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2026-05-12 24 汽车行业报告
特斯拉纯视觉方案先发优势明显,其他车企有望借助融合方案实现 弯道超车。成熟的纯视觉方案需要极大的训练数据库及大量专业人员 以开发可靠算法,而特斯拉由于较早步入自动驾驶领域,其海量量产 车型为特斯拉提供庞大的真实用户行驶数据,凭借北美地区优秀的半 导体行业土壤,特斯拉在摄像头融合、图像处理、自动驾驶算法、自 动驾驶硬件设计等领域有着其他车企几乎无法超越的先发优势。如此 现状下,大多数车企为在自动驾驶领域实现弯道超车,均采用多传感 器融合方案,激光雷达的需求应运而生。与此同时,非特斯拉车企在 软硬件融合方面的劣势也可以通过采购外部成熟方案的方式避免。整 车厂一是可以通过采购英伟达自动驾驶平台以实现更高算力水平,二 是可以采用激光雷达整机厂提供的感知配套软件。激光雷达正在成为 高阶自动驾驶的核心零部件。目前多数整车厂商已经具备 L1-L2 级别的安全辅助驾驶能力,但随着 自动驾驶行业的快速发展,各厂商在为 L3 及以上级别自动驾驶的落 地做准备。自动驾驶等级中,L1、L2 被划为辅助驾驶,L3、L4、L5 属于自动驾驶。L3 级自动驾驶是实现高级别自动驾驶的一大门槛,从 L2/L2+向 L3 级别自动驾驶突破的主要难点在于责任划分问题,在搭载 L3 及以上的自动驾驶功能的车辆上,驾驶系统将取代驾驶员成为主体 责任人,目前国内 L3 级别自动驾驶汽车的量产仍需等待相关法律法规 的落地。但随着高级别自动驾驶落地的障碍逐渐被消除,L3 及以上自 动驾驶渗透率的快速增长将大幅提升对车规级芯片、激光雷达、摄像头以及软件等软硬件的需求,并进一步刺激相关下游零部件技术的更 新迭代从而实现需求增加而带来的供给端成本下探。
国内相关政策方面,为推动自动驾驶行业的有序发展,工信部于 2021 年发布的《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准为国内自动驾驶的发 展提供了基础标准依据,为自动驾驶的商用化提供了良好的发展环 境。《汽车驾驶自动化分级》规范了驾驶自动化的定义、驾驶自动化 分级原则、驾驶自动化等级划分要素、驾驶自动化各等级定义、驾驶 自动化等级划分流程及判定方法、驾驶自动化各等级技术要求等,与 此前绝大多数汽车企业普遍采用的 SAE(美国汽车工程师协会)分级 制度相比,本次出台的国标分级制度对于 0-2 等级驾驶自动化系统的 界限区分更加显著,为后续自动驾驶相关法律、法规、强制性标准的 出台提供支撑,且也会对于车企的营销宣传、技术路线选择等方面起 到引导作用。行业协作方式的变化促使整车厂向上游衍生。L2 及以下 ADAS 供应链 中车企与供应商是严格的层级式供应关系,即软件供应商向车企直接 提供一站式 ADAS 解决方案。但在 L2 及以上的高阶自动驾驶产业链 中,车厂、芯片、软件功能是三方合作关系。高阶自动驾驶需要在拥 有 ADAS 保障的高安全性前提下围绕主动决策进行规划,两者感知、 决策的数据架构完全不同,因此软硬件能力的复用度很低,因此一套 成熟自动驾驶解决方案的落地需要汽车 OEM 与软硬件供应商进行深度 合作,这也将刺激资本持续关注激光雷达相关的整条产业链。 近年来大量资本在不断布局投资激光雷达厂商的同时也分外青睐上游 核心零部件厂商。激光雷达行业产业链上游市场主要为激光器、探测 器、芯片等零组件的零部件厂商,当下市场中不仅公、私募基金及财富 管理公司等正在对激光雷达产业上游企业进行投资,例如 Luminar 及 Ouster 等激光雷达厂家也不断推进对上游企业的收并购。

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