2025年，中国智能驾驶产业正站在技术跃迁与市场爆发的双重拐点：从“高速领航”到“全场景无缝衔接”，高阶智驾的边界正以超预期的速度被打破——比亚迪将高速NOA下探至8万元车型，小鹏城市NOA功能下沉至15万级市场，而华为等智驾头部车企更酝酿着“车位到车位”全程零接管的终极体验。
这场变革背后，是端到端大模型重构算法底层逻辑、激光雷达与纯视觉路线并行突破，以及政策端50余城立法试点的强力助推。当技术突破与成本下探形成共振，智驾系统不仅需要征服极端场景的“智商考验”，更面临从实验室到真实路况的“生存挑战”，那么其具体的技术发展路径如何？存在哪些难点痛点？各家车企在路线选择上又有何差异？各个方案成本如何？详情请看后文分解。
智驾场景复杂度逐级攀升，覆盖范围持续扩展
中国智能驾驶功能的场景覆盖正沿着“高速NOA→城市NOA→全场景D2D”的路径加速拓展，从高速NOA的基础功能，如自动变道和匝道通行，发展到城市NOA，解决了红绿灯识别、无保护左转等复杂问题。最新的全场景D2D（门到门）整合了地库泊车、城区导航和高速领航，实现了跨楼层自动泊车、路径规划及障碍物避让等功能，形成了从起点到终点的自主驾驶闭环。这一进程不仅推动了“分段辅助”向“全链路自主”的跃迁，还通过无缝衔接提升用户体验，标志着智能驾驶进入全场景贯通的新阶段。
支持应用场景拓展的关键是智驾技术升级，具体升级路径如何？
智驾功能应用场景的持续细化与拓展离不开智驾技术的迭代升级。智能驾驶技术发展路径呈现算法、数据、算力三轴联动的系统性突破，技术迭代与产业实践深度耦合，形成以下演进逻辑。
（一）智驾算法：从模块堆叠到端到端集成
传统智驾系统采用“感知—决策—控制”分模块架构，依赖人工规则定义场景响应逻辑。端到端模型则实现传感器输入到控制指令的端到端映射，特斯拉V12版本已实现纯视觉信号直接输出方向盘转角与油门开度，消除模块间信息衰减与规则冲突。
算法架构发展趋势：1）感知决策一体化：理想汽车第三代系统采用“端到端+视觉语言模型（VLM）”双引擎，系统1（端到端）处理常规场景，系统2（VLM）解析复杂语义（如施工路牌语义理解），实现动态场景自适应。2）模型泛化能力：端到端模型通过海量数据训练自动提取特征，在无保护左转、临时路障等长尾场景中决策准确率较传统规则系统显著提升。
算法架构技术争议：端到端方案存在黑盒算法局限性（不可解释性、灾难性遗忘），调试依赖数据闭环而非人工规则，导致系统可解释性下降。
（二）智驾数据：从场景覆盖到长尾突破
智驾数据发展趋势：1）数据标注自动化；2）场景泛化能力增强。
智驾数据技术瓶颈：1）长尾场景覆盖与数据割裂难题；2）系统实时性与算力成本矛盾；3）合规与数据安全挑战：多源数据融合涉及地理信息、用户隐私等合规风险。
（三）智驾算力：从集中式部署到分级协同
算力体系形成“云端训练—边缘推理—车端执行”三级架构。云端采用超大规模算力支撑大模型训练；车端通过双Orin芯片实现实时决策，并向1000TOPS升级；边缘计算通过模型蒸馏技术压缩大模型，降低硬件依赖。
智驾算力发展趋势：1）算力成本优化：通过模型蒸馏技术将云端大模型压缩至车端可承载规模；2）实时性提升。
智驾算力技术争议：算力军备竞赛导致边际效益递减，实测数据显示车端算力超过500 TOPS后，通行效率提升与算力增长呈非线性关系。
技术与政策双轮驱动，L2-L3法规加速落地，部分车企已实现L3硬件预埋
智驾法规逐步完善：1）地方试点先行：北上深等地已开放L3级自动驾驶测试，深圳2022年率先通过L3立法；2）全国标准推进：工信部计划2025年前完成L3级技术标准，并修订《道路交通安全法》明确责任划分（L3事故车企需部分担责）。
车企技术快速升级：1）L2→L2+规模量产：主流车企高速NOA、城市NOA已规模化落地，并陆续推出全场景D2D；2）L3蓄势待发：华为、小鹏等计划2025年推出L3车型，法规落地即可启用。
软件增效、硬件降本、规模扩产共驱智驾成本下探，智驾平权下市场规模持续攀升
通过算法增效、硬件降本、规模扩产三力共振，智驾功能正从高端车型的“奢侈品”转变为大众市场的“必需品”，推动汽车智能化进入普惠时代。2025年比亚迪将高速NOA功能下探至7.88万元车型，城市NOA覆盖15万级市场，其余主流车企如小鹏等也将高阶智驾下沉至10-20万元车型，智驾平权愈发火热。
在智驾平权趋势推动下，L2及L2+智能驾驶的市场规模与渗透率呈现爆发式增长，预计L2+渗透率将从2024年的8.62%跃升至2025年的14%-16%，未来高阶智驾市场仍将持续高速增长。
高阶智驾报告预热
24年-25年高速NOA、城市NOA陆续规模化量产并上车应用，各大车企及背后产业链都在争先抢夺高阶智驾市场份额，那么2025年中国高阶智驾产业的整体发展情况如何？最重要的三部分算法、算力、数据的技术路径如何分化？最新技术进展如何？各方案成本是多少？如何降本增效？有哪些优秀的供应商？以上问题亟待回答。
亿欧汽车研究院正在撰写《2025中国高阶智驾演进方向及最新技术洞察研究》
本报告将重点关注2025年中国高阶智驾整体发展趋势，深入剖析其技术算法、数据、算力各自发展路径及优劣势，为各大车企及其供应链企业在智驾方案的选择与业务开拓上提供一定的参考价值。
以下为《2025中国高阶智驾演进方向及最新技术洞察研究》的主要框架：
本报告共四部分，分别是中国高阶智驾发展进程分析、最新技术洞察、竞争格局与合作模式、行业发展趋势洞察。
第一部分：发展进程分析
中国高阶智能驾驶正经历从高速NOA到车位到车位的跨越式发展，场景复杂度不断攀升。这一进步得益于算法迭代、数据处理技术的进步以及算力的提升。随着智驾平权的推进和L3政策逐步明朗，市场迎来了前所未有的发展机遇。
第二部分：最新技术洞察
深入探讨智驾领域的前沿技术动态。在算法方面，端到端模型突破传统架构限制，显著增强了环境理解能力和控制闭环精度；通过VLM（视觉语言模型）和世界模型的应用，系统能够更精准地解析并预测复杂环境。同时，多维度高精度的数据处理技术和全域定位增强，确保了系统的稳定性和准确性。此外，云端、车端和边缘算力的协同发展，为智能驾驶提供了坚实的算力保障。
第三部分：竞争格局与合作模式
详细分析中国高阶智驾的竞争格局和合作模式。当前，车企主要采取全栈自研、自研加外采或依赖第三方供应等不同策略。每种模式各有优劣，反映了企业在资源整合和技术自主性之间的平衡考量。
第四部分：行业发展趋势洞察
最后，从技术迭代、成本发展和生态格局的角度展望中国高阶智驾行业的未来趋势。随着技术的快速进步和成本的有效控制，智能驾驶将变得更加普及，行业生态系统也将日益成熟。
结语
亿欧智库期待与更多的智能驾驶主机厂及上下游企业建立联系，共同探讨智能驾驶相关话题与市场信息，携手推动行业发展。让我们一起见证这场由技术创新驱动的智驾变革，迎接更加智能、安全的出行新时代。
本份报告预计将于5月底在亿欧官网进行公开发布（www.iyiou.com），敬请关注。
亿欧智库诚邀智驾生态圈相关企业、协会、专家、研究机构等参与其中，共同探讨智驾企业协同发展等问题。更多报告信息交流与合作，可联系报告作者连思兰（邮箱：liansilan@iyiou.com）。
