智能化从低阶向高阶加速渗透，Robotaxi 发展进入快车道
1.1 智能化从低阶向高阶加速渗透
自动驾驶分级通常采用国际公认的 SAEJ3016 体系，划分为L0 到L5 六个等级。其核心界限在于系统的自动化程度、驾驶员是否需要实时监控、适用的设计运行域以及最关键的事故权责归属。按照理论标准，L2 及以下需驾驶员全程介入并承担责任，L3允许阶段性放权，L4 为在 ODD 内的无人驾驶，L5 则是全场景无人驾驶。然而，从当前的产业现实来看，受限于 L3 复杂的接管权责划分，全球自动驾驶的竞争已分化出更清晰的焦点：一方面，在乘用车量产市场，无限逼近 L3 体验的“高阶L2（如城市NOA）”是各家车企争夺数据与销量的主力；另一方面，在 Robotaxi 与商用车领域，L4级别在特定区域内的商业化落地与监管突破，则是各国争夺自动驾驶下半场主导权的核心阵地。
辅助驾驶正加速从低阶向高阶跨越，L2++及以上高阶智驾渗透率持续攀升。在供给端硬件降本（如域控制器与激光雷达）、算法范式跃迁（端到端大模型/VLA/世界模型）、政策端 L3 准入试点推进以及需求端消费者认知与支付意愿增强的多重共振下，L2及以上辅助驾驶已成为行业标配的新常态。据 NE 时代统计数据，2025 年全年L2 及以上辅助驾驶车型销量累计达 1515.37 万辆，渗透率达 66.12%，较2024 年增长超10 个百分点；其中 L2++及以上车型销量达 657.75 万辆，占 L2 及以上总量的43.41%，整体渗透率达28.7%，同比激增超 15 个百分点。同时，2026 年 2 月 L2 及以上辅助驾驶车型销量为77.7万辆，渗透率达 69.28%。其中 L2++及以上车型销量累计达32.83 万辆，占L2 及以上辅助驾驶车型总量的 42.25%，L2++及以上渗透率达 29.27%。随着2025 年L2 及以上装配率全面跨越 60%的鸿沟，高速与城市 NOA 已正式迎来大规模普及拐点，叠加智驾系统价格带的持续下沉以及新一代端到端 AI 模型的规模化上车，2026 年高阶智驾的全面渗透已具备产业确定性。
未来 5 至 15 年是智能网联汽车进入市场化发展快车道的关键阶段。根据2025年10月发布的《节能与新能源汽车技术路线图 3.0》规划并结合产业现实，市场演进正呈现出乘用车主推高阶 L2 与商用营运车主攻 L4 的双轨并行格局。预计到2030 年，以城市NOA 为代表的 L2 级及以上系统将在乘用车新车中实现全面普及；同时受限于权责接管的法律边界，多数 L3 级技术在商业落地时将以高阶 L2+的形态大规模上车，以此推动广义L3 与 L4 级渗透率跨越 35%门槛，而 L4 级自动驾驶营运车辆（含Robotaxi 与干线物流等）的新车销量将达到 10 万辆级的区域商业化规模。发展至2035 年，伴随着法规逐步松绑与端到端 AI 模型的深度成熟，具备 L3 和 L4 级功能的智驾渗透率将飙升至70%以上，且 L4 级营运车辆的新车销量将迈入百万辆级的规模化应用深水区。远期展望至2040年，L4 级无人驾驶将在智能网联新车中实现彻底的全面普及，而作为最终形态的L5级全场景无人驾驶将正式开始进入市场。
1.2 Robotaxi 为 L4 领域主要场景，发展已经进入快车道
Robotaxi 是 L4 级自动驾驶最主要、最具商业价值的应用场景。L4 级无人车的发展核心是“场景适配”，依托封闭、半封闭或特定开放场景的标准化运营，实现技术落地与商业变现的双向突破。L4 级无人车应用场景丰富，可分为城市公共出行（Robotaxi、Robobus）、物流与货运配送（城区配送、干线物流）、园区及封闭区域作业（城区/园区环卫、园区服务）、工业作业（智慧仓储）、特种场景（智慧港口、智慧航空港、智慧矿山）几大板块，其中城市出行赛道为 L4 级无人车中最受关注的赛道，Robotaxi聚焦城市开放道路场景，面向 C 端个人出行与 B 端企业出行需求，是技术门槛最高、最贴近大众生活的赛道。
Robotaxi 的运营发展历程可清晰划分为三大阶段。第一阶段为技术验证与区域试运营期（约 2024 年及以前），此阶段行业重心在于攻克复杂路况与长尾场景数据积累，车辆逐步完成从配备安全员到全无人的测试过渡。第二阶段为规模化商业运营扩容期（2025 至 2030 年），当前部分头部企业已在核心城市率先跑通全无人商业模式并迎来单车经济模型（UE）转正拐点，行业车队投放量急剧上升，服务版图加速向更多复杂城区渗透，相关政策法规与定责标准同步完善。第三阶段为常态化普及期（2030 年之后），伴随 L4 级自动驾驶技术的彻底成熟与硬件成本的极度下探，Robotaxi 将实质性突破特定设计运行域（ODD）限制，成为大众采纳率极高的主流出行方式，商业模式与产业分工彻底定型，参与各方将全面聚焦于精细化运营与跨区域规模盈利。
1.3 Robotaxi 显著减少交通事故率和提升出行效率
人为错误是交通事故的主要原因之一。自动驾驶系统通过高精度传感器和先进的算法，能够更准确地感知环境，避免因疲劳驾驶、分心驾驶等人为因素导致的事故。94%的交通事故由人为失误导致，而 Robotaxi 通过多传感器融合和AI 算法，显著降低道路事故率。根据 Waymo 官网的运营数据显示，其百万英里事故率显著低于基准水平，从具体的数据来看，在目前样本下，Waymo 能 88%有效减少造成重伤事故，93%减少行人事故率。安全性是无人驾驶出租车首要条件，结合 Waymo 数据我们认为Robotaxi 在现有数据中表现较人类司机明显更好。
无人驾驶出租车可以通过优化路线、动态调度和车队管理，提高出行效率。城市交通如同潮汐起落：清晨和傍晚高峰时段人潮汹涌，中午和夜半时段归于平静。这种城市地面交通量在每天上下班时段大幅波动的“双峰潮汐”现象，造成共享出行需求和运力供给在时间上的错配。Robotaxi 可根据实时需求灵活调度，避免传统出租车“空驶巡游”造成的无效交通流量。同时，Robotaxi 无需休息，日均运营时长可达传统出租车的3倍以上，单车服务乘客数量显著增加，减少路面车辆总数。此外，通过聚合平台模式（如萝卜快跑），整合分散的出行需求，降低私家车使用率。
1.4 核心零部件成本下行使 Robotaxi 成本加速下行
核心部件如激光雷达已实现国产替代，价格大幅下降，如感知部件激光雷达、毫米波雷达、摄像头等。以激光雷达为例，激光雷达作为高阶智驾系统的核心传感器，早期其占整车成本比比较大。在过去几年中，激光雷达的单颗成本从数万元降至现在的2000元到 3000 元。零部件成本的大幅优化也推动了高阶智能辅助驾驶成本显著下行，亿欧智库预计 2025 年城市 NOA 单车硬件总价低于一万元，高速NOA 则有望低于四千元。受益于智能驾驶供应链成本的优化，小马智行第七代 Robotaxi 硬件总成本已从2017年第一代的 100 万元降低至 27 万元，未来三年有望再降低 30%～40%。百度萝卜快跑第六代无人车整车成本相比于第五代下降 60%，价格约为 20.46 万元。文远知行Robotaxi车辆已实现不同产品共用 90%的零部件能力，公司预计下一代Robotaxi 成本能够再降低20%-30%。整体来看，成本端的多重改善将共同推动 Robotaxi 成本加速下降，为其商业化落地奠定坚实基础。
中国 Robotaxi 单车全生命周期运营总成本正处于陡峭的下降通道中。在2023年及以前，受限于昂贵的智驾硬件以及单车单人的安全员配置，其整车制造与安全运营成本居高不下。然而进入 2026 年，随着新一代量产无人车将单车制造成本强势打入20万元区间，叠加端到端算法带来的硬件结构精简，车辆折旧摊销压力已被大幅削减。同时，云端代驾与“一控多”远程监控模式的全面铺开，促使原本高昂的人力安全运营成本在2026 至 2028 年间呈现断崖式下降。预计到 2030 年，涵盖自动补能、智能调度与无人化维保的运力运营成本也将实现全方位压缩。结合罗兰贝格的预测，Robotaxi 的每公里综合服务成本正加速逼近传统纯电有人出租车，国内核心试点城市的单车经济模型（UE）已初显规模化盈利曙光，预计在 2028 年前后二者将全面实现成本的实质性交叉与持平，进而彻底重塑大众出行的商业底层逻辑。
Robotaxi 行业百花齐放，未来发展星辰大海
2.1 三大派别同场竞技，向规模化商业落地迈进
报告全文可扫描下方图片二维码进入星球社群查阅下载
（报告来源：东莞证券。本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
