（精选报告来源：报告研究所）
现状：政策与技术螺旋前进，高级别自动驾驶商业化进程加速
高级别自动驾驶的实现路径分为渐进式和跨越式两种
国际汽车工程学会（SAE）自动驾驶标准将汽车驾驶技术分为从L0（无驾驶自动化）至L5（完全驾驶自动化）的6个级别，通常称L3及以上级别的自 动驾驶为高级别自动驾驶，车辆驾驶任务的主导权由驾驶员转移至自动驾驶系统。2020年3月，我国工信部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国 家标准报批稿，并于2021年1月1日起实施。与SAE分级标准中的L0-L5类似，《汽车驾驶自动化分级》也将自动驾驶分0级－5级，共6个级别，其中， 3级及以上级别的自动驾驶由人类接管转为自动驾驶系统执行。
高级别自动驾驶的实现路径主要分为两种：其一是多数车企采用的从L2到更高级别的渐进式路线，以辅助驾驶能力促成销量和低成本数据覆盖，形 成正向循环反哺技术演进；其二是Waymo、百度Apollo等科技公司采用的跨越式发展路线，直接从L4或L5级自动驾驶切入，实现特定场景的商业化 运营，如Robotaxi、干线物流、末端配送等。
萝卜快跑“爆单”引发关注，国内高级别自动驾驶商业化进程进入加速阶段
国内方面，我国乘用车自动驾驶正处于由L2向高级别过渡的发展阶段。根据中商产业研究院数据，2023年，我国在售新车L3/L4的渗透率分别为 20%/11%。2023年以来，我国中央及地方加速完善相关政策体系推进高级别自动驾驶发展。近期，“萝卜快跑”在武汉“爆单”再度将高级别自 动驾驶的关注度推向高潮。我国以Robotaxi场景为代表的高级别自动驾驶商业化进程有望加速推进。据中商产业研究院统计，2023年，我国无人 驾驶市场规模约为3301亿元，同比增长14.1%，2024年将达3832亿元。
海外方面，美国、欧洲自动驾驶技术领先；中东地区、东南亚地区在落地应用方面更为开放。美国的自动驾驶研究和测试起步较早，相关法规及 标准建设相对完善，孕育了特斯拉、谷歌、通用等自动驾驶领军企业，无人出租车、无人巴士等已在当地实现部分商业化运营。全球智驾龙头特 斯拉在其2024年Q2财报电话会议上表示，公司很可能在2024年内收到FSD入华许可。特斯拉FSD入华将进一步加速高级别自动驾驶在国内的落地进 程。
车路云一体化建设加速，为高级别自动驾驶的引入及规模化应用奠基
自动驾驶技术存在单车智能和车路云一体化两种路线。目前，国内外以特斯拉为代表的自动驾驶企业主要采用单车智能技术路线。随着自动驾驶向更高级别演进，每 辆车作为一座数据孤岛，其安全性易受限于“感知瓶颈”。车路云一体化发展路径由我国率先提出，可通过智能化道路、车辆、云端服务的高效协同实现“超视距”， 提升自动驾驶车辆的安全性。车路云一体化路线目前已经逐渐成为行业共识，也是下一阶段实现高级别自动驾驶规模化商用的关键。
2023年以来，我国陆续出台一系列政策加速推进“车路云一体化”建设。2024年7月，工信部等五部门联合发布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单， 北京、上海、重庆、南京、苏州、无锡等20个城市（联合体）入选。根据工信部数据，截止2024年7月初，全国共建设17个国家级智能网联汽车测试区、7个车联网先 导区、16个“双智”试点城市，开放测试道路32000多公里，发放测试牌照超过7700张，测试里程超过1.2亿公里。目前我国“车路云一体化”建设仍在早期阶段，正 处于从小范围测试验证转向大规模示范应用的关键节点，“车路云一体化”建设将带动路侧相关基础设施的完善，为高级别自动驾驶的引入及规模化应用提供支撑。
技术：轻量级高精地图实现过渡，纯视觉+端到端或为最终方案
融合感知依然占主导，激光雷达价格下探助力高级别自动驾驶形成商业闭环
在高级别自动驾驶感知方案领域，存在两大路线：一个是以特斯拉为代表的纯视觉 技术路线，另一个是以Waymo为代表的多传感器融合感知的技术路线。其中，多传 感器融合感知方案以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感器，有助于 确保系统性能稳定和功能安全。激光雷达凭借其强大的空间感知能力使整套自动驾 驶感知系统具备更强的鲁棒性。目前，含有激光雷达的多传感器融合感知方案在搭 载NOA功能的自动驾驶车辆中依然占据主导。
随着激光雷达技术和供应链成熟度的不断提升以及近年来规模化量产的加速，其成 本也在逐渐压降。亿欧智库预计，至2030年，主视激光雷达的价格为1800元，补盲 激光雷达的价格为600元。激光雷达价格下探将加速多传感器融合方案的高级别自 动驾驶形成商业化闭环。
资质壁垒及频繁的更新需求导致成本居高不下，制约高精地图发展
目前已落地的NOA方案多数对高精地图有较强依赖性。相比普通的导航地图，高精地 图的定位精度可达厘米级别，不受环境影响、不被距离限制，可对传感器进行有效弥 补。据盖世汽车统计，2024年Q1，我国以乘用车为代表的高精地图搭载量约为21万 辆，渗透率为4.4%，市场份额主要集中在高德、腾讯、百度等巨头手中。
高精地图因资质壁垒及较高的更新维护要求导致成本居高不下。一方面，图商资质筑 牢了行业壁垒。自2021年下半年起，自然资源部开展了测绘资质复审换证工作，截止 目前复审通过的企业数量仅为19家，导致了地图领域集中度较高的竞争格局。另一方 面，高精地图为确保信息的准确性，其频繁更新的需求进一步增加了成本压力。
特斯拉引领，端到端方案有望成为实现高级别自动驾驶功能的突破口
自动驾驶算法系统分为端到端自动驾驶和模块化自动驾驶两类。模块化自动驾驶系统分为感知、决策和执行三层。端到端自动驾驶即“感知决 策一体化”，重感知、轻地图，车辆将传感器采集到的信息直接送入深度学习神经网络，经过处理之后直接输出自动驾驶汽车的驾驶命令。
高精地图限制逐渐暴露，端到端有望成为高级别自动驾驶最终方案。此前，国内主机厂实现城市NOA落地主要基于高精度地图+单车感知的模块 化方案，但在实施过程中发现高精度地图无法实时更新、制作成本较高、受政策制约等弊端逐渐暴露。2023年8月，端到端AI自动驾驶系统FSD Beta V12首次公开亮相，完全依靠车载摄像头和神经网络来识别道路和交通情况，并做出相应的决策。2023年以来，部分国内主机厂和自动驾 驶方案企业也开始部署端到端方案。随着自动驾驶逐渐向L3及以上的高级别迈进，基于规则的感知算法和基于高精地图的定位方案从技术或商 业化角度，都已达到限制向更高级别自动驾驶功能发展的瓶颈，端到端方案有望成为实现高级别自动驾驶功能的突破口。
应用：萝卜快跑武汉“爆单” ，robotaxi商业闭环已初步形成
Robotaxi正处于由测试示范应用向商业化落地转型的关键节点
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