两横三纵”的迭代战略。消费层面来看，中国消费者对自动驾驶具有更高的支付溢价，具备良好的落地土壤。

国内智能驾驶多维度推进，多维度探索高阶功能落地方案。智能驾驶研发参与者增加，从不同维度加速高阶功能的落地。芯片厂商、整车厂、自动驾驶科技企业、出行科技企业等均加速入局，尝试从不同维度解决智能驾驶算法，共同推进高阶智能驾驶功能落地。落地方式来看，车路云、Robotaxi、单车智能等多个方式推进。

1车路云：标准趋向完善，城市商业化应用加速

车路云从2017 年开始布局，经过 2020-2023 年的调整后，目前已经进入城市商业化阶段。政策推进节奏受技术路线与功能效果的影响，技术完整性和路线选择成为车路云方向的关键因素。复盘来看，国内针对技术路线的政策主要经历三个阶段：

（1）第一阶段（2017-2020 年），智能网联的试点阶段；

（2）第二阶段（2021-2023 年），智能网联标准体系建立阶段；

（3）第三阶段（2024 年至今），城市商业化落地阶段。

第一阶段：智能网联的试点阶段，试点范围持续扩大。政策驱动以及标准体系完善，我国智能网联汽车“车路云一体化”建设进入快通道。截至 2023 年底，全国共建设17 个国家级测试示范区、7 个车联网先导区、16 个智慧城市与智能网联汽车协同发展试点城市，开放测试示范道路 22000 多公里，发放测试示范牌照超过 5200 张，累计道路测试总里程 8800 万公里，自动驾驶出租车、干线物流、无人配送等多场景示范应用有序开展。从空间分布来看，我国已经形成环渤海、长三角、珠三角、中西部四大智能网联汽车产业集群。

第二阶段：标准统一，政策指引车路云架构和标准完善。智能驾驶示范区有望实现全国标准统一，满足高阶智能驾驶大面积测试。《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点的通知》以及《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南（1.0 版）》明确推动建成一批架构相同、标准统一、业务相同、安全可靠的城市级应用试点项目并制定了详细的落地方案，有望进入标准化运行阶段。

第三阶段：大规模商业化应用阶段。本次政策加速，推动国内车路云协同发展，标准化体系已逐步清晰。截至 2024 年 1 月，智能网联汽车领域已制定发布国家和行业标准 43 项，初步建立起能够支撑驾驶辅助及自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系。其中《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》、《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点的通知》和《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南（1.0 版）》的发布备受市场关注，三个文件互相联系，共同构建了智能网联汽车准入及上路通行和智能网联“车路云一体化”体系。

监管侧：聚焦于完善车路云网络架构和路端通信能力。路端基础设施建设和基础支撑整体具备较大弹性，成为车路云的核心增长方向。规模来看，预计 2025 年/2030 年我国路端基础设施建设和基础支撑产值分别从 223/599 亿元提升至 4174/1167 亿元。路端和网络端基建具备较大增长弹性，成为监管侧接入的核心方向。

2、Robotaxi：功能通过地方性测试，盈利曙光初现

2009 年开始 Robotaxi 逐步开启研发和商业化落地。技术端，在特斯拉、百度、华为等头部厂商的引领下，智能驾驶技术加速迭代，成熟度持续提升。成本端，随着高阶智能驾驶规模化落地，产业链相关配套设施成本进一步下降，也推动 Robotaxi 整体成本的下降，全球 Robotaxi 商业化迈入新阶段。当下进展来看， Robotaxi 商业化稳步推进。海外 Waymo 商业化进展顺利，2024 年 6 月，Waymo 每周付费订单约为 5 万单，营收实现显著提升。

国内百度旗下萝卜快跑已经在 11个城市开放载人测试运营服务，且在北京、武汉、重庆、深圳、上海等地开展全无人自动驾驶出行服务测试，预计萝卜快跑 2024 年实现武汉单城市的盈亏平衡，商业化落地加速。

国内政策端：明确自动驾驶准入规范，各试点城市落地规范发布。顶层框架和地方法规相辅相成。整体而言，中国的政策框架旨在确保自动驾驶技术的稳定发展，同时鼓励创新和商业化应用。而在地方层面，一些城市如北京、上海和广州等，已经开始实施更为积极的政策措施，以支持自动驾驶技术的测试和应用，推动自动驾驶规模化量产和商业化运营。

截至 2023 年底，全国共建设 17 个国家级测试示范区、7个车联网先导区、16个智慧城市与智能网联汽车协同发展试点城市，开放测试示范道路超 2.2万公里，发放测试示范牌照超 5200 张。在无人驾驶出租车方面，截至 2024 年 4 月底，国内发放的无人驾驶出租车试运营牌照总共 6800 张。

各地陆续出台相关政策，加速 Robotaxi 落地。以上海为例，2023 年上海 7 家企业、30 辆无驾驶人汽车常态化开展测试，4 家企业、13 辆汽车启动高快速路测试与示范，3 家企业、9 辆汽车获得 L3 级别自动驾驶高快速路测试牌照。截至 2023 年底，上海累计开放测试区域总面积 912 平方公里，嘉定 464 平方公里和临港 386 平方公里全域开放，自动驾驶测试（功能测试）里程 743.7 万公里，测试时长 65 万小时。

参与者：百度领跑，文远知行、小马智行加速推进，整车厂开始布局。2024 年 Q1，百度的自动驾服务萝卜快跑提供的自动驾驶订单约 82.6 万单，同比增长 25%；截至2024 年 4 月 19 日，萝卜快跑累计为公众提供的自动驾驶出行服务订单超 6 百万次。2023 年 9 月，小马智行获得深圳市级首个无人化商业化示范应用许可，获准在深圳核心城区向公众提供 L4级无人化自动驾驶出行服务（Robotaxi）。

早在 2018 年初，文远知行在广州生物岛开启国内首个 L4 级别自动驾驶常态化试运行。2019 年 6 月，文远知行获颁 20 张广州自动驾驶路测牌照，占广州总牌照数超过 80%，数量位居全国第二；同年 12 月，在广州正式开启运营服务，服务范围覆盖黄埔区核心的 144.65平方公里的城市开放道路。整车厂进展来看，小鹏汽车、长安汽车均开始布局Robotaxi 等方向的最新进展，逐步拓宽高阶智能驾驶数据获取的边界。

短期：三大成本制约，单车总成本仍在高位。成本测算来看，Robotaxi 主要成本包括整车制造成本、运营成本、安全运维成本等。

（1）整车制造成本：主流 Robotaxi车型主要使用依赖高精地图和激光雷达的感知技术方案，单车成本较高。

（2）运营成本：对比普通网约车和出租车公司，Robotaxi 的日常运营成本更高。

（3）安全运维成本：包括地勤人员成本和远程监管与监控成本。

当前安全员配备形式仍为车上安全员为主，每辆车需要安排 1 名安全员，以应对车辆接管的情况。以萝卜快跑为例，根据招聘网站，一名安全员的薪资大约在 6 千到 8 千，假设萝卜快跑在北京试点测试200 辆 Robotaxi，则每月将会产生 120 万到 160 万的安全员成本。

中长期：预计 2026 年左右 Robotaxi 单车成本接近出租车/网约车。未来，随着车上安全员转为远程模式，自动驾驶技术成熟、核心供应链稳定，Robotaxi 单车成本有望不断下降，预计于 2026 年逐渐达到盈亏平衡拐点。

（1）整车制造成本：预计到 2030年，前装 Robotaxi 车型的整车制造成本有望下降 50%-65%。随着半固态激光雷达方案及固态激光雷达技术的普及，规模效应有望实现成本下降。

（2）安全运维成本：未来，安全员的角色将由车内转移到远程，并且人车比将降低，这将大幅削减与安全相关的运维开支。目前远程安全员的人车比至少为 1:3。后续有望实现人车比降低在1:15 至 1:20。预计到 2026 年有望实现对传统出租车单公里成本的反超。

3、单车智能：技术突破撬动需求，加速拐点已至

单车智能驾驶渗透率全面加速，L2+及以上功能应用加速落地。2024 年 1-5 月，L2 级销量占比为 35.19%，L2+销量占比为 9.25%，合计销量占比达到 44.44%；5 月 L2+销量占比为 11.34%，同比+6.49pct，环比+1.05pct，高阶智能驾驶车型渗透加速，智能驾驶功能完善有望撬动消费需求。

优质供给推动 NOA 渗透率稳步提升。2024 年以来，高速 NOA 和城市 NOA 的渗透率快速提升，2024 年 4 月高速 NOA 标配渗透率达到 6.49%，同比+4.11pct；选配渗透率达到 4.74%，同比+1.06pct，合计渗透率已超过 10%。4 月城市 NOA 标配渗透率达到1.42%，同比+0.44pct；选配渗透率达到 3.50%，同比+2.93pct，合计渗透率达到 4.92%，同比+3.37pct。选配车型基本都预埋了用于实现城市 NOA 功能的硬件，主机厂可 OTA的情况下，消费者后续可付费购买并使用该功能。

复盘电动化，渗透率 5-30%进入加速阶段，智能化目前进入渗透率加速阶段。电动化发展至今，主要可以分为三个阶段：1）第一阶段为 2016-2019 年，新能源乘用车行业处于萌芽期，渗透率处于 0%-5%，行业发展主要靠政策补贴驱动；2）第二阶段为2020-2022 年，由于技术突破、新进入者和优质供给增加，新能源乘用车行业渗透率处于 5%-30%的加速成长期阶段；3）第三阶段为 2023 年初以来，渗透率迈入 30%-60%稳定增长的成熟期。目前 L2+车型渗透率超过 10%，进入渗透率加速阶段。

智能网联汽车准入和上路通行试点通知出台，自动驾驶行业进入快车道。2023 年 11月，工信部、公安部等四部门联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，《通知》中正式对 L3/L4 自动驾驶的准入规范进行了具体要求，首次明确了高阶智驾事故责任归属，完善了相关规则，开启遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品开展准入试点。该通知出台标志着正式完善了 L3/L4 级自动驾驶上路的政策支持，有望促进我国智能网联汽车产品的功能、性能提升和产业生态的迭代优化。

方向：本次试点测试聚焦在 L3 及 L4 级别自动驾驶功能的测试。从政策内容来看，本次试点主要加强以下方面的工作：（1）基于试点实证，在法律法规、管理政策和标准体系上形成对应标准，加快推进智能网联汽车测试验证、安全评估等支撑能力建设。（2）加快各部门、各地方横向协同、纵向联动的安全管理工作机制，为后续高阶智能驾驶应用打通机制通道。政策加速落地有望带动高阶智能驾驶功能的推进，同时法规与标准有望明确功能边界。

参与者：主要车企进入智能网联汽车准入和上路通行试点。2024 年 6 月，四部门组织专家对首次集中申报的方案进行了初审和择优评审，初步确定了 9 个联合体进入试点。首批进入智能网联汽车准入和上路通行试点联合体包括比亚迪、长安汽车在内的 9 家车企和相关的 9 家使用主体构成，相关准入和试点将在北京、上海、深圳等 7个城市展开，试点产品覆盖乘用车、客车以及货车三大类。

4、殊途同归：多路线百花齐放，智驾进入加速阶段

当下时点：车路云、单车智能、Robotaxi 协同加速，共同加速高阶智能驾驶落地。功能上端到端大模型和 Robotaxi 进展超预期：（1）端到端大模型：特斯拉 3 月推送Supervised 版本，完成从测试阶段到监管阶段的质变，国内理想、小鹏端到端大模型加速上车；（2）Robotaxi 方面，萝卜快跑在武汉全面铺开使用，特斯拉 12.5.x 有望加速落地 Robotaxi，国内外进展加速，有望成为加速智能驾驶的又一关键因素。

高阶智能驾驶阶段后技术具备互通性。（1）传感器来看，Robotaxi 和单车智能均采用“摄像头+激光雷达”的感知体系。（2）计算方式来看，对于世界认知、物体识别等算法高度一致。Robotaxi 与单车智能有望实现“1+1＞2”的效果。单车智能受益于保有量的领先，有望实现数据规模上的领先。Robotaxi 由于功能效果领先，以及在数据认知、任务模型构建等环节具有较强开发能力，可以针对低频场景和特殊城市地区完成场景库的搭建与丰富，从而在高阶智能驾驶功能中实现互补。

车路云、单车智能、Robotaxi 有望成为加速高阶智能驾驶落地的三驾马车，端到端等大模型应用有望加速高阶智能驾驶功能落地。分工来看，车路云主要由监管侧完成推进，落地方式以基建为主。车路云作为智能驾驶的底座，在未来高阶智能驾驶落地的作用中起到至关重要的作用：一方面需要给予单车智能与 Robotaxi 路端数据补偿，充分补充视野盲区，成为感知的重要一环；另一方面，保证功能落地需要确定的监管体系，车路云可以通过路端数据获取的方式完成安全性监督。

同时，Robotaxi 和单车智能作为不同实现高阶智能的两种方式，数据范围和功能路径上互补，未来有望实现“1+1＞2”的落地效果。端到端等大模型通过简化计算方式，实现从感知到规划整体模型的落地，成为智能驾驶落地的核心催化剂。我们认为未来将形成车路云、单车智能、Robotaxi 的结构，端到端等大模型加速推进高阶功能落地的整体架构。

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