（来源：中国电力新闻网） 转自：中国电力新闻网 2025年成为中国汽车产业转型的关键节点：新能源乘用车渗透率首次突破50%大关，标志着市场从"政 策驱动"全面转向"市场驱动"；与此同时，工信部正式发放首批 L3级有条件自动驾驶车型准入许可，宣 告自动驾驶从封闭测试迈入商业化应用新阶段。 这一数据的突破背后，是消费需求的结构性变革：增换购需求跃居核心驱动力，2025年换购比例预计超 60%，Z世代成为消费主力，70%的年轻消费者将智能驾驶功能列为购车核心考量因素，为自动驾驶技 术的规模化应用奠定了坚实的市场基础。 市场结构的优化进一步强化了新能源汽车的智能化基因。下沉市场成为新的增长引擎，三线及以下城市 新能源汽车销量增速高达61%，10-15万元大众价格区间成为市场主流，推动智能驾驶技术从高端车型 向平民化普及。 天眼查专业版数据显示，截至目前我国现存在业、存续状态的新能源汽车相关企业超164.2万家。其 中，2025年截至目前新增注册相关企业约30.4万余家，从企业注册数量趋势来看，近五年间，新能源汽 车相关企业的注册数量呈现出逐年增长的态势，并在2024年达到顶峰。 从区域分布来看，广东省、山东省、江苏省 ...

来源：环球网 2025年成为中国汽车产业转型的关键节点：新能源乘用车渗透率首次突破50%大关，标志着市场从"政策驱动"全面转向"市场驱动"；与此同时，工信部正式 发放首批 L3级有条件自动驾驶车型准入许可，宣告自动驾驶从封闭测试迈入商业化应用新阶段。 可以看到，这两大趋势的叠加，不仅重构了汽车产业的竞争格局，更向激光雷达、域控制器、高精地图等核心产业链释放出明确的规模化需求信号。随着技 术成熟度提升与成本下降，自动驾驶相关零部件产业正迎来爆发式增长，成为支撑汽车产业高质量发展的新引擎。 新能源汽车渗透率突破临界点，构筑智能化发展坚实底座 新能源汽车市场的持续扩容，已从量变积累走向质变突破。中国汽车工业协会数据显示，2025年1-11月新能源汽车产销量分别达1490.7万辆、1478万辆，同 比大幅增长31.4%、31.2%，增速远超行业整体水平，已成为驱动我国汽车产业高质量发展的核心增长引擎。 这一数据的突破背后，是消费需求的结构性变革：增换购需求跃居核心驱动力，2025年换购比例预计超60%，Z世代成为消费主力，70%的年轻消费者将智 能驾驶功能列为购车核心考量因素，为自动驾驶技术的规模化应用奠定了坚实的市 ...

文章核心观点 - L4级自动驾驶公司的最终归宿是成为大型系统集成商，或者像滴滴一样的大型运营公司[1][39] - 自动驾驶行业经历了多轮发展浪潮，目前正从技术比拼转向商业化能力比拼，行业整体在逐步收敛[23] - 港口等封闭场景的无人驾驶卡车是当前商业化落地相对清晰的领域，但实现盈利仍面临挑战[5][6][35] 自动驾驶技术路径与成本 - **视觉与激光雷达的权衡**：纯视觉方案成本更低、上限更高，但激光雷达能提供更高的安全下限[4][12][13] - **历史成本高昂**：2017年时，第二代、第三代无人出租车的整车改装成本高达50-100万人民币[12] - **当前方案核心**：降低自动驾驶成本的关键在于采用纯视觉路线并减轻对高精地图的依赖[4] 斯年智驾公司概况 - **创立与融资**：公司成立于2020年，专注于港口场景，已完成共计8轮融资，2025年9月完成数亿元人民币B+轮融资[4] - **发展里程碑**：2021年末开始拿掉安全员进行常态化无人运营，2022年实现完全无人驾驶[4] - **团队规模**：拥有正式员工100多人，外包员工50多人，现场实施与运维以外包为主[31] 市场选择与商业化策略 - **选择港口场景的原因**： - 人工成本高的场景更适合部署昂贵的自动驾驶技术[15] - 集装箱场景信息化基础好，距离无人化更近[15] - **商业化进展**： - 已与全球前三大港口中的两个（宁波舟山港、青岛港）建立深度战略合作[5] - 客户还包括厦门、珠海、宁德、烟台等多个港口[25] - 除首个项目外，其他项目均实现盈利，公司整体预计今年微亏，明年盈利2000-3000万人民币[5][26] - **收入情况**：去年收入约2.5亿至3亿人民币，明年目标收入约5亿人民币[24] 行业挑战与竞争格局 - **核心挑战**：获取业务容易，但实现盈利困难，客户付费意愿是主要障碍[6][35] - **市场规模**：目前全球在港口运营的无人驾驶卡车总数不超过1000台[6][35] - **效率对比**：在集装箱港口场景，无人车效率目前约为人工的85%，超过90%需优化调度系统[17] - **竞争关键**：当前阶段竞争焦点在于已交付的案例数量、部署成本与部署时间[30] 技术实施与公司能力 - **系统集成是下限**：决定了公司的交付能力，体现在效果稳定性、一致性和部署成本上[18] - **AI技术是上限**：决定了车辆在行驶过程中的灵活性与智能程度[18] - **模块化优势**：公司服务了30-50个不同场景的客户，积累了丰富的模块，能够像乐高一样快速组合，降低部署时间和成本[30] 业务发展阶段与未来规划 - **三阶段发展**： 1. 2020年至2023年上半年：以研发和产品为主[32] 2. 2023年下半年至2025年上半年：开启商业化与批量化，老客户复购，新客户增加[32] 3. 2025年下半年起：进入降本增效阶段，推行大公司管理模式[33] - **2026年工作重点**： 1. 完成现有订单的车辆交付[36] 2. 开拓新客户并维护复购，拓展场景至园区、工厂、化工、干线物流等[37] 3. 开拓海外市场，目标在2026年春节前或上半年落地3-4个海外客户（如新加坡、巴西）[37] 对自动驾驶细分赛道的看法 - **Robotaxi（无人出租车）**：竞争格局已定，资本过于集中，后来者难度大[28][29] - **干线物流**：L2+辅助驾驶意义不大，编队行驶或特定场景的L4是更可行的方向，预计2028至2030年间落地[20] - **场景难度排序**：无人出租车灵活度最高，港口、矿山次之，低速场景要求相对更低[18] 自动驾驶行业十年发展回顾 - **浪潮更迭**： - 第一波（约2016-2017年）：无人出租车火热，比拼团队背景[23] - 第二波（约2021-2022年）：干线物流火热，比拼技术[23] - 第三波（当前）：港口、矿山、配送等场景火热，比拼商业化能力[5][23] - **行业趋势**：行业经历多次起伏，正在慢慢收敛，能够穿越周期的公司才能存活[23]

行业背景与公司困境 - 两年前，辅助驾驶行业经历了一场“无图”革命，车企为扩大应用场景和降本，普遍抛弃高精地图，转向车端实时建模的技术路线[1][2] - 高精地图厂商因此受到冲击，四维图新CEO曾炮轰“无图”本质是“三无”：无资质、无知识产权、对安全无敬畏[4][6] - 为应对趋势，公司推出了轻量化高精地图产品HD Lite，将扫描精度从厘米级降低至1米，实现“日更”且售价更便宜[6][7] - 两年后，辅助驾驶基本完成端到端架构转型，行业关于“无图”的讨论已几乎消失[9] - 公司财务表现承压：营收从2022年的33.47亿元微增至2024年的35.18亿元，增长5%；但归母净利润从2022年亏损3.36亿元扩大至2024年亏损10.95亿元，且2025年无收窄迹象[10] - 核心的智云业务（售卖高精地图）占比从2022年占总营收61.54%提升至2024年的64.08%，但毛利率从60.65%大幅降至36.6%，反映高溢价厘米级地图需求减弱，更便宜的低精度地图成为主流[14] 战略转型与新产品布局 - 公司在2025创想大会上宣布重大战略转型，从传统图商向AI驱动解决方案提供商转变[17][84] - 公司品牌从“NAVINFO”升级为“SEEWAY.AI”，标志着从“汽车人”向“AI人”的转型，并计划从供应零部件的tier2转变为提供整体解决方案的tier1[72][74][81][84][85] - 芯片业务成为转型关键支柱：公司早在2017年以39亿元全资收购杰发科技，启动“智芯”战略布局[29] - 杰发科技芯片产品线丰富，已实现SoC与MCU产品线出货量双双突破1亿颗，客户包括名爵、传祺、奇瑞、日产、北汽、长安等品牌[36] - 芯片产品路线清晰：从后装市场的基础芯片，到2021年杀入前装市场的入门级智能座舱SOC芯片AC8015，再到2023年面向中高端的AC8025[33][34] - 规划了更高端的智能座舱SOC芯片AC8035，采用“舱驾一体”架构，算力100TOPS以上，集成自研AI大模型和应用软件生态[37][39][40] - 提供包括座舱域控制器盒子在内的全套解决方案，旨在让车企“拿来就用”，省时省力[41][43] 辅助驾驶解决方案 - 公司推出低、中、高三个等级的辅助驾驶系统产品线，作为新业务板块[46] - **PhiGO Entry**：基于地平线征程6芯片的性价比行泊一体方案，采用5/6颗摄像头，支持L2级基础功能，价格在千元以内[47][48] - **PhiGO Pro**：7V鱼眼方案，基于地平线征程6或高通骁龙8620P芯片，可实现高速领航辅助和记忆泊车[50][51] - **PhiGO Max**：面向高端的端到端全域城区领航方案，采用两颗国产芯片（算力500TOPS）和单颗激光雷达，能实现“点到点”城区领航[53][54] - 辅助驾驶解决方案中已内嵌公司自家的高精地图，采用“打包售卖”形式，利用地图的“天眼”优势节省感知和算力需求，从而降低硬件成本，实现“花小钱办大事”[61][62][63] - “软硬兼修”的模式相比纯软件方案商，更有利于让车企形成依赖[65] 高精地图业务的演变 - 公司曾是地图领域霸主，在2002年发布全国首份商业化车载导航地图，随后10多年占据60%以上市场份额[75][76] - 2015年百度、高德等互联网巨头杀入并推行导航免费，对公司传统“卖地图”业务造成重创[77] - 面对当前“无图”趋势，公司并未完全抛弃高精地图，而是将其产品形态从独立售卖转变为集成在辅助驾驶解决方案中[60][61] - 发布会上未单独展示高精地图产品，而是重点推出了“高精定位”产品[22][25] - 高精定位产品取得进展：定位芯片覆盖场景从中国拓展至全球，兼容性从汽车拓展至两轮车、机器人、农业机械等领域[56] - 通过自研“芯片化”，将定位盒子成本从2000元降至300元，体积缩小至指甲盖大小[57] 市场竞争与挑战 - 辅助驾驶市场竞争激烈，行业普遍认为“智驾公司最终只会活下来2-3家”[68] - 头部玩家如华为已占据半壁江山，Momenta则通过绑定上汽和BBA等豪华车企建立了扎实根基[69][70] - 公司入局辅助驾驶解决方案时间相对较晚，亟需尽快推进与车企的深度合作绑定以抓住市场机会[71] - 留给公司的市场“窗口期”并不多[71]

大会概况与主题 - 第七届全球智能驾驶大会于12月1日在苏州相城区举办，主题为“智联世界 驾驭未来” [1] - 大会旨在助力构建智能驾驶全球化发展新格局 [1] 技术发展趋势 - 自动驾驶领域当前正围绕端到端、VLA与世界模型等主流技术路线展开探索 [1] - 世界模型通过对物理环境的高维认知建模，使智能体具备“理解世界、预测未来、自主决策”的能力 [1] - 依托苏州丰厚的车路云数据资源，顶尖院所与行业领袖将全面启动世界模型联合研发，旨在攻克下一代智能驾驶核心技术，驱动产业范式变革 [1] 专题交流与产业生态 - 大会围绕“探索汽车智能化产品出海路径”和“构建汽车数字化与服务化出海生态”两大主题展开专题交流 [1] - 中国机电产品进出口商会、中国汽研、岚图汽车、轻舟智航、曹操出行、奥托立夫等机构与企业代表参与讨论 [1] 政策与法规进展 - 现场对《江苏省无人驾驶装备商业示范应用工作指引（试行）》进行了解读 [1] - 该《工作指引》的出台为无人驾驶技术走向市场化、规模化应用提供了重要指导 [1] 苏州产业发展现状 - 苏州正奋力打造全球领先的“智驾之城”，已集聚相关企业超800家 [2] - 苏州智能车联网产业规模达1100亿元 [2] - 苏州成功获批国家5G车联网验证与应用项目，以及国家首批智能网联汽车“车路云一体化”应用试点 [2] 研发平台与产业链 - 江苏省智能驾驶技术重点实验室在苏州市政府指导下，由苏州数智科技集团牵头，联合清华大学苏州汽车研究院、Momenta共同组建，并于今年正式获评省级重点实验室 [2] - 苏州构建了以智能汽车、基础支撑、信息交互为核心的产业链生态，覆盖自动驾驶算法、激光雷达、高精地图、高级辅助驾驶等30余个细分领域 [2] - 产业形成“1+5+4”空间格局：以相城区为核心区，常熟市、苏州工业园区、吴江区、吴中区、高新区为重点区，张家港市、太仓市、昆山市、姑苏区为联动区 [2]

合作概述 - 四维图新与车联天下签署为期3年的战略合作协议，合作期限自2025年10月28日至2028年10月27日 [2] - 双方围绕研发平台、芯片技术、供应链、智能制造及市场拓展五大领域展开长期深度合作 [2] - 合作聚焦于智能座舱及舱驾融合域控制器赛道，旨在通过资源共享与优势互补推动技术落地与商业化 [2] - 本次合作属于不涉及具体金额的框架性意向协议，将成立联合工作小组推进计划落实 [2] 合作方背景 - 四维图新在汽车智能化领域拥有高精地图、车载芯片、智能座舱等方面的技术积累与生态资源 [2] - 车联天下注册资本为2944.1672万元，业务涵盖智能车载设备制造与销售、地理遥感信息服务等 [2] - 双方不存在关联关系，本次合作不构成关联交易及重大资产重组 [2] 具体合作方向 - 研发平台方面将开放SOC平台实现能力互补，协同规划开发新产品，并推动中间件平台互通与人工智能产品联合研发 [3][4] - 芯片技术方面将开展平台性能对标，共同开发新项目以复用成熟技术并保障供应链稳定，并针对特定市场优化芯片选型 [3][4] - 供应链协同方面将共享BOM清单与供应商资源，建立联合采购机制，并在新项目开发阶段统一BOM以提升效率 [3][6] - 智能制造合作将就代工代料业务模式达成共识，协同推进生产制造以提升产能利用与产品交付能力 [5] - 市场拓展方面将实现客户资源协同以联合推进重点项目，并共同开拓海外市场以扩大全球业务覆盖 [5][6] 战略意义 - 此次合作是公司深化汽车智能化布局的重要举措，通过整合双方技术研发、芯片应用、供应链管理及市场渠道等核心资源 [5] - 合作旨在推动前沿技术联合研发、产业生态协同构建及全球市场联合开拓，提升公司在目标领域的产品力与市场竞争力 [5]

公司战略与投资 - 公司通过2.5亿元现金增资与15.5亿元资产注入的方式 成为鉴智机器人第一大股东 交易总额达18亿元 旨在构建"新鉴智"平台[1] - 此次交易成为A股市场第一大智驾并购案例 主要目的是抓住AI浪潮 提升公司在高级辅助驾驶 高级智能座舱及AI芯片等产品的AI能力[1] - 公司采取"三箭齐发"策略 同步发展低 中 高阶辅助驾驶产品 目前相关研发团队规模已达七八百人 并将与鉴智机器人团队融合[1] 订单与市场目标 - 公司目前拥有约500万台的定点订单 以中阶辅助驾驶产品为主[2] - 公司期待在未来一年半到两年内获得高阶辅助驾驶的定点订单 目标为再拿到百万台以上的高阶辅助驾驶订单[2] 技术发展与行业展望 - L3级别高级别辅助驾驶发展的主要制约因素是安全与用户信心 法规和保险等方面仍存在问题[3] - 展望未来3-5年 行业可能出现无方向盘和无刹车的量产车 预计5年内不会大规模量产 但将在物流和无人送货等场景实现[3] - 技术浪潮持续迭代 如电池和AI大模型 行业虽进入收敛阶段但仍有发展机会[3] 高精地图业务模式 - 高精地图未来形态将发生变化 从为车辆规划轨道转向依靠实时感知决策 即"无图"模式 新模型可实现实时决策（VLA）[4] - 高精地图有多种付费模式 包括按车收费 按月收费或地图免费而调试等服务收费 在中国市场 地图与芯片 硬件打包销售更为合适[4] 高精地图更新与挑战 - 城市NOA对高精地图的广度 更新频率和成本控制提出更高要求 是推动"无图"技术的原因之一[5] - 通过车路协同 让量产车成为地图采集车 将车辆传感器数据同步给企业以修正地图 是保证高精地图准确性的关键 依赖于足够多的带传感器车辆和数据量[5]

核心财务表现 - 2025年上半年整体收入达16.76亿元人民币 同比大幅增长61.7% [1][2] - 出行服务收入同比增长86.1%至16.36亿元 技术服务收入同比激增207.0% [1][4] - 毛利总额达3743.8万元 同比增长215.4% 毛利率从去年同期-3.1%提升至2.2% 实现首次转正 [4] 业务运营数据 - 订单量达7330万单 同比增长51.1% 推动交易额增长至20.32亿元 [6] - 单笔订单交易额从26.7元/单提升至27.7元/单 增幅3.8% [6] - Robotaxi车队超300辆 订单量同比增长超470% 月度活跃用户量同比上升超70% [9] 成本控制与运营效率 - 财务成本同比大幅减少43.4% 一般及行政开支与销售及营销开支减幅均超20% [8] - 通过"涟漪模式"扩张战略覆盖全国94个城市 实现较低获客成本的高效增长 [8] - 运营效率优化体现为司机成本结构优化和平台信任度加强 [4] 战略规划与资本配置 - 自动驾驶及Robotaxi研发已投入超1.37亿港元 计划2026年后追加投入2.56亿港元 [9] - 启动"Robotaxi+"开放平台战略 计划5年内覆盖100个核心城市并组建超万辆规模车队 [9] - 推动10亿级投资计划 构建支持每年10万辆Robotaxi运维的三级网络体系 [9]

财务业绩 - 公司上半年整体收入达16.76亿元 同比增长61.7% [1] - 毛利总额3743.8万元 同比提升215.4% 毛利率从去年同期-3.1%改善至2.2% 实现首次转正 [1] - 订单总量7330万单 同比增长51.13% 推动交易额增长至20.32亿元 同比上升56.83% [2] 业务表现 - 出行服务收入16.36亿元 同比增长86% 包含网约车和Robotaxi服务 [1] - 技术服务收入同比增幅达207% 涵盖AI数据及模型解决方案和高精地图 [1] - 销售与营销支出减幅超过20% 财务成本同比大幅减少43.4% [2] 自动驾驶布局 - Robotaxi订单量同比增长超470% 平台运营车辆超300辆 覆盖大湾区核心区域 [3] - 月度活跃用户量同比上升超70% [3] - 已投入超过1.37亿港元研发 计划2026年后追加投入2.56亿港元 [3] 战略规划 - 启动"Robotaxi+"开放性平台 面向符合监管标准的行业伙伴开放运营 [3] - 计划未来5年将Robotaxi运营覆盖至100个核心城市 [3] - 目标构建超万辆规模的Robotaxi车队 [3]

试点城市建设进展 - 试点城市在政策法规制定、建设组织协调、标准体系供给和建设成果方面取得系统性进展 [2] - 车联网先导区、"双智"试点和"车路云一体化"应用试点带动智能网联汽车产业链上下游创新突破 [3] 技术标准与全球地位 - 中国已形成从空口协议到安全认证的完整C-V2X标准体系 [4] - 无锡试点通过信号灯数字化开放解决车辆对红绿灯异构识别问题，支持百毫秒级双通道传输 [4] - 相比海外市场聚焦特定场景，中国在"车路云一体化"领域具有显著优势 [5] 产业协同与需求共识 - 行业形成以应用为导向的协同发展共识，需解决高风险场景如"鬼探头"问题 [3] - 需加强跨行业协作推动基础设施协同支撑 [3][4] - 路侧系统需从设备集成转向"感知-算力-算法-数据"闭环 [4][5] 当前挑战与瓶颈 - 行业认知混乱导致建设方案偏差，需通过分层解耦减少投入并实现跨域共用 [6] - 算力分配不均、数据可用性不足及高昂建设成本是商业化落地主要障碍 [6] - 路侧感知数据存在质量不高、规模不足和标准化程度较低问题 [9] 技术解决方案与验证 - 高新兴分层算法服务体系实现50毫秒级融合感知和100毫秒级协同决策，在多个试点城市验证 [6] - 清华大学在京雄高速开展匝道汇入控制技术验证，解决混行车辆安全缓冲与视线遮挡问题 [7] - 万集科技在天津、杭州实现信号灯"上车"和盲区预警功能，提升自动驾驶安全性 [4] 量化发展目标 - 到2026年底新车5G/LTE-V2X搭载率目标超50% [7] - 量产车型至少1款应用车路云数据实现L2/L3级协同 [7] - 信号灯"上车"场景覆盖3个城市90%以上设施 [7] 标准化与路线图规划 - 《场景路线图》明确2026-2035年三阶段场景落地优先级和时间表 [8][9] - 系统梳理17种典型功能场景，提出分类思路和推进路径 [8][9] - 历时1年编制，吸收34条行业专家评审意见，计划年内正式发布 [9][10] 行业协同机制 - 中国智能网联汽车产业联盟累计组织近30项课题解决行业共性问题 [7] - 18家单位联合参与《场景路线图》编制，包括一汽、东风、长安、吉利、长城等主流车企 [8]