2025 汽车智驾行业的梳理与思考（一）：向智驾2.0时代迈进

向智驾2.0时代迈进——汽车智驾行业的梳理与思考(一)2025年1月17日目

证券研究报告光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES⑧纯视觉或更适配端到端，并有望从智驾迁移至人形机器人：

当前国内主机厂已陆续切换至端到端大模型(以感知层端到端+决策规划层端到端为主),但纯视觉vs.激光雷达端到端仍存争议。我们判断，1)纯视觉具备迭代速度更快、成本更低等特点，预计普适性或更强(有望从智驾迁移至人形机器人);2)当前采用激光雷达+端到端方案的大部分智驾车型存在激光雷达搭载数量不足、车端算力不足或算法能力相对偏弱等问题；3)预计算法优化迭代是实现技术路线突破的关键。

2025E-2026E,汽车智驾拐点临近：我们判断，1)苹果/特斯拉撬动市场的共性特点在于产品创新、

流量优势+品牌效应、全球布局+本土化投入；2)影响智驾放量突破的关键在于，功能与体验(包括

智驾+智舱交互功能)、以及成本与性价比，预计供给端变革或走在需求端释放前列；3)预计2025E-

2026E国内智驾的拐点有望临近、2027E-2028E国内智驾有望迎来2.0时代的高速增长阶段。

内卷加剧/配置升级，聚焦团队+智驾技术路线：我们分析，决定车企智驾能力高低的主要因素包括：

1)团队架构；2)团队执行力/纠错力；3)智驾技术路径的选择；4)算力与数据支持；5)资金+产

业链投资/收购整合能力；其中，团队架构、团队执行力/纠错力、以及智驾技术路径的选择或为最关

键因素。我们认为各家智驾能力的排序为：小鹏>华为、理想>小米、蔚来>吉利、比亚迪；其中，华

为在不切换至纯视觉+端到端智驾技术路径的情况下，其智驾优势在后阶段或逐步减弱。

2025E增换购需求延续，关注车型周期反转+智能化：预计2025年销量提振前景依然可期；预计整车优于零部件，推荐具备较强车型周期向上弹性的整车标的、持续关注智能化。

整车：推荐小鹏汽车，

建议关注特斯拉、吉利汽车、蔚来；零部件：推荐福耀玻璃、拓普集团，建议关注三花智控。

风险提示：

政策风险；智驾系统与功能推送节奏不及预期；消费者基于智驾的接受程度不及预期等。核心观点光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES也

中请务必参阅正文之后的重要声明智驾大模型升级，什么是端到端智驾路线之争：纯视觉vs.激光雷达

如何看待人形机器人算法技术路径

2025E-2026E,

汽车智驾拐点临近风险提示目

录请务必参阅正文之后的重要声明光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES预测决策规划模块以规则算法为主各模块相互独立可以对每个模块单独训练预测决策规划模块采用神经网络各模块相互独立可以对每个模块单独训练预测决策规划模块采用神经网络可以同时训练两个模块One

Model端到端

生成式端到端大模型

通过单一神经网络实现训练>2023/12特斯拉推出FSD

V12,首次搭载端到端智驾大模型。2024年至今，小鹏、华为、理想、蔚来等主机厂陆续向端到端智能驾驶架构升级。端到端方案主要可以分为四种：1)感知层端到端、2)感知层端到端+决策规

划层端到端、3)模块化端到端、4)One

Model生成式一体化端到端(世界模型)。四种方案对人工编写规则

代码的依赖程度依次降低；其中，One

Model端到端采用单一神经网络将传统自动驾驶系统中的感知、预测、决策规划多模块整合为一体。当前国内头部智驾主机厂以采用感知层端到端+决策规划层端到端为主(vs.特斯拉，我们推测2023/12FSD

V12.1采用感知层端到端，2024/3FSDV12.3

采用One

Model生成式一体化端到端)。图1:端到端方案的分类架构组成

代表主机厂

模型特点智驾大模型：什么是端到端?L

真正意义上的端到端请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：辰韬资本、ADS智库，光大证券研究户决策规划模型化模块化端到端光大证券EVERBRIGHT

SECURITIESBEV

感知BEV特征Rule-basedPlanner商汤sensetime感知“端到端”现阶段主机厂均已落地Planning

FormerBEV

感知AI

PlannerHUAWEI图3:数据量增加可提升智驾系统性能—

Pred.Traj

一

GT

Traj

□50K+Unseen

□2M+Unseen□

2M+SeenHIGHWAY

NUDGE

OBSHIGHWAY

NUDGE

OBSWAIT

TURN注：1)

Pred.Traj代表模型预测轨迹；GTTraj代表真实行驶轨迹；2)50K+Unseen

和2M+Unseen

分别代表使用5万个和200万个示例数据(不含指定场景数据)训练模型的结果；3)2M+Seen

代表使用200万个示例数据(含指定场景数据)训练模型结果。>由于

对人工

编写

规则

代

码

的

依

赖

程

度

下

降，

端

到

端

或

存

在

性

能

下限

不

稳

定的

特

点(尤其

在

应

用

初

期

或出

现

功

能退步

等问

题

),预计短

期国内

车

企

或

仍

保

留

部

分

规

则

算

法

用

以

维

稳

端

到

端

智

驾

系

统

的

性

能

下

限

；

但

我

们

判

断，与

传

统

模

块

化智驾方案

相

比，

端

到

端

方

案

采

用的

数

据

规

模

更

大、

数

据

损

失

更

少，

可以

提

升

智

驾

系

统

在

不

同

场

景

中

的

适应性、减少系统误差和延时，具备更高的性能上限(或更接近人类驾驶)。TT+1T+2100ms100ms

100ms50ms50ms50ms感知

预测

决策

规划资料来源：深蓝学院，光大证券研究所整理图

2:

2Q23-3Q24

特斯拉发生事故前行驶里程数Miles

Driven

Per

One

Accident●

TeslavehiclesusingAutopilottechnology●

Teslavehicles

notusingAutopilottechnology●UnitedStates

average端到端特点一：下限不稳定但上限较高注：特斯拉自1Q24

正式推出端到端大模型请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：特斯拉车辆安全报告，光大证券研究所智驾系统反应时间>450m

s光大证券EVERBRIGHTSECURITIES图4:模块化系统存在误差和延时累积校准误差2-3cm六智驾系统精度误差>10cm传感器误差2-3cm定位误差2-3cm控制误差2-3cm表1:BEV+Transformer

vs.端到端算法应用的小鹏智驾版本功能与场景迭代梳理时间智驾版本算法高阶版本感知硬件重

要

新

增

功

能覆

盖

场

景

升

级2023/3/31Xmart

OS4.2.0可实现红绿灯识别启停开放XNGP第一阶段，主要包括在上海、深圳、广州三座有高精地图覆盖的城市开放城市NGP2023/7/6Xmart

OS4.3.0(实现高速NGP和城市NGP的统一)激光雷达×2施工场景自动避让、拥堵场景自动汇入、智能偏移

；

防加塞策略、目标车速偏移功能；通勤路线展示、红绿灯倒计时功能可用范围扩大至北京(当前主要适用于各环线及主要快速路)及佛山2023/11/29Xmart

OS4.4.0(全量开放无图)感知端BEV+Transformer

规控端规则算法超声波雷达×12毫米波雷达×5摄像头×12360度呈现车身立体影像、方便泊入无标线车位；

智能泊车辅助新增便利下车功能新开21座无图城市2023/12/31Xmart

OS4.5.0拥堵排队分析功能新开27座城市；自动泊车功能进行了场景扩展，增加了泊入无标线车位的能力2024/3/18Xmart

OS4.6.0拥堵模式自动调整车内空气净化策略NA2024/5/20XOS5.1.0(减少对规则代码的依赖)Al代驾功能Al泊车功能(需要车主选车位)NA2024/7/30XOS5.2.0端到端大模型(感知端神经网络+规控端大模型)激光雷达×2

超声波雷达×12毫米波雷达×5

摄像头×12城区小路模式环岛通行能力100米循迹倒车功能AI代驾行程结束后的行程亮点分享功能XNGP不限城市、不限路线、不限路况的”全国全量开放(“全国都好用”)2024/9/1XOS5.3.0离车泊入实时影像功能断头路车位泊车限时公交车道通行(Beta版)XNGP开启场景更多，比如在轻微压线、宽车道、弯道、打转向灯的

情况下>小鹏汽车为国内首家完成端到端大模型量产上车的车企。以小鹏为例：在应用端到端大模型后，其智驾版本迭代速度明显加快(推送周期已缩短至约2个月

vs.此前周期约4个月),新增功能加速落地/覆盖场景加速拓宽。>

我们判断，端到端由数据驱动迭代升级(人工编写规则需求大幅下降),版本迭代/性能提升效率明显加快。

请务必参阅正文之后的重要声明

资料来源：小鹏汽车官网等，光大证券研究所整理

端到端特点二：加速智驾算法迭代/性能提升

0速激活P7+:超声波雷达×12毫米波雷达×3摄像头×12XOS5.4.02024/10/24

(升级为一段式端到端，P7+率先搭载，G6/G9/X9/P7i

Max版本同步开启公测)支持更多可启动智驾的场景，如0速激活、原地启动、AutoHold状态、压线、骑线、路口直行、路口左右转、环岛内、掉头等光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES端到端大模型(一段式端到端)>基于端到端有望将智驾系统的感知、预测、决策规划的多模块整合度提升，我们判断端到端有望驱动主机厂实现降本：1)智驾系统精简：小模型合并为一个大模型；2)组织架构精简：端到端方案无需同时配备规则编

码人员及Al算法开发人员(感知和规控两个部门趋于合并),研发投入长期或呈下降趋势。图5:端到端系统架构更加精简请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：光大证券研究所绘制；注：2023年蔚输出输

入输出输入端到端特点三：智驾系统+组织架构精简驱动降本感知

规控大模型光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES小鹏44.5亿元。智驾大模型升级，什么是端到端智驾路线之争：纯视觉vs.

激光雷达如何看待人形机器人算法技术路径

2025E-2026E,

汽车智驾拐点临近风险提示目

录请务必参阅正文之后的重要声明光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES>当前，越来越多的车企已经应用端到端大模型；其中，端到端感知方案又可具体分为，1)摒弃激光雷达的纯视觉方案，以特斯拉、小鹏为代表；2)含1颗及以上激光雷达的方案，以华为、蔚来、理想等为代表。>我们判断，纯视觉更适配端到端。1)纯视觉具备迭代速度更快、成本更低等特点(或可通过算法优化弥补测量距离不足+受天气影响较大的缺陷);2)当前采用激光雷达+端到端方案的大部分智驾车型存在激光雷达搭

载数量不足、车端算力不足或算法能力相对偏弱等问题；3)预计算法优化迭代仍是实现技术路线突破的关键。表2:搭载纯视觉/激光雷达端到端方案新势力车型

图6:激光雷达与摄像头性能对比纯视觉特斯拉

Model

S/X/3/Y、Cybertruck小鹏

P7+乐道

L60(搭载4D毫米波)激光雷达蔚来ET5/ET5/ET7/ES6/ES8/ES7/EC6/EC7小鹏G6/G9/P7i/X9理想L6/L7/L8/L9/Mega鸿蒙智行问界M5/M7/M9、智界S7/R7、尊界S9、享界S9阿维塔阿维塔11/阿维塔12/阿维塔07请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：汽车之家，光大证券研究所整理(注：技术路线：纯视觉

or

激光雷达，谁更适合端到端?激光雷达

摄像头近距离探测

近距离探测远距离探测

受天气影响分辨范围检测速度尺寸

探测精度

尺寸<

探测精度受天气影响检测速度远距离探测分辨范围光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES资料来源：头豹研究院，光大证券研究所整理成本

成像能力543210543210成像能力成本表3:小鹏XOS5.4.0与华为ADS功能对比小鹏P7+XOS5.4.0华为ADS3.0

华为ADS3.1华为ADS3.2推出时间2024/10/242024/9/10

2024/10/252024/12/18算法一段式端到端(纯视觉)两段式端到端(融合激光雷达)感知硬件超声波雷达×12毫米波雷达×3摄像头×12激光雷达×1

超声波雷达×12毫米波雷达×3

摄像头×11LCC车道居中辅助(支持红绿灯启停)ACC自适应巡航行车

ALC智能辅助变道SAS智能限速辅助Al代驾0速激活√√√××√××√

√

√…厂环岛通行紧急转向辅助特殊场景行车

拥堵换道避开施工道路按最优路线行驶√

√

√××××√×××倒车

循迹倒车√√

√泊车AEP智能泊出辅助APA超级智能辅助泊车RPA遥控泊车直线召唤离车泊入智能出库√√

√√√√√√√√

√

厂√>与采用激光雷达的技术路线相比，纯视觉无需融合或验证激光雷达的点云数据，响应与迭代速度或更快(以小鹏vs.华为的端到端功能推送为例，作为国内首款摈弃激光雷达的纯视觉端到端智驾车型P7+

上市首月已可实

现0速激活、环岛通行、紧急转向辅助、拥堵换道等功能

vs.华

为ADS优化/迭代多次后才实现对应功能)。>我们判断，采用纯视觉+端到端的智驾方案有望更快趋近人类驾驶的性能上限。请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：小鹏汽车官网、鸿蒙智行官网等，光纯视觉vs.

激光雷达比较一：纯视觉迭代效率更快—纯视觉目标物追踪准确度—

Lidar+

摄像头目标物追踪准确度图7:纯视觉方案性能提升速度快于激光雷达光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES资料来源：Motional,

光大证券研究所整理…√

√√

√√√

√√>小鹏管理层指引2H24E摈弃激光雷达方案的XNGP智驾成本下降50%(我们测算P7+的智驾传感器BOM成本仅约1.5万元，毛利率约10%+)。与搭载激光雷达方案的小鹏P7i相比，采用纯视觉端到端方案的小鹏P7+

在性能

相近甚至表现更佳的情况下，官方售价下沉至<20万元，具备更强竞争力(11月上市首月交付量近7,000辆)。>我们判断，摈弃激光雷达的纯视觉端到端具备更佳的性能与成本优势，尤其在中低端市场的竞争力或更强、毛利率弹性或更高(当前激光雷达仍占智驾感知硬件成本至少10%以上)。预计纯视觉+端到端为首选最优方案，1)消费者或较难接受定价高但是功能性能/使用感存在偏差的产品；2)智驾车型所在价格带正在逐步下沉。图8:华为ADS3.0和小鹏纯视觉感知硬件成本拆分

表4:小鹏P7i与小鹏P7+对比小鹏P7i售价(万元)22.39-28.99(官方售价)17.89-22.49(终端售价)18.68-19.88智驾硬件(小鹏P7i为Max版本硬件)激光雷达×2超声波雷达×12毫米波雷达×5摄像头×12超声波雷达×12毫米波雷达×3摄像头×12AI代驾LCC车道居中辅助(支持红绿灯启停)

●ACC自适应巡航ALC智能辅助变道SAS智能限速辅助智驾功能AEP智能泊出辅助APA超级智能辅助泊车RPA遥控泊车直线召唤离车泊入智能出库0速激活11%22%13%1%7%

4%64%

5%73%纯视觉vs.

激光雷达比较二：纯视觉成本更优华为ADS3.0(1

颗激光雷达)小鹏纯视觉请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：光大证券研究所测算光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES资料来源：小鹏汽车官网，光大证券研究所整理■激光雷达

■毫米波雷达

■摄像头

■超声波雷达

域控制器表6:主流新能源车型搭载激光雷达情况蔚来ET5/ET5T/ET7/ES6/ES8/ES7/EC6/EC729.80-59.80

1

图达通Falcon路特斯

EMEYA/ELETRE66.80-136.80

4

禾赛AT128+速腾M1比亚迪仰望U8(豪华版)腾势N7/Z9汉Dmi/EV(智驾版)方程豹豹8109.823.98-41.4822.58-23.5837.98-40.783211速腾M1速腾M1速腾M1华为192线激光雷达小鹏G6/G9/P7i/X9

20.99-41.982

RS-LiDAR

M1理想L6/L7/L8/L9/Mega

27.98-52.98

1

禾赛AT128

零跑C10/C11/C16(智驾版)

16.58-20.58

1

禾赛AT128鸿蒙智行问界M5/M7/M9智界S7/R7享界S9尊界S924.98-56.9826.98-34.9839.98-44.98预售价100-1501114华为126/192线激光雷达华为192线激光雷达华为192线激光雷达长城

魏牌蓝山(智驾版)

29.98-32.68

1禾赛AT128广汽AIONLX

Plus

80DMax昊铂GT(高阶智驾版)昊铂HT/GT(激光雷达版)昊铂SSR41.9625.9920.39-32.99128.60-168.603314速腾M1/M1P速腾M1P速腾M1/M1P-阿维塔阿维塔11/12阿维塔07(Max/Ultra版本)26.99-42.9923.99-28.9931华为96线激光雷达华为192线激光雷达上汽哪吒智己L7/LS7智己LS6/L6飞凡

F

7(进阶

P

r

o

/

性

能

哪

吒S

猎

装

(M

a

x

版P

r

o

版

)本

)29.98-41.9921.99-34.5924.99-30.9920.992111速腾M1/M1P速腾M1/M1P禾赛AT1

28禾

赛A

T

1

2

8极

狐

阿

尔

法

S(

A

R

C

F

O

Xα

S

)(

先

行

版

)25.68

3

华为126线激光雷达极氪

极氪001/007/009/MIX/7X

20.99-78.90

1

速

腾

M1

P小米奇瑞小米SU7(高阶智驾版)

星纪元STERRA

ES/ET24.59-29.9923.69-31.9831禾赛AT128速

腾

M

2表5:主要车载激光雷达参数等效线束测

距

(1

0°

反

射

率

)

水

平

F

O

V垂

直

F

O

V96线150m120°25°192线180m120°25°126线180m120°25°0.2°(H)×0.2°(V)78.75万点/秒(单回波)

157.5万点/秒(双回波)250线200m120°25°0.1°(H)×0.2(V)157.5万点/秒(双回波)500线300m120°25°0.05°(H)×0.05°128线200m120°25.4°512线300m120°25.6°150线250m120°25°(V)0.06(H)×0.06°(V)0.1(H)200m120°20°×0.2°(V)角分辨率

0.25°(H)×0.26°(V)0.25°(H)×0.1°(V)点云密度

120万点/秒

184万点/秒资料来源：速腾聚创官网、禾赛官网等，光大证券研究所整理(V)

0.1°(H)×0.2°(V)0.05°(H)×0.05°153.6万点/秒(单回波)1228.8万点/秒>我们对当前57款主流智驾车型进行了梳理；其中，绝大部分车型仅搭载1颗FOV

水平视角120°、垂直视角25°的激光雷达(1-2颗无法实现360环视

vs.L4

级Robotaxi

车型均搭载5颗以上激光雷达)。我们判断，当前大部

分定价25-30万元及以上的激光雷达+大模型方案仍存智驾盲区，传感器数量+硬件算力、算法能力仍待加强。请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：汽车之家、各车企官网，光大证券研家纯视觉vs.激光雷达比较三：激光雷达方案或仍存盲区

光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES>当

前

大多

主

机

厂

采

用

后

融

合

/

特

征

级

融

合

方

案

将

不同

传

感

器的

感

知

信

息

进

行

融

合，

但

后

融

合

/

特

征

级

融

合

可

能会带

来

延

迟、

信息

损

失

较

大

等问

题，融

合

效

果

或

过

度

依

赖

单

一

传

感

器(

激

光

雷

达

)。

相比

之下，

前

融

合

更

符

合

端到

端大

模型

对

感知

信

息

处

理的

要

求(

保

证

信息

完

整

输

入

)

,

但

技

术

难

度

更

高(为

端到

端的

主

要

应

用

难

点

)

。>

我

们

判

断，

前

融

合的

核

心

突

破

点

在

于

车

端

算

力、

算

法

能

力。

1

)

算

力

：

前

融

合

的

车

端

算

力

要

求

5

0

0

-

1

,

0

0

0TOPS(vs.后

融

合、

特

征

级

融

合

分

别

<1

0

0TOPS、300-400TOPS);2)算法：

前

融

合

对

不同

类

型

传

感

器

数

据的

实

时性

和

处

理能

力

要

求

更高

(vs.

后

融

合

聚

焦

各

类

传

感

器

处

理

后

数

据的

对

齐

和

验

证、

特

征

级

融

合

关

注

特

征

提

取

和

融

合

)。

综

合

来

看，

硬

件

传

感

器

与

车

端

算

力

可

通

过

累

加

方

式

进

行

改

进，

算

法

优

化

迭

代

是

实

现

技

术

路

线

突

破的

关

键

。表7:前融合、后融合、特征级融合对比Perception

SystemPerceptionSystemDrivers3D

MOTDriversFusion

Detection

MOT&SegmentSensor

Fusion2.5D

PostProcess保留了各个传感器的原始数据，允许在软件层面进行更复杂的处理和分析。系统可以根据需要对各个传感器的数据进行单独处理，可以减少对单一传感器的依赖一旦融合完成，系统难以对各个传感器的原始数据进行单独分析或调整，容信息损失大易受到激光雷达和视觉方案之间的偏差、以及相机/激光雷达的信息缺失问题可能会带来较大的延迟算力要求500-1000TOPS前融合算法直接将来自不同传感器的原始数据(如摄像头、激光雷达、毫米算法能力波雷达等)进行融合处理，需要处理大量原始数据，对实时性和处理能力有更高的要求相比前融合算力要求低、相比后融合信息损失少融合效果非常依赖于特征提取算法的性能300-400TOPS特

征

级

融

合

算

法

需

要

能

够

处

理

特

征

提

取

和

融

合

，

实

现

难

度

与

前

融

合相比相对较低摒弃激光雷达的关键：车端算力+算法能力的突破<100TOPS后

融

合

以

摄

像

头

、

毫

米

波

雷

达

等

不

同

传

感

器

分

别

通

过

不

同

的

算

法

进

行

独

立

感

知

，主要聚焦各传感器处理后数据的对齐和验证，难度相对最低请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：机器之心等，光大证券研究所整理光大证券EVERBRIGHTSECURITIES前融合

后融合FusionEeatureextraction将多个传感器的信号直接融合，减少了后续处理的复杂性优势劣势特征级融合Objectdetectionseit示意图二2D

MOT&PostProcess2D

DetectionLDAR智驾大模型升级，什么是端到端智驾路线之争：纯视觉vs.激光雷达如何看待人形机器人算法技术路径2025E-2026E,

汽车智驾拐点临近风险提示目

录请务必参阅正文之后的重要声明光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES表8:主要人形机器人厂商采用的传感器方案梳理厂商机器人型号

传感器方案纯视觉方案特斯拉Optimus鱼眼摄像头×12D视觉摄像头×2小鹏IronAI鹰眼视觉系统多传感器融合方案小米CyberOneCyberDog2Mi-Sense深度视觉模组深度摄像头模组、Al交互相机、双目超广角相机智元宇树远征A2Unitree

G1RGBD摄像头×6、激光雷达

3D激光雷达、深度相机优必选WalkerXRGBD相机、四目立体视觉、毫米波雷达波士顿动力AtlasToF深度相机、RGB摄像头最佳测量距离分辨率

测量精度

主要适用场景摄像头(iToF)<3

.

5m中近距离：中中距离：高手机前置、后置、扫地机器人、AR/VR、门禁等摄像头(dT

oF)<5m低近距离：低远距离：高手机后置、平板后置、扫地机器人等摄像头(双目)<30m高低汽车侧面、室外机器人、智能安防等摄像头(结构光)<5m高近距离：高中距离：低手机前置、刷脸支付、刷脸门锁、服务机器人、安防盗监、屏下3D结构光激光雷达

<200-300m低近距离：低远距离：高汽车自动驾驶、汽车ADAS、低速物

流车自动驾驶等>当前人形机器人厂商采用的传感器方案可分为两种：1)纯视觉方案(特斯拉、小鹏)、2)多传感器融合方案(小米、智元、宇树、优必选等);其中，大部分的多传感器融合方案主要采用深度相机+摄像头的组合。>

我们判断，人形机器人需及时感知周围环境+实现路径规划，也需综合考虑功能迭代效率+降本。但与汽车不同，1)人形机器人对前方远距离障碍物的精准度要求或有所降低，但对近距离的环境识别/目标物体定位的精度要求更高(vs.激光雷达适用于<200-300m障碍物识别);2)用于人形机器人的传感器空间或相对较小(vs.新型激光雷达落地量产时间点仍未确定);3)纯视觉+端到端的普适性或更强，有望从智驾迁移至人形机器人。

从智驾至人形机器人，纯视觉+端到端普适性或更强

请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：焉知人形机器人等，光大证券研究所整光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES表9:不同传感器对应的参数对比资料来源：工链汇，光大证券研究所整理智驾大模型升级，什么是端到端智驾路线之争：纯视觉vs.激光雷达

如何看待人形机器人算法技术路径2025E-2026E,汽车智驾拐点临近风险提示目

录请务必参阅正文之后的重要声明光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES>2007/6苹果首款iPhone

手机上市；2008/6苹果第二代iPhone+3G

网络支持(iPhone3G)

正式进入中国；2010/6具有市场颠覆性的苹果iPhone4全球发布并上市。在此期间，国内智能手机渗透率从2005-2009年近10%,迅速抬升至2010年的16.5%、2011年的25.9%、2012年的55.6%、2013年的73.2%,此后稳步爬坡至

2014-2015年的80%-90%、以及2015年至今的90%以上。我们判断，1)受益于iPhone4

的上市催化，2010-

2013年国内智能手机渗透率步入二阶导迅速爬升期(仅三年，渗透率从10%迅速抬升至50%以上

vs.渗透率从

0%提升至10%经历近10年);2)具有市场颠覆性产品的推出，对新兴行业大规模推广/应用的效应极为显著。图9:2005-2024年国内智能手机出货量与渗透率100%60,00090%50,00080%70%40,00030,00020,00010,000020122013201420152016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

20242010/6苹果iPhone4全球发布20052006

2007

2008

20092010

2011手机智能化复盘：iPhone4

上市，开启智能化加速兑现冒智能手机国内出货量(RHS,万部)

—智能手机渗透率请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：ifind、水木清华等，光大证券研究所枣光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES50%40%

30%

20%

10%

0%60%>与国内智能手机渗透率的抬升历程类似，2019-2020特斯拉国产Model

3/Y先后上市。受益于特斯拉国产车型的上市催化，国内新能源乘用车渗透率从2018-2019年近5%,较快速的抬升至2020年的5

.9%(受疫情波动

影响)、2021年的14

.9%、2022年的27

.6%、2023年的35

.6%、2024年的近48%。我们判断，1)受益于特斯

拉的“鲶鱼效应”,国内自主新能源车实现品牌/技术/供应链等快速升级，合力拉动国内新能源乘用车渗透率

的快速爬坡；其中，2021-2025E年或为国内新能源乘用车渗透率的二阶导迅速爬升期(仅五年，渗透率有望

从<10%迅速抬升至50%以上vs.

渗透率从0%提升至10%经历近10年)。2)预计2025E之后，国内新能源乘

用车的渗透率抬升幅度或将逐步趋缓；智能化有望接力电动化，成为打造行业第二增长曲线的主要驱动力。图10:2017年至2024年国内新能源乘用车销量与渗透率1.2001,0008002019/12特斯拉Model3

国产上市6002020/12特斯拉国产ModelY

正式上市40020002017201820192020202120222023汽车电动化复盘：特斯拉入华，开启电动化加速渗透

请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：乘联会，光大证券研究所整理光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES60%50%40%30%20%10%新能源车销量(万辆)

—

新能源渗透率0%2024诺基亚N97

HTCHD2

BlackBerry

Bold9000产品发布时间2010年6月

2008年12月

2008年11月

2008年屏幕设计外观

机身结构是否采用直角边框设计摄像头配置情况摄像头及支持功能是否支持自拍是否支持视频通话业

内

首

次

搭

载

前

置

摄

像

头

500万像素后置摄像头500万像素后置摄像头200万像素后置摄像头是否

否否是否

否

否芯片首次搭载自研A4芯片ARM

A11

高通QSD8250

Marvell

PXA930操作系统软件

APP操作系统支持功能iOS4App

Store,允许第三方应用接入任务处理、文件夹整理、统一邮箱等功能Symbian

S60第5版操作系统NA允许用户添加小部件和快捷方式ows

Mobile

6.5NA具备文件管理功能BlackBerry

OS系统封闭，缺少第三方支持App开发支持多个邮箱账户同时登录、并简化为对话形式充电方式采用封闭电源设计分拆电池充电分拆电池充电分拆电池充电其他功能是否搭载陀螺仪来电音乐是自定义否彩铃否彩铃否NA>我们认为苹果iPhone4、以及特斯拉国产Model

3/Y可以分别撬动市场的首要共性特点在于：产品创新。>1)苹果：首次应用多点触控屏幕/前置摄像头/陀螺仪，分别带动手机大屏/视频通话及自拍/游戏等功能体验感升级。自创iOS

系统完善版本更迭；

App

Store接入第三方应用并可实现额外用户收费，创造全新商业模式。>2)特斯拉：首次采用封闭式前脸/全景天幕设计；在电池/热管理/一体压铸/域集中式电子电气架构等方面进行设计理念与技术创新、在智能驾驶辅助系统的纯视觉软件算法版本优化迭代等方面持续引领并推进市场变革。

>我们判断，特斯拉贴合纯电动车的特点，在汽车设计、整车架构、技术研发、生产制造等环节做了全面革新

并持续引领行业发展，但当前智驾尚未成为买车刚需(vs.

苹果iPhon4

产品创造需求)。表10:苹果手机颠覆性功能梳理请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：iPhone4

发布会、巨狮传媒等，光大证多点触控屏幕，采用Retina屏幕物理QWERTY键盘+大屏幕五大按键+LCD屏幕全尺寸QWERTY键盘+大屏幕双面玻璃+金属中框设计滑盖设计，金属+塑料塑料加金属拉丝，可拆卸后盖金属中框+皮革覆盖后盖是否否否撬动市场的共性特点一：产品创新，引领市场变革光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES发布/上市时间Model

S/X/3/Y陆续于2009-2019年发布Cybercab预计将于2026E-2027E投产2010年至今2018年至今2023年至今2017年至今2019年至今2022年至今外观/内饰设计封闭式前脸设计全景天窗仅有一块触控屏2021:采用封闭式前脸设计全景天窗全液晶仪表盘+中控屏封闭式前脸设计全景天窗全液晶仪表盘+中控屏封闭式前脸设计全景天窗液晶仪表盘+一块触控屏封闭式前脸设计全景天窗全液晶仪表盘+中控屏2022:封闭式前脸设计全景天窗中控台采用四块屏幕2023:封闭式前脸设计全景天窗液晶仪表盘+中控屏+副

驾娱乐屏电池功率器件工艺/技术创新

轻量化热管理方向盘/踏板2016:开始试生产2170圆柱电池2020:发布4680大圆柱电池2020:主逆变器采用SiC功率器件2021:ModelY搭载一体压铸后底板2020:水暖取消PTC2021/1:开始采用热泵空调2026E-2027E:预计将取消方向盘/踏板2020:刀片电池发布2020:开始采用SiC功率器件即将搭载一体压铸2021/9:e3.0搭载热泵空调NA方形电池2022:G9开始用SiC功率器件2023:G6开始采用一体压铸

2021/9:热泵空调NA方形电池2023:主逆变器采用SiC2023:采用一体压铸2023:热泵空调NA方形电池2021:ET7SiC功率器件2022:采用一体压铸

2018:热泵空调NA方形电池2024:采用SiC2024:采用一体压铸

2024:热泵空调NA方形电池2024:M9采用SiC2023:采用一体压铸

2022:热泵空调NA电子电气架构2021/1:Model3采用域集中式2021/9:e3.0平台域集中式2022:G9域集中式2023:域集中式2022:域集中式2023:域集中式2022:域集中式智驾芯片2016之前：Mobileye2016-2017:英伟达芯片过渡2018:自研HW芯片2023年至今：英伟达Orin2023年底：自研芯片2020-2021:英伟达Xavier2022至今：英伟达Orin

2020:自研图灵芯片2023至今：英伟达Orin2021年以前：Mobileye2022至今：英伟达Orin2020:自研芯片(神玑NX901)2021年以前：Mobileye2022至今：英伟达Orin2023:自研芯片(“Shu

Ma

Ke”)2018:自研昇腾芯片软件算法(智驾功能)2014/10:第一代Autopilot正式上车2021:开始采用BEV+Transformer2022:升级为Occupancy+Transformer2023:开始采用端到端(从分布式逐步推进至一体式端到端)2020:DiPilot推出2023:BEV方案开始量产2024/12:端到端“天神之眼”2018/1:Xpilot1.0发布2022/10:发布XNet(BEV+Transformer架构)p024/5:采用端到端(分段式)2024/7:一体式端到端2023/12:发布采用BEV+Transformer架构2024/12:推送端到端先锋版2017/12:NIO

Pilot发布2023/7:更新BEV架构

2024/7:发布N

MW

(端到端世界大模型)2021/5:智驾系统1.02023/6:采用BEV架构2024/7:端到端+VLM2021:ADS

1.0发布2023/4:ADS2.0(采用BEV+GOD网络)2024/4:分段式端到端充电方式快充/慢充/超充2012年开始部署超充快充/慢充2015年开始部署超充快充/慢充4Q22开始部署超充快充/慢充2024年开始部署超充快充/慢充/换电

2023年开始部署超充快充/慢充2023年开始部署超充快充/慢充2024年开始部署超充请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：特斯拉历年发布会、各车企官网等，兴撬动市场的共性特点一：产品创新，引领市场变革光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES表11:特斯拉颠覆性功能梳理>苹果、以及特斯拉均在全球市场具备较高的流量优势+效应。

>

1)苹果：

定位高端手机市场，注重用户体验(操作系统和软件设计均以用户体验感为核心)。iPhone

用户数量位居全球智能手机品牌第一(已由2010年的6,000万提升至2024年的15.6亿);用户粘性位居国内智能手机品牌排名第一

(2023/12,苹果换机用户的老用户占比约52.8%

vs.小米/华为分别约49%/34%)。

>2)特斯拉：

定位智能电动汽车市场，2024年已位居全球汽车品牌热搜第二(仅次于丰田)。>创始人的理念、技术定位+创新、完整的软硬件生态体系，赋予苹果/特斯拉较强的流量优势+品牌效应。

图11:国内不同手机品牌的用户忠诚度(换机用户的老用户占比)拆分

图12:2018-2024全球前五大汽车品牌热搜第一名国家/地区数量(单位：个)60%50%40%30%20%10%0%Apple

小米

OPPO

华为

vivo

撬动市场的共性特点二：流量优势+品牌效应

1401201008060402002018请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：QuestMobile,光大证券研究所整理光大证券EVERBRIGHT

SECURITIESthe

Market,光大证券研究所整理■2023年12月智能终端品牌换机用户本品牌去向占比2023—

—

特

斯

拉2022-

-

-

奥

迪2019—

丰

田2021-

奔

驰2020宝

马:Compare2024——>苹果、以及特斯拉均非常重视全球主要市场的供应链与渠道本土化投入。>1)苹果：供应链方面，采取全球化战略+代工模式；其中，中国是苹果组装/代工的主要集中地(约占2024年苹果全球出货量的80%以上)。渠道方面：2008-2009年通过直营门店、代理模式逐步打开国内销售渠道。>2)特斯拉：供应链方面，2019年开始投建上海工厂，2021年零部件国产化率已达90%以上。渠道方面，首创主机厂直营模式；2013年在华开设第一家直营门店，截至2024/12特斯拉在华直营门店数量已达500家以上。

>供应链与渠道的本土化投入，有助于降本、以及扩大品牌宣传，进一步提升产品性价比+加强消费者认知。图13:

iPhone

手机在华售价和在美售价价差逐步缩小图14:特斯拉Model

3/Y本土化前后进口版和国产版起售价对比撬动市场的共性特点三：全球布局+本土化投入9,0008,0007,0006,0005,0004,0003,0002,0001,0000iPhone3GS■进口版起售价(LHS,折合人民币，万元)■国产版起售价(LHS,万元)●国产版与进口版价差占进口版价格比例(RHS)请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：苹果官网，光大证券研究所整理iPhone

4

iPhone

6■美国起售价(LHS,

折合人民币，元)■国内起售价(LHS,元

)苹果开始扩大与中国组装厂合作美国运营商补贴合约终止300%250%200%150%100%

50%0%光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES资料来源：特斯拉官网，光大证券研究所整理●国内和美国售价价差占美国售价比例(RHS)上海工厂ModelY率先采用一体压铸后底板iPhone16

Pro>通过复盘国内智能手机与新能源汽车的渗透率抬升历程、以及苹果/特斯拉撬动市场的共性特点，我们的观点：>1)产品创新、流量优势+品牌效应、全球布局+本土化投入，是撬动市场大规模上量的三个关键因素。2)影

响汽车智驾放量突破的关键在于，功能与体验(包括智驾+智舱交互功能)、以及成本与性价比，预计供给端

变革或走在需求端释放前列。3)预计2025E-2026E国内智驾的拐点有望临近(关注2025E-2026E特斯拉FSD入华、自主端到端大模型+低成本智驾方案的落地);预计2027E-2028E

国内智驾有望迎来2.0时代的高速增长

阶段(L2+

级城市无图智驾方案或将成为全市场标配、L3

级摒弃方向盘与脚踏板的车型有望实现爬坡)。图15:国内智能驾驶渗透率预测L2+渗透率2025E-2026E陆续新增L2+城市无图SKU版本特斯拉FSD

入华；2026E特斯拉Cybercab

上市2027E-2028EL2+城市无图全市场标配(全面应用);L3级(摒弃方向盘+脚踏板)落地2024/01

时间2025E-2026E

智驾拐点临近，静待高阶智驾功能兑现—

—

L2+城市NOA渗透率

---L2+城市NOA

渗透率预测请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：交强险，光大证券研究所预测(注：挥光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES>2024年至今国内车企陆续推出端到端大模型智驾方案，头部之间的竞争从之前的全国城市无图智驾切换到了当前的“车位到车位”智驾(即车辆从指定的车位自主驶出、全程无需人工干预行驶到目的地车位)。>我们将国内车企的智驾划分为三个梯队：1)第1梯队(小鹏、华为):端到端方案已落地，智驾功能全面、覆盖场景丰富；其中，小鹏为国内首家实现摈弃激光雷达+端到端大模型落地的车企，

Al代客泊车/环岛通行/

循迹倒车等功能的推出时间点均领先市场至少2个月；华为采用激光雷达+纯视觉的特征级融合端到端大模型方

案，特殊场景车位泊车/车位到车位等功能的推出时间点均领先于市场。2)第1.5至第2梯队(理想、蔚来):

布局智驾较早(理想已落地端到端+VLM

方案、车位到车位智驾vs.蔚来定位端到端世界大模型),算法/算力/

数据均有较丰富储备，行车/泊车等智驾功能较为全面。3)第3梯队(小米、吉利、比亚迪):布局智驾相对

较晚，端到端方案尚未大规模应用且仍处于推送早期(均在2024/12推送),智驾功能及覆盖场景仍待优化。表12:国内主要车企的智驾功能兑现对比小鹏华为理想

蔚来小米

吉利比亚迪城市NOA是否全国都能开车位到车位智驾√

(无图)√

(无图)√

(无图)√

(轻地图)√

(轻地图)

√

(无图)√

(无图)即将推出

√

√

×

即将推出

即将推出

×LCC车道居中辅助(支持红绿灯启停)行车ACC自适应巡航ALC智能辅助变道环岛通行功能√

人人人√人

√√√×√√倒车

循迹倒车×

×

×

×

×智能泊出辅助超级智能辅助泊车遥控泊车泊车

离车泊入智能出库无标线泊车断头路泊车×车企智驾梯队梳理：大模型陆续应用，内卷加快推进

请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：各车企官网等，光大证券研究所整理光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES√√

√

√√

√√

√×√城

市

N

O

A2023/4有图XNGP新增佛山累计4座城市2023/11小鹏向21城全量推送无图智驾，累计

开城25座2024/2小鹏向智驾经验用户即刻推送无限XNGP小鹏2023小鹏有图X

州三/3预告推出无图城市NOA;NGP开放上海、深圳、广

座城市2023/4华为发布+推送ADS2.0;布要推出无图城市NOA2023/8无

图

X

N

G

P北京首发并宣2023/10小鹏内测无图版本Xmart4.4.02023无图X

计开城2024无图X

累计/12NGP新增27城，累52座/1NGP新增191城，开城243座2024/2华为正式推出无图城市NOA2024/7小鹏全国推送无图XNGP华为小鹏2023/12华为宣布可以全国都能开2024小鹏

内推/7宣布将在未来4个月出车位到车位2024/11小鹏车位到车位功能开启公测车

位

到

车

位华为2024/8华为开始宣传车位到车位智驾2024/12随ADS3.2全量推送，但仅支持特定场景>从第1梯队的小鹏vs.

华为对比来看，两者重点智驾功能的实际推送时间节点前后相差不到3-4个月，但小鹏算法迭代速度更快、华为宣传能力更胜一筹。1)2H23

小鹏摒弃高精地图并应用BEV+Tranfomer

大模型，带

动“城市无图NOA”在全国陆续开城(vs.2023/4华为宣布将推出城市无图NOA、2024/2推送);2)2024/5

小鹏应用端到端大模型、2024/11应用摒弃激光雷达的端到端

(vs.2024/4华为宣布ADS3.0

采用端到端、2024/9推送);3)2024/12华为新增“车位到车位”但覆盖场景有限

(vs.

小鹏晚1个月，覆盖场景或更广)。图16:

华为重点宣传智驾功能时间线与小鹏对比请务必参阅正文之后的重要声明资料来源：鸿蒙智行公众号、小鹏官网等，光大车企智驾梯队梳理：小鹏vs.华为，华为宣传更佳光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES小鹏

华为

理想

蔚来小米

吉利

比亚迪管理层及性格特点何小鹏工科背景、踏实务实知人善用、眼光长远余承东果敢坚毅、勇于突破对技术趋势、市场洞察敏锐李想性格稳健善于总结、执行力强李斌思路灵活、擅长沟通对商业模式理解深刻雷军坚毅执着、热爱科技创新商业洞察敏锐、执行力强安聪慧富有耐力和韧性决策坚定、内敛沉稳王传福独立冷静、专注坚持深耕材料学、独具慧眼品牌战略定位年轻消费群体产品矩阵范围扩大

(价格区间：10-40万元)定位中年高净值商务及家庭用户及热衷科技的年轻人(价格区间：25-100万元)定位家庭用户群体产品矩阵范围扩大(价格区间：25-50万元)主品牌定位中高端(价格区间：30-40万元)第二/第三子品牌下沉(价格区间：10-30万元)定位年轻消费群体(价格区间：20-30万元)中低端、高端/豪华品牌(价格区间：5-50万元)中低端、高端/豪华、超豪华品牌(价格区间：10-100万元)智驾团队组织架构2024/8拆分为：Al端到端、AI应用、Al能效三个部门智能驾驶产品部算法研发组(包括端到端大2024/6成立大模型部、部署2024/9感知和规控部门合并模型部门);量产研发组架构与方案部、时空信息部为“端到端算法与功能部”感知和规控整合为一个团队2024/2智能网联中心与智能驾驶中心合并智驾团队团队人数3,000+人7,000+人1,000人左右1,300+人1,000+人集团内有5个智驾团队4,000+人团队成背景总员

吸收科技公司人才

结

内部培养人才主要以内部培养人才为主吸收科技公司人才内部培养人才吸收科技公司人才内部培养人才吸收科技公司人才内部培养人才吸收科技公司人才内部培养人才吸收科技公司人才内部培养人才核心成智驾团队背景智能驾驶负责人

员李力耘智驾负责人李文广自动驾驶研发副总裁

郎咸朋智能驾驶研发副总裁任少卿自动驾驶负责人叶航军极氪智能科技副总裁

姜军/陈奇智驾研发负责人、迪派智行CTO

韩冰核心成

背景清华大学电子工程系本科员美国纽约大学计算机博士曾任华为消费者BG手机产品线曾担任百度美国无人车研发副总裁；强调多传感器融合团队的创始核心成员中国科学院模式识别与智能系统专业，主攻计算机视觉曾担任百度主任架构师等中国科大与微软亚洲研究院联合培养博士班曾担任Momenta研发总监兼联合创始人清华大学计算机系博士，研究领域为计算机视觉与图像

检索；曾就职于谷歌和腾讯姜军/陈奇均曾任职于华为

德国亚琛工业大学曾在德尔福任职从事中间件和底

程硕士，陈奇：西安交通大学；姜军/陈奇均曾任职于中兴)请务必参阅正文之后的重要声明>

通过对车企智驾布局的梳理，我们分析：华为基于智驾产业链的布局最为全面，具备较强的从手机产业链延伸至汽车智驾产业链的软硬件技术迁移能力，强调人才的内部培养，但智驾团队的负责人、大多数成员来自于原有的手机相关业务。相比之下，新势力(蔚来/理想/小鹏、小米)、传统车企均以外部引入核心人才的方式牵头并搭建智驾算法团队；其中，新势力引入的人才具备更强的软件/算法(计算机)专业对口性与相关经验。

表13:国内主要车企的智驾团队架构布局梳理

车企智驾布局梳理：华为--手机产业链，新势力--算法

光大证券EVERBRIGHT

SECURITIES资料来源：澎湃新闻、

Linkedln、

各车企官网等，层系统开发，2018年加入比亚迪(姜军：大连理工大学机械工智驾技术方案芯片：NVIDIA

DRIVE

Orin自研芯片：图灵Al芯片摒弃激光雷达方案已落地车端端到端大模型+云端大模型公司部署云端算力情况销量规模(2024