北京
随着人工智能、大模型技术与汽车产业深度融合，智能驾驶正在从辅助驾驶阶段迈向高级别自动驾驶商业化阶段。2026年被认为是中国智能驾驶产业发展的关键节点，行业竞争逻辑正在从过去的功能创新，逐步转向安全能力、合规体系以及规模化商业落地。
慧博智能投研发布的深度报告显示，智能驾驶行业正处于由L2高阶辅助驾驶向L3/L4高级别自动驾驶过渡的重要阶段。2024-2025年行业主要围绕L2+高阶辅助驾驶渗透、NOA能力下沉以及整车厂智能化竞争展开，而进入2026年后，产业发展方向逐渐聚焦于三大趋势：L2进入强监管周期，L3开始有限商业化落地，L4级Robotaxi进入规模化验证阶段。
从市场渗透情况来看，智能驾驶已经进入规模化普及周期。过去，高阶智驾主要搭载于高端车型，而随着技术成熟和成本下降，城市NOA等功能正在向更广价格区间车型快速下放。报告数据显示，2025年中国乘用车L1/L2/L2+合计渗透率已达到59.51%，其中L2+渗透率持续提升，城市NOA逐渐从高端车型体验功能转变为消费者购车的重要考量因素。
政策端同样为行业发展提供重要支撑。随着智能网联汽车相关标准体系逐步完善，L3级自动驾驶正在进入试点阶段，行业从技术验证阶段向商业化应用阶段迈进。伴随自动驾驶安全要求、准入机制以及监管体系逐步建立，智能驾驶产业有望迎来更加规范的发展环境。
市场空间方面，智能驾驶产业仍处于高速成长阶段。慧博智能投研报告显示，中国智能驾驶市场规模已从2020年的1370亿元增长至2025年的4550亿元，预计2026年至2030年市场规模将由5800亿元增长至15600亿元，年均复合增长率约28%。增长动力主要来自高阶智驾功能普及、Robotaxi商业化推进、智能驾驶芯片及传感器成本下降，以及车路云一体化基础设施建设。
技术演进方面，AI算法成为推动智能驾驶升级的核心力量。行业技术路线正在经历从传统模块化架构向端到端、大模型驱动方向演进。传统自动驾驶系统依赖感知、预测、规划、控制多个模块协同，而端到端方案通过深度学习实现从环境输入到驾驶决策的直接映射，有望减少模块之间的信息损耗，提高复杂场景下的适应能力。
与此同时，VLA（视觉-语言-行动）模型正在成为智能驾驶技术发展的重要方向。通过融合视觉感知、语言理解和动作决策能力，VLA模型能够实现“看、想、做”一体化，提高车辆对于复杂交通环境的理解和推理能力，为高级别自动驾驶提供技术支撑。
从产业链来看，智能驾驶涵盖感知层、决策层、执行层以及应用层。上游包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、智能驾驶芯片等核心硬件；中游包括算法、域控制器以及智能驾驶系统；下游则包括乘用车智能化升级以及Robotaxi、Robobus、Robotruck等无人驾驶应用场景。
其中，Robotaxi被认为是智能驾驶最具想象力的商业化方向。随着硬件成本下降、算法能力提升以及运营模式不断成熟，Robotaxi正在从技术验证阶段进入商业探索阶段。报告指出，中国Robotaxi市场规模预计将在未来几年快速增长，并成为智能驾驶产业链新的增长引擎。
整体来看，智能驾驶产业正在迎来由技术创新向商业价值释放的重要阶段。随着AI大模型持续赋能、政策体系逐步完善以及产业链成本不断下降，智能驾驶有望成为继新能源汽车之后汽车产业新的增长曲线。未来，具备核心算法能力、芯片供应能力以及规模化落地能力的企业，有望在智能驾驶产业竞争中占据优势。
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