2025年智能电动汽车行业专题：智能电动车，智驾平权，L3元年

1 L3 自动驾驶爆发在即：2025 或成商业化元年

1.1 L2+自动驾驶全面渗透，L3 启航在即

智能化是本轮汽车产业革命下半场的驱动力，2024 年 L2 级别自动驾驶渗透率已达 55.7%，自动驾驶正在向 L3 级别发展。领先的智能驾驶系统已成为电动车的核心卖点，在 L2 级技术日益普及的背景下，北京、武汉等地发布条例推动 L3 自动驾驶。我们认为头部车 企有动力推动 L3 级智驾加速落地，在政策与产业共振之下，2025 有望成为自动驾驶元年。 2025 年 2 月 10 日，比亚迪将在深圳举行智能化战略发布会，旨在通过“天神之眼”推动 高阶智驾普及。“天神之眼”是比亚迪于 2023 年 7 月推出的高阶智驾系统，硬件全栈自研， 是全球首款完全由整车厂设计开发与生产的车载计算平台；软件方面，搭载自主研发的“BOS 比亚迪操作系统”。2024 年 12 月，天神之眼升级无图城市领航（CNOA）功能，实现“全国 都能开，有路都好开”。 L2 级自动驾驶系统本质上仍属于辅助驾驶范畴，其核心功能包括自适应巡航控制 （ACC）、车道保持辅助（LKA）、自动紧急制动（AEB）以及自动泊车等，能够在特定场景 下有效缓解驾驶疲劳并降低行车风险。而 L3 级自动驾驶在特定条件下则能够真正实现自动 驾驶，支持车辆自主完成变道、转弯等操作，驾驶员可以双手完全离开方向盘，仅在系统发 出请求时进行接管。这一技术突破不仅让驾驶员在行驶过程中能够自由地享用咖啡或处理工 作，还彻底解放了驾驶员的注意力，使汽车从单纯的交通工具转变为移动的生活空间与智能 终端，重新定义了未来出行的可能性。

L2+技术为 L3 预热，各大车企纷纷推出 NOA 系统。业界普遍认为，NOA（领航辅助 驾驶）的普及是通往高阶自动驾驶的必经之路。NOA，即 Navigate on autopilot，是一种集导 航和辅助驾驶于一体的创新技术。它超越了传统自适应巡航的界限，具备独立判断行驶条件 和自动变道超车的能力。车辆开启 NOA 后，能根据导航路线、高精地图以及智能辅助驾驶 系统在高速、城区路段自动行驶。目前，特斯拉、华为、蔚来、小鹏、理想等公司均具备类 似的智驾系统。

硬件成本快速下降+国产芯片崛起，NOA 有望成为标配。Momenta CEO 曹旭东表示， 当前实现城市 NOA 的硬件 BOM 成本已降至 1 万元左右，预计 2025 年底将进一步下降至 5000 元。届时，20 万元以上车型可能标配城市 NOA，15 万元以上车型则标配或选配该功 能。 在智能驾驶芯片领域，以华为昇腾为首的国产芯片正快速崛起，逐步打破国际品牌的垄 断格局。国际品牌中，英伟达的 Orin 系列芯片凭借其高算力和成熟生态，广泛应用于蔚来 ET7、理想 L9 等中高端车型，根据盖世汽车研究院的数据，2024 年 1-11 月以 39.4%的市场 份额稳居智驾市场主流地位，而 2025 年 1 月推出的新款智驾芯片 Thor 预计将进一步巩固其 市场优势。 与此同时，国产芯片厂商表现亮眼，尤其是华为昇腾系列芯片，其市场份额从 2023 年 的 1.9%大幅提升至 2024 年的 9.5%，已成功应用于问界系列和阿维塔 11/12 等车型。此外， 地平线征程 5 也取得了不俗成绩，凭借在理想 L7、L8 等车型中的广泛应用，占据了 5.3%的 市场份额。 为进一步提升技术自主性，蔚来、小鹏、吉利等车企正加速自研芯片的布局。例如，蔚 来推出神玑 NX9031 芯片，小鹏研发图灵 AI 芯片，这些举措不仅有助于降低对外部供应商 的依赖，也为国产芯片技术的突破注入了新动力。

领军企业比亚迪正在全面推动 L2+级智能驾驶技术的普及，计划将其下放到 10-20 万元 级别的车型中。比亚迪计划在 2025 年实现 500 万台的产销目标，其中至少 60%的车型将搭 载高速 NOA（领航辅助驾驶）及以上的智能驾驶系统，价格将覆盖 10 - 15 万级。其他头部 品牌也在加速布局，理想、蔚来、阿维塔和智界 NOA 渗透率均达到 100%，问界、小鹏等新 势力品牌的 NOA 渗透率也已超过 90%。佐思汽研最新报告显示，NOA 在 20-25 万元价格区 间的渗透率持续提升，预计 L2+级智能驾驶技术将覆盖更广泛的消费群体。

目前，国内多家车企品牌通过与第三方城市 NOA 智驾供应商的战略合作，推出了多款 L2++级车型，价格覆盖十万至百万区间，其中大部分已实现量产。

在 NOA 第三方供应商中，Momenta 以 60.1%的市场份额占据主导地位，其次是华为 Hi 模式的 29.8%与百度的 6.9%，其余供应商合计占比不足 3.5%。

伴随 L2+级智驾普及，车企亟待寻找新的差异化卖点，L3 有望成为智驾的下一个竞争 焦点。麦肯锡中国 2024 汽车消费者洞察，消费者对自动驾驶功能的兴趣持续升温，但支付 意愿却有所下滑。这一现象主要源于技术领先型车企将高级自动驾驶方案作为标准配置提供 给购车者，潜移默化地改变了消费者的付费倾向。未来，只有更高级的智驾系统才能在激烈 的市场竞争中脱颖而出。

1.2 国标引领+地方响应，助力 L3 自动驾驶启航

2020 年 10 月以来国家出台的智能网联汽车相关政策已经超过 20 项。2024 年，中国 发布了《智能网联汽车自动驾驶系统通用技术要求》（GB/T 44721-2024），这是中国首个 针对自动驾驶系统的国家标准。该标准明确了 L3 级及以上自动驾驶系统的总体要求、动 态驾驶任务执行、动态驾驶任务后援、人机交互等内容，为 L3 自动驾驶的商用化提供了 技术依据，也为车企和供应商指明了研发方向。

地方政府也在积极推动 L3 自动驾驶的落地。国内首部智能网联汽车管理法规——《深 圳经济特区智能网联汽车管理条例》已于 2022 年 8 月 1 日起施行，该条例系统性介绍了 L3 及以上智驾技术的定义、市场准入、条件豁免，首次明确相关交通违法和事故处理规定，填 补自动驾驶相关立法空白，并为其他城市提供经验标准。截至 2024 年 11 月底，深圳市累计 开放智能网联汽车测试示范道路 1560 公里，同比增长 86%；发放全国首张 L3 级高快速路 测试号牌，并向 19 家企业发放测试示范通知书 1132 张，牌照数量同比增长 62%。 2024 年 12 月 31 日，《北京市自动驾驶汽车条例》通过，自 2025 年 4 月 1 日起施行。 该条例明确了 L3 自动驾驶汽车在北京市的测试和运营规则，包括测试车辆的许可条件、数据记录要求以及事故责任划分。条例还提出，北京市将逐步开放更多道路用于 L3 自动驾驶 的测试和运营。 与此同时，《武汉市智能网联汽车发展促进条例》也于 2025 年 3 月 1 日起施行，进一 步推动了 L3 级自动驾驶的落地。

从 B 端向 C 端拓展，进一步打开市场。从北京颁布的条例可以看出，L3 有望在乘用 车全面推广。《北京市自动驾驶汽车条例》新增了个人乘用车出行的适用范围，这意味着搭载 L3 级自动驾驶技术的车辆将不仅限于 B 端市场（如 Robotaxi、物流配送车等），还能直 接面向消费者销售。B 端市场虽然为 L3 级技术的早期落地提供了重要场景，但其市场规模 相对有限。而 C 端市场的潜力则更为广阔，随着消费者对智能化、便捷化出行需求的不断 提升，L3 级自动驾驶技术将成为高端乘用车的重要卖点。

1.3 L3 自动驾驶技术成熟，车企加速布局抢占市场高地

L3 级自动驾驶与 L2 级的主要区别在于动态驾驶任务的执行主体和责任划分。L3 级 在特定条件下，系统可完全接管驾驶任务，驾驶员可将注意力从驾驶中转移，但仍需在系 统请求时及时接管。

国外已有 L3 驾驶技术落地。2021 年 12 月，奔驰成为全球首家获得有条件自动驾驶 （L3 级）系统国际认证（UN-R157）的汽车制造商。2022 年 5 月，在德国率先推出 L3 级 自动驾驶系统 DRIVE PILOT，适用于 S 级轿车和 EQS 车型，以最高 60 公里/小时的速度 运行。2023 年 1 月，美国内华达州同样批准 DRIVE PILOT 在特定驾驶条件下（如时速不 超过 40 英里/小时）在公共道路上使用。奔驰承诺，在符合条件下启动 L3 功能时，若发生 事故，将由奔驰承担责任。 奔驰宣布其 DRIVE PILOT 新版本将于 2025 年初在德国上市交付。这一版本将支持 在德国高速公路上以最高 95 公里/小时的速度运行，将成为全球量产车型中速度最快的 L3 级有条件自动驾驶系统。目前，德国法律允许的有条件自动驾驶最高速度为 130 公里/时， 奔驰希望 DRIVE PILOT 能在 2030 年前达到这一速度目标。

国内，多个品牌也正在加速推进 L3 技术落地。在 2024 智能网联汽车大会上，余承东 表示，2025 至 2026 年华为 L3 级自动驾驶将在高速和快速路上实现商用化，技术上已成 熟。华为 ADS 3.0 将启动 L3 试点，2025 年推出的 ADS 4.0 则将进一步拓展至高速和城区 L3 的规模化商用。

除华为提供第三方智驾系统 ADS 外，上汽，广汽等国内知名汽车制造厂商也纷纷 自研 L3 智驾系统。目前智能网联汽车主要玩家可分为四类。

北方工业大学纪雪鸿教授指出，武汉和北京的条例都明确了自动驾驶发展的三个 阶段，分别是道路测试，示范引用与道路应用试点。目前国内已有 10 家车企获得 L3 道路测试牌照。2024 年 6 月，9 家联合体进入首批 L3 上路试点名单，具备开发可量 产 L3 产品的资格。各品牌也纷纷公布未来 L3 产品进度，首批预计 2025 年实现商 用。

相比乘用车，商用车在高级别自动驾驶技术的落地应用上可能更具优势。三一重卡智 能化所所长指出，商用车是目前高级别自动驾驶的最佳适用对象，尤其是封闭性强的港 口、矿区，A 到 B 的点稳定运输路线能使自动驾驶发挥最大效益。目前北京、上海、广 州、深圳、杭州等 51 个城市已推出自动驾驶试点政策，支持商业化应用。2024 年 12 月， 智加科技完成行业首个仓到仓全无人驾驶运营测试。此次测试从湖北省黄石市某大型电商 物流园出发，途经复杂城区与多车道高速，最终安全抵达货运机场内的大型仓储中心。 华为在商用车自动驾驶上有所布局。2023 年 10 月，一汽解放与华为签署了深化合作 协议，重点围绕 AI、智能驾驶和智能座舱展开合作。2024 年初双方合作的自动驾驶产品开 发已进入概念设计阶段，专注于 L4 低速场景的应用，并计划于 2025 年底实现量产。一汽 解放成立于 2003 年，是中国重卡行业领导者，涵盖中、重、轻卡及客车制造。与华为的合 作预计将进一步推动其在智能驾驶领域的技术升级。 华为常务董事余承东在 2025 年 1 月 27 日的直播中也强调了商用车自动驾驶的重要 性。他指出，长途货车应配备高级智能驾驶技术。货车司机常面临长时间和夜间驾驶的挑 战，高级智驾系统可以有效降低事故率，减轻司机疲劳，并显著提升行车安全。这进一步 印证了商用车自动驾驶技术的广阔应用前景。

2 华为尊界 S800：首发搭载 L3 级自动驾驶架构

作为华为与江淮汽车深度合作的旗舰车型，尊界 S800 不仅是华为鸿蒙智行品牌的高端 代表作，同时有望成为国内首批L3级自动驾驶轿车，标志着中国智能驾驶技术迈入新阶段。

2.1 L3 级自动驾驶：首发落地高端市场

L3 自动驾驶作为领先的智驾技术，有望率先在高端车型中搭载。类比于奔驰率先在 S 系列和 EQS 系列搭载 L3 自动驾驶，尊界 S800 作为鸿蒙智行的超豪华品牌，有望率先落地 L3 自动驾驶。 时代旗舰，开启序幕：尊界 S800 是基于 L3 级智能驾驶架构设计的车型，首发搭载鸿 蒙智行的第二代途灵龙行平台和 L3 级别的自动驾驶。预计将配备前后双激光雷达。尊界 S800 采用六代机理念，体现了 8 个 S 设计标准：超级巡航、超机动性、超级信息感知、超 级隐私、天地网联、人工智能辅助、主动防护系统与超可靠性。在支持的场景上，华为乾崑 智驾还引入了高级停车能力：支持自动泊车、自动召唤等高级停车功能，并新增了泊车辅助 自定义功能。 华为 ADS 4.0 将于 2025 年推出高速 L3 级商用、城区 L3 级试点。届时，我们预计尊界 S800 有望成为首批 L3 级智能驾驶体验的车型。

2.2 途灵底盘：智能化与操控性的完美结合

尊界 S800 首发华为第二代途灵龙行平台，实现了智能驾驶、智能座舱和智能域控的 “三智”融合。余承东表示，该底盘“创百年底盘架构先河”。其核心技术包括： MFSS 多模态融合感知系统：实时感知路面信息，传递到底盘进行动态调整。 DATS 动态自适应扭矩系统：根据路况和驾驶需求，智能分配扭矩，提升操控性和舒 适性。 xMotion 智能运动协同控制：整合全车软硬件统一调度，快速准确地应对复杂路况。 途灵底盘还配备了空气悬挂、CDC 阻尼减振系统和主动式后轮转向，进一步提升了车 辆的操控性和舒适性，为 L3 级自动驾驶提供了坚实的硬件基础。

2.3 市场定位：填补中国品牌百万级豪华车空白

国内百万级豪华车市场长期以来被外资品牌垄断，自主品牌在百万级豪华车领域的布 局仍处于起步阶段。2024 年，中国豪华车市场规模预计达到 1546.7 亿美元。根据易车榜发 布的 2024 年前三季度百万级豪车销量榜，前十中只有仰望 U8 一款国产品牌，且销量不及 前两名的一半。

尊界 S800 的推出，从三个方面填补了国内品牌豪华车市场的空白： 1） 百万级豪车价格区间：尊界 S800 预售价为 100-150 万元，直接对标劳斯莱斯、迈 巴赫 S 级等传统豪华品牌，成为中国品牌在百万级价格区间的重要代表。这一价 格区间的突破，是打破外资品牌的垄断格局的一次重要尝试，为自主品牌冲击高 端市场树立了标杆。 2） 豪华轿车定位：现有国产豪车主要集中在 SUV 领域（如仰望 U8），而在轿车、MPV 等细分市场的布局几乎空白。尊界 S800 定位为豪华 D 级轿车，车身尺寸达到 5480mm（长）×2000mm（宽）×1536mm（高），轴距为 3370mm，超越了迈巴赫 S 级等竞品。其溜背式设计和东方美学风格区别于国际品牌，为高端消费者提供了 更多选择。 3） 先进智能化技术：尊界 S800 搭载华为 ADS 3.0 高阶智能驾驶辅助系统，支持 L3 级 自动驾驶功能，配备前后双激光雷达和多传感器融合系统，实现 360 度全向感知。 同时，其途灵底盘采用 MFSS 多模态融合感知系统等先进技术，将智能驾驶与豪华 车操控性完美结合。 预计 2025 年上市后，尊界 S800 将在高端市场掀起新一轮竞争，进一步推动中国智能 网联汽车产业的发展，为自主品牌在全球豪华车市场中赢得更多话语权奠定了基础。

2.4 引望独立：智选车模式未来有望获得更多资源倾斜

2024 年 1 月，华为成立引望智能技术有限公司，车 BU 的资产和人员将转入新公司， 而智选车业务（鸿蒙智行）仍保留在华为终端 BG 部门。这一安排进一步凸显了智选车业务 与华为终端的紧密关系。华为副董事长徐直军明确表示，引望独立意味着“华为不造车”，其 核心目标是成为汽车行业的赋能者，专注于智能驾驶技术的研发与推广。未来，智选车业务 将有机会获得更多技术与资源倾斜，进一步巩固其在华为生态中的核心地位，成为华为在智 能汽车领域的重要战略支点。 引望独立后，尊界品牌作为智选车业务的高端产品线，未来有望获得较多资源倾斜， 成为华为智选车业务的重要增长引擎。尊界 S800 作为该品牌的首款车型，凭借其百万级 豪华车定位和领先的智能化技术，市场表现值得期待。

3 驶向未来：数据驱动、模型赋能、算力支撑，迈向 L4 智驾

理想汽车 CEO 李想指出，要实现真正的 L4 级自动驾驶技术，必须满足三个核心条件： 积累超过 500 万辆车型的驾驶数据，以覆盖足够多的场景和边缘案例；具备 VLA（视觉语 言行动模型）基础模型能力，实现高阶自动驾驶感知、决策和行动一体化；具备充足的资金 支持，以招募顶尖人才并构建强大的算力基础设施。

3.1 英伟达 Cosmos：构建 L4 智能驾驶的数据基石

在 2025 年 CES 展会上，英伟达推出了 Cosmos 世界基础模型（WFM），这一平台旨在 通过生成基于物理学的合成数据，解决 L4 及以上高阶自动驾驶面临的核心挑战：成本高昂 与数据稀缺。Cosmos 模型结合了先进的生成式 AI 技术、视频 tokenizer 和加速数据处理流 水线，能够生成逼真的虚拟环境视频，用于训练和评估自动驾驶汽车系统。 中国自动驾驶产业长期遵循渐进式发展路径，即从 L2 级逐步升级到 L4 级。然而，L2 级辅助驾驶和 L4 级无人驾驶本质上是两套并行而非递进的技术栈，尽管二者在技术上有共 通性，但落地场景和产品逻辑截然不同：L2 级辅助驾驶仅在 80%的情况下运行，责任主体 为司机；而 L4 级提供完整的无人出行服务，系统需对驾驶结果负责，追求 99.999%的万无 一失。这种差异也体现在成本空间上——L2 级追求极致性价比，而 L4 级以安全为首要目 标，强调“责任”的重要性，导致成本大幅提升。 Cosmos 的核心优势正在于其能够大幅降低数据采集和处理的成本。传统上，自动驾驶 模型的训练需要大量真实世界的驾驶数据，而 Cosmos 通过生成合成数据，可以在虚拟环境 中模拟各种驾驶场景，包括极端天气、复杂路况等，从而覆盖真实数据难以获取的边缘案例。 英伟达提出支撑自动驾驶汽车开发的三个关键计算平台：NVIDIA DGX™ 平台用于在数 据中心训练基于 AI 的堆栈；运行在 NVIDIA OVX™ 平台上的 NVIDIA Omniverse™ 平台，用 于仿真和合成数据的生成；以及车载计算平台 NVIDIA AGX™，用于处理实时传感器数据以实 现安全驾驶。

随着 Cosmos 加入上述方案，开发者将获得数据飞轮，将数千英里的人类驾驶里程转化 为数十亿英里的虚拟驾驶里程，从而提升训练数据的质量。这一飞轮由车队收集数据、精确 的 4D 重建以及 AI 生成场景和交通变化组成，能够用于训练和闭环评估。利用 NVIDIA Omniverse 平台、Cosmos 以及配套的 AI 模型，开发者能够生成合成驾驶场景，将训练数据 提升几个数量级。 目前，包括 Waabi、Uber 和小鹏汽车在内的多家领先企业已开始采用 Cosmos，用于自 动驾驶软件的开发和仿真测试。这一技术的普及预计将显著提升智能驾驶模型的训练效率 和性能，推动行业向真正的 L4 迈进。

3.2 VLA 模型：“最强大脑”推动智驾向 L4 跃迁

行业普遍认为，VLA（Vision-Language-Action Model，视觉-语言-动作模型）模型将 在智驾技术向 L4 的跃迁中扮演关键角色。 VLA 模型由谷歌 DeepMind 于 2023 年推出，最早应用于机器人领域，随后迅速扩展 到智能驾驶领域。VLA 通过融合视觉、语言和动作三种模态，实现了从感知到决策再到执 行的端到端闭环能力，显著提升了系统的场景理解能力和泛化性能。 VLA 模型，很可能是“端到端+VLM”技术框架的“终结者”。与传统端到端模型相 比，VLA 的最大优势在于其多模态融合能力。它不仅能够处理视觉和语言输入，还能结合 车辆的运动数据，生成精确的控制动作。例如，Waymo 推出的 EMMA 模型就是基于 VLA 架构，能够根据摄像头视频、地图指令和车辆状态，输出未来轨迹和驾驶决策。

然而，VLA 模型的部署仍面临算力和数据需求的挑战，预计需要更高性能的车载芯片 支持，如英伟达的 Thor 芯片。

3.3 未来高阶智驾：数据+算力+模型，全栈自研模式领跑未来

随着数据工厂和 VLA 模型的发展，数据与算力正成为高阶智能驾驶的核心竞争要 素。数据作为训练高质量 AI 模型的基石，决定了模型的性能和效果；而算力则是实现数据 和算法运行的关键支撑，直接影响系统的响应速度和稳定性。 在大模型技术全面爆发的背景下，智能驾驶行业正迎来新阶段。大模型的迭代升级对 自动驾驶技术提出了更高要求：云端数据处理能力、感知与认知算法训练效率、仿真训练 的真实性与覆盖范围，以及智算中心的算力、存储和通信基础设施都需要全面提升。只有 构建成熟的云端数据闭环能力，才能确保自动驾驶系统在车端实现更优的落地效果。端到 端大模型的优势在于，它不仅能输出感知结果，还能生成规划与控制指令，提升决策的可 解释性。然而，这种复杂算法需要庞大的算力支持，使得自动驾驶领域的竞争最终演变为 一场"算力之战"。 在这一趋势下，整车厂的全栈自研模式展现出显著竞争优势。小鹏汽车认为，全栈自 研能力为车企提供高效率，缩短 20%的开发时间，减少 50%智能驾驶成本。以华为为代表 的厂商，凭借其强大的数据积累和算力资源，正在加速推进高阶智驾技术的研发和落地。 例如，华为的鸿蒙智行车辆已积累了超过 10 亿公里的驾驶数据，而其自研的昇腾系列芯片 也为模型训练和部署提供了强大的算力支持。

未来，随着数据飞轮效应的显现和算力硬件的不断升级，高阶智能驾驶的市场竞争将 进一步加剧，具备全栈自研能力的整车厂更有可能在这一轮技术变革中占据主导地位。

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