本篇報告解決了以下核心問題：

輔助駕駛行業現狀：隨行業平均水平提升，技術路線收斂，車企輔助駕駛能力難以做出差異化；向高級別輔助駕駛躍遷的發展下，除場景覆蓋廣度外，細分安全功能有待提升；在輔助駕駛功能向用戶普及的過程中，人機交互邊界感仍然模糊，系統能力邊界不清晰帶來商業化落地的焦慮和安全隱患。

我們建立輔助駕駛能力的研究框架，從三個維度橫向梳理全棧自研主機廠當前輔助駕駛能力及發展潛力

維度一：企業組織戰略-在技術路徑演變下（模塊化-端到端-AI跨域應用等），及時調整團隊架構及研發重心能夠推動研發效率與商業化落地節奏，如理想率先組織端到端研發團隊，並於近期將研發重心再調整至更廣泛的AI應用場景；同時在價格敏感的競爭業態下，企業需保持有效的產品力和長期經營能力，進行有序的資源投入和團隊規劃的動態調整。

維度二：技術能力 1）傳感器-在向高級別輔助駕駛發展過程中，多感知方案並行，全方位、全時速的安全可靠性要求使得激光雷達/攝像頭/毫米波雷達均發生搭載量和技術的提升，實現“數據輸入-算法提升-硬件匹配”的正向循環，同時在供應鏈格局上，國產廠商份額穩步提升；2）算力-雲端智算中心肩負起模型訓練、數據閉環與算法迭代等任務，特斯拉以超過75Eflops引領，我國部分車企已實現約10Eflops量級的智算中心搭建，並通過更多元的雲端合作構建彈性算力池，支持模型升級；車端駕駛域控芯片同步向大算力化躍遷，芯片迭代爲國產供應商和車企自研芯片提供上車窗口，如蔚來、小鵬自研芯片先均已實現上車；3）車雲模型-技術路徑收斂：感知能力隨技術演進，架構由決策規劃模型化向模塊化端到端發展，引入多模態數據信息提升複雜場景解決能力，同時世界模型運用數據驅動提升類人化決策能力，頭部主機廠與第三方解決方案供應商格局已顯現，與國內外主機廠保持開放合作戰略，引導能力領先性與商業模式多元性。如鴻蒙智行與自主品牌展開平臺化合作，Momenta發展海外客戶等。

維度三：消費者感知-輔助駕駛產品逐步標籤化，隨新車發佈成爲賣點，在消費者感知力上，功能實現在駕駛輔助（車位到車位）和安全輔助（AEB/AES）上持續優化，包括場景覆蓋度、安全可靠性、體驗流暢度、自我學習強化能力等。

投資建議：大算力芯片上車元年，世界模型持續優化，輔助駕駛行業能力迎來迭代拐點，維持輔助駕駛行業“推薦”評級。

頭部廠商輔助駕駛解決方案逐步完善，在堆積AI能力發展趨勢下，大算力芯片與模型的持續研發投入高，從經營有效性而言，車企不再強制主導輔助駕駛全棧自研，而是展開豐富的戰略合作，推動智能化滲透率進一步普及，如車企與解決方案供應商、與海外車企等，建議關注車企研發及功能落地進展：特斯拉、小鵬汽車、鴻蒙智行合作車企、理想、蔚來汽車、小米集團；以及頭部第三方解決方案供應商：Momenta、元戎啓行。

供應鏈格局顯現，激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、域控制器、輔助駕駛芯片等國內供應商均在發展過程中進一步強化其行業影響力，並向軟硬件一體化的解決方案發展，實現跨域的綜合能力提升，建議關注速騰聚創、禾賽科技、舜宇光學科技、聯創電子、德賽西威、華陽集團、均勝電子、知行科技、地平線機器人、黑芝麻智能等。

風險提示：輔助駕駛技術發展不及預期；輔助駕駛功能普及不及預期；輔助駕駛法規不及預期；輔助駕駛成本下降不及預期；主機廠經營表現不及預期。

風險提示

1）輔助駕駛技術發展不及預期：向高級別駕駛輔助躍遷的過程中，除場景覆蓋廣度外，細分安全功能有待提升。

2）輔助駕駛功能普及不及預期：儘管輔助駕駛功能已經向低價位多品牌滲透，消費者對於更高級別功能體驗的付費意識欠佳。

3）輔助駕駛法規不及預期：人機交互邊界感和責任限定仍然模糊，相關法律法規推進滯後會影響商業化功能的搭載。

4）輔助駕駛成本下降不及預期：駕駛輔助功能的支持需要車端硬件和雲端軟件的協同支持，持續的研發投入需要有好的商業模式轉型

5）主機廠經營表現不及預期：駕駛輔助行業的發展依託於汽車行業終端景氣度，“內卷式”價格戰競爭影響企業長期經營能力和先進技術的研發及商業化落地。

證券研究報告《輔助駕駛的AI進化論：站在能力代際躍升的歷史轉折點》

對外發布時間：2025年7月22日

發佈機構：國海證券股份有限公司

本報告分析師：戴暢

SAC編號：S0350523120004

本報告分析師：陳飛宇

SAC編號：S0350525060001

汽車小組介紹

戴暢，首席分析師，上海交通大學本碩，9年汽車賣方工作經驗，全行業覆蓋，深耕一線，主攻汽車智能化和電動化，善於把握行業週期拐點，技術突破節奏，以及個股經營變化。

胡惠民，汽車行業分析師，華威大學金融碩士，4年汽車賣方研究經驗，擅長對乘用車行業整體需求的判斷，以及自下而上對個股的挖掘與跟蹤。

吳銘傑，汽車行業分析師，上海財經大學金融專業碩士，2年汽車市場研究經驗，擅長髮現個股邊際變化，從底部挖掘潛力個股，目前主要覆蓋汽車熱管理及機器人產業鏈。

陳飛宇，汽車行業分析師，墨爾本大學金融碩士，3年汽車市場研究經驗，擅長把握產業技術變革，深度跟蹤公司經營變化，主要覆蓋汽車零部件智能化軟硬件。

徐鳴爽，研究助理，復旦大學文學學士、波士頓大學經濟學/東北大學數據分析雙碩士，2年賣方研究經驗，對搭建行業研究與數據跟蹤框架有心得，目前主要覆蓋商用車。

重要提示

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