自動駕駛：萬億賽道的終極博弈，下一個十年誰主沉浮？

若說過去十年是移動互聯網重塑生活的黃金期，未來十年，自動駕駛必將成為改寫人類出行邏輯的核心力量。

從科技巨頭到傳統車企，再到資本市場的敏銳玩家，都清楚這不僅是技術革新，更是對萬億級市場蛋糕的激烈角逐。

特斯拉FSD、Waymo的Robotaxi、百度Apollo的城市NOA……這些高頻出現的行業名詞，背后是技術迭代加速與商業邊界拓展。

我們正經歷交通出行領域堪比“智能手機替代功能機”的范式轉移，當下正是從“輔助駕駛”向“完全無人化”跨越的關鍵拐點。誰能率先突破L4級自動駕駛大規模商用瓶頸，誰就有望握住未來十年全球科技與出行產業的話語權。

技術路線之爭：

兩條路徑的較量與進化

如今試駕主流新能源車，L2+級輔助駕駛已不新鮮：自動跟車、車道保持、高速領航，部分車型甚至能實現城市道路自主變道。

2023年起，城市NOA快速落地，標志著自動駕駛從“簡單高速場景”邁向“復雜城市環境”，但這只是行業序幕。

按國際汽車工程師學會（SAE）標準，自動駕駛分L0至L5六級。目前量產車型多處于L2向L3過渡階段，真正的“無人駕駛”（L4/L5）仍局限于特定場景——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，L4級大規模落地仍面臨技術可靠性、法規適配性與成本控制三重考驗，而行業在技術路線選擇上已形成兩大陣營：

1.純視覺派：特斯拉的“數據驅動”之路

以特斯拉為核心的純視覺路線，靠攝像頭模擬人類視覺，搭配AI算法實現感知決策。優勢很明確：攝像頭成本低、易量產，疊加超千萬輛在運營車隊，能持續收集海量路況數據反哺神經網絡。

如今FSDV12已實現“端到端決策”，無需依賴預設規則，直接輸出駕駛指令，復雜場景應對能力顯著提升。但短板也突出：暴雨、大霧、強光等場景下，攝像頭感知精度易受影響。

2.多傳感器融合派：Waymo、華為的“穩妥方案”

Waymo、華為等選擇的“多傳感器融合路線”，強調“安全冗余”：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，降低單一傳感器失效風險。

過去制約該路線的核心是成本——早期激光雷達單價數十萬元，如今已降至千元級，為量產鋪路。如華為ADS2.0，就靠“激光雷達+攝像頭+毫米波雷達”，實現無高精地圖的城市NOA功能。

兩條路線尚無定論，但都在快速進化：特斯拉靠數據補硬件短板，融合派靠成本破量產難題。

正如格隆匯研究院2023年強調的：不必對立技術路線，更應關注底層能力——尤其是AI大模型在決策規劃的突破。

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”的判斷。

不止“造好車”：

自動駕駛的生態系統之戰

若將自動駕駛比作“智能機器人”，車輛技術只是“軀體”，完整生態才是運轉核心。格隆匯研究院將其拆解為四大層級，每個層級都藏著關鍵機遇：

1.感知層：自動駕駛的“眼睛”

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接近國際水平，舜宇光學、歐菲光在車規級高像素鏡頭市場占據重要份額。

2.決策層：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DRIVEOrin（2000TOPS算力）成L4級方案首選，國內地平線征程5、黑芝麻智能A1000填補國產算力空白。

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

3.執行層：自動駕駛的“手腳”

線控底盤、電子轉向等將決策轉化為動作。過去傳統底盤難滿足需求，如今博世、大陸及國內德賽西威等實現線控底盤量產，為無人化提供可靠支撐。

4.支持層：自動駕駛的“基礎設施”

5G與V2X讓車輛實時聯網，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。

格隆匯研究院多次強調：中國自動駕駛生態的競爭力，關鍵在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，國內產業鏈已在多環節實現“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。

當然，技術成熟只是第一步，自動駕駛普及還需突破“政策”與“倫理”關卡：

政策層面：各國對L3/L4級上路標準、事故責任認定仍在探索。德國雖率先允許L3級上路，國內適配需時間；中國北京、上海開放Robotaxi測試，但全面商業化需跨區域法規協同。

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），需技術、社會共識與法律共同解決。

所有顛覆性技術的推廣都非“線性加速”，但當技術、生態、政策形成合力時，這場出行革命的落地速度，或許會遠超預期。

投資機會：現在入場，

還能趕上嗎？

盡管自動駕駛概念曾被多次炒作，但行業仍處爆發前夜。隨著AI大模型能力躍升，自動駕駛決策能力迎來質變，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、英偉達仍是焦點，A股百度、華為產業鏈及激光雷達、高精地圖概念股反復活躍。

從投資看，自動駕駛產業鏈機會可分四層：

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

2.關鍵技術供應商：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，商業模式較穩定；

3.基礎設施與服務提供商：包括高精地圖（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；

4.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。

需注意的是，該行業長周期、高投入、波動大，政策風險不容忽視，投資者應關注有技術壁壘、商業化路徑清晰的公司，而非追熱點概念股。

從時間維度，機會分階段顯現：短期盯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。

如何把握自動駕駛的大機會？

從2004年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年可能是自動駕駛商業化的關鍵一年。

正如一位行業老兵所說："自動駕駛是AI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。

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。

責任編輯 | 陳斌