汽车智驾行业的梳理与思考（一）：向智驾2.0时代迈进-光大证券.docx

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

证券研究报告分析师：倪昱婧，CFA（执业证书编号：S0930515090002）联系人：邢萍

证券研究报告

核心观点

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。

中庚基金风险提示：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。

中庚基金

请务必参阅正文之后的重要声明1

目录

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

请务必参阅正文之后的重要声明2

智驾大模型：什么是端到端？

2023/12特斯拉推出FSDV12，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）OneModel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，OneModel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2023/12FSDV12.1采用感知层端到端，2024/3FSDV12.3采用OneModel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

真正意义上的端到端感知“端到端”BEV感知Rule-basedPlanner现阶段主机厂均已落地预测决策规划模块以规则算法为主

真正意义上的端到端

感知“端到端”

BEV感知

Rule-basedPlanner

现阶段主机厂均已落地

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

决策规划模型化BEV感知AIPlanner

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

模块化端到端