中国报告大厅网讯，当前智能网联汽车作为汽车产业与ICT（信息与通信技术）产业融合的核心方向，其发展态势备受资本市场关注。智能网联汽车融合车载智能终端、信息通信与道路基础设施，实现车与X（车、路、人、云）智能信息交互与协同，是汽车产业转型的核心赛道，吸引了大量产业资本与金融资本布局。

一、产业发展现状

1.1 终端智能化进展

1.1.1 智能化指数结构

乘联分会与安路勤联合发布的2025年12月乘用车智能化水平监测数据，从整车智能化、智能座舱、智能驾驶、舱外感知四个维度构建评估体系，指数取值范围为0-100，得分越高代表智能化功能覆盖程度与体验成熟度越高。国内乘用车产业经过近五年的智能化升级，核心功能从基础的倒车影像、定速巡航逐步向高阶辅助驾驶、多交互模态座舱演进，不同维度的智能化推进节奏存在明显差异。消费端对座舱智能化的接受度更早，需求释放也更充分，而智能驾驶受法规、场景限制，推进节奏一度慢于预期，近年随着L3级车型落地，相关指标也出现明显抬升。舱外智能化包括V2X（车与万物互联）通信、车路协同终端等功能，受基础设施覆盖进度影响，整体普及程度仍处于低位。

座舱与驾驶维度的得分均高于整车平均水平，舱外智能化拉低了整体得分，这一结构符合当前产业发展的阶段特征，智能化升级率先从车端功能落地，车路协同的全场景普及仍需时间。智能驾驶得分略高于智能座舱，意味着高阶驾驶功能的装配率提升快于体验优化，后续智能座舱的体验升级仍有较大空间。从行业演进逻辑看，智能化指数的提升直接对应单车智能化零部件价值量的抬升，早期国内乘用车单车智能化零部件价值量不足5000元，2025年主流L2级车型的智能化价值量已经突破1.5万元，L3级车型更是超过3万元，这一变化给上游零部件供应商带来了持续的收入增量。不同价位段车型的智能化指数差异明显，30万元以上车型的整车智能化指数普遍超过55，15万元以下车型不足30，价格下探过程中，低成本智能化方案的需求快速上升，本土供应链企业在成本控制层面具备明显优势，已经逐步切入主流自主车企的供应体系。本土企业的成长空间大于海外竞争对手，长期竞争力将持续提升。

1.2 区域产业政策布局

1.2.1 地方核心支持政策

国内核心智能网联汽车产业集群都出台了针对性的财政支持政策，覆盖企业规模增长、测试投入、高等级自动驾驶车型落地等多个维度。上海嘉定作为国内起步最早的智能网联汽车测试示范区，其支持政策的力度和覆盖范围都具有代表性，2025年嘉定区更新了相关支持政策的核定标准，核心参数清晰，能够反映当前地方政府对智能网联汽车产业的支持方向。政策从企业培育到技术落地全链条覆盖，针对不同发展阶段的企业设置了梯度化的奖励标准，既支持中小企业做大做强，也鼓励头部企业推动高阶自动驾驶技术落地。

从参数可以看出，嘉定区的支持政策向高等级自动驾驶车型落地和测试示范倾斜，L4级车型应用的奖励上限达到千万元，明显高于其他项目，体现出地方政府推动高阶自动驾驶落地的导向。奖励覆盖企业成长全周期，从首次升规到规模突破都有对应支持，能够降低中小企业的发展压力。浙江在2025年发布了2025-2027年的产业发展行动方案，明确提出到2027年要新增60家智能网联汽车零部件领域的专精特新“小巨人”企业，新增5家单项冠军企业，带动本地配套率提升10个百分点，培育1000名高技能人才，招引100名领军人才，实施50个核心领域项目，实现智能网联汽车软件产业营业收入达到100亿元。地方产业政策从单纯的财政奖励逐步转向全生态培育，涵盖人才、零部件、软件等多个核心环节，政策体系逐步完善，能够持续推动产业集群的竞争力提升。上海2025年智能网联汽车整体市场规模达到5000亿元，已经形成了从核心零部件到整车测试、商业化运营的完整产业链，产业规模效应已经显现，对周边企业的吸引力持续提升，产业集聚效应进一步强化。

二、产业投资研判

2.1 核心增长赛道

2.1.1 商业化落地机会

自动驾驶商业化率先在Robotaxi（无人驾驶出租车）场景落地，国内多个一线城市开放了特定区域的商业化试运营，企业在测试与示范运营阶段的投入规模直接影响后续落地进度，不同国家和核心城市的落地节奏存在差异。国内对自动驾驶示范运营的管理框架逐步清晰，允许在特定区域收取服务费，这一政策松动带动了落地车辆规模的快速增长，核心产业集群也对示范运营车辆规模提出了明确的发展目标。测试里程是衡量自动驾驶算法成熟度的核心指标，成都2025年自动驾驶测试里程达到1000万公里，累计测试里程的增加持续降低算法的事故率，也提升了复杂场景下的应对能力。

国内整体运营规模已经超过美国，核心一线城市深圳一城占比达到20%，体现出国内自动驾驶商业化推进速度快于海外的整体特征。高盛预测美国2030年无人驾驶出租车运营规模将达到3.5万辆，按照国内当前的推进节奏，对应规模大概率会超过这一水平。Robotaxi商业化仍处于政策试点阶段，盈利模式尚未完全走通，多数运营车辆仍处于算法迭代阶段，尚未实现大规模扩张。后续政策进一步放开特定区域的全区域运营，带动运营车辆规模出现跳升，这一进程仍有待观察。除了Robotaxi，自动驾驶在封闭场景的商业化落地速度更快，港口转运、矿山运输、园区接驳等封闭场景，场景单一、规则清晰，对安全性要求更低，更容易实现盈利，当前已经有多家企业实现了封闭场景业务的盈利，相关业务进入快速放量阶段。智能座舱的商业化落地速度更快，消费端对智能座舱体验升级的付费意愿更高，当前10万元以上车型已经普遍配备多屏交互、语音控制等功能，AR-HUD（增强现实抬头显示）等高端功能已经开始向30万元级车型下探，渗透率持续提升，带动上游零部件企业业绩快速兑现。

2.2 潜在投资风险

2.2.1 产业发展不确定性

智能网联汽车的大规模落地依赖车路协同基础设施的部署，核心是道路侧感知设备、C-V2X通信设备的铺设，不同区域根据自身产业定位提出了不同的建设目标，部分已经在2025年完成了阶段性目标，后续仍有持续的扩张规划。国内车路协同建设采用“车路云一体化”的技术路线，道路侧基础设施的投入能够降低车端传感器的成本，加速智能化功能的价格下探，进而推动渗透率提升，因此基础设施建设进度直接影响产业落地速度。武汉经开区作为国内新能源与智能网联汽车核心生产基地，2025年L2级及以上车型装配率已经达到80%，远高于全国平均水平，C-V2X终端装备率也实现了过半，体现出产业基地的先发优势。

车路协同基础设施建设的资金投入规模较大，多数项目采用政府引导、社会资本参与的模式，当前已经落地的项目主要集中在核心产业集群的示范区域，尚未实现大范围的路网覆盖。基础设施建设的回报周期较长，大规模铺开仍需要解决盈利模式的问题，当前仅在自动驾驶测试示范区和核心城市的核心区域实现部署，大范围普及仍需要较长时间，这一进程存在一定的不确定性。技术层面，全场景L4级自动驾驶的算法成熟度仍不足以支撑大规模商业化落地，复杂极端场景的应对能力仍有待提升，若算法迭代速度慢于市场预期，会导致相关企业的估值回调。政策法规层面，L3级以上自动驾驶的责任划分框架仍在完善过程中，不同地区的法规落地进度存在差异，若法规落地慢于预期，会影响高阶车型的推广速度。市场竞争层面，智能网联汽车作为汽车产业的核心增长方向，吸引了大量新进入者，部分细分领域已经出现产能过剩的苗头，产品价格持续下滑，压缩了企业的利润率，部分高估值细分领域存在估值回调的风险。

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1. 智能座舱成熟度更高，投资确定性更强，本土供应链进口替代空间大
2. 自动驾驶商业化推进速度快于海外，封闭场景落地率先兑现业绩
3. 核心产业集群政策支持力度大，产业集聚效应持续强化