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2025中國ADAS行業:法規強制安裝與標準體系完善

ADAS企業當前如何做出正確的投資規劃和戰略選擇?

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在汽車產業“新四化”(電動化、智能化、網聯化、共享化)的浪潮中,高級駕駛輔助系統(ADAS)正從高端車型的“配置選項”演變為智能汽車的“核心標配”。

在汽車產業“新四化”(電動化、智能化、網聯化、共享化)的浪潮中,高級駕駛輔助系統(ADAS)正從高端車型的“配置選項”演變為智能汽車的“核心標配”。從特斯拉的Autopilot到比亞迪的DiPilot,從城市擁堵路段的自動跟車到高速公路的智能變道,ADAS技術通過“感知-決策-執行”的閉環,正在重構人車關系,并推動汽車產業從機械制造向“移動智能終端”轉型。中研普華產業研究院發布的《2025-2030年中國ADAS行業投資策略分析及前景預測報告》(以下簡稱“報告”),以政策、技術、市場三重維度為切入點,系統剖析了行業發展的核心邏輯、競爭格局與未來趨勢,為投資者、車企及產業鏈企業提供了極具前瞻性的戰略指南。

一、政策紅利與技術迭代:ADAS發展的雙重引擎

1. 政策端:法規強制安裝與標準體系完善

2025年,中國《道路交通安全法》修訂版正式實施,明確要求新上市乘用車必須配備前向碰撞預警(FCW)、車道偏離預警(LDW)等基礎ADAS功能,并將自動緊急制動(AEB)、盲區監測(BSD)等高階功能納入推薦配置。這一政策標志著ADAS從“可選配置”升級為“法規強制項”,為行業規模化發展提供了制度保障。

與此同時,國家加速推動ADAS標準體系建設。例如,發布《智能網聯汽車ADAS功能測試規范》,統一了測試場景、數據接口等關鍵指標,降低了企業技術迭代的合規成本;推出“ADAS功能等級認證”,將系統分為L0-L2+五個等級,為消費者提供清晰的選購參考。中研普華報告指出,政策紅利的核心在于“強制安裝”與“標準統一”的雙重驅動,預計到2027年,中國ADAS前裝滲透率將大幅提升,其中L2級及以上功能占比超半數。

2. 技術端:多傳感器融合與算法優化

ADAS的核心競爭力在于“感知精度”與“決策速度”。傳統方案依賴單一傳感器(如攝像頭或毫米波雷達),存在夜間識別差、測距誤差大等局限性,而AI驅動的多傳感器融合技術通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達的協同工作,結合高精地圖實現復雜環境精準感知。

例如,某車企推出的ADAS系統,采用“前視攝像頭+側視雷達+環視攝像頭”的融合方案,使行人識別準確率大幅提升,夜間場景下仍能保持高精度;另一家企業的L2+級系統,通過自研算法優化,將變道決策時間壓縮,同時降低誤觸發率。中研普華報告強調,傳感器國產化替代是技術降本的關鍵,國內企業已突破激光雷達核心芯片、毫米波雷達射頻前端等關鍵技術,推動L2級ADAS硬件成本大幅下降,為規模化商用鋪平道路。

二、市場格局:從高端配置到全民普及

1. 市場規模爆發,前裝與后裝雙輪驅動

在政策、技術、資本的三重共振下,中國ADAS市場呈現爆發式增長態勢。報告預測,到2030年,中國ADAS市場規模有望突破關鍵節點,其中前裝市場占比超七成,后裝市場(如4S店加裝、第三方服務商)作為補充,滿足存量車型的升級需求。

· 前裝市場:車企通過“硬件預埋+軟件迭代”策略搶占市場。例如,某新勢力品牌全系標配L2級ADAS,并通過OTA升級持續解鎖新功能;傳統車企則通過與科技公司合作,快速補齊智能化短板,如某合資品牌與國內算法企業合作,推出符合中國路況的ADAS系統。

· 后裝市場:第三方服務商針對存量車型提供“輕量化”升級方案。例如,某企業推出的后裝ADAS套件,通過外接攝像頭與控制器,為老款車型增加AEB、LDW等功能,成本較前裝方案大幅降低,受到網約車、物流車等運營車輛的青睞。

2. 競爭格局:車企自研與科技公司合作的博弈

行業形成“車企自研-科技公司賦能”的競爭格局:

· 車企自研:頭部車企通過成立智能駕駛研究院,構建全棧自研能力。例如,某車企的ADAS團隊規模龐大,覆蓋傳感器、算法、域控制器等全鏈條,其L2+級系統已實現城市道路場景覆蓋;另一家企業則通過收購算法公司,快速補齊高階功能開發能力。

· 科技公司合作:算法企業與車企通過“技術授權+聯合開發”模式深度綁定。例如,某算法企業與多家車企合作,提供從L0到L2+級的ADAS解決方案,其前向碰撞預警在某車型上實現零誤報;另一家企業則通過開放平臺,允許車企自定義功能參數,降低開發門檻。

中研普華報告指出,車企自研的核心優勢在于“數據閉環”與“品牌差異化”,而科技公司合作的優勢在于“技術迭代速度”與“成本分攤”。未來三年,頭部車企將加速全棧自研,中腰部車企則通過與科技公司合作實現“快速追趕”。

三、未來趨勢:從輔助駕駛到有限自動駕駛

1. 技術趨勢:高階功能下放與場景拓展

ADAS技術正從“高速場景”向“城市道路”延伸,從“單一功能”向“多場景融合”升級。例如,某車企推出的L2+級系統,已實現城市道路自動跟車、智能變道、匝道匯入等功能,覆蓋日常通勤的核心場景;另一家企業則針對停車場景開發“記憶泊車”功能,通過學習車主停車路線,實現最后一公里的自動泊入。

更值得關注的是,ADAS與車路協同(V2X)的融合正在加速。例如,某試點項目中,ADAS系統通過接收路側單元(RSU)發送的交通信號、行人位置等信息,將前方碰撞預警準確率大幅提升;另一家企業則利用5G網絡實現“車-路-云”實時交互,使自動駕駛車輛在復雜路口的決策速度大幅提升。

2. 商業模式:從硬件銷售到數據服務

傳統ADAS企業的盈利模式以“硬件銷售+軟件授權”為主,而未來盈利點將向“數據服務”與“訂閱制”延伸。例如,某車企通過收集用戶駕駛數據,優化ADAS算法并推送OTA升級,向用戶收取“功能訂閱費”;另一家企業則將ADAS數據脫敏后出售給保險公司,用于精準定價車險產品,開辟新的收入來源。

中研普華報告預測,到2030年,數據服務收入將占ADAS企業總營收的比例大幅提升,成為核心盈利來源。這一趨勢要求企業構建“數據采集-存儲-分析-應用”的全鏈條能力,并通過區塊鏈技術確保數據安全與隱私保護。

四、投資策略:把握技術迭代與市場分化的關鍵節點

1. 技術層:聚焦傳感器與算法核心環節

傳感器是ADAS的“眼睛”,算法是“大腦”,兩者共同決定系統性能。投資者應重點關注:

· 激光雷達:國內企業已突破核心芯片技術,推動成本大幅下降,關注具備量產能力的企業;

· 毫米波雷達:4D成像雷達通過增加高度維信息,提升目標分類精度,關注技術領先的企業;

· 算法企業:具備多傳感器融合能力、符合中國路況的算法企業,將受益于車企自研需求。

2. 應用層:挖掘后裝市場與特定場景機會

前裝市場競爭激烈,而后裝市場與特定場景(如物流車、礦區車)存在結構性機會。例如:

· 后裝ADAS:針對網約車、物流車等運營車輛提供“輕量化”升級方案,關注渠道覆蓋廣、成本低的企業;

· 特定場景ADAS:礦區車、港口車等封閉場景對ADAS的可靠性要求高于成本,關注具備行業解決方案的企業。

3. 政策層:緊跟“十五五”規劃與標準制定

“十五五”期間,ADAS行業將進入“法規驅動+市場驅動”的雙輪發展階段。投資者應關注:

· 標準制定參與方:參與ADAS測試標準、功能等級認證等標準制定的企業,將占據規則話語權;

· 政策試點區域:長三角、粵港澳大灣區等政策試點區域的企業,將率先享受技術迭代與商業模式創新的紅利。

五、挑戰與應對:技術、成本與倫理的三重考驗

1. 技術瓶頸:復雜場景與長尾問題

極端天氣(如暴雨、大雪)、復雜路況(如無標線鄉村道路)下的算法可靠性仍是商業化障礙。例如,某企業在北方冬季測試中,因積雪覆蓋車道線導致LDW功能失效;另一家企業的AEB系統在低光照場景下誤觸發率升高。

中研普華報告建議,企業需構建“中國路況數據庫”,通過收集多類極端場景數據,提升模型魯棒性。例如,某企業聯合多家車企建立“中國復雜路況測試聯盟”,已積累多類場景數據,使系統在復雜場景下的決策成功率大幅提升。

2. 成本壓力:硬件降本與軟件定價

L2級ADAS硬件成本雖已大幅下降,但L2+級系統因需激光雷達、高算力芯片等高端部件,成本仍居高不下。例如,某車企的L2+級系統硬件成本較高,導致其車型定價缺乏競爭力。

解決方案包括推動傳感器國產化替代、采用“硬件預埋+軟件收費”模式。例如,國內企業已實現激光雷達核心芯片自主可控,推動成本大幅下降;另一家企業則通過免費安裝硬件、收取軟件訂閱費的方式,降低用戶初始購買成本。

3. 倫理爭議:AI決策責任與公眾信任

ADAS系統在事故責任認定中的法律空白可能引發信任危機。例如,某自動駕駛測試車因系統誤判導致碰撞,暴露出傳統法律框架在AI時代的適應性不足。

行業需推動成立AI倫理委員會,參與制定全球性治理框架。例如,某企業發布《ADAS倫理白皮書》,明確系統在緊急情況下的決策優先級(如保護車內人員優先于行人);另一家企業則開放算法決策日志,允許第三方機構審計,增強公眾接受度。

六、結語:定義智能駕駛未來的五年

2025-2030年是中國ADAS行業從“政策驅動”邁向“市場驅動”的關鍵五年。在這場競賽中,誰能在傳感器融合、算法優化、數據服務等領域占據主導權,誰就能在萬億級市場中定義行業未來。中研普華產業研究院的報告不僅揭示了行業發展的核心邏輯,更為投資者提供了從技術選型、市場布局到風險控制的全鏈條策略指南。

對于車企而言,這份報告是制定智能化戰略、搶占市場先機的“導航儀”;對于投資者而言,它是識別核心賽道、布局未來增長點的“藏寶圖”;對于政策制定者而言,它是理解行業痛點、推動標準制定的“風向標”。在ADAS與智能駕駛深度融合的浪潮中,中研普華的研究成果正成為推動行業高質量發展的核心引擎。

中研普華依托專業數據研究體系,對行業海量信息進行系統性收集、整理、深度挖掘和精準解析,致力于為各類客戶提供定制化數據解決方案及戰略決策支持服務。通過科學的分析模型與行業洞察體系,我們助力合作方有效控制投資風險,優化運營成本結構,發掘潛在商機,持續提升企業市場競爭力。

若希望獲取更多行業前沿洞察與專業研究成果,可參閱中研普華產業研究院最新發布的《2025-2030年中國ADAS行業投資策略分析及前景預測報告》,該報告基于全球視野與本土實踐,為企業戰略布局提供權威參考依據。

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2025-2030年中國ADAS行業投資策略分析及前景預測報告

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