中国报告大厅网讯，智能网联汽车（ICV）是汽车产业与ICT产业融合的核心方向，当前国内智能网联汽车产业布局呈现明显的区域集聚特征，不同核心区域依托自身产业基础出台差异化支持政策，推动产业资源加速整合。近年来，随着自动驾驶技术的成熟和用户对智能化需求的提升，产业布局逐步从早期的研发测试向商业化落地阶段推进，地方政策也从基础设施建设转向对企业规模扩张和商业化应用的支持，产业分工格局逐步清晰。

一、国内核心区域产业布局

智能化指数体系从多个维度量化国内智能网联汽车的落地水平，乘联分会与安路勤2025年12月发布的监测数据覆盖国内90%以上在售乘用车型，样本代表性较强，不同维度的指数差异能够反映当前产业链技术落地的不均衡性。当前行业资源分配向C端用户可感知的功能倾斜，技术成熟度更高的细分领域落地速度更快，而依赖跨行业协同的领域进度相对缓慢，这种差异也直接影响不同区域的产业布局侧重。

指数差异背后对应产业链不同环节的商业化进度，智能座舱属于用户可直接感知的增值功能，整车厂推广意愿更强，技术落地速度快，因此指数偏高；智能驾驶受益于L2级辅助驾驶功能的快速下探，渗透率持续提升带动指数走高，舱外智能多与V2X（车与万物互联）基础设施绑定，落地依赖道路改造与跨部门协同，因此整体水平偏低。ICT产业发达的区域更倾向于布局舱外智能与车路协同项目。

1.1 长三角区域产业布局

长三角是国内智能网联汽车产业布局最密集的区域，上海作为核心龙头，依托嘉定测试区积累了丰富的研发与示范经验，近年来浙江也出台专项行动方案明确2025-2027年的发展目标，从整零协同、创新体系、人才培养多个维度设定量化指标，引导产业资源集聚。不同于上海侧重研发与示范核心功能的定位，浙江依托自身零部件产业基础，将整零协同与软件产业发展放在核心位置，各项指标的设定贴合区域产业基础，能够反映长三角后发省份的产业布局方向。

这些目标的设定突出了整零协同和软件产业的核心地位，不同于传统汽车产业侧重整车制造的布局逻辑，浙江将零部件企业培育和软件产业规模放在核心位置，贴合智能网联汽车产业ICT融合的属性，也反映地方产业布局对全球汽车价值链重构的适应。绍兴已经明确2026年完成100公里车路协同设备部署道路改造，进一步验证长三角地区对车路协同基础设施的布局节奏。

1.2 中西部及珠三角产业布局

中西部地区依托原有整车制造基础，近年来加速向智能网联赛道转型，武汉经开区作为国内重要的汽车生产基地，早在2023年就出台三年行动方案，设定2025年的产业发展量化目标，各项指标覆盖产能规模、产品结构、智能化水平多个维度，能够反映传统汽车产区转型智能网联的布局方向。珠三角的深圳侧重示范应用商业化，成都也在自动驾驶测试里程维度设定明确目标，形成了东部研发、中西部制造、珠三角示范的协同格局。

武汉经开区的目标体现了传统整车基地转型的路径，在保持原有产能规模的基础上，侧重提升新能源和智能化的渗透率，将智能化功能的装配率作为核心考核指标，符合当前产业升级的方向，也说明传统产区的转型更多依托现有产能的智能化改造，而非从零开始新建产能。深圳明确2025年完成1000辆智能网联汽车示范运营，成都完成1000万公里自动驾驶测试，不同区域的目标差异匹配自身产业定位，形成了分工清晰的产业布局。

上海2025年智能网联汽车整体市场规模达到5000亿元，进一步验证长三角作为核心集聚区的产业规模优势，从区域分布来看，长三角产业规模占全国的比重超过40%，珠三角占比约25%，中西部占比约20%，其余区域占比15%，整体呈现核心区域集聚的特征，这一格局短期内不会发生根本性变化。中西部地区的产能占比正在逐步提升，不少新势力整车企业都将生产基地布局在中西部，依托更低的要素成本吸引产业转移，未来占比仍有提升空间。

二、地方政策支持体系特征

地方政府是推动智能网联汽车产业布局的核心力量，不同等级的集聚区出台的政策支持体系差异较大，起步较早的核心集聚区已经形成覆盖企业全生命周期的支持体系，从企业培育、研发测试到商业化落地都有明确的政策工具，而后发地区更多侧重土地和税收优惠，政策体系的精细化程度不足。上海嘉定作为国内起步最早的智能网联汽车集聚区，政策体系的精细化程度最高，各项支持参数都公开明确，能够反映国内领先地区的政策设计逻辑。

2.1 产业规模激励政策

地方政府对智能网联汽车产业的规模激励，普遍采用梯度奖励模式，针对不同发展阶段的企业设定不同的奖励门槛和上限，匹配企业不同发展阶段的资金需求，引导企业逐步做大做强。梯度奖励的设计逻辑在于，将有限的财政资源向符合区域发展定位的领域倾斜，对高附加值、符合战略方向的项目给予更大力度的支持，上海嘉定的相关政策对不同类型的规模奖励设定了明确的上限，能够反映这类政策的设计思路。

梯度奖励的额度随着企业发展阶段升级逐步提升，高等级自动驾驶车型的奖励额度显著高于普通规模奖励，说明地方政府将高等级自动驾驶的商业化落地作为核心扶持方向，对L4级规模化应用的奖励力度最大，1000万元的上限远高于其他类型奖励，体现了对高阶自动驾驶落地的明确引导。不排除未来更多核心区域会跟进类似政策，加速高阶自动驾驶的商业化落地进程。

2.2 测试与示范应用支持

智能网联汽车的技术迭代依赖大规模的道路测试和示范应用积累数据，道路测试的成本占企业研发投入的比重较高，尤其是无人驾驶示范运营的成本压力更大，因此地方政府普遍针对测试和示范应用出台专项奖励政策，降低企业研发成本，加速技术迭代。上海嘉定的相关政策对奖励比例、金额上限、里程补贴标准都做了明确规定，能够反映这类扶持政策的具体设计逻辑，也为其他地区提供了参考框架。

智能网联汽车测试环节的成本主要包括道路改造、设备租赁、人力成本等多个部分，对测试成本给予比例补贴能够直接降低企业的固定投入，针对示范运营里程给予阶梯补贴则能够激励企业开展更长周期、更大范围的示范应用，积累更多真实场景数据，这对于算法迭代优化至关重要。上海嘉定的政策设计覆盖了研发测试和商业化示范两个核心环节，不同环节的补贴方式匹配不同阶段的成本结构，政策针对性较强。

对测试成本的比例奖励覆盖了企业一半的测试投入，能够有效降低中小企业的测试门槛，避免头部企业凭借资金优势垄断测试资源，有利于产业创新生态的形成。里程补贴则直接激励企业开展更长距离的示范运营，加速真实场景数据积累，这种政策设计贴合智能网联汽车研发数据驱动的特征，对产业技术迭代有明确的推动作用。高盛预测2030年美国无人驾驶出租车上路数量将达到3.5万辆，国内无人驾驶出租车的增长空间仍较大，仍有待更多区域出台支持政策，推动示范范围向二线城市扩展。

核心洞察

• 国内智能网联汽车产业布局呈现核心区域集聚、多点协同发展的格局，长三角占据规模优势，传统汽车产区加速智能化转型，分工格局逐步清晰。
• 头部核心区域的政策支持已经形成覆盖企业全生命周期的梯度体系，高阶自动驾驶商业化与测试示范是当前政策扶持的核心方向。
• 智能化落地进度不均衡，智能座舱与L2级辅助驾驶落地速度快，舱外智能与车路协同依赖基础设施改造，大规模商业化仍有待观察。

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