最近，“智能驾驶”是市场绕不开的高频词。

根据工信部数据，2026年以来，我国搭载L2级驾驶辅助的乘用车新车渗透率已经达到约70%——也就是说，每卖出10台新车，就有7台具备基础的辅助驾驶能力。

Tips：根据辅助驾驶程度不同，分为L1-L5五个级别，其中，L2 级驾驶辅助是系统能同时控制方向盘和油门刹车，但驾驶员必须全程盯着路况随时接管的组合驾驶辅助系统‌。‌‌

热度之下，很多人想搞清楚背后的产业链到底是怎么运转的。今天，我们就沿着这条链从头到尾拆解一遍。

产业链总览：让汽车学会“自己开车”，需要三件套

智能驾驶的本质，是让汽车像一位经验丰富的老司机那样——看得清路况、想得明白决策、手脚利索地执行。

沿着这个思路，整条产业链其实就围绕三件事展开：

感知层（“眼睛”）→ 决策层（“大脑”）→ 执行层（“手脚”）→ 整车集成 → 应用场景

其中，感知、决策、执行是智能驾驶的三大核心硬件层，也是这条链上价值量最高、技术门槛最集中的部分；再加上下游的整车厂与出行应用，就拼出了一张完整的智能驾驶产业链网。

一、感知层：智能驾驶的“眼睛”

感知层要做的事，是把车外的真实世界“翻译”成机器能读懂的信息，核心是一整套传感器。

摄像头：最基础、也最离不开的“视觉”

摄像头能识别颜色、红绿灯、道路标识等图像语义信息，是智驾不可替代的基础感知设备。随着智驾等级提升，单车搭载数量也在水涨船高——L2++级别车型单车摄像头配备量约8-13颗，明显高于基础L2车型。

激光雷达：高阶智驾的“立体之眼”

激光雷达通过发射激光来精确测距，能补上摄像头在强光、暗光、恶劣天气下的感知短板，因此被称作汽车的“隐形安全气囊”。这也是感知层里集中度最高的赛道，国产厂商占据主导，根据高工智能汽车研究院数据，2025年禾赛科技在中国乘用车前装主激光雷达市场的份额已超过40%；2025年新能源乘用车的激光雷达渗透率约21%，相当于每四辆新能源新车就有一辆配备激光雷达。（注：涉及公司仅作为示例，不构成投资建议）

毫米波雷达与超声波雷达：各司其职的“辅助”

毫米波雷达擅长测距测速、抗恶劣天气，主要用于AEB（自动紧急制动）与自适应巡航；超声波雷达则负责低速、近距离的泊车辅助。两者技术成熟、以量取胜，属于“闷声干活”的基础件。

二、决策层：智能驾驶的“大脑”

决策层负责处理感知到的信息，做出判断与规划，是整条链上技术门槛最高、也最能体现“智能”二字的环节。

芯片：算力的主战场

芯片是智驾的“算力底座”，等级越高，对算力的要求越高。以L3级为例，其算力需求已达200—500 TOPS（TOPS是算力单位，指每秒万亿次运算），且往往需要双芯片冗余来保障安全。

域控制器：把算力“装进盒子”

域控制器是把芯片、软件集成在一起的集中式计算平台，相当于给“大脑”配了副身体。这一环节集成属性强，考验的是软硬件一体化的工程能力，参与者多为具备完整研发与制造能力的供应商。

软件算法：让算力“活”起来

再强的芯片，也要靠算法驱动。老一代算法像“背交规”，可路况千变万化，规则永远写不完。智驾算法正从传统的“规则驱动”转向“数据驱动”：给 AI 喂海量真实路况数据，让它自己学怎么开车；最新的“端到端大模型”更是像老司机一样“凭感觉”开车，让系统有能力应对更多复杂的“长尾”场景。

三、执行层：智能驾驶的“手脚”

“大脑”下了指令，还得“手脚”能精准执行，这就轮到线控底盘登场。

线控底盘：把驾驶动作“电信号化”

传统汽车上，司机踩刹车、打方向盘，靠的是机械杆件和液压油管实实在在地把“力气”传到车轮；而“线控”是把“传力气”升级成“传信号”——将动作先变成电信号交给电脑，再由电脑指挥电机精准执行。自动驾驶等级越高，越离不开这套系统。

线控底盘的“家庭成员”不少——线控转向、线控制动、线控油门、线控换挡和线控悬架。

其中最关键的是刹车和转向：一个管“停得住”，一个管“转得准”。这个环节技术门槛高，目前主要玩家仍以海外巨头为主，格局尚未定型——它也被视为继电池、传感器之后，下一个国产替代的重点方向。

四、中游和下游：把三件套装进车，再走向真实场景

有了“眼睛”“大脑”“手脚”，最终还要整车厂把它们集成到一台车里，再推向真实的应用场景。

整车厂：拼的是系统集成与快速落地

整车厂是产业链的“总装车间”，把各环节软硬件集成到一起，并以最快速度把成熟功能下放到更多价位段车型——这也是“全民智驾”“油电同智”能铺开的关键。

应用场景：从乘用车走向Robotaxi

随着技术成熟与法规落地，自动驾驶出租车（Robotaxi）、自动驾驶巴士（Robobus）等无人出行载体也进入试点运营与商业化验证阶段，为产业链打开更长的想象空间。

总而言之，智能驾驶产业链的每一环都各具特点：

感知层的摄像头、激光雷达，拼的是渗透率与格局；

决策层的芯片、算法，拼的是技术壁垒与算力迭代；

执行层的线控底盘，拼的是国产替代与量产落地；

下游的整车厂与出行应用，拼的则是集成效率与商业化速度。

看得清、想得明、手脚灵，这三件事做好了，智能驾驶才能真正从“概念”走向“普及”。

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