L3级自动驾驶产业链深度解析：从感知硬件到整车落地的核心技术

汽车智能化正成为新一轮产业战略高地。近期，全球自动驾驶领域迎来密集进展，中美产业形成了技术与政策层面的双重共振。

从产业层面看，特斯拉FSD渗透率持续提升，其Robotaxi目标是在年底实现全无人驾驶，这有望加速验证从L2到L4的渐进式技术路线的可行性。

国内政策方面，工信部近期公布了首批L3级有条件自动驾驶车型的准入许可，长安汽车、北汽极狐各有一款车型入选。长安汽车更是率先获得了首块L3级自动驾驶专用正式号牌，标志着L3级自动驾驶迈入了商业化应用的关键一步。

随着政策持续加码，高阶智能驾驶产业链中如传感器、算力芯片、域控制器等高价值环节，有望迎来高速增长。本文将对智能驾驶产业链的核心环节进行全面梳理。

智能驾驶概览

智能驾驶是指车辆通过配置先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备，实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至在某些条件下完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。

智能汽车的初级阶段表现为各类驾驶辅助系统（ADAS）的应用，终极阶段则是完全的无人驾驶。目前，自动驾驶技术主要应用于一些限定场景、低速场景以及环境复杂度相对较低的场景中，例如无人出租车（Robotaxi）、无人公交车（Robobus）、智慧矿山、港口码头、物流园区等领域。

自动驾驶分级
在自动驾驶等级划分上，SAE（国际汽车工程师学会）将自动驾驶技术分为L0至L5，共6个等级，清晰地展示了从人类驾驶员全权负责到自动驾驶系统全面接管的技术与责任演进路径。

自动驾驶等级越高，对应的自动化程度也越高。其中，L2和L3是自动驾驶等级的关键分水岭。

• L0 (无自动化)：车辆没有任何自动化功能，驾驶任务完全由驾驶员完成，被称为“眼手脚”阶段。
• L1 (驾驶辅助)：车辆具备基本的驾驶辅助功能，如定速巡航或车道偏离预警，驾驶员仍需全程操控，但可实现“脱脚”操作。
• L2 (部分自动驾驶)：系统可同时控制车辆的转向和加减速，实现“脱手”驾驶，但驾驶员仍需保持注意力并随时准备接管。
• L3 (有条件自动驾驶)：系统可在特定条件下完成大部分驾驶任务，驾驶员可“脱眼”，即暂时不注视道路，但在系统请求时必须能够迅速接管。
• L4 (高度自动驾驶)：系统可在限定的场景和区域内实现完全自主驾驶，无需人类干预，达到“脱脑”状态。
• L5 (完全自动驾驶)：车辆在所有环境和条件下均可实现无人驾驶，无需任何人工介入，真正实现“无人驾驶”。

当前，中美均采用“渐进式（L2→L4）”与“跨越式（直接L4）”并行的技术路线。中国L3级准入政策与美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）放宽自动驾驶测试限制形成了政策呼应。

资料来源：SAE

智能驾驶产业链

智能驾驶产业链覆盖了从基础硬件与数据支持，到系统集成与方案输出，再到终端产品落地的完整生态结构。上游主要包括感知层、决策层和执行层等核心功能环节，中游则包括平台层和自动驾驶汽车制造企业，下游则是各类应用场景。

智能驾驶上游：基建端

智能驾驶上游基建端由感知层、决策层和执行层三大核心环节构成，共同推动自动驾驶技术的落地。

感知层
感知层是实现自动驾驶系统信息采集的关键环节，主要分为环境感知和车身感知。其中，环境感知主要依靠各类硬件传感器，包括前向毫米波雷达、激光雷达、前视摄像头、后视摄像头、环视摄像头、超声波雷达等，用于获取车辆周边的道路、行人、障碍物等信息，为人工智能决策提供数据基础。

资料来源：行行查

激光雷达
激光雷达在探测障碍物的精度和距离方面具有显著优势。随着自动驾驶安全冗余要求的提升，激光雷达正从高端车型的选配走向主流车型的标配。其产业链上游主要包括激光器、探测器、光学元件及信息处理芯片。

中国厂商已在全球激光雷达市场中占据主导地位，产业呈现京津冀、珠三角和长三角的区域集聚效应。全球市场前五大供应商中，禾赛科技、华为、速腾聚创和图达通四家为中国企业，法国法雷奥位列第五。此外，永新光学、炬光科技、舜宇光学等国内厂商在产业链各细分环节均有布局。

4D毫米波雷达
毫米波雷达的优势在于不受天气和光照影响，具有全天候工作特性。4D毫米波雷达进一步增强了目标识别和测速能力。
全球毫米波雷达市场主要由博世、大陆、安波福占据。在4D毫米波雷达赛道，采埃孚、森思泰克、福瑞泰克等已实现前装量产。国内厂商如德赛西威、华为等也已进入量产阵营，经纬恒润、威孚高科等企业也在积极布局。

摄像头
自动驾驶摄像头主要捕捉车辆周围环境信息。根据安装位置和功能，可分为前视、后视、侧视、环视及内视摄像头五大类。多目摄像头（如特斯拉的三目前视方案）能实现更全面的环境感知。
海外头部厂商包括博世、法雷奥等。国内厂商中，德赛西威提供摄像头+算法+域控一体化解决方案；舜宇光学全球车载镜头市占率超30%；联创电子为特斯拉供应超广角摄像头；欧菲光、豪恩汽电、比亚迪半导体等也在该领域各有建树。

决策层
决策层是自动驾驶系统的“大脑”，基于感知信息，通过算法决策生成驾驶策略。其技术实现依赖于“硬件算力+算法模型+操作系统”的协同，这本身就是一种复杂的系统架构。

主芯片算力
海量传感器数据需要强大算力支撑。当前智能驾驶芯片正向高算力、低延迟方向发展：

• 低算力方案 (<10TOPS)：用于L1/L2级ADAS（如Mobileye EyeQ4）。
• 中算力方案 (10-100TOPS)：覆盖L2+/L3级高速领航（如黑芝麻A1000）。
• 高算力方案 (>100TOPS)：面向L3+/L4级城市自动驾驶（如英伟达Orin、地平线征程6P）。

国内厂商中，地平线征程6系列已获超100款车型定点；黑芝麻智能华山A2000已获多家车企定点；华为MDC平台则搭载于极狐、阿维塔等车型。

双SoC冗余架构：L3+级安全基石
为满足高阶自动驾驶的安全要求，双SoC冗余架构成为趋势。主SoC处理全部任务，从SoC实时同步数据并监测状态，实现故障无缝切换。
海外如英伟达Thor平台算力领先，但车企（如蔚来）仍采用双Orin方案以满足冗余法规。国内地平线征程6、华为MDC810均支持双芯片冗余，成本较海外方案更具优势。

域控制器
智能驾驶域控制器是集成主控芯片、内存、通信模块的核心计算单元，实现多传感器数据融合与算法加速。
德赛西威布局覆盖L2-L4全级别，产品已在理想、极氪等车型量产。经纬恒润的KePilot系列支持L2+级功能。科博达、均胜电子等厂商也在该领域积极布局。

执行层
执行层根据决策指令，控制驱动、转向、制动和悬架系统，实现自动驾驶。线控技术是执行层的基础，提升了操控精度和响应速度。

线控制动系统：通过电控实现刹车，主要供应商包括博世、大陆等。伯特利是国内首家量产ONE-BOX集成式线控制动系统的企业。

线控转向系统：部分企业技术已进入量产前测试阶段。国内耐世特、浙江世宝等深耕于此，海外博世、捷太格特也在加速研发。

TSN-SerDes高速车载网络：TSN（时间敏感网络）和SerDes（串行器/解串器）技术保障了车载网络的高带宽和低延迟数据传输，是执行层控制指令可靠传达的关键。国内裕太微、昆高新芯等在TSN领域有所布局；SerDes领域则由德州仪器、亚德诺主导，国内瑞发科、仁芯科技等正在突破。
此外，双12V低压电源冗余、高可靠性连接器以及数量显著增加的车载天线（如信维通信、硕贝德供应），都是保障执行层稳定工作的关键组件。

智能驾驶中游：系统集成&整车端

中游环节聚焦系统集成与整车制造，是技术商业落地的关键。当前，L3+能力已成为车企的核心竞争壁垒，其成功离不开高效的系统集成与持续的软件迭代。

海外代表厂商：

• 特斯拉：依靠纯视觉+端到端神经网络（FSD v12+），已在多国推送FSD，依靠影子模式积累海量真实道路数据。
• 宝马：与高通合作开发新平台，计划2026年实现L3量产，2027年推出L4级Robotaxi。

国内相关车企：

• 长安汽车：发布“北斗天枢2.0”计划，构建中央计算平台架构。与华为、地平线等组建生态联盟，计划到2027年实现L4级量产。
• 华为：与江淮、北汽极狐等合作，其ADS 2.0/乾崑智驾系统搭载于多款车型。
• 小鹏汽车：自研XNGP系统，已在广州获得L3级测试牌照并启动常态化测试。
• 吉利汽车：发布“全域AI”技术体系，星睿智算中心云端算力强大，支持大规模车队在线。
• 理想汽车：计划2027年实现L4级量产，技术路径强调安全冗余与用户体验。

商用车领域：
金龙汽车、一汽解放、图森未来等在港口、物流等特定场景实现了L4级自动驾驶卡车的落地应用。锐明技术则是商用车智驾解决方案的后装市场龙头。

此外，在下游Robotaxi解决方案领域，海外以Waymo为代表，国内则涌现了百度萝卜快跑、小马智行、文远知行等企业。

整体来看，当前智能驾驶行业正从技术泡沫期向稳步复苏期过渡。产业上L3商业化加速落地，技术上L4算法实现关键突破，政策层面持续铺路，市场层面Robotaxi成本不断下探。我国正从政策法规层面加速自动驾驶技术的全面部署，行业有望迎来广阔的发展空间。