在科技与出行深度融合的今天，智能驾驶正以前所未有的速度重塑人们的生活方式。它不仅是高端制造及人工智能技术的集中体现，更是数据、算法与硬件深度融合的应用场景。我们正处于历史性的拐点：通用人工智能（AGI）的突破正从底层逻辑上重塑智驾技术，而中国独特的市场与政策环境，正在为这场变革按下“加速”与“规范”的键钮。

致同近日发布《致同咨询行业洞察——浅谈中国智能驾驶市场概况》报告，报告结合市场调研、政府政策、国内水下机器人产业发展情况等，对行业发展趋势进行分析与解读，并为投资者梳理了投融资尽职调查中需关注的核心风险点。

近年来，以大模型为代表的“认知智能”技术迅速注入汽车的“大脑”，智能驾驶从“规则驱动”的辅助工具，逐渐跃升为“认知驱动”的智能体。端到端、VLA等新架构，预示着为解决海量“长尾问题”提供了新的可能性，为高级别自动驾驶（L3+）的规模化落地打开了新的技术窗口。然而，技术的快速演进需行驶在有序的轨道上。中国智能驾驶行业正迎来监管加强的阶段，行业从“百花齐放”稳步迈向“高质量发展”的必然阶段。更具标志性意义的是，政策在“放开”试点的同时，同步强化“监管”框架，为具备核心竞争力的企业构筑起更清晰的护城河。

2023年底以来，L3级及以上自动驾驶的准入与上路试点政策破冰，多个城市正式开放了高级别自动驾驶的测试与商业化运营。这意味着，技术价值转化的挑战慢慢被消解，一个万亿级的商业化市场已经从“展望”迈入“落地”的新阶段。

行业驶入快车道：电动化赋能智能化

新能源汽车的快速普及为智能驾驶技术提供了最优的载体平台和商业化土壤。一方面，电动平台天然的电子电气架构为高阶智驾所需的算力、传感器和线控执行提供了理想的硬件基础；另一方面，新能源汽车厂商以智能化作为核心卖点，成功培养了用户对智能驾驶功能的付费习惯，形成了 “电动化带动智能化，智能化赋能电动化” 的良性循环。数据最具说服力：2025年9月，中国新能源汽车单月渗透率已达58.37%，创下历史新高。这为智能驾驶技术的快速迭代和市场渗透提供了沃土。

技术路线分化：端到端引领下一代架构

除了SAE以及工信部制定的广为人知的自动化等级分类外，技术路线的分野更能洞察行业的竞争格局。当前，端到端智能驾驶已分化出两条路径：第一条是以视觉—语言—行为（VLA）链路为核心的架构体系。第二条则是以物理推演为核心驱动力的世界模型（World Model）路线。VLA和世界模型并非对立，而是并行发展：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。未来属于不同技术间的融合。

融资透视：资本押注场景落地与生态协同

2025年以来，智能驾驶领域的融资活动清晰地指向了行业的未来方向。L4级场景化落地成为投资重点：在统计的20起融资中，多家企业专注于无人配送、矿区物流、港口运输等封闭场景。这些领域技术落地门槛相对较低，商业模式清晰。同时，Robotaxi赛道尽管商业化道路漫长，头部玩家仍获得大额融资，表明市场对其长期价值保持信心。

产业链关键环节备受青睐：传感器厂商（如禾赛科技、速腾聚创）和芯片企业（如地平线、芯擎科技） 持续获得大额融资，凸显了硬件基础环节在自动驾驶发展中的基石地位和战略价值。产业资本活跃，战略投资成主流：广汽、一汽、奔驰等传统车企深度参与投资，以弥补技术短板；奇瑞与立讯精密等产业链上下游的协同投资，表明产业资本正通过投资构建生态协同优势。融资阶段向后期集中：D轮、战略投资等后期融资活动频繁，表明行业正从技术验证走向规模化商业应用的关键阶段。

风险提示：智能驾驶高增长下的尽职调查焦点

对所有参与者而言，当前时点意味着巨大的机遇与严峻的挑战。机遇在于，技术、政策与市场的三重共振，将催生出新一代的产业巨头。挑战在于，行业的马太效应将急剧加剧，投资决策必须穿透技术路线的迷雾。

在财务尽职调查中，致同提示投资者重点关注以下风险：商业模式与收入质量：需精准区分产品（硬件）、项目（集成）和服务（软件订阅） 收入，并评估其可持续性。警惕对单一主机厂或政府项目的高度依赖。研发投入的“成色”：严格审视研发支出资本化的合理性，避免激进的会计处理虚增利润。分析研发资源是否投向未来趋势。现金流与生存能力：审视经营性现金流的健康度，分析巨额应收账款和存货对资金的占用。评估公司的现金余额能否支撑其漫长的研发周期。合规性“高压线”：数据安全与隐私合规已成为最关键的潜在负债。必须确保业务全流程符合《数据安全法》、《个人信息保护法》等法规，否则可能导致业务停摆。

智能驾驶的竞赛已经进入下半场，决胜的关键不再仅仅是单车的算法强弱，更在于能否在“车路云一体化” 的新范式中，构建起技术、合规与商业化的综合优势。在这场深刻的产业变革中，唯有能够穿透迷雾、精准识别风险与价值的参与者，才能与未来的赢家同行。