在中国智能驾驶市场，L2时代是国外供应商占主导，进入L2+以上(含L2+、L2.5和L2.9)时代，国内ADAS供应商开始占主导。因此，和两年前相比，国内ADAS Tier1的阵容在逐年扩大。《2022年国内ADAS及自动驾驶Tier 1研究报告 国内篇》研究了7家Tier1，2023版报告研究了12家Tier1，2024版报告扩大到20家Tier1。
一 Tier 1加速开发高阶智能驾驶功能，汽车行业驶入智能驾驶的“标配时代“
随着软件算法的不断迭代以及大算力芯片和传感器等硬件成本的降低，智能驾驶的落地有了坚实的软硬支撑。目前，国内乘用车ADAS系统功能(L1-L2.9)装配量和装配率稳步提升，且L2及L2++自动驾驶正处于渗透率快速提升阶段，2023年较2022年L2、L2+、L2.5、L2.9的装配量同比增长了37.0%、71.9%、124.9%和63.1%。截至2024年1-4月，搭载L2及L2+以上的乘用车渗透率由2022年的34.8%上升至2024年(1-4月)的53.8%。
2022年—2024.1月-4月国内乘用车ADAS功能（分级别）装配率
来源：佐思汽研
目前，智能驾驶市场正处在加速渗透的窗口期，为各大车企打造“最强智驾” 提供了巨大的发展机遇。从新上市车辆来看，L2及以上ADAS功能装配率直线上升，其中L2.5与L2.9增势明显，2022年国内新上市乘用车L2.5功能装配率为13.25%，截至2024.01-04月，已增至19.86%，L2.9功能装配率由2022年的12.36%增长到23.4%;这与国内车企和Tier 1 将重点集中在高阶辅助驾驶，大规模落地行泊一体及NOA方案的趋势是一致的。
2022-2024.01-04国内新上市乘用车ADAS功能（分级别）装配率
来源：佐思汽研
分企业类型看，当前合资品牌是L2 ADAS 搭载主力。2023年合资车型中47.48%装配L2 辅助驾驶功能;2024年1-4月装配率达到55.05%。中端及高端车型是L2.9功能的重要目标市场，从装配率来看，25-30万元及30万元以上的车型装配率较高，其中，25-30万元价格区间装配率最高，截至2024.01-04月，该价格区间段的乘用车L2.9装配率由2023年23.34%增长到40.89%;>50万元区间的高端车型装配率增速最快，由2023年的6.73%增加到2024年1-4月的24.39%;
此外，随着智能驾驶技术路线逐渐清晰，众多车企在技术路径、开城规模、落地速度和成本等方面密集发力城市NOA，竞争进入白热化阶段。L2.9装配开始出现了下探趋势，20-25万元价格区间的L2.9装配率由2023年的5.15%上升至9.32%;说明用户对高级别自动驾驶的认可度和接受度在逐渐增强，高阶自动驾驶也体现了众多车企的核心竞争力。
随着ADAS等级的上升，传感器数量越多，种类也更丰富。在硬件层面， 主流方案总结如下：
·L1 ADAS系统方案：主要通过1V或1R来实现，功能主要为ACC/AEB等。
·L2 ADAS系统方案：1R1V、3R1V是主流方案，占比在80%左右。
·L2+ ADAS系统方案：5R1V是主流方案，且比重逐年递增，2023年达到69.51%。
·L2.5 ADAS 系统方案：6V1R、1V5R是主流方案，两者占比超过50%。摄像头数量得到了显著提升。
·L2.9 ADAS系统方案：多数方案在L2.5方案基础上引入了激光雷达。
二 国内Tier 1 企业为量产冲刺，纷纷推出高性价比轻量化ADAS方案
1)2024年4月，百度正式发布了纯视觉城市领航辅助驾驶的另一款产品ANP3 Pro，较ANP3 Max版本，Pro版本减少了一颗NVIDIA DRIVE Orin;其中Max系列瞄准的是“追求极致智能化驾驶产品、汽车价位是“>25万”的细分用户，Pro系列是针对“15-25万”细分市场，具备更高性价比高阶智驾(“减配版本“)解决方案。
百度发布ASD产品
来源：百度
2)2024年4月，Momenta宣布，将联合高通推出多款可扩展的汽车智能驾驶解决方案，通过利用Momenta的“一个飞轮”核心技术和Snapdragon Ride的SA8620P与SA8650P平台，实现一整套功能的复用。采用灵活的传感器配置方案为用户带来更有性价比的解决方案和更广泛的智驾应用。
Momenta联合高通发布可扩展的汽车智能驾驶解决方案
来源：Momenta
3)毫末智行董事长张凯认为中国智能辅助驾驶处于市场大爆发态势，更具性价比的行泊一体域控方案将成为主流。2023年10月，毫末重磅推出了“三款极致性价比”智能辅助驾驶产品HPilot 2.0，以“极致性价比”抢占智驾市场。
毫末智行发布第二代HPilot极致性价比产品
来源：毫末智行
4)2024年，鉴智机器人推出极致性价比的“PhiGo Pro”(面向10-20万细分市场需求)与“PhiGo Pro Plus”(面向20-30万细分市场需求)的智驾解决方案，并将成本分别控制在了4000元及5500元以内。
基于征程6E PhiGo Pro自动驾驶解决方案
来源：鉴智科技
三 Tier 1大变革：颠覆传统供应链，重塑智能网联汽车新生态
随着汽车智能网联化浪潮的加速，汽车产业链、技术链、价值链正加速解构重塑。在产业链方面，原有产业边界扩展，更多专业化新型产业主体正在涌现。同时，垂直链式产业格局正在转向水平网状结构，将衍生出新的局部产业链。主机厂、Tier1 的角色定位和发展模式将发生重大变化。首先，汽车产业将进一步演进为一个多方共建的生态体系，参与方将涵盖整车厂、互联网公司、ICT企业、人工智能企业、云计算服务商、大数据公司、Tier2/Tier1/Tier0.5供应商以及政府等各方。这种多方共建的模式将推动整个产业链的协同发展与创新。
其次，过去垂直式供应模式将被打破，汽车供应链开始向网状发展。过去，汽车OEM主要定义功能架构及参与系统集成工作，供应链实行Tier3→Tier2→Tier1的垂直供应模式，整车厂主要与 Tier1 供应商发生直接合作。而在“软件定义汽车” 整体变革的趋势下，为实现更多功能差异化特性、提高开发效率、实现代码复用，主机厂将同时参与应用的开发，汽车供应链开始向网状发展。
当前部分车厂分开采购软硬件，采购方式变得十分灵活。一套行泊一体系统，可被拆分为传感器、控制器、系统集成、应用软件开发等多个组成部分。对于有必要且有能力的部分，车企会选择自研，而其他部分会通过供应商采购。
当前， Tier1主要通过灰盒或白盒模式提供给主机厂。白盒模式：Tier1负责硬件生产、中间层以及芯片方案整合，OEM负责自动驾驶应用层软件部分，或者Tier1仅负责硬件生产，OEM或其指定的软件供应商负责域控制器系统架构和应用层开发。典型案例：德赛西威+英伟达+小鹏/理想/智己、极氪+Mobileye+知行科技等。灰盒模式：车企提出定制化需求，Tier1提供研发服务，最终以车企自主研发形式呈现。同时，OEM也可能自研域控制器系统架构、以及自动驾驶应用层算法软件开发，最终的产品logo标识由OEM指定。黑盒模式：Tier1与芯片商合作，实现方案整合后，研发中央域控制器并向整车厂销售。
四 供应商进入白热化竞争，ADAS Tier1开拓机器人等新业务
最近一年来，ADAS市场进入白热化竞争阶段，大多数供应商都面临亏损，目前只有头部Tier1才能实现盈利。二线Tier1都在争取扩大市场份额，通过扩大量产规模争取在未来几年实现盈利。
除了争取更多ADAS量产订单，不少Tier1也在进入AI机器人、飞行汽车等领域。
2024年初，纵目科技宣布旗下全新子公司蚕丛机器人正式推出新产品——FlashBot闪电宝。据介绍，该产品不仅是一款能源机器人，也可作为新能源汽车的“移动充电宝”。其搭载L4级智能驾驶能力和104KWh的电容量，可在园区、停车场等场景，为新能源汽车提供智能充电服务。
来源：纵目科技
2024年4 月，知行汽车科技发布公告，透露公司成为“国内某知名飞行汽车公司”的自动驾驶解决方案供应商，将为其提供自动驾驶域控制器 iDC High 为核心的软硬件一体化自动驾驶解决方案。
1 ADAS及自动驾驶行业概述
1.1 智能汽车自动驾驶等级划分
1.2 智能汽车发展规划
1.3 智能汽车法规政策
1.4 智能汽车自动驾驶系统架构
1.4.1 自动驾驶感知层：传感器
1.4.2 自动驾驶感知层：摄像头
1.4.3 自动驾驶感知层：毫米波雷达）
1.4.4 自动驾驶感知层：激光雷达
1.4.5 自动驾驶感知层：传感器趋势
1.4.6 自动驾驶感知层：定位
1.5 自动驾驶决策层
1.5.1 自动驾驶决策层：域控制器
1.5.2 自动驾驶决策层：芯片+算法
1.6 自动驾驶执行层
1.6.1 自动驾驶执行层：线控制动
1.6.2 自动驾驶执行层：线控转向
1.7 国内乘用车ADAS系统装配量及装配率
1.7.1 乘用车L2 ADAS系统装配量及装配率
1.7.2 乘用车L2+ ADAS系统装配量及装配率
1.7.3 乘用车L2.5 ADAS系统装配量及装配率
1.7.4 乘用车L2.9 ADAS系统装配量及装配率
1.8 国内乘用车 ADAS系统方案
1.8.1 国内乘用车L2 ADAS系统方案
1.8.2 国内乘用车L2+ ADAS系统方案
1.8.3 国内乘用车L2.5 ADAS系统方案
1.8.4 国内乘用车L2.9 ADAS系统方案
2 Tier 1 产品及解决方案对比
2.1 国内主要 Tier1 软硬件布局
2.1.1 国内主要 Tier1 前视摄像头布局对比
2.1.2 国内主要 Tier1 毫米波雷达布局对比
2.1.3 国内主要 Tier1 域控制器/计算平台对比（1）
2.1.3 国内主要 Tier1 域控制器/计算平台对比（2）
2.1.4 国内主要 Tier1 算法/软件布局对比
2.2 国内主要 Tier1 智能驾驶解决方案对比（1）
2.2 国内主要 Tier1 智能驾驶解决方案对比（2）
2.2 国内主要 Tier1 智能驾驶解决方案对比（3）
2.2 国内主要 Tier1 智能驾驶解决方案对比（4）
3 Tier 1 产品及解决方案研究
3.1 德赛西威
3.1.1 德赛西威简介
3.1.2 德赛西威2023年经营情况一览
3.1.3 公司2023年研发投入一览
3.1.4 供应链分布情况及核心客户
3.1.5 德赛西威智能驾驶布局
3.1.6 德赛西威智能驾驶传感器
3.1.7 毫米波雷达产品与技术产品线
3.1.8 德赛西威智能驾驶域控制器
3.1.9 德赛西威中央计算平台
3.1.10 德赛西威智能驾驶决策层布局
3.1.11 德赛西威智能驾驶解决方案
3.1.12 德赛西威Smart Solution解决方案
3.1.13 德赛西威主要客户
3.2 经纬恒润
3.2.1 经纬恒润简介
3.3.2 2023年经营情况一览
3.2.3 经纬恒润智能驾驶布局
3.2.4 经纬恒润主要传感器
3.2.5 经纬恒润毫米波雷达布局
3.2.6 经纬恒润4D毫米波雷达参数
3.2.7 经纬恒润激光雷达布局
3.2.8 经纬恒润高精定位模块
3.2.9 经纬恒润行泊一体产品
3.2.10 经纬恒润行泊一体域控制器ADCU
3.2.11 经纬恒润高性能计算平台HPC
3.2.12 经纬恒润中央计算平台及区域控制器
3.2.13 经纬恒润智能驾驶软件&算法
3.2.14 经纬恒润底盘业务
3.2.15 经纬恒润ADAS解决方案
3.2.16 经纬恒润DMS解决方案
3.2.17 经纬恒润自动泊车解决方案
3.2.18 经纬恒润MaaS应用方案
3.2.19 经纬恒润合作伙伴
3.3 百度Apollo
3.3.1 百度Apollo简介
3.3.2 百度在智能驾驶领域的战略布局
3.3.3 百度Apollo商业模式
3.3.4 百度Apollo智能驾驶技术
3.3.4 百度Apollo智能化产品矩阵布局
3.3.5 百度Apollo智能化产品矩阵布局
3.3.6 百度Apollo 智能驾驶传感器布局
3.3.7 百度Apollo 智能驾驶定位+地图
3.3.8 百度Apollo ACU计算平台
3.3.9 百度Apollo 算法+芯片布局（1）
3.3.9 百度Apollo 算法+芯片布局（2）
3.3.9 百度Apollo 算法+芯片布局（3）
3.3.9 百度Apollo 算法+芯片布局（4）
3.3.9 百度Apollo 算法+芯片布局（5）
3.3.9 百度Apollo 算法+芯片布局（6）
3.3.10 百度Apollo 线控底盘技术
3.3.11 百度Apollo智驾解决方案
3.3.12 百度Apollo城区领航辅助 City Driving Max
3.3.13 百度Apollo城区领航辅助-ASD
3.3.14 百度Apollo 行泊一体方案Highway Driving Pro
3.3.15 百度Apollo 泊车方案Apollo Parking
3.3.16 百度Apollo舱驾融通
3.3.17 百度Apollo智能驾驶硬件配置方案—感知
3.3.18 商业模式2：百度Robotaxi商业落地进展（1）
3.3.18 商业模式2：百度Robotaxi商业落地进展（2）
3.3.18 商业模式2：百度Robotaxi商业落地进展（3）
3.3.19 百度Apollo智驾业务合作伙伴
3.4 华为
3.4.1 华为简介
3.4.2 华为智能汽车解决方案BU业务
3.4.3 华为摄像头产品
3.4.4 华为毫米波雷达
3.4.5 华为激光雷达
3.4.6 华为高精地图与云服务
3.4.7 华为MDC智能驾驶计算平台（1）
3.4.7 华为MDC智能驾驶计算平台（2）
3.4.7 华为MDC智能驾驶计算平台（3）
3.4.7 华为MDC智能驾驶计算平台（4）
3.4.8 华为中央超算ADCSC
3.4.9 华为HI全栈智能汽车解决方案
3.4.10 华为ADS 智能驾驶解决方案（1）
3.4.10 华为ADS 智能驾驶解决方案（2）
3.4.10 华为ADS 智能驾驶解决方案（3）
3.4.10 华为ADS 智能驾驶解决方案（4）
3.4.10 华为ADS 智能驾驶解决方案（5）
3.4.11 华为智能驾驶合作伙伴
3.5 东软睿驰
3.5.1 东软睿驰简介
3.5.2 东软睿驰自动驾驶产品矩阵
3.5.3 东软睿驰前视智能摄像头
3.5.4 东软睿驰ADAS 控制器M-box
3.5.5 东软睿驰行泊一体域控制器
3.5.6 东软睿驰中央计算平台
3.5.7 东软睿驰SOA软件架构
3.5.8 东软睿驰基础软件NeuSAR
3.5.9 东软睿驰DMS系统
3.5.10 东软睿驰智能驾驶合作伙伴
3.6 福瑞泰克
3.6.1 福瑞泰克公司简介
3.6.2 福瑞泰克战略发展路线
3.6.3 福瑞泰克ODIN数智底座
3.6.4 福瑞泰克域控解决方案
3.6.5 福瑞泰克域控解决方案1
3.6.6 福瑞泰克域控解决方案2
3.6.7 福瑞泰克域控解决方案3
3.6.8 福瑞泰克域控解决方案4
3.6.9 福瑞泰克域控解决方案5
3.6.10 福瑞泰克感知方案配置
3.6.11 摄像头产品：乘用车前视摄像头
3.6.12 摄像头产品：FVC3
3.6.13 福瑞泰克摄像头模组产品
3.6.14 福瑞泰克流媒体、DMS产品
3.6.15 近期动态及量产定点情况
3.7 知行科技
3.7.1 知行科技简介
3.7.2 知行科技2023年经营情况一览
3.7.3 知行科技的业务模式
3.7.4 产品战略路线规划
3.7.5 知行科技摄像头产品
3.7.6 知行科技域控制器产品
3.7.7 知行科技自动驾驶算法和软件（1）
3.7.7 知行科技自动驾驶算法和软件（2）
3.7.7 知行科技自动驾驶算法和软件（3）
3.7.8 知行科技智能驾驶解决方案
3.7.9 知行科技主要合作伙伴
3.8 商汤科技
3.8.1 商汤汽车业务简介
3.8.2 商汤绝影智能汽车技术（1）
3.8.2 商汤绝影智能汽车技术（2）
3.8.3 商汤绝影智能驾驶解决方案（1）
3.8.3 商汤绝影智能驾驶解决方案（2）
3.8.3 商汤绝影智能驾驶解决方案（3）
3.8.4 商汤汽车业务合作伙伴
3.9 宏景智驾
3.9.1 宏景智驾简介
3.9.2 宏景智驾业务布局
3.9.3 宏景智驾商业模式
3.9.4 宏景智驾摄像头模组
3.9.5 宏景智驾域控制器
3.9.6 宏景智驾软件算法平台
3.9.7 宏景智驾智能驾驶解决方案
3.9.8 宏景智驾轻量级行泊一体方案
3.9.9 宏景智驾高阶智驾系统方案
3.9.10 主要合作伙伴
3.10 易航智能
3.10.1 易航智能公司简介
3.10.2 易航智能工厂建设
3.10.3 易航智能解决方案
3.10.4 易航智能解决方案1
3.10.5 易航智能解决方案2
3.10.6 易航智能解决方案3
3.10.7 易航智能解决方案4
3.10.8 易航智能解决方案5
3.10.9 易航智能专用摄像头
3.10.10 合作模式及动态
3.11 智驾科技
3.11.1 智驾科技简介
3.11.2 MAXIEYE智能驾驶技术开发战略
3.11.3 MAXIEYE智能驾驶业务及规划
3.11.4 MAXIEYE 视觉感知系统
3.11.5 MAXIEYE 智能驾驶全栈技术
3.11.6 MAXIEYE 智能驾驶解决方案
3.11.7 MAXIEYE MAXIPILOT®1.0方案
3.11.8 MAXIEYE MAXIPILOT®1.0 PLUS方案
3.11.9 MAXIEYE MAXIPILOT®2.0-NOM方案
3.11.10 MAXIEYE 合作伙伴
3.12 毫末智行
3.12.1 毫末智行简介
3.12.2 毫末智行商业模式
3.12.3 毫末智行乘用车智能驾驶发展历程
3.12.4 智能驾驶域控制器产品路线图
3.12.5 智能驾驶域控制器
3.12.6 毫末智行MANA数据体系
3.12.7 毫末智行智算中心
3.12.8 毫末智行MANA五大模型
3.12.9 毫末智行DriveGPT
3.12.10 毫末智行HPilot系统
3.12.11 毫末智行HPilot 2.0系统
3.12.12 毫末智行HPilot 3.0系统（1）
3.12.12 毫末智行HPilot 3.0系统（2）
3.12.13 毫末智行客户及合作伙伴
3.13 Momenta
3.13.1 Momenta公司简介
3.13.2 Momenta核心算法
3.13.3 Momenta算法应用
3.13.4 Momenta智能驾驶解决方案
3.13.5 Momenta算法发展路径
3.13.6 智能驾驶解决方案
3.13.7 Momenta近期合作动态
3.14 Minieye
3.14.1 MINIEYE公司简介
3.14.2 2023公司经营情况一览
3.14.3 MINIEYE公司产品矩阵
3.14.4 Minieye在智能驾驶领域的产品布局
3.14.5 MINIEYE技术路线
3.14.6 iPilot系列：高配版(1)
3.14.6 iPilot系列：低配版(2)
3.14.6 iPilot系列：iPilot 2/3/3 plus(3)
3.14.6 iPilot系列：iPilot 1/1 eco/1 plus(4)
3.14.7 iPilot 1行泊一体硬件结构
3.14.8 iPilot 1行泊一体系统构成
3.14.9 iPilot 1行泊一体分时复用
3.14.10 iSafety产品
3.14.11 2022-2023年动态、客户及发展方向
3.15 鉴智科技
3.15.1 鉴智科技公司简介
3.15.2 鉴智核心技术
3.15.3 鉴智双目立体视觉技术
3.15.4 鉴智智驾解决方案概览
3.15.5 解决方案：PhiGo
3.15.6 解决方案：PhiGo Pro、PhiGo Max
3.15.7 解决方案：PhiGo Pro单J5版
3.15.8 基于征程6E PhiGo Pro自动驾驶解决方案
3.15.9 解决方案：PhiVision 1.0
3.15.10 解决方案：PhiVision 2.0
3.15.11 解决方案：PhiMotion1.0
3.15.12 解决方案：PhiMotion2.0
3.15.13 解决方案：PhiCMS
3.15.14 摄像头产品
3.15.15 商业合作模式
3.15.16 近期动态及合作伙伴
3.16 纵目科技
3.16.1 公司介绍
3.16.2 2023公司经营情况一览
3.16.3 公司战略布局
3.16.4 公司在智能驾驶领域布局
3.16.5 纵目科技智能驾驶解决方案
3.16.6 纵目科技解决方案1：Amphiman 3000
3.16.7 纵目科技解决方案2：Amphiman 5000
3.16.8 纵目科技解决方案3：
3.16.9 纵目科技解决方案4：
3.16.10 纵目科技解决方案5：
3.16.11 纵目科技摄像头
3.16.12 毫米波雷达
3.16.13 近期动态及合作伙伴
3.17 元橡科技
3.17.1 公司简介
3.17.2 技术产品
3.17.3 技术优势
3.17.4 Deep Fusion架构
3.17.5 解决方案1
3.17.6 解决方案2
3.17.7 车载双目产品
3.17.8 摄像头
3.17.9 自研芯片
3.17.10 公司动态
3.18 四维图新
3.18.1 公司简介（1）
3.18.2 公司简介（2）
3.18.3 四维图新经营业绩
3.18.4 智芯和智云业务进展
3.18.5 智舱业务进展
3.18.6 四维图新业务布局
3.18.7 四维图新应用服务能力
3.18.8 四维图新智能驾驶产品布局
3.18.9 四维图新舱行泊一体方案
3.18.10 NOP Lite
3.18.11 四维图新舱驾一体域控解决方案
3.18.12 四维图新生态伙伴
3.18.13 四维图新主要客户和合作伙伴
3.19 轻舟智航
3.20 卓驭科技
4 Tier 1产业链竞合关系探索
4.1 国内智能驾驶汽车市场供应链关系梳理
4.2 国内Tier 1与主机厂合作模式探索（1）
4.2 国内Tier 1与主机厂合作模式探索（2）
4.2 国内Tier 1与主机厂合作模式探索（3）
4.2 国内Tier 1与主机厂合作模式探索（4）
4.3 国内Tier 1 与芯片商的合作模式探索
4.4 国内Tier 1 软件开发与合作探索（1）
4.4 国内Tier 1 软件开发与合作探索（2）
4.5 国内Tier 1 竞争格局探索（1）
4.5 国内Tier 1 竞争格局探索（2）
4.6 Tier1拓展非汽车业务案例