行业定位与投资阶段 - 智能驾驶正从被视为“未来概念”的第一阶段，迈向在中期被质疑但最终将被重新定价的第二阶段 [1] - 随着电动化渗透率提升、价格战加剧及硬件同质化，电动化难以继续推动估值系统性上移，智能驾驶正从“加分项”转变为决定竞争格局的核心因素 [1] - 当前智能驾驶处在技术可行性已被反复验证，但商业化规模尚未全面展开的阶段，这是长期投资价值开始显现的阶段 [2] 技术发展与商业化现状 - 在技术层面，L2+高阶辅助驾驶已在乘用车市场规模化落地，高速NOA和城市NOA正从“配置卖点”转为高频使用功能，智能驾驶正由可选体验走向实际刚需 [2] - 行业技术路线明显收敛，感知与决策方案逐步集中于BEV、多模态融合及端到端模型，行业正从路径探索转向成本和效率优化阶段，这是商业化提速的重要信号 [2] - 在更高阶的L4领域，Robotaxi进入关键推进期，在部分城市和特定场景中，自动驾驶已开始实际运营并产生收入 [2] - 商业化路径逐步清晰，在乘用车市场，高阶智驾正从一次性卖点转向软件订阅和功能解锁，使收入从“交付时点”延伸到整个用车周期 [5] - 在港口、园区、矿区和物流等To B场景中，自动驾驶已开始落地应用，商业逻辑清晰，为行业提供了现实的收入基础 [5] 行业本质与竞争格局 - 智能驾驶的本质不是功能升级，而是一套平台体系，其价值在于系统能力而非单一配置 [4] - 完整的智能驾驶体系包括感知硬件、算法模型、车辆控制系统，以及云端的数据与运营平台，底层偏制造拼成本和规模，上层偏软件拼算法、数据和持续迭代能力 [4] - 长期竞争力取决于能力能否在不同车型、城市和场景中反复复制，而非硬件堆砌 [4] - 长期更有价值的往往是平台型公司，而非单点技术提供商，平台的优势在于可复用性和规模效应 [4] 重点公司分析 - 在港股市场，百度是具备“全栈智能驾驶能力”的代表性平台型公司，其Apollo平台覆盖从底层算法、车端系统到云端仿真与运营管理的完整链条 [7] - 百度具备稀缺的数据闭环能力，通过地图、Robotaxi运营及车端合作持续积累真实道路数据，构成了难以快速复制的竞争壁垒 [7] - 市场当前主要按搜索广告和云业务给百度定价，智能驾驶的潜在价值尚未充分反映 [7] - 小马智行、文远知行等公司专注于最复杂的城市道路场景和L4级别能力，是行业上限的验证者，其进展决定整个行业的想象空间 [8] 投资逻辑与策略 - 智能驾驶正在从概念走向可落地、可算账的阶段，其投资逻辑也正在随之成熟 [6] - 智能驾驶并不是一个适合频繁交易的主题，而更适合以组合和配置的方式长期参与 [10] - 更合理的策略是以具备稳定现金流、同时在智能驾驶领域持续投入的平台型公司作为核心仓位，同时对纯自动驾驶公司保持长期跟踪 [10] - 智能驾驶的风险主要来自节奏而非方向，政策推进速度、技术迭代路径以及商业化落地进度可能带来阶段性波动，但产业升级的长期方向具有较高确定性 [10]