划重点
012024年智能驾驶迎来关键窗口期，新车市场智驾渗透率快速提升，主流车企竞争格局初步形成。
02第一梯队车企如华为、小鹏、蔚来、理想等领先技术，实现全场景智驾应用，市场销量与智驾升级密切相关。
03然而，第二梯队车企如小米汽车、上汽智己、比亚迪腾势等虽具备较高可用性，但仍有提升空间。
04另一方面，智能驾驶技术面临软硬件成熟度、网联化进程、商业模式拓展和法律法规制定等多重挑战。
05未来，中国智驾行业将继续引领潮流，书写智能交通新篇章。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
2024，智能驾驶已经来到了爆发前夜。
早在2018年比亚迪董事长王传福就提出“新能源汽车的上半场是电动化，下半场是智能化”。这一观点在当前市场上也已然成为了行业共识。而在智能化领域上，智能驾驶则是最核心的内容。
当前新车市场、尤其是新能源车中，智驾渗透率在快速提升、主流车企智驾竞争格局也已初步形成，智驾距离大家的生活也越来越近。那么下面就从渗透率、竞争格局和未来走向三个方面来梳理一下智驾到底处于哪个发展阶段。
智驾渗透率：市场普及加速，10万级新车也有辅助驾驶
新车智驾渗透率在2024年迎来了进一步的增长，根据乘联会数据，2024年1-8月新能源乘用车L2级及以上的辅助驾驶功能装车率达到66.6%，也就是说三分之二的新能源车都至少具备基础的辅助驾驶功能，而在2023年这一数据还只有45.6%。
L2+级也就是高阶智驾辅助的占比则稍显薄弱，虽然整体相较去年已经实现了翻倍，但占比只有11.8%，且多搭载于30万元及以上的高价格车型。不过随着端到端技术的融于以及智驾硬件的成本降低，市场上已经开始逐步涌现出20万级、甚至10万级支持城市/高速自动驾驶辅助的新车车型，高阶智驾也将向着低端市场大踏步迈进。
另一方面，传统车企也在通过智能驾驶技术的武装，在打破消费者对燃油车的固有认知。从终端数据上来看，燃油车搭载L2级智驾的比例在快速提升，从去年1-8月的21.9%，大幅提升到今年的50.8%，也就是说每2辆新的燃油车就至少有1辆是具备辅助驾驶功能的。
同时，随着智驾渗透率的不断提升，整个智驾相关产业也逐步壮大。据中商产业研究院数据，我国自动驾驶市场规模由2019年的1126亿元增至2023年的3301亿元，预计2024年将达到3832亿元。
但值得注意的是，在新车L2级智驾渗透率已经过半的情况下，L2+级尚处于起步阶段。其新能源乘用车渗透率仅为11.8%，如果放到全市场范围，其渗透率甚至不足10%。而随着相关产业链的成熟、软硬件的完善，尤其是后续智能驾驶相关法律法规的制定，一旦L3全面落地，高阶智驾至少在新车渗透率方面还有接近9成的替代潜力，提升空间非常广阔。
智驾水平：车企加速布局，市场已出现梯队分化
据乘联会数据，2024新能源车1-11月整体销量数据达到959.4万辆，所以即便L2+级高阶智驾的渗透率仅为11.8%，但这也意味着有超过110万台搭载L2+级智驾的新车于今年售出，在如此庞大的规模下，市场上已然出现了显著的梯队分化。
第一梯队--技术领先、体验舒适
第一梯队的主要成员有华为鸿蒙智行、小鹏、蔚来、理想等典型车企（排名不分先后，且并未完全列出所有企业），其主要特征有：
①起步较早且布局完善：这些企业大多在 2013 - 2015 年左右开始涉足智驾领域，从团队组建到实现 L2 级辅助驾驶量产历经 5 - 8 年，后续在释放高速场景、城市场景等方面持续推进，逐步构建起完善的智驾发展体系。
②智驾能力领先：均已具备全场景智驾能力，如高速 NOA、城市 NOA 等，且在实测智驾能力及覆盖范围方面表现突出，全场景智能辅助驾驶能力已实现量产车落地应用，甚至基本已落地“点到点”/“门到门”的智驾应用。
③技术自主研发：重视技术研发投入，如小鹏自研智驾软件，蔚来虽经历合作但最终回归自研，理想在后期也加速自动驾驶领域研发，极越依托百度技术积淀推出高阶智驾系统，华为更是构建了全产业链布局。
④销量增长与智驾升级相关：随着智驾方案的升级迭代，其平均月度销量及最高月度销量呈现增长趋势，智驾功能对汽车销量有一定的助推作用，消费者对其智驾技术认可度较高。
那么下面就来分别看看一梯队主要成员目前的智驾发情况。
华为鸿蒙智行：华为的优势在于从芯片到操作系统、再到应用，实现了全产业链布局。这种软硬件融合的优势，让华为在智驾领域构筑了独特的护城河。
截止目前，华为高阶智驾系统ADS已迭代至3.0版本，具备融合端到端能力，采用感知+决策分层的GOD+PDP架构，实现对异形障碍物和罕见障碍物的优化识别，在实际的驾驶体验中能够对各种常见、不常见的障碍物都能做出精准的识别及反应避让，这也是华为ADS3.0能够实现全场景智驾的基础能力。目前 ADS 3.0 学习训练算力达 7.5E FLOPS，每天学习 3500 万公里，模型更新每 5 天迭代一次。
对应的，鸿蒙智行全系在11月交付新车达到4,1931台，其中均价接近50万的问界M9就达到了1,6409辆，实现了对BBA等传统豪车的量价双超越，这也是智驾赋能产品力的一个典型案例。
小鹏汽车：成立于2014年的小鹏是国内最早主打智能驾驶的车企，早在2018年Xpilot就实现了车辆召唤和巡航辅助功能。截止目前，其智驾方案也已经历多次升级，最新版本为XNGP，也进入了端到端大模型时代。
小鹏的端到端大模型包含神经网络 XNet、规控大模型 XPlanner 和大语言模型 XBrain。其能让自动驾驶系统如同裸眼 3D，驾驶策略不断向拟人进化，拥有人类大脑般的理解学习能力。
在算力方面，小鹏与阿里云合作，建成中国最大的自动驾驶智算中心 “扶摇”，算力可达 600PFLOPS（每秒浮点运算 60 亿亿次），将自动驾驶核心模型的训练速度提升了近 170 倍。云端算力储备已达到 2.51EFlops。此外，“扶摇” 智算中心可使 GPU 资源虚拟化利用率提高 3 倍，支持更多人同时在线开发，效率提升十倍以上；端对端通信延迟降低 80% 至 2 微秒；实现了算力的线性扩展；存储吞吐比业界 20GB/s 的普遍水准提升了 40 倍。
当前版本的XNGP最大的特征就是不再依赖激光雷达，其中AI天玑5.4.0版本则通过引入单像素LOFIC架构方案，提升了在逆光、暗光等环境下的信息采集能力。截至目前，小鹏汽车已经基本实现了全场景智能驾驶的应用落地。
基于此，整套方案的成本明显降低，所以才能在15万附近出现了Mona M03这种全功能高阶智驾的车型。基于此，小鹏汽车的销量也开始进入又一个上升周期。11月，小鹏汽车月销超过2.7万台，而且有很大概率在12月突破3万台。
蔚来汽车：同样成立于2014年的蔚来，在2020年10月成为国内第一家实现高速NOP全量交付的车企。其智驾方案已迭代多次，目前已实现全域领航辅助NOP功能。
而在端到端方面，蔚来的端到端以智能驾驶世界模型 NWM 为主导，它是多元自回归生成式的具身驾驶模型，可全量理解数据、具有长时序推演和决策能力，能在 100 毫秒内推演出 216 种可能发生的场景，寻找到最优决策。
截至 2023 年 9 月，其智能计算集群总算力规模为 1.4EFlops，预计目前算力规模更高。截至 2024 年 7 月，基于群体智能的整体端云算力已超过 306.9EOPS。其2024 款车型全系搭载全新的中央计算平台 ADAM，智能驾驶芯片方面配备 4 颗英伟达 Orin X 芯片，拥有 48 个 CPU 内核、256 个矩阵运算单元、8096 个浮点运算单元，共计 680 亿个晶体管，总算力高达 1016TOPS，为智能驾驶提供强大算力保障。
在具体落地方案中，，蔚来主品牌上全系采用Banyan3、带激光雷达的方案；乐道则使用了无激光雷达的ONVO Smart Driving，最大的亮点是那颗 4D 毫米波雷达。而双方案的布局，也更有利于蔚来进一步拓展自身的价格区间。目前蔚来汽车旗下品牌合计月度销量基本稳定在2万辆以上，其中智驾技术的迭代对其销量增长有显著贡献。
理想汽车：成立于2015年的理想，其智驾起步实际上是稍晚的。其高速NOA的落地时间相较蔚来晚了一年左右，但随后其城市NOA、无图NOA的迭代明显提速。其最新智驾系统AD Max已具备城市NOA功能，并计划三年内实现L4级别的无监督自动驾驶。
在端到端层面，理想汽车采用 “行业首个双系统量产方案”，即快系统由端到端实现，能应对 95% 的常规场景；慢系统由 VLM 实现，占日常驾驶的约 5%。此外还有世界模型，结合重建和生成技术路径，为系统学习和测试创造优秀虚拟环境。目前，理想拥有 4.5EFlops 的云端算力规模，并将加大投入以支撑端到端的训练。其正在测试端到端 + VLM 的快慢系统。
本身家庭用车导向的整车设计，配合省心、好用的智驾，理想可以说在产品定位和需求满足上实现了无死角满足。基于此，理想的月销量长时间维持在5万辆上下，考虑到其均价水平，这已经是一线主流豪车的销量水平了。
目前，以上这些车企在智驾技术方面处于领先地位，不仅拥有完善的硬件配置和先进的算法架构，还在不断推动技术创新和升级。
第二梯队--可用性较高，但仍有提升空间
第二梯队主要包括小米汽车、上汽智己、比亚迪腾势等企业（排名不分先后，且并未完全列出所有企业）。相较于第一梯队，这些二梯队成员的典型特征有：
①起步稍晚但发展迅速：相比第一梯队，起步时间稍晚，但通过 “借力” 主品牌或第三方智驾方案提供商，如腾势依靠比亚迪、上汽智己联合 Momenta、五菱宝骏与大疆合作等，在智驾能力上实现了快速提升，部分企业已具备高速 NOA 和城市 NOA 能力，缩短了与第一梯队的差距。
②智驾系统逐步完善：从最初的 L2 级辅助驾驶量产到逐步实现高速 NOA、城市 NOA 等功能，智驾系统不断迭代升级，不过整体在释放高速及城市场景的环节仍落后于第一梯队。
③销量受多种因素影响：尽管智驾系统有所升级，但除小米外，智驾方案升级对销量增长的助推作用相对有限，主要受品牌知名度、消费者对智驾系统接受度等因素影响，如消费者认为智驾系统推出时间短、迭代不足等。
④产品定位与市场策略多样：涵盖不同价格区间和市场定位，如五菱宝骏将高阶智驾拉到 10 万级市场，上汽智己为高端新能源汽车品牌，产品策略各有侧重，但整体在智驾领域的竞争中处于追赶状态。
⑤全场景智能驾驶方案还未推全：目前智驾水平位于第二梯队的车企，其全场景智能驾驶方案基本处在规划或者测试之中，或仅进行了部分功能和区域的推送。而端到端大模型方面则进度更慢，尚无成型的方案或者进展情况。
那么下面就来分别看看一梯队主要成员，目前的智驾情况。
小米汽车：要说二梯队里最好的，肯定不是小米；但要说谁受关注度最高？怕一梯队那几位也不如小米。而且消费者在面对互联网、科技标签拉满的小米时，自然对其智驾表现的期待很高。现在的情况是，小米首款车型SU7落地不到一年，高速NOA+城市NOA都已推出。虽然目前表现仍然需要进一步提升，但其进展速度十分惊人。
目前小米集团拥有高达 8.1E FLOPS 的超大算力用于智能驾驶训练，在最近的智驾直播及内测中已应用了 300 万 CLIPS 的数据。强大的算力，也是小米汽车智驾模型快速迭代进步的核心支撑。
当然，Xiaomi Pilot现阶段还是存在很多实际使用上的小问题，比如出入匝道、超车并线、操作提前量处理等方面仍然需要一些接管才行。但考虑到SU7现在超过2万的月交付量，其智驾相关的数据积累速度的快速提升，预计后续小米的智驾表现会以更快的速度提升优化。
上汽智己：早在智己汽车成立初期，公司就与Momenta展开了深度合作。在智己推出的第一款车智己L7上就打在了与Momenta合作的IMAD智驾辅助系统；23年4月开始推送高速高架NOA；24年落地无图城市NOA。
目前智己用户智驾总里程近 3 亿公里，累计使用率达到了 92.20%、apa 智能泊车使用达 517.4 万次、aeb 避免可能碰撞事故 54,301 次。同时，智己汽车还与阿里云合作，运用高性能计算将工业仿真的效率提升了 25%。
另外，智己汽车、NVIDIA 英伟达与 Momenta 三方合作打造行业首批 DRIVE AGX Thor 芯片量产智驾解决方案，该方案将于 2025 年率先搭载于智己汽车量产车型，基于 DRIVE AGX Thor 芯片的算力优势，Momenta 一段式智驾大模型能够支持更高分辨率、更长历史的图片及视频输入，整体反应速度更快。基于此，智己计划在2025年实现Door to Door全场景通勤，并在未来3-5年内,实现绝大多数场景下的智能驾驶。
比亚迪腾势：比亚迪的智驾进度其实一直是市场上热度很高的话题，而腾势又是比亚迪智驾相关功能最先落地的核心子品牌。所以，通过腾势的智驾表现，可以对整个比亚迪目前的智驾能力做出一个较为清晰的衡量。
针对智驾，比亚迪成立了前瞻部门专攻端到端技术落地。其低阶平台 DiPilot 100 采用英伟达 OrinN 芯片，算力为 84TOPS，重点将实现高速领航（NOA）功能；高阶平台 DiPilot 600 基于英伟达双 OrinX 芯片，主攻城区无图 NOA。
腾势旗下车型，在之前一直都是以L2级智能驾驶辅助为主，直到2024年才开始进入智驾的快速提升期。24年1月发布了具备高速NOA能力的DiPilot，后续开始在N7上进行推送；24年5月又发布了城市NOA功能。从目前腾势N7、Z9GT等车型的智驾实测来看，可用性已经很高，但仍需要尽快大面积推送落地，同时加速搭载相关高阶智驾车型的推出。
而在12月16日，比亚迪官宣成立了先进技术研发中心，该中心包括 AI 实验室、AI 超算开发部、大数据平台部等多个部门，致力于研究和发展 AI 算法、AI 基础设施、大模型等核心技术及平台。这一举措旨在为比亚迪集团的多项业务提供强大的算力和技术支持。预计，以智驾为代表的整车智能化，将是比亚迪下一步的核心发展方向。
智驾发展：明年城市NOA或将进入窗口期
截止目前，智能驾驶领域已经初步形成了一个较为清晰的竞争格局。但汽车市场无数次告诉我们，智驾技术梯队并非一成不变，而是随着市场和技术的发展而动态变化。一些第二梯队企业凭借快速的技术创新和市场布局，有望在未来跻身第一梯队。而一些第一梯队企业如果未能持续保持技术领先和市场敏感度，也可能面临被赶超的风险。
与此同时，除第一、第二梯队车企外，还有一部分高销量传统车企在智驾领域仍有待布局。这些企业在未来一段时间，需要加速智驾相关进程，否则会被彻底拉开差距。
放眼全市场，L2&L2+ 级辅助驾驶渐成主流，消费者对智能驾驶接受度提高，市场规模持续扩大，政策上，国家和地方积极推动，工信部开展多项试点工作，为智能驾驶发展提供政策支持和规范引导。
尽管进展显著，但智驾的发展仍面临诸多挑战，如软硬件的成熟度、智驾体系的网联化进程、相关商业模式拓展和相关法律法规制定等内容都需要逐步进行摸索。
软硬件的成熟度：
地平线CEO余凯认为端到端等说法虽多，但不构成产品核心竞争力，真正的区分点在于精细打磨。地平线的定位是软硬件深度结合优化的智能驾驶解决方案系统级公司，需具备从软件到硬件、从端到云的综合立体能力。
而当前智驾行业，得益于各类传感器技术的日新月异、算法的不断优化以及计算能力的显著提升，智驾系统将能够跨越现有的技术界限，逐步实现L3、L4乃至L5级别的高级自动驾驶功能。这一进程不仅将极大提升驾驶的安全性与效率，还将深刻改变用户的出行体验，使智驾系统在可靠性、安全性、舒适性和便捷性等多个维度上实现质的飞跃，以满足日益多元化、个性化的市场需求。余凯认为 3-5 年推动全场景智驾成为汽车标配，且技术拐点已出现，2025 年城区 NOA 进入窗口期。
汽车网联化：
在24年10月举办的2024世界智能网联汽车大会上，余承东提到：尽管5G通信技术发展迅速，但2024年乘用车移动联网的5G渗透率仍然较低，仅为10.7%。他强调，汽车网联化严重滞后于5G通信网络的发展，建议加快5G上车进程，因为这对于智能网联汽车的未来发展具有重大战略价值。
其实作为智驾技术发展的核心趋势，网联化也在快速推进。智能网联汽车是指利用车载传感器、控制器、执行器、通信装置等，实现环境感知、智能决策和/或自动控制、协同控制、信息交互等功能的汽车的总称。早期智能网联汽车侧重于“智能汽车”，强调单车智能化，未来将逐步向智能化与网联化相融合的路径发展，成就真正的智能网联汽车。
5G、车联网等前沿技术的融合应用，将智驾系统与车路协同、智能交通系统等外部环境紧密相连，形成了一个高度协同的智能生态系统。这一变革不仅增强了智驾系统的感知能力与决策效率，更为其安全性提供了坚实的保障，加速了智能驾驶技术的成熟与商业化进程。
商业模式拓展：
元戎启行 CEO 周光在其C1轮融资发布会上提到，公司未来计划用端到端系统走出两条商业化落地路径。第一条是量产业务，与车企深度合作，将端到端模型应用上车，共同开发智能驾驶车辆；第二条是以开放的态度，基于端到端模型、量产车，与车企或第三方运营商平台合作实现 Robotaxi 的规模化运营。
而类似的商业化模式持续创新，也为智驾技术的广泛应用拓展了更多可能。随着技术的不断成熟，越来越多的汽车品牌将智驾系统作为标准配置，使其成为吸引消费者的重要卖点。而智能驾驶出租车、无人公交等创新应用场景的涌现，更是为城市交通出行带来了颠覆性的变革，预示着智驾技术正逐步融入人们的日常生活。
同时，智驾也能赋能环卫、物流等场景，提升效率实现降本增效。此外，基于数据挖掘开展增值服务，如地图更新与保险业务，反哺技术发展。而且，行业积极与互联网、通信、能源等跨行业融合，构建车联网生态、管理智能能源等，不断拓展边界与空间，有望在多方合力下推动智能驾驶商业化落地，实现可持续发展，为未来交通变革奠定基础。
法律法规体系的建立：
在11月，北京交通大学法学院副院长郑飞在新京报社举办的“自动驾驶如何促进高质量交通与就业”研讨会上表示：“当前我国自动驾驶立法正当时，国内从战略、规范和地方层面有相应法规出台，但存在层级低、标准不系统、各地规范冲突等问题。立法模式上，专门立法周期长、成本高但有机会，法律修订模式 “小快灵” 但难成体系。现在技术成熟、政策有借鉴，是立法的好时机。近期应出台部门规章补齐漏洞，中期制定统一专门条例，远期考虑上升到统一立法层面。”
如果没有完善的法律法规体系，智驾很难真正进入下一阶段。所以在智驾技术快速发展的背后，相关法律法规的制定也已经箭在弦上。
为了确保技术的健康有序发展，政府需加强监管力度，推动建立全面、完善的法规体系，为智驾技术的合法应用提供明确的法律框架。这包括但不限于制定自动驾驶车辆的安全标准、行驶规范、事故责任认定等方面的法规，以及加强对数据隐私保护、网络安全等方面的监管。
同时，企业作为技术创新的主体，也应积极承担社会责任，注重智驾技术的伦理道德问题。这要求企业在技术研发过程中，充分考虑技术的社会影响，确保技术的公平、公正与可持续性。此外，企业还应加强与政府、行业组织、消费者等多方面的沟通与合作，共同推动智驾技术的健康发展。
如果给2024年的中国智驾行业下一个定义，应该是：承上启下、百花齐放。
承上启下，是因为L2&L2+级智驾在新车搭载方面第一年占据多数。而且，端到端大模型等新技术应用进程也在加速，华为ADS3.0、小鹏XNGP等智驾方案已经开始落地应用，而二梯队车企的相关方案也开始大规模测试、处在大规模落地应用“前夜”。
百花齐放，是随着2024年我国智能驾驶行业的飞速发展，市场格局也已经初步形成。智驾领域玩家也越来越多，而像激光雷达与纯视觉之争、端到端大模型的各显神通、纯自研与第三方合作的模式选择，也共同缔造了今天这个百花齐放的局面。
在这承上启下、百花齐放的发展态势中，智驾行业正孕育着无限可能。一方面，技术的持续迭代为未来更高阶智能驾驶奠定坚实基础，端到端大模型等创新技术有望突破现有瓶颈，实现更智能、更安全的驾驶体验。另一方面，市场竞争的加剧促使企业不断创新商业模式，从技术研发到产品落地，再到服务优化，各个环节都在经历深刻变革。消费者也将在这一过程中受益，不仅享受更便捷的出行方式，还能体验到更加个性化、多样化的智能驾驶服务。可以预见，中国智驾行业将在未来继续引领潮流，书写智能交通新篇章。