艺正花 293461汽车新四化行至下半场，智能化成为竞逐焦点，其集中体现就是自动驾驶。而随着 L3 级自动驾驶相关政策在部分国家的出台，自动驾驶曙光初现，行业 提档加速 已肉眼可见。

　　近日有两条消息代表着自动驾驶行业发展进入新的里程碑。其一，我国政府发文启动 L3、L4 上路准入和上路通行试点，同时明确了事故责任归属，意味着自动驾驶行业迎来重要催化；其二，消息称特斯拉) 中国版 FSD ( 自动驾驶 ) 已准备就绪，在国内自动驾驶商业化加速落地方面具有重大意义。

　　自动驾驶，指通过搭载传感器、雷达等装置，运用人工智能、机器视觉、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，自动驾驶能够大幅减少人为错误及道路事故。

　　根据中国公安部的资料，中国超过 90% 的致命交通事故主要归因于司机。因此，成熟的自动驾驶技术，对于大幅减少交通事故、解放司机双手具有重要意义。

　　2021 年 8 月，由工信部提出、全国汽车标准化技术委员会归口的我国《汽车驾驶自动化分级》出炉，规定了自动驾驶功能的分级，最高为 5 级 ( 即 L5 ) ，L5 即为达到完全自动驾驶，在车辆控制、目标探测与相应等方面均由系统执行。

　　当前，我国已实现了 L2+ 级辅助驾驶，达到了缓解驾驶员疲劳的目的，但 L2+ 级称不上真正意义上的自动驾驶。而到 L3/L4 阶段，除了设计运行范围受到一定限制外，车辆可以自行行驶，此时驾驶员的时间将被充分释放。

　　在人工智能技术的驱动下，当前自动驾驶已无限接近 L3，达到了有条件自动驾驶，自动驾驶行业正处于重大变革前夕。特别是算力能力更强大的大模型推动下，有望加快 L3 及以上自动驾驶落地。而 L3 级别的智能驾驶系统被认为辅助驾驶与自动驾驶的分水岭，L3 级别之后，驾驶的主导权逐渐从驾驶员转移至自动驾驶系统。

　　特斯拉最高级别的自动驾驶系统 FSD, 于特斯拉官网的名称为 完全自动驾驶能力 ，虽仍属 L2+ 产品 , 但已初步具备 L3 能力。除了特斯拉外，小鹏) ( XPEV.US ) 、华为、比亚迪 ( 01211.HK ) ( 002594.SZ ) 及理想 ( 02015.HK ) ( LI.US ) 等车企都在推进 L3 级技术，多家本土车企已做好量产 L3 级车辆的准备。

　　在过去，对于车企而言，L3/L4 级自动驾驶存在法律、成本、事故风险、责任划分等一系列掣肘，导致车企对于 L3 规模化量产的动力不足， 自动驾驶 更多停留在人们的话题层面。另一方面，由于技术不够成熟等因素限制，国内车企也均未获得 L3 级车辆上路的资格，截至目前，全球范围内拿到 L3 级上路许可证的主要有奔驰（美国、德国）、丰田（日本）。

　　为给 L3/L4 级自动驾驶带来良好的环境土壤，我国政府正持续为行业释放出红利，智能汽车技术创新、产业生态、汽车基础设施、法规及网络安全实施与等政策密集落地。工信部曾在今年 6 月表示，支持 L3 级及更高级别的自动驾驶功能商业化应用。

　　近日印发的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》 ( 以下简称 通知 ）则是自动驾驶行业政策大礼包，为符合资质的 L3、L4 自动驾驶汽车上路开启了准入通道 , 意味着国内自动驾驶兑现期正加速到来。

　　通知提到，对由车企和使用主体组成的联合体行审核并开展产品测试与安全评估，遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品开展准入试点；对取得准入的智能网联汽车产品，在限定区域内开展上路通行试点。

　　通知中智能网联汽车搭载的自动驾驶功能是指国家标准《汽车驾驶自动化分级》定义的 3 级驾驶自动化和 4 级驾驶自动化功能，标志着我国 L3 级和 L4 级自动驾驶汽车即将迎来合法上路。

　　得益于技术的进步，以及成本的降低 ( 如激光雷达成本 ) ，自动驾驶正成为越来越多消费者的核心购车决策之一。伴随着 L3 级车型的加速商业化，未来高阶自动驾驶市场有望快速增长。

　　根据弗若斯特沙利文数据，2022 年中国 L2-L3 级车辆渗透率达到了 31.5%，较 2021 年的 17.6% 有大幅提升，预计到 2035 年将进一步提升至 85.7%。此外，L4-L5 级车辆预计在 2027 年左右开始加速渗透，2035 年渗透率预计达到 12.1%。

　　L4-L5 车辆可在无人类驾驶的情况下实现车辆驾驶。然而，由于技术难度高，L4-L5 车辆尚处于测试阶段或仅在若干限定区域进行商业化试运营阶段。

　　自动驾驶赛道广阔且后劲十足，但对于赛道各路参与者来说，这条赛道其实并不平坦，并非每家企业都能最终到达 黄金坑 。

　　众所周知，自动驾驶产业链庞大，需要整车制造商、零部件供应商、车载平台开发商、出行服务供应商等多方主体参与。自动驾驶技术包括环境感知、行为决策及控制，其中行为决策是核心环节。这些自动驾驶技术是一个充满挑战的跨学科工程项目，需要有强大的研发实力做支撑，因此可以看到，很多自动驾驶企业因高昂的研发成本陷入亏损旋涡之中。

　　此外，安全性是自动驾驶技术的核心，因此对这些技术的要求极高，包括基于真实场景大数据和模拟进行长期培训和学习的过程。

　　我国汽车产业链完善且成熟，在自动驾驶行业并不缺乏各领域的企业，整个产业链已进入百家争鸣的阶段。

　　在上游，自动驾驶产业可分为软件及硬件供应商，其中软件包括人工智能数据、人工智能模型、高精地图等，硬件则包括芯片、传感器及控制单元等。行业中游为自动驾驶整车制造商，下游则是应用场景。

　　相较于中游产业，上游产业更为分散，涉及细分领域众多，这也为多家企业带来成长的空间。在自动驾驶逐渐走向商业化的背景下，产业链当中有多家企业纷纷冲刺资本市场以进行 输血 ，其中以上游产业参与者居多。

　　根据财华社统计，上述十多家自动驾驶相关企业中，涉及到多个领域的业务，其中以自动驾驶解决方案、自动驾驶芯片和激光雷达为代表。除了激光雷达龙头禾赛科技 ( HSAI.SU ) 成功登陆纳斯达克外，其余多数公司处于排队中，部分公司处于计划上市阶段。

　　值得留意的是，无论是在哪个细分领域 ( 包括硬件领域的激光雷达 ) ，上述自动驾驶企业没有一家已知实现盈利的企业，绝大部分企业均产生亏损，反映出行业离成功的商业化阶段还有较长的路要走。不仅如此，这条新兴赛道也出现了熬不下去的企业，如从小马智行脱胎而来的擎天智卡就走到了清算注销的地步，如今公司人去楼空；由福特和大众汽车投资的自动驾驶公司 Argo AI 在去年宣布破产。

　　1）商业化难题下规模化尚未到来，鲜有企业产生正现金流。实际上，发展了多年，除了少部分硬件企业外，不少自动驾驶企业尚处商业化变现初期，离理想中的规模化效益还有很长的路要走。

　　例如知行汽车，其目前虽然拥有已商业化的 L2 级至 L2+ 级自动驾驶解决方案，并正为整车厂开发 L2 至 L4 级自动驾驶解决方案，但公司商业化表现不佳，营收高度依赖吉利集团，采供渠道也较为单一。不难看出，知行汽车还未真正打开市场，爆发前还需时间继续沉淀，因为软件企业面临的问题非常实际，就是基于算法及解决方案来证明自身具备商业落地能力，并实现持续性的造血能力。

　　在商业化方面渐入佳境的领域主要是激光雷达，原因在于激光雷达 落地 相较于软件以及硬件领域的芯片更为容易，企业有产能做支撑，下游广大车企需求庞大。作为全球激光雷达行业龙头，禾赛科技主流车企客户范围不断扩大，近些年来经营业绩走上了正轨。于今年三季度，禾赛科技收入同比增长 33.5% 至 4.5 亿元，净亏损大幅收窄至 1.42 亿元，激光雷达交付量同比大增 125.5% 倍至 4.74 万台，并且连续三个季度实现正向经营现金流。

　　激光雷达赛道另一个龙游速腾聚创在商业化落地层面也表现不赖，其已成功取得 21 家汽车整车厂及一级供应商的 52 款车型的前装量产定点预期订单，位居全球第一，且已交付的激光雷达产品及解决方案客户数量多于禾赛科技。

　　2 ) 自动驾驶市场故事虽好讲，但在高昂的支出下，缺钱成为行业常态，当下行业主题并非 扩张 ，而是 活下来 后再谋扩张。

　　今年以来，资本对自动驾驶行业的热度有所降温，自动驾驶企业能融到的资金显著减少。由于自动驾驶行业需要长时间、大规模的投入，对资金链要求极高，小金额、多轮次融资往往无法从根本上解决自动驾驶企业的资金短缺问题。因此，能熬过苦日子并不易，从目前来看，多数自动驾驶企业还处在黎明前的黑暗之中。

　　自动驾驶和高级驾驶辅助系统技术及产品供应商纵目科技深陷亏损旋涡中，背后原因是芯片采购价格高昂，同时公司研发投入甚至超过营收，经营活动现金流也持续为负，导致账面现金根本不够看，严重影响公司经营扩张之路。

　　今年 9 月，纵目科技和其保荐人分别提交了撤回科创板上市申请，上市融资之梦折戟。

　　广汽集团 ( 02238.HK ) ( 601238.SH ) 旗下的如祺出行正大力发展开放性运营科技平台 Robotaxi（指内置 L4 级和 L5 级自动驾驶技术的无人驾驶共享出行汽车），以打造 L4 级的 Robotaxi 解决方案。但受制于智能硬件和软件、安全员以及大量安全冗余配置的成本支出，Robotaxi 造血能力不佳。弗若斯特沙利文的资料预计，Robotaxi 要到 2026 年才能实现广泛商业化。

　　对于那些股东背景不雄厚，融资渠道不畅通的自动驾驶企业来说，一旦陷入现金流紧张的困境，企业将会被迫降低技术投入，在关键时期难以建立技术壁垒。同时，商业化能否顺利实施也面临较大挑战。

　　麦肯锡全球董事合伙人方寅亮曾表示，商业化表现将成为自动驾驶初创企业当前能否拉来融资的关键因素。早期大家都看企业成长性，但在产业脱离萌芽阶段后，投资方更加看重实际落地的表现，要求企业有更加清晰的盈利逻辑，对自动驾驶企业提出了更高要求。