引言

要是把過去十年比作移動互聯網瘋狂重塑生活的黃金狂飆期，那未來十年，自動駕駛絕對就是那個要改寫人類出行邏輯的超級“大魔王”！

從科技圈的巨頭大佬，到傳統車企的老炮兒，再到資本市場的那些敏銳獵手，大家都心知肚明，這可不只是一場簡單的技術革新，而是一場對萬億級市場大蛋糕的激烈“廝殺”！

特斯拉FSD，Waymo、百度蘿卜快跑的自動駕駛Robotaxi，華為、比亞迪的智能駕駛……這些在行業里高頻出現的名詞，背后是技術迭代像坐火箭一樣加速，商業邊界也在瘋狂拓展。

咱們現在就正處于交通出行領域堪比“智能手機替代功能機”的巨大范式轉移中，當下正是從“輔助駕駛”向“完全無人化”跨越的關鍵生死拐點，誰能率先突破L4級自動駕駛大規模商用瓶頸，誰就能握住未來十年全球科技與出行產業的話語權，這賽場，簡直太刺激啦！

無人車來也（公眾號：無人車來也）和大伙兒聊聊這個事！

一、技術路線：純視覺與多傳感器融合的“龍虎斗”

現在去試駕主流新能源車，L2 + 級輔助駕駛就跟家常便飯似的，自動跟車、車道保持、高速領航都不算啥新鮮事兒了，部分車型甚至能在城市道路自主變道。

2023年起，城市NOA快速落地，這就像給自動駕駛從“簡單高速場景”邁向“復雜城市環境”拉開了大幕，但這僅僅只是個開場。

按照國際汽車工程師學會（SAE）的標準，自動駕駛分L0至L5六級。

目前量產車型大多處于L2向L3過渡階段，真正的“無人駕駛”（L4/L5）還只能在特定場景里“小打小鬧”，比如Waymo在舊金山的全無人出租車、封閉園區的自動駕駛物流車。

即便頭部企業有局部突破，可L4級大規模落地還是得面對技術可靠性、法規適配性與成本控制這三座大山。

而在技術路線選擇上，行業已經形成了兩大陣營。

先說說純視覺派，特斯拉就是這個陣營的“帶頭大哥”，走的是“數據驅動”的路子。

它靠攝像頭模擬人類視覺，再搭配AI算法來實現感知決策。

這優勢可太明顯了，攝像頭成本低，還容易量產，再加上特斯拉有超千萬輛在運營車隊，能持續收集海量路況數據來反哺神經網絡。

如今FSDV12已經實現了“端到端決策”，不用再依賴預設規則，直接就能輸出駕駛指令，復雜場景應對能力那是蹭蹭往上漲。

不過呢，這短板也不容忽視，就像在暴雨、大霧、強光這些場景下，攝像頭感知精度就容易“掉鏈子”。

再看看多傳感器融合派，Waymo、華為等企業選擇了這條“穩妥方案”。

它們強調“安全冗余”，讓激光雷達（精準測距）、毫米波雷達（抗干擾）、攝像頭（捕細節）協同工作，這樣就能降低單一傳感器失效的風險。

以前制約這條路線的核心就是成本，早期激光雷達單價高達數十萬元，不過現在已經降到千元級了，這就為量產鋪平了道路。

就像華為ADS2.0，靠著“激光雷達 + 攝像頭 + 毫米波雷達”，實現了無高精地圖的城市NOA功能。

這兩條路線到底誰能笑到最后，現在還沒個定論，但都在快速進化。

特斯拉靠數據來補硬件的短板，融合派靠降低成本來破解量產難題。

就像格隆匯研究院強調的，咱們沒必要把技術路線對立起來，更應該關注底層能力，尤其是AI大模型在決策規劃上的突破。

如今特斯拉FSDV12的端到端邏輯、融合派“BEV + Transformer”架構的普及，都印證了“感知硬件的盡頭是算法”這個判斷。

二、生態系統：自動駕駛的“超級拼圖”

要是把自動駕駛比作一個“智能機器人”，那車輛技術就只是它的“軀體”，完整的生態才是讓它能正常運轉的核心。

格隆匯研究院把它拆解成了四大層級，每個層級都藏著關鍵機遇。

1、感知層就像是自動駕駛的“眼睛”

由攝像頭、激光雷達、毫米波雷達構成“感知矩陣”。

國內禾賽、速騰聚創的激光雷達性能已經接近或超過國際水平了，舜宇光學、歐菲光在車規級高像素鏡頭市場也占據了重要份額。

2、決策層是自動駕駛的“大腦”

芯片提供算力，算法負責規劃決策，高精地圖提供道路信息。

英偉達DRIVE Orin（2000TOPS算力）成了L4級方案的首選，國內地平線征程5、黑芝麻智能A1000也填補了國產算力的空白。

在算法上，“BEV + Transformer”架構讓車輛能預判交通參與者的軌跡，決策更貼近人類直覺。

3、執行層是自動駕駛的“手腳”

執行層依靠線控底盤、電子轉向等，能把決策轉化為動作。

過去傳統底盤很難滿足需求，現在博世、大陸及國內德賽西威等實現了線控底盤量產，為無人化提供了可靠支撐。

4、支持層是自動駕駛的“基礎設施”

5G與V2X讓車輛能實時聯網，云計算支撐數據存儲與算法訓練，仿真平臺降低路測成本。

截至2024年，Waymo仿真測試里程超數十億英里，是實際路測的數十倍呢！

業界多次強調，中國自動駕駛生態的競爭力，關鍵在于底層供應鏈自主可控。

從國產激光雷達成本下降，到自主芯片算力突破，國內產業鏈已經在多環節實現了從“跟跑”到“并跑”，這也是我們看好相關領域投資機會的核心邏輯。

不過，技術成熟只是第一步，自動駕駛普及還得突破“政策”與“倫理”這兩道關卡。

在政策層面，各國對L3/L4級上路標準、事故責任認定還在探索中。

德國雖然率先允許L3級上路，但國內適配還需要時間；

中國北京、上海開放了Robotaxi測試，可全面商業化還得跨區域法規協同。

在倫理與安全層面，“電車難題”的算法選擇、數據隱私保護、網絡安全防御（防黑客劫持），都需要技術、社會共識與法律共同來解決。

三、投資機會：自動駕駛的“財富密碼”

雖說自動駕駛概念曾經被多次炒作，但行業其實還處在爆發前夜。

1、隨著AI大模型能力躍升，自動駕駛決策能力迎來了質變。

2024年車企加速落地城市NOA、Robotaxi試點擴容，資本市場對相關企業的估值也體現了期待。

美股特斯拉、英偉達還是焦點，國內百度、華為產業鏈及激光雷達、高精地圖概念股也反復活躍。

2、從投資角度看，自動駕駛產業鏈機會可以分為四層。

整車與解決方案提供商，像特斯拉、Waymo及傳統車企自動駕駛部門，位于產業鏈前端，潛在回報高，但風險也最大；

關鍵技術供應商，包含芯片（英偉達、高通、地平線）、傳感器（禾賽、速騰聚創、Luminar），提供核心組件，商業模式比較穩定；

基礎設施與服務提供商，有高精地圖（百度地圖、四維圖新）、仿真測試（騰訊、ANSYS）、云平臺（阿里云、AWS），盈利模式更清晰；

應用與運營服務商，涵蓋Robotaxi運營、自動駕駛物流、智慧交通，聚焦特定場景商業化。

3、不過要注意，這個行業長周期、高投入、波動大，政策風險也不能忽視。

投資者應該關注有技術壁壘、商業化路徑清晰的公司，而不是追熱點概念股。

從時間維度看，機會是分階段顯現的：

短期盯著L2 + /L3級輔助駕駛普及帶來的硬件機會；

中期看特定場景L4應用的商業化突破；

長期關注完全自動駕駛生態成熟與價值分配。

四、未來展望：自動駕駛將重塑出行產業

從2004年美國DARPA舉辦首屆自動駕駛挑戰賽開始，這場技術長征已經走了二十多年。

如今，多項技術突破和政策開放正在同時發生，2025年很可能就是自動駕駛商業化的關鍵一年。

自動駕駛將徹底改變我們的出行方式和城市形態。

1、出行即服務（MaaS）將成為主流。

私人汽車保有量可能下降30%，共享出行占比將超過50%。

汽車從交通工具轉變為“第三生活空間”。

2、城市布局將重新規劃。

停車需求減少40%，道路利用率提升50%。

城市空間將重新分配，更多的土地用于綠化和公共設施。

3、物流成本大幅降低。

無人配送使最后一公里成本下降60%，無人貨運使干線物流成本下降40%。

商品價格將更加便宜，人們的生產生活將更加便捷。

4、新興產業將蓬勃發展。

車載娛樂、遠程辦公、移動商業等新模式將涌現，創造新的經濟增長點。

自動駕駛是人工智能領域最難的問題之一，但也是最有價值的問題。它不僅僅是技術挑戰，更是對社會接受度、法律法規和商業模式的全面考驗。

隨著技術成熟和成本下降，自動駕駛將逐步從特定場景向全域擴展，最終實現完全無人的理想狀態。

總之，無人車來也（公眾號：無人車來也）認為：

如果你相信技術改變世界，相信未來屬于智能出行，那么現在，或許正是關注并參與其中的最好時機。

自動駕駛的故事才剛剛開始，而它的終局可能會遠超我們今天的想象。

親！你說呢？

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       原文標題 : 自動駕駛：堪比“智能手機替代功能機”的巨大范式轉移，誰將笑傲江湖？如何把握無人駕駛“財富密碼”？