当前，中国智能驾驶产业正迈入规模化普及与高阶突破并举的关键阶段。政策层面，L3 级自动驾驶在2025 年迎来重要的准入破冰，相关法律法规持续完善，为高阶智驾的商业化落地铺平道路。市场层面，在比亚迪、吉利等主流车企大力推行的“智驾平权”战略驱动下，高速NOA、城市NOA 等L2+级功能正加速从高端配置向15 万乃至10 万元以下的主流市场渗透，带动L2 及以上级别辅助驾驶的渗透率持续攀升。与此同时，产业竞争焦点正从单一功能竞逐，转向以“车路云一体化”为核心的技术生态整合，安全与标准化成为行业健康发展的基石。在政策、技术与市场的三重驱动下，智能驾驶产业生态日益成熟，相关厂商将在规模化和技术迭代中迎来新的发展机遇。
以下内容我们就围绕智能驾驶行业，对相关问题展开分析梳理。首先，我们将从市场角度出发，对智能驾驶的行业概况、所面临的市场现状、具体政策环境及行业市场业态几个问题展开分析梳理，以帮助大家客观了解智能驾驶行业的当前市场现状；其次，我们将从技术角度，对当前智能驾驶行业备受关注的VLA 及世界模型两条技术路线进行具体分析。解决上述问题的同时，我们还将对智能驾驶行业后续的竞争格局及发展趋势进行展望，并在此基础上梳理相关企业的发展布局情况，希望能帮助大家更为全面、具体地了解智能驾驶行业。
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AI大模型驱动智能驾驶进入新阶段
智能驾驶是汽车智能化的关键分支，技术始终是其发展的核心引擎。技术的每一次突破，都直接推动了安全性的显著提升，促使成本不断下降，而这两者又进一步决定了智能驾驶商业化落地的时间预期。回溯过往100年，全球智能驾驶发展历经四个阶段：
实验室探索阶段（1925~1999年）：全球第一辆“自动驾驶”汽车可以追溯至1925年，其操作方式与现代玩具车类似，主要通过无线电控制技术实现其“自动驾驶”。60年代初，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的引入标志着车辆控制系统从机械控制向电子控制的重大转变；80年代末，美国卡内基梅隆大学开启了自动驾驶技术的实验，进一步推动了这一领域的研究和创新。
商用化探索阶段（2000~2012年）：2004年和2005年，美国国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）成功举办了两届无人驾驶挑战赛，这激发了众多商业机构对自动驾驶技术的投资和研发热情。2009年，科技巨头谷歌启动了其无人驾驶项目，标志着自动驾驶技术开始进入商用化探索阶段。
商用化加速阶段（2013~2019年）：2012年，被誉为“深度学习之父”的Geoffrey Hinton引入神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）算法，标志着深度学习进入蓬勃发展的新纪元。自动驾驶技术也由此受益，通过与神经网络算法的结合实现了快速发展。2013年开始，传统车企和新兴创业公司纷纷布局无人驾驶，加速了无人驾驶技术的商用化进程。2015年特斯拉推出Autopilot功能，将自动驾驶技术整合到消费级电动汽车中；2017年奥迪推出了具有高级辅助驾驶选项的新A8车型。
AI大模型阶段（2020年至今）：近年来，大规模的AI训练任务所需算力呈指数级增长，2012~2018年算力需求增长超30万倍，而超大规模预训练模型实现了算力突破，有效降低了AI应用的门槛。以Transformer为代表的大模型较CNN在大模型数据训练的优势更为突出，目前在自然语言处理领域几乎取代了RNN，并被引入计算机视觉领域，如特斯拉、华为、小鹏等均已宣布将Transformer引入自动驾驶感知框架。
当前智能驾驶已分化出两条核心路径——VLA和世界模型
当前智能驾驶已分化出两条路径。2024年夏季以来，端到端（End-to-End）智能驾驶技术格局发生显著变化，从2023年“一家独大”的单一技术路径，正式演进为两大核心路线并行发展的态势。其中，第一条路线为以“视觉—语言—行为”（Visual-Language-Action,VLA）链路为核心的架构体系，第二条路线则是以物理推演为核心驱动力的世界模型（World Model）路线，VLA和世界模型并不是完全对立，而是两条目前并行发展的技术路线：VLA适合快速迭代、兼容现有量产平台，短期内易于落地。世界模型则代表了更底层的认知方式，强调物理规律和空间理解力，适合长期演进。
VLA架构：VLA架构的技术逻辑遵循“感知–理解–决策–控制”的全链路语义化转化，其核心流程可拆解为四步：首先通过图像传感器完成环境感知与图像识别；其次将视觉感知结果转化为可被大语言模型理解的语言Token（如“前方50米有静止车辆”“当前车道为潮汐车道”）；再由大模型基于语言Token生成符合人类驾驶逻辑的驾驶建议；最后将抽象建议转化为具体的车辆控制轨迹，并通过实时反馈机制进行动态校正。
世界模型架构：与VLA架构依赖“语言中间层”的技术逻辑不同，世界模型路线通过绕开语言转化环节，直接将3D高斯表征、点云等空间感知数据输入大模型，在模型潜空间内完成物理规律推演（如车辆碰撞风险预判、行人运动轨迹预测），并直接输出车辆控制指令，形成“云端世界引擎+车端世界行为模型”的技术架构——云端世界引擎负责大规模场景的物理规律建模与预训练，车端世界行为模型则基于实时感知数据进行快速决策。
