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佐思汽研发布《2025年主机厂及Tier1厂商 L3智能驾驶技术前瞻研究》。
佐思汽研通过对 15 家主机厂（含 8 家国内、7 家国外）及 9 家 Tier 1 企业（涵盖芯片、激光雷达、域控及 ADAS Tier 1 等领域）的深入调研，围绕两大群体的 L3 智驾核心布局展开分析：对主机厂，全面梳理其 L3 智能汽车发展战略、重要落地节点、首款 L3 车型，以及传感器硬件方案、智驾芯片选型、技术路径规划、冗余策略设计；对 Tier 1 企业，则重点挖掘其 L3 智驾相关产品的研发与落地进展。基于上述研究，最终总结出中国市场 L3 智驾未来 3 年的八大发展趋势。
目前，城市NOA已下探至 15 万元车型，竞争壁垒消失，行业同质化加剧，此时 L3 级成为车企争夺用户、实现品牌向上的关键突破口 —— 唯有突破 L3，才能满足用户对 “更省心、更安全” 的高阶需求，建立差异化优势。L3 不仅是技术硬实力的试金石，更是品牌价值的放大器。作为迈向真自动驾驶的关键一步，L3 需攻克监管合规、先进传感融合等难题，其可靠性直接体现车企技术功底；率先量产L3的车企，能快速树立 “技术领先”“高端智能” 标签，带动全系车型价值提升，拉开与竞品差距。
以吉利极氪为例，其智驾进阶路径清晰指向 L3：2023年12月发布全栈自研智驾系统，实现高速 NOA 与 APA；2024年12月全量推送无图城市NOA；2026年6月将落地车位到车位（D2D）功能，而向 L3、L4 级突破，正是其下一步技术演进的核心方向。
趋势一：消费者对更高阶智驾功能的需求正在重塑市场结构，33%的消费者希望将城市NOA升级至L3/L4功能
从新上市车辆数据来看，2023-2025年国内乘用车智能驾驶装配格局呈现显著分化。L2.5/L2.9 级高阶智驾功能实现跨越式增长，L1-L2 + 级传统智驾功能则持续退坡，清晰折射出行业智能化迭代的加速态势。2023年时，L2.5、L2.9 级智驾仍属市场小众配置，新上市车型中的装配率仅为4.57%和3.3%；但到2025年1-4 月，这两项数据均实现爆发式增长：搭载L2.5级智驾的新车占比飙升至34.8%，L2.9级更是达到34.82%，展现出极强的市场渗透力。与之形成鲜明对比的是，L1-L2 + 级传统智驾功能的装配率在此期间持续走低。这一分化趋势清晰表明，消费者对更高阶智驾功能的需求偏好已开始重塑市场供给结构，高阶智驾正逐步成为新车市场竞争的核心焦点。
推动这一趋势的核心动力，源于城市 NOA与高速 NOA 功能的加速落地。这两类功能不仅是自动驾驶技术从 “概念” 走向 “实用” 的关键载体，更承担了 “消费教育” 的重要角色 —— 通过日常通勤、长途驾驶等高频场景，让消费者直观感知高阶智驾的价值，逐步建立对技术的认知与信任；而 “实际使用 - 产生满意 - 渴望升级” 的需求闭环，又进一步催化了用户对更高阶智驾的期待。
与此同时，随着用户与 ADAS 系统长期 “共处”，他们既逐步摸清了现有智驾的能力边界，也积累了基础信任；但 L1-L2 级智驾的功能天花板（如难以应对复杂城市路况）愈发明显，这一局限正持续推动用户需求向更高阶智驾转移。
麦肯锡《2025 中国汽车消费者洞察》调研数据，则直接印证了 “技术渗透 - 消费认可” 的正向循环。相较 2023 年，消费者对自动驾驶功能的接受度、满意度均显著提升；具体到核心功能，2024 年有 46% 的用户对当前城市 NOA 表示满意，更有 33% 的城市NOA用户明确希望将现有城市 NOA 升级至 L3/L4 级别。
趋势二：从供给侧来看，L3窗口期明确，多家国内主机厂将2025-2027年列为L3自动驾驶量产上车的关键阶段，硬件预埋成主流策略
从供给侧看，L3 自动驾驶商业化窗口期已明确，蔚来、小鹏、吉利、华为系车企等头部主机厂均将2025-2026年列为量产关键期，硬件预埋成为行业主流策略—— 通过提前搭载激光雷达、高算力芯片等组件，为后续法规松绑后快速激活功能 “占坑”，抢占先发优势。
其商业化落地遵循 “高速→城区”“封闭→开放”“B 端→C 端” 的清晰路径，政策破冰与成本下探构成双重引擎：2025年北京、上海已明确高速 L3 事故责任划分，华为、小鹏等企业的高速 L3 功能随量产车交付；激光雷达等硬件成本大幅下探，则为技术普及铺路。其中，高速场景因道路结构化程度高、法规易统一，成为 L3 率先落地的 “试验田”。
C 端市场虽仍需突破用户信任与成本敏感瓶颈，但随着产业链成熟，预计未来 3 年 L3 车型将切入中端价格带。而多家主机厂2025-2026年的集中量产动作，标志着 L3 技术已从 “测试验证” 迈入 “规模化商业落地” 新阶段。
L3自动驾驶技术即将迎来市场爆发期，各大车企纷纷布局
来源：佐思汽研《2025主机厂与Tier 1 厂商L3智能驾驶技术前瞻研究》
趋势三：双线布局 L3 与 L4：车企的技术协同与生态卡位战
部分头部车企双线押注 L3 与 L4，本质是技术、资本与战略层面的深度绑定。通过技术双向赋能与商业长短互补，构建难以复制的竞争壁垒。
技术层面，L3 与 L4 形成 “共生进化” 闭环。二者在激光雷达、高阶智驾芯片等硬件及车规级冗余设计上高度通用，核心能力互通：L3 量产车可海量收集 “接管” 场景等边缘案例数据，成为 L4 算法的 “训练库”；而 L4 的高阶算法经场景限定后降维下放，又能直接提升 L3 的性能可靠性。这种 “数据反哺 + 技术下沉” 的协同，让两条技术线实现 1+1>2 的迭代效率。
商业层面，二者构成 “短期造血 + 长期占位” 的生态组合。L3 通过私家车销售快速回笼资金、验证市场，为 L4 研发输血；L4 则瞄准 Robotaxi 万亿级市场，布局未来出行生态。更关键的是，私家车与 Robotaxi 车队可共享高精地图、云平台等资源，形成运营协同；而率先攻克 L4 的车企，将有望成为未来出行生态的定义者。这种双线策略，既是降低技术研发风险的务实选择，更是抢占智驾时代话语权的战略布局。
双线布局 L3 与 L4策略是技术、资本和战略层面的多重考量
来源：佐思汽研《2025主机厂与Tier 1 厂商L3智能驾驶技术前瞻研究》
趋势四：L3 技术路径呈现“三足鼎立”格局：自研、共研+自研双轨、外部供应商
国内 L3 智驾技术路径已形成 “全栈自研、混合共研、外部合作” 的三足鼎立格局，这本质是车企基于技术储备、资金实力与战略节奏的差异化选择 —— 在 “技术主权” 与 “商业效率” 间寻找最优平衡点。
全栈自研型：以高投入换长期技术护城河
蔚小理、吉利等头部车企锚定全栈自研，核心是掌控底层硬件（如自研芯片适配）与顶层算法（端到端大模型）的全链路主导权。这种模式能构建独家数据闭环，通过量产车持续收集 “接管” 场景等边缘数据反哺算法迭代，形成难以复制的技术壁垒。但代价高昂，且要承担技术试错与周期风险。
来源：佐思汽研《2025主机厂与Tier 1 厂商L3智能驾驶技术前瞻研究》
混合共研型：平衡自主可控与研发效率
上汽智己与 Momenta 共研、东风岚图 “分品牌施策”（泰山自研 + 梦想家搭华为方案）等案例，代表了混合路线的灵活性。其核心逻辑是 “核心自研或共研+ 非核心外包：车企掌控决策算法等关键环节，将感知融合、数据标注等重资产环节交由专业伙伴，既避免全自研的资源浪费，又摆脱单一依赖风险。这种模式已成为多数传统车企的优选，如比亚迪在自研 “天神之眼” 的同时，联合 Momenta 落地高阶功能。
采用共研+自研双轨模式代表主机厂
来源：佐思汽研《2025主机厂与Tier 1 厂商L3智能驾驶技术前瞻研究》
采用外部供应商型：借成熟方案实现快速卡位、缩短 L3 研发周期
以华为系合作为典型，这类模式通过 “打包方案” 快速切入市场。华为凭借 ADS 4.0 系统的 “芯片 - 算法 - 冗余架构” 一体化输出，覆盖>7 家主机厂。赋能江淮尊界 S800，落地高速 L3 智驾，打造旗舰级智能车型。
趋势五：高线数激光雷达成为主机厂布局L3级智驾，保证安全冗余的重要选择
全球 L3 级智驾传感器方案呈现明确分化：仅特斯拉、小鹏坚持纯视觉路线，其余国内外主流主机厂及试点厂商均以激光雷达为核心配置; 国内包括华为系车企、吉利、广汽、上汽智己、蔚来等；国外如已试点 L3 的宝马、奔驰、本田，及未上路测试的欧美大厂。
奔驰 CTO Markus Schäfer 指出，L3 需多传感器冗余保障安全，且车速提升后，需更高性能激光雷达实现远距离微小障碍物探测，为系统与驾驶员预留充足处理时间。卓驭科技 AI 首席技术官陈晓智也强调，L3 硬件安全冗余需传感器互补（非单纯依赖算法），激光雷达的核心价值正是提供安全冗余。
线数作为激光雷达分辨率的核心指标（代表垂直激光束数量），其演进直接匹配智驾等级升级：早期 16 线适配低速场景，32/64 线服务中低阶 ADAS，当前128 线成主流车规方案；而 L3 车型需≥128 线，主流配置已升级至 192线、520线甚至700线，高线数带来的稠密点云，能实现170 米外微小障碍物的精准识别，正是 L3 责任转移场景下的安全必需。
部分布局L3智驾的主机厂采用的激光雷达线数对比
来源：佐思汽研《2025主机厂与Tier 1 厂商L3智能驾驶技术前瞻研究》
趋势六：L3 级智能驾驶算力需求呈指数级跃升，1000TOPS 成主流门槛
智驾算力需求并非盲目堆砌，而是与级别、场景、算法模型深度绑定。L2 级应对车道保持、自适应巡航等基础场景，≥50TOPS 稠密算力已足够，过度堆砌只会造成资源浪费与成本虚高。
L3 级因需承担主要驾驶责任，需应对城区复杂交通、多类交通参与者、动态环境变化等场景，需大规模神经网络模型进行实时推理，端到端大模型参数扩大导致车端算力需求更高，将端到端技术与 VLM 二合一成为 VLA 后，车端模型参数变得更大，既要有高效实时推理能力，同时还要有认识复杂世界并给出建议的能力，部署 VLA 模型对车端芯片硬件会有相当高的要求，稀疏算力需求直接跃升至1000-2000TOPS级别，稠密算力门槛升至≥200TOPS。
场景不同，稀疏加速比有所差异。高速等结构化道路有效信息占比超 50%，稀疏度低，加速比仅 2-3 倍，等效算力 400-600TOPS 即可满足；而城市复杂路况的长尾场景有效信息占比不足 10%，稀疏度高，加速比可达 8-10 倍，等效算力能提升至 1600-2000TOPS，精准匹配复杂环境的算力需求。
不同智能驾驶等级车端算力要求
图片来源：华为
趋势七：端云协同，布局L3 智驾突破算力桎梏的核心架构
“端云协同” 已成为布局 L3 级智驾主流车企突破算力的共识性选择，其本质是通过云端筑能力、车端落应用的分工，破解大模型性能需求与车端算力限制的核心矛盾，小鹏的技术实践正是这一路径的典型范本。
技术底层逻辑由规模法则（Scaling Law）驱动：参数量与数据量直接决定模型性能，但车端算力难以支撑百亿级大模型运行。小鹏团队通过训练 10 亿至 720 亿参数模型、投喂 2000 余万条视频数据，首次验证该法则在自动驾驶 VLA 模型中持续生效 ——720 亿参数的云端大模型能精准处理复杂场景，再经蒸馏技术生成适配车端的小模型，可最大限度保留核心能力，突破算力桎梏。
2025年4月发布的 “小鹏世界基座模型”，正是这一逻辑的落地载体。作为跨终端的 “超级母体”，它通过小鹏打造的 “云端模型工厂” 实现全链路生产：从多模态预训练、强化学习后训练，到模型蒸馏、车端部署形成闭环，依托万卡智算集群将迭代周期压缩至平均 5 天一次。
其进化核心在于 “双 Loop 协同机制”：Inner Loop 通过 “预训练 - 强化学习 - 蒸馏” 三阶段，完成大模型能力向车端的高效迁移；Outer Loop 依托真实车辆的感知数据、用户反馈及极端案例，持续反哺云端模型迭代，彻底解决仿真与真实场景脱节问题。这种 “云端训智、车端用智、数据回智” 的闭环，既让车端小模型具备接近大模型的泛化能力，又实现智驾系统的持续自进化，为 L3 的安全落地与向 L4 进阶奠定了技术基础。
趋势八：L3智驾迈向端到端 2.0，VLA 成 L3 智驾突破体验瓶颈的主流路线之一
L3 智驾正从 “模块化拼接” 迈向 “端到端 2.0” 时代，核心演进逻辑是多模态融合深化——“VLA（视觉 - 语言 - 动作模型）+ 端云协同 + 世界模型” 的组合，正成为突破技术局限、实现商业化落地的主流路径。上汽智己的三阶演进路线，精准具象了这一从 “技术可用” 到 “体验可靠” 的跃迁过程。
2025 年是 “基础筑基期”：通过落地一段式端到端（E2E）架构，打破传统感知、决策、控制的模块壁垒，实现信息无损传输与全局优化，L3 技术成熟度已达 90% 量产水平。这一步解决了模块化系统 “信息损耗、累计误差” 的核心痛点，为高阶智驾筑牢底层能力。
2026 年进入 “能力跃升期”：在端到端基础上引入多模态大模型（E2E+VLM） ，让系统具备初步的场景语义理解能力 —— 可融合视觉感知、语音指令与地图信息做决策，而非单纯依赖传感器数据。这一升级直接补齐了 L3 商业化的关键短板，使其满足 “高可靠性” 的量产条件。
2027年及以后迈向 “终极形态期”：进化为全链路多模态端到端（VLA） ，实现从多模态输入到驾驶动作输出的 “一站式” 闭环。模型能同时识别交通标识、理解用户指令、分析复杂路况，输出类人类的连贯决策，达成 “低接管、高信任” 的核心用户价值。
智己的演进路径印证了行业共识：L3 的落地不仅是算力与传感器的堆砌，更是架构逻辑的迭代 —— 从单一模态的 “执行自动化”，走向多模态融合的 “认知智能化”，而 VLA 正是这一进程的终极载体。
上汽智己端到端大模型的演进规划
来源：上汽智己
主流车企L3布局采用的端到端大模型方案对比
来源：佐思汽研《2025主机厂与Tier 1 厂商L3智能驾驶技术前瞻研究》
从消费需求的迭代到供给侧的战略卡位，从技术路径的分化到硬件算力的升级，L3 级智能驾驶的八大发展趋势，本质是行业从 “智能化 1.0” 向 “智能化 2.0” 跃迁的全景缩影。它不再是单一技术的突破，而是 “需求 - 技术 - 商业 - 生态” 多维度协同的系统工程。未来，L3 不仅是车企突破同质化、实现品牌向上的 “核心武器”，更将成为连接 L2 普及与 L4 生态的 “关键桥梁”。当 2025-2027 年量产车型密集落地，当高速场景的法规红利向城区延伸，L3 级智驾将不再是 “高端配置” 的代名词，而是重塑汽车价值定义、开启智慧出行新生态的 “引爆点”。
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