智能網聯汽車：從單車智能到車路云協同

核心觀點：

• 智能網聯汽車正從單車智能向“車路云一體化”協同發展轉變。政策推動下，車、路、云、網深度融合，通過5G/V2X通信與算力基礎設施構建協同感知與決策體系，提升行車安全與交通效率，標志著行業進入系統化、生態化發展的新階段。

• 中國智能網聯汽車市場快速增長，L2級輔助駕駛已成為新車型標配。2025年底L2級滲透率預計達66.1%，城市NOA功能在自主品牌中加速普及。產業鏈日趨完善，國產供應鏈在座艙域控、芯片等核心環節表現突出，推動智能網聯汽車產量與滲透率持續提升。

• 行業競爭呈現多元化格局，華為、小米、魅族等科技企業通過生態整合與技術自研深入布局，車企與供應商在智能座艙、自動駕駛領域形成差異化競爭。然而，行業仍面臨技術安全、測試驗證、基礎設施協同及盈利模式不清晰等挑戰，需通過跨行業協作與標準統一推動可持續發展。

（1）行業定義及發展歷程

1）定義及分類

根據國家標準《GB/T 44373—2024智能網聯汽車術語和定義》，智能網聯汽車（Intelligent Connected Vehicle，ICV）具備環境感知、智能決策、自動控制或與外界信息交互協同控制功能。其技術發展兼顧智能化、網聯化兩種路徑，終極目標為替代人類實現全部駕駛任務。

在智能化方面，目前國際上通行的汽車智能化分級主要由美國交通部下屬的NHSTA*和國際汽車工程師協會SAE International兩大行業權威組織制定，主要分為L1輔助駕駛、L2半自動駕駛、L3高度自動駕駛、L4超高自動駕駛、L5全自動駕駛五個等級。在網聯化方面，我國智能網絡汽車等級分為駕駛輔助（DA）、部分自動駕駛（PA）、有條件自動駕駛（CA）、高度自動駕駛（HA）、完全自動駕駛（FA）五個等級。

圖表1 智能化分級情況

信息來源：融中咨詢

圖表2 網聯化分級情況

信息來源：融中咨詢

2）發展歷程

智能網聯汽車發展主要可分為三個主要階段：

單車智能探索（1992-2011年）：1992年，國防科技大學成功研制出中國第一輛紅旗系列無人駕駛汽車。“八五”期間，北京理工大學、國防科技大學等五家單位聯合研制成功了ATB-1無人車——中國第一輛能夠自主行駛的測試樣車。

單車智能與車路協同并行（2011-2023年）：2011年，紅旗HQ3無人車完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛試驗，標志著中國無人車載復雜環境識別、智能行為決策和控制等方面實現了新的技術突破。同年，科學技術部正式設立智能車路關鍵技術研究項目，為中國車路協同發展奠定了技術基礎。2013年以來，互聯網企業以及大量創業公司紛紛進軍無人駕駛車輛的研發和測試領域。2016年，由工信部批準的國內首個“國家智能網聯汽車（上海）試點示范區”封閉測試區在上海安亭投入運營，中國的智能聯網和無人駕駛汽車正式進入實際操作階段。

“車路云一體化”（2023-至今）：2024年，工業和信息化部、公安部、自然資源部、住房和城鄉建設部、交通運輸部五部門聯合發布《關于開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知》并明確提出“車路云一體化”這一概念，為后續的“車路云一體化”技術發展和應用奠定了政策基礎。2024年以來，各地紛紛結合政策要求，因地制宜開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點工作，圍繞加強城市基建工程建設與探索可落地應用的商業模式等方面進行規劃部署，中國”車路云一體化”建設進入快車道。

（2）行業現狀分析

1）政策梳理及發展方向

自2020年國務院辦公廳發布《新能源汽車產業發展規劃（2021-2035年）》明確智能網聯汽車為產業發展方向以來，我國陸續出臺了多個政策文件，分別從戰略規劃、準入管理、試點示范、標準規范等方面提出發展目標和相關要求，對于智能網聯汽車安全和規范化發展具有指導意義。

圖表3 智能網聯汽車行業相關政策梳理

信息來源：融中咨詢

2）宏觀經濟影響

居民收入持續增長：2025年全國居民人均可支配收入43377元，比上年名義增長5.0%，扣除價格因素實際增長5.0%。全國居民人均可支配收入中位數36231元，比上年名義增長4.4%。全年全國居民人均消費支出29476元，比上年名義增長4.4%，扣除價格因素實際增長4.4%。

汽車產銷量再創歷史新高：2021年以來，我國汽車行業結束了連續3年的下降趨勢，恢復穩步增長趨勢。2021年至2025年期間，我國汽車產銷量快速增長，并在2023年首次突破3,000萬輛大關。2025年我國汽車產銷量分別為3,453.1萬輛和3,440萬輛，產銷量再創歷史新高，連續17年穩居全球第一。

人均汽車保有量較低：人均汽車保有量與人均GDP水平高度相關。雖然我國汽車產銷量連續多年蟬聯世界第一，汽車的保有量名列前茅，但是從人均汽車保有量上來看，2024年底我國千人汽車保有量約為250輛，與美國、德國、日本、澳大利亞、韓國等發達國家均超400輛/千人仍有較大的差距。我國是世界上最大的發展中國家，近年來經濟增速雖有所放緩，但在全球范圍內仍屬于較高增長水平，我國經濟快速發展為汽車保有量增長提供了有效保障，人均GDP、人均可支配收入、千人保有量仍有較大上升空間，較低的人均汽車保有量將確保汽車消費的剛性需求仍將長期存在。

3）技術發展進程

智能網聯汽車網絡架構包含通信網絡和算力基礎設施兩大核心部分：

一方面，通信網絡作為“人-車-路-云”各要素互聯互通的基礎通道，包括車用無線通信網絡與基礎設施數據傳輸網絡兩大部分：車用無線通信網絡是車輛與外部環境交互的關鍵通道，包含5G蜂窩通信網絡的廣域覆蓋、C-V2X直連通信網絡的近程交互和衛星通信網絡的全球覆蓋，構建覆蓋的立體化網絡連接能力。5G蜂窩移動通信網絡是汽車與平臺之間的基礎通信通道，可提供高速率、低時延、大連接的通信能力，實現車輛狀態數據的實時回傳、交通信息的即時獲取與智能座艙的流暢交互，為車輛提供大范圍的連接基礎。C-V2X直連通信網絡支持車輛與車輛（V2V）、車輛與基礎設施（V2I）、車輛與行人（V2P）之間低時延、高可靠性的直接通信，支持緊急制動預警、交叉路口碰撞預警、盲區預警等關鍵安全場景，可顯著提升行車安全性，降低交通事故發生率。衛星通信網絡依托衛星星座部署的全球覆蓋通信系統，是地面通信網絡的有效補充，可在偏遠山區、沙漠等地面網絡覆蓋薄弱區域提供廣域、連續、穩定的通信保障，實現在自然災害、交通事故等緊急情況下的應急通信、全球范圍內的遠程車輛追蹤等特殊應用場景，為車輛提供無死角的通信保障。

基礎設施數據傳輸網絡是通過部署在道路上光纖等固定通信設施，構建高效的數據傳輸通道。該網絡將路側感知設備采集的交通信息等數據實時傳輸至云端平臺，支撐車路云一體化數據閉環。對汽車而言，該網絡雖未直接與汽車進行連接，但是為汽車提供了交通流量優化、道路安全預警、智能信號燈協同等應用的數據，使車輛能夠獲取更全面的交通環境信息。

另一方面，算力基礎設施集信息計算力、網絡運載力、數據存儲力于一體，為車輛提供從感知、決策到執行的全鏈路計算能力，實現車輛從被動響應到主動智能的轉變，最終達成安全、舒適、節能、高效的智能出行體驗，是智能網聯汽車智能化的核心支撐。

圖表4 智能網聯汽車網絡架構圖

信息來源：融中咨詢

（3）市場規模及競爭格局

1）行業市場規模

2020年后，全球經濟因COVID–19防控而緩慢復蘇，推動汽車產量逐步回升。2024年，受產業轉型挑戰及消費者信心下滑影響，全球汽車產量出現下滑。全球汽車產量由2020年的76,933.5千輛增至2024年的92,669.3千輛，復合年增長率達4.8%。預計2029年全球汽車產量將增至108,390.9千輛，2025至2029年的復合年增長率為1.5%。

圖表5 2020-2029年中國電動汽車滲透率

信息來源：中國汽車工業協會，融中咨詢

車載智能網聯解決方案通常由硬件、軟件及服務三部分構成。硬件層面主要包含通訊模塊、車載聯網控制單元及其他硬件設備，軟件層面則涵蓋車載網絡平臺及其他有關服務。隨著智能網聯汽車產量持續增長，全球及中國車載智能網聯解決方案的市場規模正不斷擴大，預計將由2024年的人民幣5,274億元及人民幣1,153億元增長至2029年的人民幣13,339億元及人民幣4,449億元。

圖表6 2020年-2026年中國車載智能網聯解決方案市場規模（億元）

信息來源：融中咨詢

2）競爭格局

智能座艙領域競爭激烈，“華小魅”三家廠商通過差異化戰略形成競爭壁壘，處于行業第一梯隊的核心地位。華為依托全場景生態協同能力，以技術創新推動智能座艙的高端化演進；魅族通過多終端深度融合，打造無縫銜接的智能交互體驗；小米憑借“人車家”生態優勢，加速智能座艙技術的大眾化普及。

圖表7 智能座艙競爭格局

信息來源：融中咨詢

（4）產業鏈圖譜

智能網聯汽車產業鏈上游產業是智能網聯汽車產業鏈的基礎，主要包括感知系統、決策系統和通信系統的軟硬件研發與生產。中游環節是智能網聯汽車產業鏈的核心，主要包括執行系統、智能駕駛艙、自動駕駛解決方案、智能網聯汽車整車。下游環節是智能網聯汽車產業鏈的應用端，主要包括出行服務、物流服務、數據增值。

圖表8 智能網聯汽車產業鏈圖譜

信息來源：融中咨詢

（1）智能座艙集成

1）定義和分類

智能座艙解決方案是指針對配備智能車內產品和系統的汽車座艙的綜合解決方案，其由包含智能座艙主要組件的硬件和軟件組成，通過人車之間的智能互動，為駕駛員和乘客提供多模態智能感知、互動，并經其產品和服務提供沉浸式數字化汽車體驗。

智能座艙解決方案乃按產品類型分類，當中具體包括智能座艙域控系統、人機交互系統等。智能座艙域控系統可通過更加集中的架構控制娛樂、導航、空調、座椅調節和其他功能，從而帶來更直觀、更高效率和反應更靈敏的駕駛體驗。人機交互系統提供的產品包括座艙信息娛樂系統、駕駛員信息系統、抬頭顯示屏、流媒體后視鏡和其他相關內飾配件。人機交互系統是用戶與智能座艙之間的接口。智能座艙解決方案中的其他系統主要包括其他座艙電子設備和相關軟件。

2）發展現狀

消費者對提升生活品質與駕乘體驗的需求日益增強，正推動汽車從傳統的出行工具向“移動生活空間”轉變。這一趨勢為智能座艙解決方案及相關產業鏈帶來了巨大的市場增長空間。如今，越來越多消費者傾向于選擇搭載功能多樣、性能出色的智能座艙系統的新能源汽車，以追求更極致的駕乘感受。智能座艙的演進不僅提升了行車便利性與安全性，也能為駕乘人員提供更豐富的服務與娛樂體驗。

智能座艙解決方案提供商通過將座艙內飾、行車信息、娛樂功能及車輛數據進行深度融合，有效提升了用戶在移動出行中的人機交互體驗。隨著技術快速迭代，智能座艙正不斷向多屏聯動、多模態交互和具備AI主動交互能力的方向演進。具體來說，多屏協作技術增強了車內信息的共享效率與操作便捷性；而融合語音、手勢、觸控等多種交互方式的多模態系統，則讓用戶操作更加靈活直觀。

在技術進步的推動下，全球座艙行業已從機械化發展至電子化和智能化階段。在領先智能座艙技術的帶動下，中國智能座艙解決方案行業快速發展。2020年至2024年，中國智能座艙解決方案行業的市場規模由人民幣573億元增至人民幣1,322億元，預計中國智能座艙解決方案行業的市場規模到2026年將達到人民幣1,989億元，復合年增長率約為18.2%。2024年，中國人機交互系統行業的市場規模達到人民幣889億元，預期于2026年將增至人民幣1,262億元，自2025年起的復合年增長率為14.3%。2024年，中國智能座艙域控系統的市場規模達到人民幣322億元，預期于2026年將增至人民幣591億元，自2025年起的復合年增長率為28.0%。

圖表9 2020-2026年中國智能座艙解決方案行業市場規模（億元）

信息來源：均勝電子港股招股書，融中咨詢

3）企業展示

斑馬智行：斑馬智行致力于將汽車從冰冷的硬件轉變為能感知互動的智慧伙伴，聚焦于座艙這一人車互動的主要入口。公司擁有自研的汽車操作系統與全棧元神AI架構，讓車主可以通過自然語音控制和實現個性化車艙體驗，不斷升級車內服務。斑馬智行在智能汽車體驗的三大核心支柱：系統級操作系統解決方案、AI全棧端到端解決方案和汽車平臺服務，從而提供差異化座艙解決方案商業模式。

2025年一季度，斑馬智行實現總營收1.36億元，其中，系統級操作系統解決方案營收1.22億元，AI全棧端到端解決方案營收0.04億元，汽車平臺服務營收0.1億元。

四維智聯：四維智聯專注于智能座艙軟硬件全棧解決方案，其核心產品包括AI助手、Welink3智能交互系統、地圖導航等軟件方案，軟硬一體解決方案提供汽車影音系統等標準域控制器，以及座艙、艙行一體、艙泊一體和駕艙一體的高級域控制器。四維智聯的收入主要來自兩大塊：智能座艙軟件解決方案和軟硬一體化解決方案。

2024年四維智聯實現營業收入47875.6萬元，其中，智能座艙軟件解決方案營收24341.8萬元，軟硬一體化解決方案營收23468.2萬元；2025年一季度，四維智聯實現營業收入75590萬元。四維智聯以市場份額達0.1%在國內一級智能座艙解決方案供應商中排名第十，在全球以軟件為驅動的中國一級供應商中位列第三。

博泰車聯：博泰車聯是一家智能座艙及智能網聯解決方案供應商，也是國內為數不多的同時提供智能座艙和智能網聯解決方案的供應商之一，是行業內少有的可以提供從主動安全、汽車電子、底層汽車軟件、智能操作系統、應用軟件、國內國際互聯網汽車生態、手機互聯、通訊運營、TSP平臺開發與運營服務、云計算、大數據、內容服務集成與運營、地圖引擎軟件與云端架構、嵌入式語音與云平臺解決方案到AI人工智能的綜合車聯網服務提供商。

2024年博泰車聯實現總營業收入25.57億元，其中，智能座艙解決方案營收24.41億元；2025年1-5月博泰車聯實現總營業收入7.54億元。與其他供應商相比，博泰車聯側重于通過提供軟件、硬件及云端服務相結合的智能座艙解決方案實現差異化，該模式可提供量身定制的一體化解決方案以滿足客戶的多樣化需求，是2024年中國乘用車智能座艙域控制器解決方案的第三大供應商。

（2）智能駕駛

1）定義和分類

智能駕駛是指利用計算機系統實現車輛的部分或完全自動化駕駛的技術。國際自動機工程學會（SAE）將智能駕駛分為L0-L5及幾個級別。其中，L1-L2級別系統可以接管少部分的、不連續的車輛控制任務，屬于高級輔助駕駛（Advanced Driving Assistance System，簡稱“ADAS”）范圍。而L3-L5級別系統是指可以在激活后的一定情況下執行連續性駕駛任務，屬于自動駕駛（Autonomous Driving，簡稱“AD”）

智能駕駛技術可分為三個核心流程：環境感知、決策規劃、執行控制。環境感知：通過各種傳感器如攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達等獲取車輛周邊信息，并通過數據處理、數據融合技術，為車輛的駕駛控制行為提供決策的依據。決策規劃：依據獲取的信息預測道路狀況、進行決策判斷，決定相應的軌跡規劃。決策算法優化所需要的大量有效數據，需要覆蓋各種罕見的場景。控制執行：與決策層相連接，各個執行系統根據決策層規劃的軌跡進行行駛，在過程中實現變速、轉向、變道、超車等操作。

從產品屬性來看，智能駕駛分為駕駛員承擔責任(ADAS功能)和車承擔責任(AD功能)兩類產品。ADAS功能指輔助駕駛員完成各類駕駛任務的技術和功能，駕駛員需要時刻保持專注，因車輛行駛決策權在駕駛員，對應駕駛員需要承擔所有的責任與后果，其對應SAE的L1、L2技術等級。AD功能可以讓車輛在沒有人工干預的情況下自動行駛，因汽車主導著駕駛行為，責任主體為汽車生產或者汽車服務商，其對應SAE的L3~L5。對于L3級別的智能駕駛，因為其只能在特定條件下代替人，并且在系統失效的時候需要人及時接管車輛，在實際應用中的可操作性及責任界定問題在行業內外存在較大爭議。從技術角度而言，L3級別智能駕駛是技術發展的必經階段，但從產品角度需要厘清責任邊界。

2）發展現狀

國內車企實現高階智駕功能目前有兩條技術路線：純視覺和多傳感器融合。特斯拉是純視覺路線的倡導者，主要依賴攝像頭和計算機視覺算法實現環境感知，與人眼觀察環境類似。由于國內車企在視覺感知算法技術較弱，疊加國內城市道路路況復雜，純視覺難以滿足當前城市NOA（Navigate on Autopilot）所要求的高精度和低時延，因此國內車企多采用多傳感器融合路線。多傳感器融合路線是將攝像頭的圖像數據與Lidar(激光雷達)的點云數據充分融合，能夠有效提升環境感知的精度和抗干擾能力，提高智駕系統的穩定性。

2025年1-11月，搭載城市NOA功能的乘用車銷量中，自主品牌銷量達到253.73萬輛，占比達到81.1%，展現出自主品牌乘用車在智能網聯領域的創新活力和競爭力。其中，自主品牌銷量中搭載城市NOA功能的車型銷量占比達到18.7%，較2024年占比翻一番，且遠高于平均15.1%的占比水平；而合資品牌搭載NOA功能的乘用車銷量占比僅為8.3%，較2024年占比提高1.3個百分點，市場規模有所提升。

圖表10 自主品牌和合資/外資品牌搭載城市NOA乘用車銷量占比

信息來源：中國汽車工業經濟技術信息研究所，融中咨詢

3）主要企業

Momenta：Momenta成立于2016年，總部在北京，專注于自動駕駛技術研發，通過“數據驅動算法+海量數據回流+閉環自動化工具鏈”構建技術護城河。其核心產品為L2+量產輔助駕駛系統Mpilot和L4級無人駕駛解決方案MSD，形成“雙飛輪”戰略，即通過量產車數據反哺L4算法迭代，同時以L4技術提升產品競爭力。公司投資方包括上汽、通用、豐田、奔馳、博世等車企及產業資本。

Momenta主營業務包括3塊，一是自動駕駛技術研發，即提供L2+至L4級別自動駕駛解決方案；二是高精度地圖服務，即通過眾包數據驅動的高精地圖技術；三是智能駕駛解決方案，即與車企合作，提供量產自動駕駛功能。Momenta旗下的城市NOA方案市占率超過60%，處于行業領先地位。2025年融資后估值達60億美元，是國內自動駕駛領域的首家獨角獸企業。

華為：華為在自動駕駛領域的布局始于2012年，當時華為成立了智能汽車解決方案部門，開始研究自動駕駛技術。經過多年的發展，華為已經形成了一套完整的自動駕駛解決方案，包括硬件、軟件、算法等多個方面。華為的智駕系統上車主要有兩種合作模式，HI（全棧智能汽車解決方案）、鴻蒙智行（深度參與產品定義、整車設計、產品供應、宣傳發布、上市銷售）。華為智駕系統的亮點包括ADS智能駕駛、自研的MDC610和MDC810、自研的96線激光雷達和192線激光雷達。

HI模式（Huawei Inside模式）是華為2020年10月30日起為車企提供的全棧智能汽車解決方案。這種模式下，華為為車企提供計算與通信架構和5大智能系統，智能駕駛，智能座艙、智能電動、智能網聯和智能車云，以及激光雷達、AR-HUD 等全套的智能化部件，在常規的 Tier1/Tier2 零部件供應模式上進一步加深合作，共同定義和開發智能汽車。HI模式的合作伙伴包括北汽極狐、長安阿維塔和深藍S07等。

鴻蒙智行（智選模式）下，華為不僅為車企提供技術，還深度參與產品定義、整車設計、產品供應、宣傳發布、上市銷售。鴻蒙智行模式的合作伙伴包括賽力斯（問界）、奇瑞（智界）、北汽（享界）、江淮（傲界）。

自動駕駛技術持續升級。2025年4月國內首次放開L3級乘用車上路，國內給地區L4級無人駕駛運營用車的試點區域不斷擴大。隨著高級別自動駕駛的普及，L3級及以上自動駕駛技術將逐步從特定場景向更廣泛的場景擴展，L4級自動駕駛在限定區域內的商業化應用將更加成熟，L5級完全自動駕駛技術也將取得實質性進展，車輛將實現真正意義上的自主駕駛，減少對人類駕駛員的依賴。同時，人工智能算法的不斷優化，將使車輛的決策能力更接近人類駕駛員，能夠更好地應對復雜交通場景和突發情況。

軟件定義汽車將成為趨勢。車輛功能的實現正從硬件驅動轉向軟件驅動，導致整車軟件代碼量大幅增加。基于平臺的模塊化軟件架構及空中下載遠端更新已成為業界標準。汽車制造商采用統一的軟件架構，實現跨不同車型與平臺的功能重復使用，使軟件服務成為差異化競爭與持續獲利的主要來源。該趨勢使制造商得以在不更動硬件的前提下，新增功能、修復缺陷并提供商業增值服務，從而延長產品生命周期，加速新型商業模式的部署。汽車制造商將與軟件開發商、互聯網企業等合作，構建開放的軟件生態系統，吸引更多的開發者參與汽車軟件的開發，為用戶提供更豐富的軟件應用和服務，如車載辦公、車載游戲、智能出行服務等。

車路云協同深度融合。基于5G-A/6G的V2X通信技術將實現車輛與車輛（V2V）、車輛與基礎設施（V2I）、車輛與行人（V2P）之間的高效通信，為車路云協同提供強大的通信保障，支持更復雜的協同應用場景，如協同感知、協同決策等。車、路、云之間的協同將更加緊密，形成一個高度集成的智能交通系統。車輛將實時獲取道路基礎設施提供的交通信息、路況數據等，云端平臺將對海量數據進行分析和處理，為車輛提供更精準的決策支持，實現交通流量的優化和擁堵的緩解。