智能网联汽车：从单车智能到车路云协同

核心观点：

• 智能网联汽车正从单车智能向“车路云一体化”协同发展转变。政策推动下，车、路、云、网深度融合，通过5G/V2X通信与算力基础设施构建协同感知与决策体系，提升行车安全与交通效率，标志着行业进入系统化、生态化发展的新阶段。
• 中国智能网联汽车市场快速增长，L2级辅助驾驶已成为新车型标配。2025年底L2级渗透率预计达66.1%，城市NOA功能在自主品牌中加速普及。产业链日趋完善，国产供应链在座舱域控、芯片等核心环节表现突出，推动智能网联汽车产量与渗透率持续提升。
• 行业竞争呈现多元化格局，华为、小米、魅族等科技企业通过生态整合与技术自研深入布局，车企与供应商在智能座舱、自动驾驶领域形成差异化竞争。然而，行业仍面临技术安全、测试验证、基础设施协同及盈利模式不清晰等挑战，需通过跨行业协作与标准统一推动可持续发展。
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（1）行业定义及发展历程

1）定义及分类

根据国家标准《GB/T 44373—2024智能网联汽车术语和定义》，智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle，ICV）具备环境感知、智能决策、自动控制或与外界信息交互协同控制功能。其技术发展兼顾智能化、网联化两种路径，终极目标为替代人类实现全部驾驶任务。

在智能化方面，目前国际上通行的汽车智能化分级主要由美国交通部下属的NHSTA*和国际汽车工程师协会SAE International两大行业权威组织制定，主要分为L1辅助驾驶、L2半自动驾驶、L3高度自动驾驶、L4超高自动驾驶、L5全自动驾驶五个等级。在网联化方面，我国智能汽车等级分为驾驶辅助（DA）、部分自动驾驶（PA）、有条件自动驾驶（CA）、高度自动驾驶（HA）、完全自动驾驶（FA）五个等级。

图表1 智能化分级情况

信息来源：融中咨询

图表2 网联化分级情况

信息来源：融中咨询

2）发展历程

智能网联汽车发展主要可分为三个主要阶段：

单车智能探索（1992-2011年）：1992年，国防科技大学成功研制出中国第一辆红旗系列无人驾驶汽车。“八五”期间，北京理工大学、国防科技大学等五家单位联合研制成功了ATB-1无人车——中国第一辆能够自主行驶的测试样车。

单车智能与车路协同并行（2011-2023年）：2011年，红旗HQ3无人车完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验，标志着中国无人车载复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。同年，科学技术部正式设立智能车路关键技术研究项目，为中国车路协同发展奠定了技术基础。2013年以来，互联网企业以及大量创业公司纷纷进军无人驾驶车辆的研发和测试领域。2016年，由工信部批准的国内首个“国家智能网联汽车（上海）试点示范区”封闭测试区在上海安亭投入运营，中国的智能联网和无人驾驶汽车正式进入实际操作阶段。

“车路云一体化”（2023-至今）：2024年，工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部五部门联合发布《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》并明确提出“车路云一体化”这一概念，为后续的“车路云一体化”技术发展和应用奠定了政策基础。2024年以来，各地纷纷结合政策要求，因地制宜开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作，围绕加强城市基建工程建设与探索可落地应用的商业模式等方面进行规划部署，中国”车路云一体化”建设进入快车道。

（2）行业现状分析

1）政策梳理及发展方向

自2020年国务院办公厅发布《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》明确智能网联汽车为产业发展方向以来，我国陆续出台了多个政策文件，分别从战略规划、准入管理、试点示范、标准规范等方面提出发展目标和相关要求，对于智能网联汽车安全和规范化发展具有指导意义。

图表3 智能网联汽车行业相关政策梳理

信息来源：融中咨询

2）宏观经济影响

居民收入持续增长：2025年全国居民人均可支配收入43377元，比上年名义增长5.0%，扣除价格因素实际增长5.0%。全国居民人均可支配收入中位数36231元，比上年名义增长4.4%。全年全国居民人均消费支出29476元，比上年名义增长4.4%，扣除价格因素实际增长4.4%。

汽车产销量再创历史新高：2021年以来，我国汽车行业结束了连续3年的下降趋势，恢复稳步增长趋势。2021年至2025年期间，我国汽车产销量快速增长，并在2023年首次突破3,000万辆大关。2025年我国汽车产销量分别为3,453.1万辆和3,440万辆，产销量再创历史新高，连续17年稳居全球第一。

人均汽车保有量较低：人均汽车保有量与人均GDP水平高度相关。虽然我国汽车产销量连续多年蝉联世界第一，汽车的保有量名列前茅，但是从人均汽车保有量上来看，2024年底我国千人汽车保有量约为250辆，与美国、德国、日本、澳大利亚、韩国等发达国家均超400辆/千人仍有较大的差距。我国是世界上最大的发展中国家，近年来经济增速虽有所放缓，但在全球范围内仍属于较高增长水平，我国经济快速发展为汽车保有量增长提供了有效保障，人均GDP、人均可支配收入、千人保有量仍有较大上升空间，较低的人均汽车保有量将确保汽车消费的刚性需求仍将长期存在。

3）技术发展进程

智能网联汽车网络架构包含通信网络和算力基础设施两大核心部分：

一方面，通信网络作为“人-车-路-云”各要素互联互通的基础通道，包括车用无线通信网络与基础设施数据传输网络两大部分：车用无线通信网络是车辆与外部环境交互的关键通道，包含5G蜂窝通信网络的广域覆盖、C-V2X直连通信网络的近程交互和卫星通信网络的全球覆盖，构建覆盖的立体化网络连接能力。5G蜂窝移动通信网络是汽车与平台之间的基础通信通道，可提供高速率、低时延、大连接的通信能力，实现车辆状态数据的实时回传、交通信息的即时获取与智能座舱的流畅交互，为车辆提供大范围的连接基础。C-V2X直连通信网络支持车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）之间低时延、高可靠性的直接通信，支持紧急制动预警、交叉路口碰撞预警、盲区预警等关键安全场景，可显著提升行车安全性，降低交通事故发生率。卫星通信网络依托卫星星座部署的全球覆盖通信系统，是地面通信网络的有效补充，可在偏远山区、沙漠等地面网络覆盖薄弱区域提供广域、连续、稳定的通信保障，实现在自然灾害、交通事故等紧急情况下的应急通信、全球范围内的远程车辆追踪等特殊应用场景，为车辆提供无死角的通信保障。

基础设施数据传输网络是通过部署在道路上光纤等固定通信设施，构建高效的数据传输通道。该网络将路侧感知设备采集的交通信息等数据实时传输至云端平台，支撑车路云一体化数据闭环。对汽车而言，该网络虽未直接与汽车进行连接，但是为汽车提供了交通流量优化、道路安全预警、智能信号灯协同等应用的数据，使车辆能够获取更全面的交通环境信息。

另一方面，算力基础设施集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体，为车辆提供从感知、决策到执行的全链路计算能力，实现车辆从被动响应到主动智能的转变，最终达成安全、舒适、节能、高效的智能出行体验，是智能网联汽车智能化的核心支撑。

图表4 智能网联汽车网络架构图

信息来源：融中咨询

（3）市场规模及竞争格局

1）行业市场规模

2020年后，全球经济因COVID–19防控而缓慢复苏，推动汽车产量逐步回升。2024年，受产业转型挑战及消费者信心下滑影响，全球汽车产量出现下滑。全球汽车产量由2020年的76,933.5千辆增至2024年的92,669.3千辆，复合年增长率达4.8%。预计2029年全球汽车产量将增至108,390.9千辆，2025至2029年的复合年增长率为1.5%。

图表5 2020-2029年中国电动汽车渗透率

信息来源：中国汽车工业协会，融中咨询

车载智能网联解决方案通常由硬件、软件及服务三部分构成。硬件层面主要包含通讯模块、车载联网控制单元及其他硬件设备，软件层面则涵盖车载网络平台及其他有关服务。随着智能网联汽车产量持续增长，全球及中国车载智能网联解决方案的市场规模正不断扩大，预计将由2024年的人民币5,274亿元及人民币1,153亿元增长至2029年的人民币13,339亿元及人民币4,449亿元。

图表6 2020年-2026年中国车载智能网联解决方案市场规模（亿元）

信息来源：融中咨询

2）竞争格局

智能座舱领域竞争激烈，“华小魅”三家厂商通过差异化战略形成竞争壁垒，处于行业第一梯队的核心地位。华为依托全场景生态协同能力，以技术创新推动智能座舱的高端化演进；魅族通过多终端深度融合，打造无缝衔接的智能交互体验；小米凭借“人车家”生态优势，加速智能座舱技术的大众化普及。

图表7 智能座舱竞争格局

信息来源：融中咨询

（4）产业链图谱

智能网联汽车产业链上游产业是智能网联汽车产业链的基础，主要包括感知系统、决策系统和通信系统的软硬件研发与生产。中游环节是智能网联汽车产业链的核心，主要包括执行系统、智能驾驶舱、自动驾驶解决方案、智能网联汽车整车。下游环节是智能网联汽车产业链的应用端，主要包括出行服务、物流服务、数据增值。

图表8 智能网联汽车产业链图谱

信息来源：融中咨询

（1）智能座舱集成

1）定义和分类

智能座舱解决方案是指针对配备智能车内产品和系统的汽车座舱的综合解决方案，其由包含智能座舱主要组件的硬件和软件组成，通过人车之间的智能互动，为驾驶员和乘客提供多模态智能感知、互动，并经其产品和服务提供沉浸式数字化汽车体验。

智能座舱解决方案乃按产品类型分类，当中具体包括智能座舱域控系统、人机交互系统等。智能座舱域控系统可通过更加集中的架构控制娱乐、导航、空调、座椅调节和其他功能，从而带来更直观、更高效率和反应更灵敏的驾驶体验。人机交互系统提供的产品包括座舱信息娱乐系统、驾驶员信息系统、抬头显示屏、流媒体后视镜和其他相关内饰配件。人机交互系统是用户与智能座舱之间的接口。智能座舱解决方案中的其他系统主要包括其他座舱电子设备和相关软件。

2）发展现状

消费者对提升生活品质与驾乘体验的需求日益增强，正推动汽车从传统的出行工具向“移动生活空间”转变。这一趋势为智能座舱解决方案及相关产业链带来了巨大的市场增长空间。如今，越来越多消费者倾向于选择搭载功能多样、性能出色的智能座舱系统的新能源汽车，以追求更极致的驾乘感受。智能座舱的演进不仅提升了行车便利性与安全性，也能为驾乘人员提供更丰富的服务与娱乐体验。

智能座舱解决方案提供商通过将座舱内饰、行车信息、娱乐功能及车辆数据进行深度融合，有效提升了用户在移动出行中的人机交互体验。随着技术快速迭代，智能座舱正不断向多屏联动、多模态交互和具备AI主动交互能力的方向演进。具体来说，多屏协作技术增强了车内信息的共享效率与操作便捷性；而融合语音、手势、触控等多种交互方式的多模态系统，则让用户操作更加灵活直观。

在技术进步的推动下，全球座舱行业已从机械化发展至电子化和智能化阶段。在领先智能座舱技术的带动下，中国智能座舱解决方案行业快速发展。2020年至2024年，中国智能座舱解决方案行业的市场规模由人民币573亿元增至人民币1,322亿元，预计中国智能座舱解决方案行业的市场规模到2026年将达到人民币1,989亿元，复合年增长率约为18.2%。2024年，中国人机交互系统行业的市场规模达到人民币889亿元，预期于2026年将增至人民币1,262亿元，自2025年起的复合年增长率为14.3%。2024年，中国智能座舱域控系统的市场规模达到人民币322亿元，预期于2026年将增至人民币591亿元，自2025年起的复合年增长率为28.0%。

图表9 2020-2026年中国智能座舱解决方案行业市场规模（亿元）

信息来源：均胜电子港股招股书，融中咨询

3）企业展示

斑马智行：斑马智行致力于将汽车从冰冷的硬件转变为能感知互动的智慧伙伴，聚焦于座舱这一人车互动的主要入口。公司拥有自研的汽车操作系统与全栈元神AI架构，让车主可以通过自然语音控制和实现个性化车舱体验，不断升级车内服务。斑马智行在智能汽车体验的三大核心支柱：系统级操作系统解决方案、AI全栈端到端解决方案和汽车平台服务，从而提供差异化座舱解决方案商业模式。

2025年一季度，斑马智行实现总营收1.36亿元，其中，系统级操作系统解决方案营收1.22亿元，AI全栈端到端解决方案营收0.04亿元，汽车平台服务营收0.1亿元。

四维智联：四维智联专注于智能座舱软硬件全栈解决方案，其核心产品包括AI助手、Welink3智能交互系统、地图导航等软件方案，软硬一体解决方案提供汽车影音系统等标准域控制器，以及座舱、舱行一体、舱泊一体和驾舱一体的高级域控制器。四维智联的收入主要来自两大块：智能座舱软件解决方案和软硬一体化解决方案。

2024年四维智联实现营业收入47875.6万元，其中，智能座舱软件解决方案营收24341.8万元，软硬一体化解决方案营收23468.2万元；2025年一季度，四维智联实现营业收入75590万元。四维智联以市场份额达0.1%在国内一级智能座舱解决方案供应商中排名第十，在全球以软件为驱动的中国一级供应商中位列第三。

博泰车联：博泰车联是一家智能座舱及智能网联解决方案供应商，也是国内为数不多的同时提供智能座舱和智能网联解决方案的供应商之一，是行业内少有的可以提供从主动安全、汽车电子、底层汽车软件、智能操作系统、应用软件、国内国际互联网汽车生态、手机互联、通讯运营、TSP平台开发与运营服务、云计算、大数据、内容服务集成与运营、地图引擎软件与云端架构、嵌入式语音与云平台解决方案到AI人工智能的综合车联网服务提供商。

2024年博泰车联实现总营业收入25.57亿元，其中，智能座舱解决方案营收24.41亿元；2025年1-5月博泰车联实现总营业收入7.54亿元。与其他供应商相比，博泰车联侧重于通过提供软件、硬件及云端服务相结合的智能座舱解决方案实现差异化，该模式可提供量身定制的一体化解决方案以满足客户的多样化需求，是2024年中国乘用车智能座舱域控制器解决方案的第三大供应商。

（2）智能驾驶

1）定义和分类

智能驾驶是指利用计算机系统实现车辆的部分或完全自动化驾驶的技术。国际自动机工程学会（SAE）将智能驾驶分为L0-L5及几个级别。其中，L1-L2级别系统可以接管少部分的、不连续的车辆控制任务，属于高级辅助驾驶（Advanced Driving Assistance System，简称“ADAS”）范围。而L3-L5级别系统是指可以在激活后的一定情况下执行连续性驾驶任务，属于自动驾驶（Autonomous Driving，简称“AD”）

智能驾驶技术可分为三个核心流程：环境感知、决策规划、执行控制。环境感知：通过各种传感器如摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等获取车辆周边信息，并通过数据处理、数据融合技术，为车辆的驾驶控制行为提供决策的依据。决策规划：依据获取的信息预测道路状况、进行决策判断，决定相应的轨迹规划。决策算法优化所需要的大量有效数据，需要覆盖各种罕见的场景。控制执行：与决策层相连接，各个执行系统根据决策层规划的轨迹进行行驶，在过程中实现变速、转向、变道、超车等操作。

从产品属性来看，智能驾驶分为驾驶员承担责任(ADAS功能)和车承担责任(AD功能)两类产品。ADAS功能指辅助驾驶员完成各类驾驶任务的技术和功能，驾驶员需要时刻保持专注，因车辆行驶决策权在驾驶员，对应驾驶员需要承担所有的责任与后果，其对应SAE的L1、L2技术等级。AD功能可以让车辆在没有人工干预的情况下自动行驶，因汽车主导着驾驶行为，责任主体为汽车生产或者汽车服务商，其对应SAE的L3~L5。对于L3级别的智能驾驶，因为其只能在特定条件下代替人，并且在系统失效的时候需要人及时接管车辆，在实际应用中的可操作性及责任界定问题在行业内外存在较大争议。从技术角度而言，L3级别智能驾驶是技术发展的必经阶段，但从产品角度需要厘清责任边界。

2）发展现状

国内车企实现高阶智驾功能目前有两条技术路线：纯视觉和多传感器融合。特斯拉是纯视觉路线的倡导者，主要依赖摄像头和计算机视觉算法实现环境感知，与人眼观察环境类似。由于国内车企在视觉感知算法技术较弱，叠加国内城市道路路况复杂，纯视觉难以满足当前城市NOA（Navigate on Autopilot）所要求的高精度和低时延，因此国内车企多采用多传感器融合路线。多传感器融合路线是将摄像头的图像数据与Lidar(激光雷达)的点云数据充分融合，能够有效提升环境感知的精度和抗干扰能力，提高智驾系统的稳定性。

2025年1-11月，搭载城市NOA功能的乘用车销量中，自主品牌销量达到253.73万辆，占比达到81.1%，展现出自主品牌乘用车在智能网联领域的创新活力和竞争力。其中，自主品牌销量中搭载城市NOA功能的车型销量占比达到18.7%，较2024年占比翻一番，且远高于平均15.1%的占比水平；而合资品牌搭载NOA功能的乘用车销量占比仅为8.3%，较2024年占比提高1.3个百分点，市场规模有所提升。

图表10 自主品牌和合资/外资品牌搭载城市NOA乘用车销量占比

信息来源：中国汽车工业经济技术信息研究所，融中咨询

3）主要企业

Momenta：Momenta成立于2016年，总部在北京，专注于自动驾驶技术研发，通过“数据驱动算法+海量数据回流+闭环自动化工具链”构建技术护城河。其核心产品为L2+量产辅助驾驶系统Mpilot和L4级无人驾驶解决方案MSD，形成“双飞轮”战略，即通过量产车数据反哺L4算法迭代，同时以L4技术提升产品竞争力。公司投资方包括上汽、通用、丰田、奔驰、博世等车企及产业资本。

Momenta主营业务包括3块，一是自动驾驶技术研发，即提供L2+至L4级别自动驾驶解决方案；二是高精度地图服务，即通过众包数据驱动的高精地图技术；三是智能驾驶解决方案，即与车企合作，提供量产自动驾驶功能。Momenta旗下的城市NOA方案市占率超过60%，处于行业领先地位。2025年融资后估值达60亿美元，是国内自动驾驶领域的首家独角兽企业。

华为：华为在自动驾驶领域的布局始于2012年，当时华为成立了智能汽车解决方案部门，开始研究自动驾驶技术。经过多年的发展，华为已经形成了一套完整的自动驾驶解决方案，包括硬件、软件、算法等多个方面。华为的智驾系统上车主要有两种合作模式，HI（全栈智能汽车解决方案）、鸿蒙智行（深度参与产品定义、整车设计、产品供应、宣传发布、上市销售）。华为智驾系统的亮点包括ADS智能驾驶、自研的MDC610和MDC810、自研的96线激光雷达和192线激光雷达。

HI模式（Huawei Inside模式）是华为2020年10月30日起为车企提供的全栈智能汽车解决方案。这种模式下，华为为车企提供计算与通信架构和5大智能系统，智能驾驶，智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云，以及激光雷达、AR-HUD 等全套的智能化部件，在常规的 Tier1/Tier2 零部件供应模式上进一步加深合作，共同定义和开发智能汽车。HI模式的合作伙伴包括北汽极狐、长安阿维塔和深蓝S07等。

鸿蒙智行（智选模式）下，华为不仅为车企提供技术，还深度参与产品定义、整车设计、产品供应、宣传发布、上市销售。鸿蒙智行模式的合作伙伴包括赛力斯（问界）、奇瑞（智界）、北汽（享界）、江淮（傲界）。

自动驾驶技术持续升级。2025年4月国内首次放开L3级乘用车上路，国内给地区L4级无人驾驶运营用车的试点区域不断扩大。随着高级别自动驾驶的普及，L3级及以上自动驾驶技术将逐步从特定场景向更广泛的场景扩展，L4级自动驾驶在限定区域内的商业化应用将更加成熟，L5级完全自动驾驶技术也将取得实质性进展，车辆将实现真正意义上的自主驾驶，减少对人类驾驶员的依赖。同时，人工智能算法的不断优化，将使车辆的决策能力更接近人类驾驶员，能够更好地应对复杂交通场景和突发情况。

软件定义汽车将成为趋势。车辆功能的实现正从硬件驱动转向软件驱动，导致整车软件代码量大幅增加。基于平台的模块化软件架构及空中下载远端更新已成为业界标准。汽车制造商采用统一的软件架构，实现跨不同车型与平台的功能重复使用，使软件服务成为差异化竞争与持续获利的主要来源。该趋势使制造商得以在不更动硬件的前提下，新增功能、修复缺陷并提供商业增值服务，从而延长产品生命周期，加速新型商业模式的部署。汽车制造商将与软件开发商、互联网企业等合作，构建开放的软件生态系统，吸引更多的开发者参与汽车软件的开发，为用户提供更丰富的软件应用和服务，如车载办公、车载游戏、智能出行服务等。

车路云协同深度融合。基于5G-A/6G的V2X通信技术将实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）之间的高效通信，为车路云协同提供强大的通信保障，支持更复杂的协同应用场景，如协同感知、协同决策等。车、路、云之间的协同将更加紧密，形成一个高度集成的智能交通系统。车辆将实时获取道路基础设施提供的交通信息、路况数据等，云端平台将对海量数据进行分析和处理，为车辆提供更精准的决策支持，实现交通流量的优化和拥堵的缓解。