我国智能汽车产业发展成绩、面临挑战及对策建议

李　敏　林　超

智能汽车是人工智能的重要产业落地场景和经济增长的新引擎，是全球汽车强国、跨国汽车企业和科技公司竞相布局的战略制高点，也是重塑未来交通的颠覆性技术。在政策支持、技术创新和市场需求的多重驱动下，我国智能汽车产业实现快速发展，组合驾驶辅助和智能座舱相关功能的市场渗透率快速提升，高级别自动驾驶示范规模持续扩大，智能汽车正成为引领“中国智造”出海的新引擎。但同时，对于智能汽车这类创新性极高的技术密集型产业，持续的基础研发与技术创新对产业竞争优势的影响巨大，具有先发优势并不代表具有了“一劳永逸”的核心竞争力，只有打牢技术的根基并对发展环境进行持续优化才能持续积累发展新优势、赢得发展主动权，始终在全球智能汽车竞争中保持竞争力。

一、我国智能汽车驶入发展快车道

2020年出台的《智能汽车创新发展战略》为智能汽车产业发展提供了顶层设计与战略指引，并首次确立了“车路云一体化”的技术路线。2023年印发的《国家车联网产业标准体系建设指南》对技术标准体系进行了系统性规划和升级，为规范化发展奠定了基石。2024年出台的《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》，推动“车路云一体化”从理念走向规模化实践。各地方政府也积极推出一系列配套措施，如开放测试路段、建设测试示范区等，加速智能汽车技术的研发与商业化进程。近几年政策从鼓励创新到规范与监管并重，2025年陆续出台多个文件，其中《关于进一步加强智能网联汽车产品准入、召回及软件在线升级管理的通知》专项治理智能汽车行业的宣传和远程升级，将产品准入、生产一致性管理与召回制度衔接，压实企业安全主体责任。2025年9月印发的《汽车行业稳增长工作方案（2025—2026年）》首次明确有条件批准L3级车型生产准入，标志着产业从测试正式迈入商业化前期。

（一）组合驾驶辅助市场呈现强劲发展态势

国家信息中心数据显示，2025年上半年，我国具备组合驾驶辅助功能（L2级）的乘用车新车渗透率达到56.8％，相比2022年37.4%的渗透率，呈现出快速增长态势，创历史新高，全国具备L2级组合驾驶辅助功能车辆的保有量更是超过4100万辆。按照主因素分析法，通过先发散再收敛排除的逻辑，确定了产品准入管理、信息数据安全、芯片限制等六个环境发展因素，关键零部件成本、软件算法、产品规划三个技术供给因素，以及消费者意愿、口碑传播两个需求因素，综合分析这些影响因素对智能辅助驾驶不同功能影响的正负、类别、发力阶段等，根据测算，L2级组合驾驶辅助功能到2030年的渗透率将超过75%，拥有巨大的市场潜力和增长空间。

（二）应用丰富多样的智能座舱已引领全球

我国已成为全球最大的智能座舱消费市场，从座舱芯片、操作系统到系统集成，具备完整的本土产业链。在具体的应用层面，2025年上半年，中控大屏的普及率已达到了96%，语音交互的普及率增长至86%，车辆远程在线升级（OTA）功能也从2019年的10.8%提升到77%，同时，智能座舱成为前瞻技术竞技的主要领域，大语言模型、最新显示技术、AR/VR等都开始在车上应用。而欧洲的智能座舱渗透率只有一半不到，我国企业在全球智能座舱产业链中已占据重要位置，在激烈的竞争中正催生出具有全球影响力的技术标准和产品理念，我国企业在智能座舱上的创新体验正成为全球厂商跟进的方向。在智能化领域，尤其是智能座舱上展现出的竞争力也为我国汽车出海创造了千载难逢的机遇。

（三）高级别自动驾驶的示范规模持续扩大

我国对高级别自动驾驶领域自上至下的全面布局、投入已展现成果。截至2025年，全国共建设17个国家级测试示范区、7个国家级车联网先导区、20个“车路云一体化”应用试点城市，50多个省市出台道路测试与示范应用配套文件，开放智能网联汽车测试道路3.5万公里，发放测试示范牌照超过1万张。在智能化道路建设方面，正分阶段、分区域推进道路基础设施的信息化、智能化和标准化建设。以北京为例，高级别自动驾驶示范区进入“车路云一体化”4.0建设阶段，整个区域的覆盖达到600平方公里，累计开放自动驾驶测试道路里程已超6000公里，除了常见的Robotaxi、无人配送车，还覆盖了环卫清扫、安防巡逻、跨境干线物流（如京津塘高速）、重点交通枢纽接驳（如大兴机场、北京南站）等领域。

（四）智能汽车成为引领“中国智造”出海的新引擎

搭载智能座舱和智能驾驶功能的中国整车，以及无人驾驶出租车、无人巴士等智能汽车新产品正成为引领“中国智造”出海的新引擎，出海规模持续扩大。文远知行通过与Uber、迪拜交通局的合作，将其无人驾驶出租车、无人巴士服务落地阿联酋、瑞士、西班牙、法国、新加坡等地，小马智行也将其自动驾驶服务布局至韩国、卢森堡及中东等地区。更重要的是以智能化零部件为核心的产业链供应链正加速拓展海外市场，成为出海新增长极。其中，芯片、软件等智能汽车核心领域的供应企业，已纷纷以不同规模、不同形式布局海外，构建全球化的技术服务与供应体系，例如，芯片企业地平线已获得包括日本车企、德国车企在内的众多全球客户定点合作，软件与算法企业Momenta获得大量国际订单并融入全球主流供应链。由于智能汽车需要持续进行OTA升级，智能汽车出海的价值链也从研发生产销售向使用和服务环节延伸，云服务、售后维修、OTA升级等智能化服务链的出海也在不断扩大。

（五）关键核心技术逐步实现自主可控与成本突破

我国企业在智能汽车硬件技术领域方面已取得显著的竞争优势，激光雷达方面，以速腾聚创、禾赛科技、图达通为代表的激光雷达公司已具备全球领先实力，占据了全球90%的市场份额，车规级芯片、高精度传感器等关键部件研发与产业化方面也进展显著，车载摄像头方面，舜宇光学在镜头组的市占率常年超过50%，图像传感器和信号处理芯片等也已经打破国际垄断，逐步实现国产替代。软件方面，已涌现出如华为、Momenta、地平线等一批具有核心技术能力的自动驾驶系统集成供应企业，华为已累计交付超过134万辆辅助驾驶汽车，其优秀的智能驾驶性能已成为行业共识，Momenta已累计合作量产车型超160款，与丰田、奔驰等外资厂商达成合作，展现了专业技术公司在细分领域的强大竞争力。并且整体已进入规模化轨道，成本快速下降，比如激光雷达，2017年单颗成本达20万元，经芯片集成化后成本已降至千元以内，这也是我国智能汽车取得竞争优势、实现快速发展普及的重要原因。

二、智能汽车产业发展面临的风险和挑战

我国智能汽车发展取得了一定的先发优势，但在基础理论、关键核心技术、数据安全以及商业可持续化发展等方面还面临诸多风险和挑战，整体发展根基不牢，一旦具有变革性的前瞻技术取得突破，当前所具备的先发优势很可能会被替代和超越。

（一）产业链尚不完整，软硬件技术根基不牢

安全可控的智能汽车产业链供应链建设仍处于初级阶段，很多环节存在断点和短板，一些关键核心技术尚未掌握在手中。尤其是决定智能汽车未来发展前景的软硬件根基存在明显短板。缺“芯”问题目前已经得到重视，但是少“魂”短板容易被忽略，汽车操作系统，尤其是辅助驾驶操作系统是比芯片更加迫切和严峻的挑战。操作系统的内核、中间件等基本被欧美企业垄断，我国企业均是基于这些系统架构开发智能汽车的应用系统。车规级AI芯片、视觉处理芯片、环境感知部件元器件等仍主要依赖进口。此外，国产仿真测试软件与国外差距较大，还无法满足智能汽车高端技术研发要求。

（二）安全问题日益凸显，产业发展面临新挑战

随着智能化水平的持续跃升，车辆日益集成高清摄像头、激光雷达、4D成像毫米波雷达等高精度传感器，其车载网络的开放性与互联性亦同步增强。这一技术演进在提升自动驾驶能力的同时，也引发了严峻的复合型安全挑战，主要集中于数据安全与功能安全两大维度，且二者相互交织，构成了新的风险和挑战。首先，智能汽车已成为移动的数据采集与处理中心，所产生人车、车云信息交互数据量巨大，且跨境流通的海量敏感数据及高精度地理信息，直接关系到公民个人安全、社会和谐稳定、国家数据主权与国土安全。其次，在功能安全层面，部分企业将“辅助驾驶”技术过度宣传为“自动驾驶”，已发生多起由驾驶员误用辅助驾驶功能或系统自身局限导致的严重交通事故，也敲响了技术安全与责任界定的警钟。

（三）商业模式不明，“车路云一体化”落地困难

在单车智能技术路线取得显著成效并保持快速迭代、边际成本不断下探的趋势下，“车路云一体化”的整体战略定位、投资优先级及其在实现高阶自动驾驶过程中不可或缺性的根本逻辑正面临行业质疑。一方面，在地方财政压力与市场化机制不健全的约束下，政府面临运维资金持续投入压力，车企因数据资产商业化路径未打通而缺乏参与动力，长期的“重建设，轻运营”模式导致了“建设热，运营难”的不良循环，部分城市出现项目推进放缓甚至暂停的现象，象征意义大于实际效能。另一方面，一些城市在建设中存在跟风申请和盲目建设的情况，无具体应用落地和可行商业模式，建成设备多闲置，跟风追热点工程可能酝酿更大的债务风险。在收益模式不清晰、回报周期不确定的背景下，“车路云一体化”面临“谁建、谁管、谁买单”的终极困境。

三、进一步巩固和扩大我国智能汽车发展优势的建议

智能汽车发展是一个系统性工程，要牢牢把握全球汽车智能化的重大机遇期和窗口期，坚持统筹谋划、系统推进。充分发挥有效市场和有为政府的作用，把好“方向盘”，通过“技术力”“防护力”“智力力”，筑牢产业发展的根基，在全球智能汽车竞争中占得先机，赢得优势。

（一）把好“方向盘”，强化战略引领和统筹协调

在前沿科技中，“拼政府”的本质就是“拼战略上的集中统一”，在实践上往往体现为拼“战略协调”。在智能汽车技术路线上，要强化顶层设计和统筹协调，根据单车智能技术的发展趋势动态、科学辩证评估和规划“车路云一体化”的发展节奏与价值潜力，谨防路径依赖。必须敢于直视问题，清醒认识到单车智能是市场发展的主要方向，也是我国智能汽车走出去的主要基础。在“车路云一体化” 战略价值不断下降、无法满足车企和用户需求、投入产出比失衡的情况下，短期的必要性在降低，要坚决避免忽视或淡化其短期挑战的盲目乐观。从中长期看，“车路云一体化”价值的释放和规模化的应用是一个循序渐进、由局部到整体、从量变到质变逐渐发展的过程，需要强化中央的统筹协调，防止各地沉没成本进一步扩大的风险, 适度超前，而不能过度超前建设“车路云一体化”。此外，尤其要加强政府各部门之间的协调工作，完善工作机制，细化实施细则，统筹协调智能汽车相关法律法规、技术标准和管理规范完善修订。

（二）突破“技术力”，构筑坚实的竞争力基石

聚焦核心软硬件技术攻坚，突破产业链关键瓶颈。在硬件层面，重点突破自动驾驶大算力芯片、高精度传感器等“卡脖子”技术。加大对国产芯片设计、制造、封装测试全链条的研发投入，鼓励企业与科研机构联合攻关。在软件层面，着力构建自主可控的智能汽车操作系统生态，支持企业开发国产自动驾驶模型算法，鼓励“国产芯跑国产模”。鼓励整车企业、芯片企业、科技公司、通信运营商等组建产业联盟，通过资源整合实现优势互补，激活创新发展合力，集中突破智能汽车发展的共性技术瓶颈。例如，依托北斗导航定位系统优势，推动高精度定位技术与车载终端的深度融合，构建自主可控的时空服务体系。完善自动驾驶测试验证体系，推动跨区域协同测试，打破场景壁垒。建立全国统一的测试数据共享平台，推进测试结果互认，解决不同地区测试标准不一、数据割裂的问题，加速自动驾驶技术的产业化落地和应用。

（三）守住“防护力”，统筹发展创新与安全底线

尽快完善智能汽车数据安全相关标准和法律法规体系，明确数据采集、传输、使用、存储、共享的边界与要求，加强个人隐私保护与数据跨境流动管理，明确相关主体责任和义务。统筹建设国家级智能汽车大数据新型平台，创新信息采集和管控、敏感数据管理、数据交换和个人隐私保护等数据安全与共享管理的机制与体制，在保障安全合规的前提下，实现高价值数据的有序共享，为智能驾驶算法迭代等提供有效数据支撑，并探索可持续化的商业模式。在网络安全方面，构建全链条防御体系。鼓励企业融合人工智能、区块链等新技术，开发相关安全技术，提升车辆终端、通信网络、云端平台的安全防护能力，从“被动合规”转向“主动免疫”。 同时，积极参与国际标准化组织的规则制定，将我国智能汽车的安全标准推向全球，提升国际话语权。

（四）夯实“智力力”，构建基础学科和人才根本

论证并推动“智能电动车辆”或类似学科名称成为一级交叉学科，优化专业布局，构建全新的融合交叉知识体系。注重深化产教融合，打通人才培养与产业需求通道，支持高校、科研院所与企业共建创新平台，围绕自动驾驶基础算法、AI大模型应用、智能汽车数据安全等前沿领域开展前瞻研究，将实验室成果快速转化为产业应用。持续推进智能汽车领域的顶尖人才引进计划，建立重大项目与人才引进联动机制，面向全球引进智能汽车芯片、操作系统、自动驾驶算法等领域的领军人才与青年科学家，提供科研启动资金、住房、子女教育等配套支持，加快培养一批具有国际领先水平的专家和产业带头人。持续构建创新性科研生态，完善学术界与产业界的跨界人才流动机制，鼓励基础研究的长期主义，宽容失败，努力在自动驾驶核心算法、基础模型框架等前沿领域实现具有世界影响力的基础性原始创新，夯实自主可控的理论与人才根基。

（李敏，国家信息中心制造业研究处副处长、高级经济师。林超，国家信息中心高级经济师）

（选自《中国经贸导刊》2026年3月上）