历经近十年来软件硬件的不断迭代升级，国内新老造车势力的智能化战争在2023年上海车展上打得火热。
新势力以扎实的电动化为基，结合智能化、网联化等技术构筑竞争力，如小鹏发布扶摇全域智能架构、问界推出M5智驾版；传统车企则在电动化途中寻求新突破，长安合营品牌阿维塔搭载原生HarmonyOS车机操作系统、长城汽车首搭全新智能四驱电混技术Hi4的哈弗枭龙MAX正式亮相。
百度集团智能驾驶事业群组总裁李震宇认为，汽车智能化竞速赛已经开启，未来3年将是关键窗口期，电动化引发的淘汰赛将在智能化阶段再次出现。
“汽车智能化竞争一直都很激烈，有大量的算法公司，也有多种硬件平台。随着时间的发展，会有越来越多的企业退出这个领域。对于企业来说，智能驾驶的发展并不是一帆风顺，算法提供商、tier1、芯片供应商以及车厂，都已加入到竞争中，存活必须具备核心竞争力。”保隆科技（603197.SH）高速产品线总经理孙路对第一财经表示。
本文将通过感知层、决策层与执行层，梳理智能驾驶产业链，并结合最新行业动态，力图挖掘相关企业的核心竞争力。
1、智能驾驶的五个阶段
智能驾驶指依靠人工智能、视觉计算、雷达和全球定位及车路协同等技术，使汽车具有环境感知、路径规划和自主控制的能力，从而可让计算机自动操作的机动车辆。
我国将智能驾驶分为5个阶段，即辅助驾驶阶段(DA)、部分自动驾驶阶段(PA)、有条件自动驾驶阶段(CA)、高度自动驾驶阶段(HA)和完全自动驾驶阶段(FA)，分别对应L1、L2、L3、L4、L5。
2005年之前，智能驾驶处于L0阶段，即零自动化程度，仅具备盲点检测、车道偏离预警等。
2005-2015年为L1级别的发展阶段，盲点辅助、自动紧急制动、自适应系统等功能就属于L1级自动驾驶的范畴。该级别的车辆需要驾驶人员和车辆共同完成，只能让驾驶人员在一定程度上减轻驾驶疲劳。通联数据显示，2022年1-11月，L1级别乘用车渗透率为13.4%。
2015-2020年，智能驾驶进入L2级别。该级别的车辆可实现适时“解放双手”的部分自动化功能，仍需驾驶人员监视路况，随时准备接手车辆。L2的代表功能为变道辅助、车道内自动驾驶、自动刹车和泊车系统，如2016年10月特斯拉率先推出的高速NOA（NavigateonAutopilot，自动辅助导航驾驶）功能。自2020年末，蔚来、小鹏、理想也相继向客户推送高速NOA。华泰证券数据显示，截至2022年前三季度，整体L2级渗透率达到32%。
2020-2025年，智能驾驶将来到可以“解放双眼”的L3级别，也被视为自动驾驶分水岭。该级别基本可以做到有条件自动化，根据路况环境自动判断是自动驾驶还是返还给驾驶人员手动操作。在遇到一些特殊情况的时候也会做出正确判断，会提前询问驾驶者得到肯定回答后再进行自动操作。
目前，大多数车辆的智能驾驶已达到L2.5或L2 的水准，比如特斯拉ModelY和Model3、蔚来ET7和ES6等、小鹏P5以及P7等车型，且L2、L2 级别的自动驾驶已逐渐成为车厂标配。
《智能网联汽车技术路线图2.0》指出，到2025年，我国PA与CA级智能网联汽车市场份额占比应超50%，即L2 L3>50%；到2030年，PA与CA级份额超70%，即L2 L3>70%。
L4、L5级别或将于2025年之后出现，分别实现“解放大脑”的高度自动、无驾驶员的全自动智能驾驶。
L4完全不需要监测或回应，车辆完全可以根据判断瞬时做出正确的操作，但并不能适用于所有的驾驶场景。据《智能网联汽车技术路线图2.0》，2030年HA级网联汽车份额达到20%，即L4>20%。
L5则是智能驾驶的最终目标——全自动无人驾驶，并实现不限场景的自动驾驶。
整体来看，现阶段全球40%~50%的乘用车自动驾驶级别仍然停留在L0，剩下的市场由L1和L2级别占领。展望未来，国金证券预计2023~2025年L0级别将显著下降，L1级别维持稳定，但L2级别将显著上升，同时L3~L5级别车型也将陆续推出，2035年全球超过30%的汽车销量将具备L3-L5的自动驾驶功能，未来15年的复合增长率达到30%-35%。
2、智能驾驶产业链：感知、决策与执行
智能驾驶系统可以分为感知层、决策层、执行层，相当于人类的眼睛、大脑和手脚，其运作路径主要是通过上层的高精度地图实现定位，通过传感器实现对路况其他变量的语义理解和感知，再对车身转向和速度做出决策和执行。
2.1 感知层
感知层负责感知、采集和处理车内以及外部环境信息，主要涵盖汽车雷达、摄像头、高精定位及地图等内容。
均胜电子副总裁、智能汽车技术研究院院长郭继舜在接受第一财经采访时表示，感知层主要采用异构多源融合的感知算法。为了保证系统的稳定性，在成本允许的前提下，传感器种类越多、感知的稳定性越好，多源融合越前置，感知的准确性越高。
2.1.1 汽车雷达
汽车雷达主要分为毫米波雷达、激光雷达以及超声波雷达。
孙路表示，由于激光雷达价格偏高，在实际应用中毫米波雷达和超声波雷达相对更多一些，主流还是视觉跟毫米波雷达融合。“现在技术方向还有很多，都是可以发展的方向。”
毫米波雷达作为汽车ADAS（高级驾驶辅助系统）的核心传感器之一，具备探测距离长、抗干扰能力强、价格适中等特点，被广泛地应用在自适应巡航控制、前向防撞报警、盲点检测等高阶自动驾驶功能中。2022年，我国毫米波雷达市场渗透率达到6.4%，同比上升4.3个百分点，出货量436万个，同比增长216%。
由于传统毫米波雷达缺乏高度信息、角度分辨率低且点云数据量不足难以成像，特斯拉曾在2021年宣布放弃使用，转而提出仅依靠摄像头完成“100%视觉方案”，但2023年2月，马斯克又宣布重启4D毫米波雷达方案。
“一般市场上会选择将摄像头和毫米波雷达融合，但由于传统77G毫米波雷达对金属物体太过敏感，容易产生‘幽灵刹车’，因此毫米波在融合算法中的权重被降低。”郭继舜表示，这可能也是马斯克此前放弃毫米波雷达的原因之一。
4D毫米波的出现，在一定程度上解决了传统毫米波雷达的短板。首先，4D毫米波新增纵向天线，可以增加高度信息，有助于区分识别各种高度的静态障碍物，解决“幽灵刹车”问题；其次，4D毫米波天线数量大幅提升从而使得角分辨率提高；此外，4D毫米波雷达通过增加天线数量提升数据量，可大幅改善点云成像效果，比如ARS548的点云量最高可达800每帧。
从与摄像头融合角度来看，4D毫米波雷达在长距探测、多普勒测距、高分辨率等摄像头方案缺陷方面具有更强优势，可以为摄像头提供更多冗余。
高工智能汽车研究院预计，4D毫米波成像雷达将从2023年初开始小规模前装导入，2024年定点/搭载量有望突破百万颗，到2025年将占全部前向毫米波雷达的40%以上。国信证券预计，到2025年全球毫米波雷达市场规模将达到384亿元，复合增长率为25.5%。
目前，传统毫米波雷达市场主要以博世、大陆等国际Tier1厂商为主。天风证券数据显示，截至2022年，毫米波雷达市占率排名前三的分别是博世（32.5%）、大陆（23.8%）、安波福（10.8%），CR3达67.1%。
这些企业在4D毫米波方面的布局也较为领先，大陆集团的ARS540已于2021年量产，安波福也于2021年推出第一款4D毫米波雷达产品。
国内方面，部分头部厂商的毫米波雷达产品在测距和精度上已经接近国际先进水平。2023年2月，德赛西威（002920.SZ）在互动平台表示，公司77GHz毫米波雷达已在国内多款主流车型规模化量产。
华域汽车（600741.SH）77GHz前向毫米波雷和角雷达于2019年成功应用于上汽红岩智能重卡；2022年6月，公司在互动平台表示，电子分公司自主研发的4D成像毫米波雷达产品已实现对友道智途等商用车智驾客户的小批量供货。
截至2023年3月，保隆科技子公司保航科技的77Ghz毫米波雷达已获得超过十个项目定点，产品包含前向毫米波雷达，BSD毫米波雷达和舱内毫米波雷达。同时，公司自2021年底开始布局4D毫米波雷达研发，目前已进入优化调试阶段，预计2023年8月份会对外开展客户推广，2024年一季度进入初步量产。
激光雷达是利用激光实现3D感知的现代光学遥感技术，具备高亮度性、高方向性、高单色性和高相干性等特征。
相较于摄像头、毫米波雷达等环境监测传感器，激光雷达具有主动探测、高分辨率以及强抗干扰的优势，并且能够实现三维实时感知，避开了对算法和数据的高度依赖，能够规避部分长尾场景存在的感知失灵情况，可显著提升智能驾驶系统的可靠性和冗余度，因而被大多数整车厂、Tier1认为是L3 智能驾驶（功能开启时责任方为汽车系统）必备的传感器。
但由于技术难度大、成本较高，激光雷达仍未实现大规模装车，再加上受外围环境影响，2022年全球乘用车载激光雷达出货量约15万颗，整体不及预期。
未来，随着更多车型的落地，再加上规模量产对摊平成本的助益，业界预计车载激光雷达成长性较为确定。
据不完全统计，2023年国内标配激光雷达的车型超10款，包括北汽极狐αSHI版、路特斯Eletre、理想L9等；选配车型超20款，包括小鹏G9/P7、上汽智己L7/LS7、广汽埃安LXPlus等。此外，还有Cepton（赛瞳）和通用的合作，以及速腾聚创和比亚迪、一汽红旗、奇瑞和极氪的合作，也有望于2023年落地。
