AI端侧深度之智能驾驶（上）：技术范式迭代打开性能上限，竞争、监管、应用加速高阶智驾落地

电子 | 证券研究报告 — 行业深度 2025 年 7 月 18 日 强于大市 公司名称 股票代码 股价 评级 水晶光电 002273.SZ 人民币 19.65 买入 隆利科技 300752.SZ 人民币 20.32 买入 瑞芯微 603893.SH 人民币 154.10 增持 资料来源：Wind，中银证券 以 2025 年 7 月 14 日当地货币收市价为标准 相关研究报告 《AI 端侧深度报告之 AR 眼镜》20240902 《AI 端侧深度报告之 AI PC》20240618 《AI 端侧深度报告之 AI 手机》20240607 中银国际证券股份有限公司 具备证券投资咨询业务资格 电子 证券分析师：苏凌瑶 lingyao.su@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300522080003 联系人：周世辉 shihui.zhou@bocichina.com 一般证券业务证书编号：S1300123050013 联系人：茅珈恺 jiakai.mao@bocichina.com 一般证券业务证书编号：S1300123050016 AI 端侧深度之智能驾驶（上） 技术范式迭代打开性能上限，竞争、监管、应用加速高阶智驾落地 在大模型引领的技术潮流下，AI 能力加速赋能各类硬件终端，与一般硬件终端应用 AI 能力的方式不同，智能驾驶将 AI 能力应用于改变物理世界。当前正值高阶智能驾驶商业落地的关键时点，为探讨这一投资机遇，本报告从底层技术变迁和商业落地这两方面，分析智能驾驶的产业趋势和影响。我们认为，随着智驾技术范式快速迭代、中国车企竞争策略驱动，智能驾驶有望成为物理 AI 率先落地的场景，带动产业链企业的投资机遇。 支撑评级的要点  智驾有望成为物理 AI 率先落地的场景。国内车企的竞争焦点从比较“开城”数量、到实现“全国都能开”，智驾功能不断升级，通用的智能驾驶可使用范围和时段不断增长。经过一年之后，现在智能驾驶功能竞争有了新变化：城区 NOA 和车位到车位成了新的竞争点，未来高阶智驾有望加速渗透。但高阶智驾（L3 及以上）落地同时面临责任认定的难点。总体而言，因成熟度、需求量、政策支持力度等因素，智驾有望成为物理 AI 率先落地的场景。  技术范式迭代为高阶智驾奠定基础。本轮智驾水平升级的核心驱动力源于技术范式的转变。端到端架构具备数据驱动/全局优化优势，替代模块化架构成为主流；其背后的智驾系统训练方法迭代更为重要，从传统的规则驱动走向数据驱动，并进一步向知识驱动迭代，技术范式的转换不断提高智驾系统的泛化性能上限。通过理想汽车和小马智行的案例，我们认为强泛化能力的智驾技术范式已有了方案。技术范式迭代一方面加速高阶智驾落地速度，同时也变更了行业竞争壁垒，传统主机厂的竞争优势不在，具备算力、数据、模型的新型智驾厂商或将脱颖而出。  车企竞争、监管政策、商业应用同时推动高级智驾发展，L3 级乘用车落地在即、L4 级商用车初现曙光。商业竞争驱动智驾平权和升规同步推进，比亚迪等车企推动智驾下放至 10 万元车型，加速高阶智驾普及；同时领先 OEM 亦积极拓展性能上限，我们认为技术初步成熟，静待 L3 级智驾上路。政策方面，全球智驾政策从试点转向推广应用，国内首次放开 L3级乘用车上路，全国各地区 L4 级无人驾驶运营用车的试点区域不断扩大，为高阶智驾商业落地铺平道路。应用方面，ToC 的乘用车智驾商业模式相对成熟，买断制&订阅制模式定价完善，但近期面临免费模式的竞争，而 ToB 的运营车智驾商业模式，受硬件/运营成本大降，商业模型初步跑通。总体而言，竞争、政策和商业模式都驱动高阶智驾行至拐点，落地加速。 投资建议  技术范式转变提升汽车智能化上限，竞争策略、监管政策与商业闭环跑通，加速汽车行业变革，带来较大的投资机遇。  我们认为，中国汽车零部件和布局汽车业务的消费电子企业为代表的供应链，将深度受益高阶智驾的渗透率提升趋势，核心受益环节包括车载SoC、传感器、线控底盘、通信传输及座舱显示器件。建议关注地平线机器人-W、黑芝麻智能、瑞芯微、禾赛科技、速腾聚创、宇瞳光学、舜宇光学科技、敏芯股份、电连技术、立讯精密、龙迅股份、国科微、裕太微-U、伯特利、耐世特、万朗磁塑、水晶光电、华阳集团、隆利科技。 评级面临的主要风险  智驾技术落地速度不及预期；政策支持力度不及预期；智驾商业化遇瓶颈；智驾意外事故风险。 2025 年 7 月 18 日 AI 端侧深度之智能驾驶（上） 2 目录 智能驾驶是物理 AI 率先实现的场景，发展节奏迎加速 ............................. 5 智能驾驶可提供“解放精力、减少事故”的价值，城区 NOA 有望加速渗透 ............................... 5 因成熟度、需求量、政策支持力度等因素，智驾有望成为物理 AI 率先落地的场景 ................... 7 高阶智驾落地面临挑战：责任认定成为主要难点 ............................................................................. 8 技术篇：技术范式演进为高阶智驾奠定基础，行业壁垒急剧切换 ... 9 架构升级：端到端架构具备数据驱动/全局优化优势，替代模块化架构成为主流 ........................ 9 范式演进：从规则驱动走向数据驱动/知识驱动，数据/算力/模型成为车企竞争壁垒 ................ 13 未来展望：世界模型+纯强化学习或成 L4 级智驾的方案，竞争壁垒或变成世界模型精度 ....... 18 案例：从理想 MINDVLA 模型架构、训推过程看智驾技术落地的最近进展 ................................ 21 商业篇：竞争、监管、应用同时加速，L3 落地在即、L4 初现曙光 ...... 26 商业竞争：智驾成为车企品牌的核心差异化，平权和升规同时加速渗透 ................................... 26 政策监管：全球智驾政策从试点转向推广应用，国内首次放开 L3 级乘用车上路 ..................... 28 应用落地：L3 级智驾商业模式逐渐成熟，L4 级 ROBOX 落地节奏加快 ...................................... 31 投资建议： ...................................................................................................... 33 水晶光电 .........................................................................................................................