自动驾驶正从技术验证迈入商业化应用的快车道

自动驾驶正从技术验证迈入商业化应用的快车道。L3级“有条件自动驾驶”车型的正式准入，以及特斯拉 等头部企业的技术迭代，共同构成了当前市场的核心驱动力 。

本报告将系统梳理产业链关键环节，精选具备技术壁垒与量产订单的核心概念股，并提供投资策略参考。

产业最新动态与核心驱动力
近期，自动驾驶领域的两大事件成为市场焦点，为产业发展注入了强劲动力。
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L3级自动驾驶准入
中国首批L3级车型正式获准上路
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特斯拉全无人驾驶交付
完成全球首次全无人驾驶汽车交付
1. 政策里程碑：中国首批L3级自动驾驶车型准入
2025年12月15日，工业和信息化部正式公布我国首批获得L3级“有条件自动驾驶”准入许可的车型，标志着中国智能网联汽车发展迈入实质性应用阶段。
具体车型： 长安汽车的深蓝SL03（SC7000AAARBEV）和北京汽车 极狐的阿尔法S（ BJ7001A61NBEV）。
运行条件： 长安车型在重庆指定拥堵路段，极狐车型在北京和广州等指定高速路段开展试点。
法规意义： L3级是辅助驾驶与自动驾驶的分水岭，系统在限定条件下可成为责任主体，允许驾驶员短暂“脱手”，是商业化落地的关键一步。
2. 技术里程碑：特斯拉实现全无人驾驶交付
2025年6月27日，特斯拉宣布完成全球首次全无人驾驶汽车交付。一辆Model Y从美国德州工厂出发，全程无人类干预，成功抵达客户家中，最高时速达116公里。
这一事件展示了特斯拉FSD（完全自动驾驶）的强大能力，并引发了全球对自动驾驶技术加速迭代的广泛讨论。
产业链全景解析与核心概念股
自动驾驶产业链可大致分为决策层（域控/芯片/算法）、感知层（激光雷达/摄像头）、执行层（线控底盘）和整车厂等关键环节。

1. 决策层（域控/芯片/算法）：自动驾驶的“大脑”
决策层是自动驾驶的“大脑”，负责处理感知信息并做出驾驶决策，技术壁垒最高，是价值链的核心。

公司名称 核心产品与技术 市场地位与订单
德赛西威 (002920) 智驾域控制器 (IPU04/05) 行业龙头，市占率约35%
均胜电子 (600699) 自动驾驶域控方案 深度绑定特斯拉、蔚来
地平线 (688209) 征程系列芯片 (6P算力560TOPS) 国内市占率约30%
中科创达 (300496) 智驾OS与中间件 舱驾一体方案量产
2. 感知层（激光雷达/摄像头）：自动驾驶的“眼睛”
感知层负责获取车辆周围环境信息，是实现自动驾驶的前提。激光雷达和摄像头是两大主流技术路线。

公司名称 核心产品与技术 市场地位与订单
万集科技 (300552) 高性能激光雷达 192线获顶级车企定点
禾赛 科技 (688617) 激光雷达AT128量产 配套理想、小鹏等
联创电子 (002036) 8M高清摄像头镜头 绑定特斯拉、比亚迪
永新光学 (603297) 激光雷达光学元组件 光学镜头棱镜龙头
3. 执行层（线控底盘）：自动驾驶的“手脚”
执行层负责精确控制车辆的转向、制动等，是L3级及以上自动驾驶安全冗余的保障。

公司名称 核心产品与技术 市场地位与订单
伯特利 (603596) 线控制动 (WCBS) 国内市占率12.59%
浙江世宝 (002703) 线控转向 (SBW) 切入特斯拉供应链
亚太股份 (002284) 线控制动系统 (WCBS) 获头部车企定点
拓普集团 (601689) 线控转向与悬架 配套特斯拉、比亚迪
4. 整车与方案集成商：L3落地的“先锋”
拥有整车厂背景或深度合作的车企，是L3级自动驾驶方案落地和商用的关键载体。

公司名称 核心逻辑与进展 最新进展
赛力斯 (601127) 华为智选车模式 问界系列搭载ADS 4.0
长安汽车 (000625) 首批L3准入获得者 深蓝SL03试点应用
比亚迪 (002594) 全栈自研智驾系统 “天神之眼”量产上车
北汽蓝谷 (600733) 极狐车型首批获准 阿尔法S搭载L3系统
5. 高精地图与车路协同：L3落地的“数据底座”
高精地图和车路协同（V2X）为自动驾驶提供精准定位和超视距感知能力，是L3落地不可或缺的配套基础设施。

公司名称 核心产品与技术 市场地位与订单
四维图新 (002405) 高精地图与导航 唯一获L3审图号
千方科技 (002373) V2X+边缘计算 参与多地智能网联试点
投资策略与风险提示
核心投资逻辑
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聚焦核心，拥抱龙头
优先选择具备技术壁垒、深度绑定头部车企的核心供应商。
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把握窗口期，布局未来
L3商业化初期，渗透率提升将带来高增长机会。
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警惕风险，理性投资
警惕业绩兑现不及预期、竞争加剧及政策不确定性风险。
风险提示
业绩兑现不及预期： L3商业化初期，相关公司的业绩贡献可能有限，市场存在“炒预期”风险。
技术路线竞争： 激光雷达、摄像头、毫米波雷达等技术路线存在竞争，未来格局未定。
政策与法规不确定性： 自动驾驶的法律法规仍在完善中，责任界定、数据安全等问题仍需观察。