自动驾驶:万亿赛道的终极博弈,下一个十年谁主沉浮?
内容转载自:格隆汇
若说过去十年是移动互联网重塑生活的黄金期,未来十年,自动驾驶必将成为改写人类出行逻辑的核心力量。
从科技巨头到传统车企,再到资本市场的敏锐玩家,都清楚这不仅是技术革新,更是对万亿级市场蛋糕的激烈角逐。
特斯拉FSD、Waymo的Robotaxi、百度Apollo的城市NOA……这些高频出现的行业名词,背后是技术迭代加速与商业边界拓展。
我们正经历交通出行领域堪比“智能手机替代功能机”的范式转移,当下正是从“辅助驾驶”向“完全无人化”跨越的关键拐点。谁能率先突破L4级自动驾驶大规模商用瓶颈,谁就有望握住未来十年全球科技与出行产业的话语权。
01 技术路线之争:两条路径的较量与进化
如今试驾主流新能源车,L2+级辅助驾驶已不新鲜:自动跟车、车道保持、高速领航,部分车型甚至能实现城市道路自主变道。
2023年起,城市NOA快速落地,标志着自动驾驶从“简单高速场景”迈向“复杂城市环境”,但这只是行业序幕。
按国际汽车工程师学会(SAE)标准,自动驾驶分L0至L5六级。目前量产车型多处于L2向L3过渡阶段,真正的“无人驾驶”(L4/L5)仍局限于特定场景——如Waymo在旧金山的全无人出租车、封闭园区的自动驾驶物流车。
即便头部企业有局部突破,L4级大规模落地仍面临技术可靠性、法规适配性与成本控制三重考验,而行业在技术路线选择上已形成两大阵营:
1.纯视觉派:特斯拉的“数据驱动”之路
以特斯拉为核心的纯视觉路线,靠摄像头模拟人类视觉,搭配AI算法实现感知决策。优势很明确:摄像头成本低、易量产,叠加超千万辆在运营车队,能持续收集海量路况数据反哺神经网络。
如今FSDV12已实现“端到端决策”,无需依赖预设规则,直接输出驾驶指令,复杂场景应对能力显著提升。但短板也突出:暴雨、大雾、强光等场景下,摄像头感知精度易受影响。
2.多传感器融合派:Waymo、华为的“稳妥方案”
Waymo、华为等选择的“多传感器融合路线”,强调“安全冗余”:激光雷达(精准测距)、毫米波雷达(抗干扰)、摄像头(捕细节)协同工作,降低单一传感器失效风险。
过去制约该路线的核心是成本——早期激光雷达单价数十万元,如今已降至千元级,为量产铺路。如华为ADS2.0,就靠“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”,实现无高精地图的城市NOA功能。
两条路线尚无定论,但都在快速进化:特斯拉靠数据补硬件短板,融合派靠成本破量产难题。
正如格隆汇研究院2023年强调的:不必对立技术路线,更应关注底层能力——尤其是AI大模型在决策规划的突破。
如今特斯拉FSDV12的端到端逻辑、融合派“BEV+Transformer”架构的普及,都印证了“感知硬件的尽头是算法”的判断。
02 不止“造好车”:自动驾驶的生态系统之战
若将自动驾驶比作“智能机器人”,车辆技术只是“躯体”,完整生态才是运转核心。格隆汇研究院将其拆解为四大层级,每个层级都藏着关键机遇:
1.感知层:自动驾驶的“眼睛”
摄像头、激光雷达、毫米波雷达构成“感知矩阵”。国内禾赛、速腾聚创的激光雷达性能接近国际水平,舜宇光学、欧菲光在车规级高像素镜头市场占据重要份额。
2.决策层:自动驾驶的“大脑”
芯片提供算力,算法负责规划决策,高精地图提供道路信息。英伟达DRIVEOrin(2000TOPS算力)成L4级方案首选,国内地平线征程5、黑芝麻智能A1000填补国产算力空白。
算法上,“BEV+Transformer”架构让车辆能预判交通参与者轨迹,决策更贴近人类直觉。
3.执行层:自动驾驶的“手脚”
线控底盘、电子转向等将决策转化为动作。过去传统底盘难满足需求,如今博世、大陆及国内德赛西威等实现线控底盘量产,为无人化提供可靠支撑。
4.支持层:自动驾驶的“基础设施”
5G与V2X让车辆实时联网,云计算支撑数据存储与算法训练,仿真平台降低路测成本——截至2024年,Waymo仿真测试里程超数十亿英里,是实际路测的数十倍。
格隆汇研究院多次强调:中国自动驾驶生态的竞争力,关键在底层供应链自主可控。从国产激光雷达成本下降,到自主芯片算力突破,国内产业链已在多环节实现“跟跑”到“并跑”,这也是我们看好相关领域投资机会的核心逻辑。
当然,技术成熟只是第一步,自动驾驶普及还需突破“政策”与“伦理”关卡:
政策层面:各国对L3/L4级上路标准、事故责任认定仍在探索。德国虽率先允许L3级上路,国内适配需时间;中国北京、上海开放Robotaxi测试,但全面商业化需跨区域法规协同。
伦理与安全层面:“电车难题”的算法选择、数据隐私保护、网络安全防御(防黑客劫持),需技术、社会共识与法律共同解决。
所有颠覆性技术的推广都非“线性加速”,但当技术、生态、政策形成合力时,这场出行革命的落地速度,或许会远超预期。
03 投资机会:现在入场,还能赶上吗?
尽管自动驾驶概念曾被多次炒作,但行业仍处爆发前夜。随着AI大模型能力跃升,自动驾驶决策能力迎来质变,2024年车企加速落地城市NOA、Robotaxi试点扩容,资本市场对相关企业的估值也体现了期待——美股特斯拉、英伟达仍是焦点,A股百度、华为产业链及激光雷达、高精地图概念股反复活跃。
从投资看,自动驾驶产业链机会可分四层:
1.整车与解决方案提供商:如特斯拉、Waymo及传统车企自动驾驶部门,位于产业链前端,潜在回报高但风险最大;
2.关键技术供应商:含芯片(英伟达、高通、地平线)、传感器(禾赛、速腾聚创、Luminar),提供核心组件,商业模式较稳定;
3.基础设施与服务提供商:包括高精地图(百度地图、四维图新)、仿真测试(腾讯、ANSYS)、云平台(阿里云、AWS),盈利模式更清晰;
4.应用与运营服务商:涵盖Robotaxi运营、自动驾驶物流、智慧交通,聚焦特定场景商业化。
需注意的是,该行业长周期、高投入、波动大,政策风险不容忽视,投资者应关注有技术壁垒、商业化路径清晰的公司,而非追热点概念股。
从时间维度,机会分阶段显现:短期盯L2+/L3级辅助驾驶普及带来的硬件机会;中期看特定场景L4应用的商业化突破;长期关注完全自动驾驶生态成熟与价值分配。
04 如何把握自动驾驶的大机会?
从2004年DARPA举办首届自动驾驶挑战赛开始,这场技术长征已经走了二十多年。如今,多项技术突破和政策开放正在同时发生,2025年可能是自动驾驶商业化的关键一年。
正如一位行业老兵所说:”自动驾驶是AI领域最难的问题之一,但也是最有价值的问题。”它不仅仅是技术挑战,更是对社会接受度、法律法规和商业模式的全面考验。
如果你相信技术改变世界,相信未来属于智能出行,那么现在,或许正是关注并参与其中的最好时机。自动驾驶的故事才刚刚开始,而它的终局可能会远超我们今天的想象。
格隆汇研究院持续跟踪自动驾驶产业发展脉络,多次前瞻性地把握了技术演进、政策变革和投资机遇的关键节点。我们不仅仅关注技术层面,更从商业模式、产业链格局和投资时点等多个维度为投资者提供决策参考。
注:文中所提公司仅为案例分析,不构成任何投资推荐。市场有风险,投资需谨慎,决策前务必做好独立研判。
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