技術范式迭代打開性能上限，競爭、監管、應用加速高階智駕落地
在大模型引領的技術潮流下，AI 能力加速賦能各類硬件終端，與一般硬件終端應用AI 能力的方式不同，智能駕駛將AI 能力應用于改變物理世界。當前正值高階智能駕駛商業落地的關鍵時點，為探討這一投資機遇，本報告從底層技術變遷和商業落地這兩方面，分析智能駕駛的產業趨勢和影響。我們認為，隨著智駕技術范式快速迭代、中國車企競爭策略驅動，智能駕駛有望成為物理AI 率先落地的場景，帶動產業鏈企業的投資機遇。
? 智駕有望成為物理AI 率先落地的場景。國內車企的競爭焦點從比較“開城”數量、到實現“全國都能開”，智駕功能不斷升級，通用的智能駕駛可使用范圍和時段不斷增長。經過一年之后，現在智能駕駛功能競爭有了新變化：城區NOA 和車位到車位成了新的競爭點，未來高階智駕有望加速滲透。但高階智駕（L3 及以上）落地同時面臨責任認定的難點?？傮w而言，因成熟度、需求量、政策支持力度等因素，智駕有望成為物理AI 率先落地的場景。
? 技術范式迭代為高階智駕奠定基礎。本輪智駕水平升級的核心驅動力源于技術范式的轉變。端到端架構具備數據驅動/全局優化優勢，替代模塊化架構成為主流；其背后的智駕系統訓練方法迭代更為重要，從傳統的規則驅動走向數據驅動，并進一步向知識驅動迭代，技術范式的轉換不斷提高智駕系統的泛化性能上限。通過理想汽車和小馬智行的案例，我們認為強泛化能力的智駕技術范式已有了方案。技術范式迭代一方面加速高階智駕落地速度，同時也變更了行業競爭壁壘，傳統主機廠的競爭優勢不在，具備算力、數據、模型的新型智駕廠商或將脫穎而出。
? 車企競爭、監管政策、商業應用同時推動高級智駕發展，L3 級乘用車落地在即、L4 級商用車初現曙光。商業競爭驅動智駕平權和升規同步推進，比亞迪等車企推動智駕下放至10 萬元車型，加速高階智駕普及；同時領先OEM 亦積極拓展性能上限，我們認為技術初步成熟，靜待L3 級智駕上路。政策方面，全球智駕政策從試點轉向推廣應用，國內首次放開L3級乘用車上路，全國各地區L4 級無人駕駛運營用車的試點區域不斷擴大，為高階智駕商業落地鋪平道路。應用方面，ToC 的乘用車智駕商業模式相對成熟，買斷制&訂閱制模式定價完善，但近期面臨免費模式的競爭，而ToB 的運營車智駕商業模式，受硬件/運營成本大降，商業模型初步跑通?？傮w而言，競爭、政策和商業模式都驅動高階智駕行至拐點，落地加速。
