汽車產業鏈話語權暗戰：電動化、智能化雙輪驅動下，誰是終極贏家？

汽車產業正經歷電動化、智能化、網聯化與具身智能融合的日新月異變革，從2020年新能源浪潮席卷至2025年高階智駕（L3級）加速落地，產業鏈價值重心持續重構。在零部件企業技術迭代、科技巨頭跨界涌入的復雜格局下，整車廠作為產業核心樞紐，其話語權不僅未被削弱，反而在供應鏈整合、技術定義與生態構建中呈現強化趨勢。

在電動化時代，整車廠通過核心部件自研（如電池、電控系統）與供應鏈話語權提升，抵消了車型供給增加帶來的成本壓力，2023年起毛利率逆勢增長；智能化浪潮中，高階智駕（NOA）普及對數據閉環、云端算力的高要求，使整車廠憑借用戶觸達與資源整合能力成為技術迭代主導者，2025年其自研方案占比持續攀升；展望具身智能時代，整車廠在人形機器人等新賽道的供應鏈遷移能力與量產經驗，或進一步鞏固其在跨界融合中的核心地位。在此背景下，研究整車廠如何通過技術自研、生態構建與政策適配維持話語權，對把握產業競爭格局、預判投資機遇與政策方向具有重要意義。

一、復盤汽車電動化歷程：產業鏈話語權逐步轉向整車廠

2020 年下半年，特斯拉入華、新勢力崛起、比亞迪刀片電池發布這三大力量共同驅動，新能源汽車產業真正迎來爆發。但隨之而來的市場競爭愈發激烈，主要表現為：新車型供給大幅增加，車型價格持續下降。不過，整車企業的毛利率并未大幅下滑，且自 2022 年起開始呈現增長態勢。我們認為，最關鍵的原因是整車廠在產業鏈中的話語權逐漸提升，對供應鏈的管理顯著強化。其中，比亞迪、零跑等核心零部件高度自研自產的車企，以及小米等供應鏈管控較好的車企，均取得了良好收益。反觀零部件企業，經營壓力則不斷加大。

我們復盤新能源汽車核心零部件 —— 電驅動行業的發展歷程后發現，零部件企業普遍面臨三大壓力：1）能力較強的整車廠介入核心部件的自研自制，搶占了零部件企業的市場份額；2）整車廠憑借在供應鏈中的主導地位，持續壓低供應商的采購價格，且隨著行業競爭加劇，降價力度逐步加大；3）部分整車廠延長支付賬期，進一步加劇了零部件企業的經營壓力。與此同時，主機廠通過直接觸達用戶需求、主導產品定義以及深度整合供應鏈，進一步鞏固了其在價值鏈中的核心地位。

1.1 無懼競爭加劇，整車廠毛利率穩步提升，加強供應鏈管理是重要因素

回顧新能源汽車的發展歷程，其真正的爆發始于 2020 年下半年。盡管 2013 年政府出臺了力度較大的新能源車補貼政策，但受限于當時車型價格偏高、技術不成熟等因素，新能源車主要面向 B 端銷售，滲透率較低，行業處于萌芽期。直至 2020 年下半年，在特斯拉 Model 3 正式國產帶來的國內新能源市場 “鯰魚效應”、以蔚來、理想、小鵬為代表的新勢力打造多款爆款車型、比亞迪發布刀片電池既提升磷酸鐵鋰電池能量密度又大幅消除消費者對新能源車安全性顧慮這三大因素的共同作用下，新能源車才真正實現爆發。

行業競爭逐漸加劇：車型供給大幅增加、新車價格廣泛下降。隨著新能源汽車行業的爆發式增長，市場競爭愈發激烈，主要體現在車型供給增加和車型價格下降兩個方面。

其一，新能源車型供給大幅增長：越來越多的新勢力品牌加入造車陣營，傳統汽車品牌也加速自身的電動化轉型，市面上可供消費者選擇的車型日益增多。根據交強險數據，2020 年有上險量的車型共 337 款，到 2023 年、2024 年則大幅提升至 485 款、536 款。

其二，新能源車價格大幅下探：隨著市場上車型供給的增多，汽車廠商為維持自身銷量，不得不頻繁調整價格，價格戰愈發激烈。以比亞迪旗下的漢系列車型為例，自上市以來，幾乎每次改款都有明顯的價格下調，2023 款冠軍版和 2024 款榮耀版的價格下降幅度相對較大。據乘聯會秘書長崔東樹提供的數據，2024 年全年降價車型數量達到 235 款，大幅超過 2023 年的 150 款以及 2022 年的 95 款。

整車企業毛利率水平未受太大影響，主要因加強供應鏈管理。盡管行業競爭持續加劇、新能源車價格不斷下降，但從整車廠的業績表現來看，整車指數的銷售毛利率自 2022 年起呈現持續上漲趨勢；港股上市的蔚來、小鵬、理想的毛利率均值雖在 2023 年明顯下行，但在 2024 年大幅回升。我們認為，銷售結構優化、規模優勢凸顯對整車廠毛利率有正向推動作用，而其中最為重要的是整車廠在產業鏈中的話語權逐漸增強，且隨著時間推移，對供應鏈的管理顯著加強。將核心零部件自研自產、嚴格管控現有供應商，是整車廠常用的加強供應鏈管理的方式。

比亞迪和零跑產業鏈垂直整合程度高，大量核心零部件自研自產。比亞迪是國內新能源車行業的先驅，很早就掌握了電動車研發和制造的關鍵技術，并通過旗下的弗迪系子公司，實現了對包括電池和動力總成在內的新能源車核心零部件的高度自研自產，垂直整合能力較強。零跑汽車自成立之初便堅持全域自研，整車的核心零部件均為自主研發及制造，涵蓋三電和智能化系統等。截至 2024 年，零跑自研自造零部件的比例占整車成本的 60%。從市場表現來看，憑借強大的垂直整合能力，比亞迪和零跑均能推出性價比高的車型，銷量表現十分優異。

以小米為代表的整車廠產業鏈管理能力強，仍具較強競爭力。作為行業的后起之秀，小米汽車在核心技術自研的基礎上，其供應鏈體系內有大量采用行業內知名的供應商。得益于自身出色的供應鏈管理能力，小米汽車在定價上仍有較強競爭力，且交付能力有足夠保障。從市場表現來看，小米 SU7 上市后銷量表現十分亮眼，YU7 上市后熱度也始終較高。

1.2 產業成熟后，零部件企業普遍面臨多重主機廠壓力

隨著行業發展，新能源車電驅動技術逐步走向同質化。新能源車電驅動系統是將電能轉化為機械能以驅動車輛行駛的系統，主要由驅動電機、電機控制器、傳動裝置及能量管理系統等組成，是新能源汽車的核心技術。在新能源車行業發展早期，產業玩家均將電驅動系統作為重點研發對象，推動了電機和電控技術的快速發展，一時間高對線電機、油冷技術、超高效、超高速的功率等名詞層出不窮，成為新車型重點宣傳的技術亮點。

但隨著行業發展，各項先進技術逐步走出實驗室并實現搭車量產，電驅動行業的技術壁壘逐漸模糊、架構趨向收斂，創新迭代遇到一定瓶頸。因此，近年來行業內最受關注的不再是技術突破，而是比拼生產端的效率及產品質量的穩定性，行業逐步進入成熟期。

整車廠紛紛布局電驅系統自研自產，占據行業較高市場份額。作為新能源車的核心零部件，電驅系統技術的先進性和與整車的匹配度對車輛的駕駛體驗及安全性能至關重要。因此，能力較強的整車廠紛紛介入電驅系統的自研自制過程。截至 2023 年，比亞迪、特斯拉、零跑、蔚來等頭部整車廠都實現了較高程度的電驅系統自研。從 2023 年電驅動行業的裝機份額來看，前十名中只有聯合電子、江川聯合動力、中車電機和尼得科四家第三方供應商，且其市場份額都相對較小，整車廠及整車廠下屬品牌已然成為行業主流。

除市場份額壓力外，零部件廠商還常面臨整車廠降價壓力。由于整車廠在供應鏈中占據主導地位，它們往往通過壓低采購價格來控制成本、提升利潤。這種持續性的降價壓力迫使零部件廠商只能通過不斷的技術創新、優化生產效率來保證在降低運營成本的同時維持產品質量。而且，隨著行業內競爭加劇，整車廠對零部件企業的年降力度也不斷加大。根據 2025 年蓋亞汽車的調研顯示，64% 的參與者表示年降幅度超過 5%，且有 62% 的參與者表示 2025 年年降幅度有所提高，這在一定程度上反映了當前汽車行業內零部件企業面臨的經營壓力。

整車廠還常延長支付賬期，進一步加劇零部件企業經營壓力。在實際生產經營中，整車廠還會經常延遲支付貨款，這導致部分零部件廠商的資金回籠周期拉長，進一步加大了零部件企業的經營壓力。2021 年以來，整車廠的應付賬款及應付票據的周轉天數越來越長，甚至部分企業超過 200 天；而零部件企業的應收賬款、應收票據和應收賬款融資則明顯提升，清晰地展現了整車廠和零部件企業在產業鏈中明顯的話語權差距。

2025 年 6 月，國家政策執行一定程度緩解零部件企業經營壓力。2025 年 6 月 1 日，《保障中小企業款項支付條例》（2025 年修訂版）正式落地實施，核心內容包括明確 60 日支付期限、禁止強制接受商業匯票等現金支付方式、強化協同監管體系等，旨在解決中小企業賬款拖欠問題，優化營商環境。在政策的推動下，2025 年 9 月，上汽集團、比亞迪、長安汽車、小米汽車、理想汽車等十余家主流車企紛紛表態，承諾嚴格執行 60 天內賬期支付原則，很大程度上緩解了零部件企業的經營壓力，促進了行業的健康發展。

綜上，在汽車電動化轉型初期，零部件企業能依托技術創新和新興的市場需求獲得不錯的發展機遇，但隨著電動化技術逐漸成熟和市場競爭加劇，零部件廠商的話語權逐步下降，同時面臨來自主機廠的自研搶份額、年降壓價及延長賬期等多方面壓力，處境相對艱難。反觀主機廠，則憑借對用戶需求的直接觸達、產品定義的主導能力與供應鏈的深度整合，進一步鞏固了其在價值鏈中的核心地位，展現出更強的產業鏈控制力與競爭優勢。

二、觀察汽車智能化時代：整車廠自研比例逐漸提升

根據國家標準，智能駕駛可分為 L0-L5 共 6 個級別。2024 年，在各大主流車企 “卷城” 的背景下，行業已發展至 L2 + 級別智駕向高速 NOA 普及并向城市 NOA 普及切換的重要階段。我們認為，隨著高階智駕在未來逐漸普及，整車廠自研方案在行業中的占比將會越來越高，背后的邏輯在于：1）基于端到端方案并融合跨行業大模型的高階智駕技術路線正逐漸成熟。2023 年底，特斯拉向員工推送測試采用端到端方案的 FSD V12 后，業內主流廠商紛紛跟進模仿，并將跨行業的大模型融入到端到端的方案之中，形成了目前業內被廣泛采用的 VLA 模型以及世界模型兩種方案。我們認為，當前智能駕駛的技術路線發展更像是一場融合游戲，基于端到端方案迭代形成的技術方案或將成為行業的終極路線。2）以城市 NOA 為代表的高階智駕需要較多的資源投入，對廠商要求較高。高階智駕不僅需要強大的智駕模型，還需要更高的車端和云端算力支撐；此外，一家企業是否擁有強大的數據閉環鏈路，也或將成為高階智駕重要的分水嶺，而這些能力均需要大量的資金支撐以及資源和研發的投入。

綜上所述，參考電動化時代的行業發展規律，當城市 NOA 逐漸普及后，我們認為行業內會呈現三大趨勢：其一，技術路線逐漸收斂，技術壁壘逐步消失，各家智駕方案在實際使用中的體驗差異縮小；其二，以城市 NOA 為代表的高階智駕逐步成為標配，并陸續下放至 10-20 萬甚至更低的價格帶，其成本將成為重要的競爭要素；其三，主機廠自研方案的占比會大幅提升，第三方供應商的市場份額將會有所下降。

2.1 城市 NOA 逐步普及，主機廠話語權預計持續強化

智能駕駛按國家標準可劃分為 L0-L5 共 6 個級別，其中 L0 為完全人類駕駛，L1-L2 屬于組合輔助駕駛，L3-L5 為不同條件下的自動駕駛。目前行業內 L2 級輔助駕駛普及率已較高，2025 年 8 月 L2 及以上智能駕駛滲透率近 70%。但受技術與法規限制，L3 級有條件自動駕駛暫未落地，因此行業將 L2.5、L2.9 等實際發展階段的輔助駕駛定義為L2 + 級別。依據可實現的功能差異，L2 + 智能駕駛又可細分為高速 NOA、固定路線 NOA、城區全場景 NOA 等類型。

行業處于高速 NOA 向城市 NOA 普及的切換期。盡管同屬 L2 + 級智能駕駛，高速 NOA 與城市 NOA 差異顯著：高速場景相對簡單，可依賴高精地圖輔助，對軟硬件要求較低；市區路況復雜且突發情況多，對智能駕駛軟硬件要求更為嚴苛，需處理大量實時數據。從高速 NOA 普及到城區 NOA 普及，是智能駕駛行業的關鍵跨越。據 NE 時代數據，2024 年在車企 “開城” 推動下，具備城市 NOA 能力的車型涵蓋 65 個車型、236 個款型，累計銷量超 210 萬輛，城市 NOA 的普及將在未來幾年快速推進。

2024 年數據：高速 NOA 供應商方案占優，城市 NOA 主機廠自研主導。隨著智能駕駛在購車決策中的權重提升，整車廠掌握智能駕駛核心技術的意愿和動力逐步增強，紛紛布局研發團隊、算力中心等高階智駕支持要素，推動自研智駕系統量產，這在城市 NOA 功能上體現尤為明顯。從 2024 年數據可見，高速 NOA 領域供應商方案車型銷量占比高，城市 NOA 領域則以主機廠自研方案為主。

高階智駕普及后，整車廠自研占比將提升，擠壓第三方供應商份額。針對市場上 “傳統車企自研遇阻后會轉向第三方供應商，導致其份額提升” 的觀點，我們認為整車廠自研方案的行業占比將持續提高，一定程度上會搶占第三方供應商份額。背后邏輯有二：一是高階智駕技術路線正逐步收斂，技術壁壘降低；二是整車廠資源雄厚，可投入更多研發資源。

2.2 基于端到端方案并融合跨行業大模型的高階智駕技術路線正逐漸成熟

特斯拉作為智能駕駛行業標桿，以端到端方案引領行業發展。作為新能源汽車頭部企業，特斯拉憑借海量數據、資金和技術資源，其自研 FSD 智能駕駛方案成為行業技術標桿，每次技術迭代都引領行業方向。

2023 年底，特斯拉推送測試 FSD V12，將模塊化方案升級為單一端到端大模型方案。該方案通過構建統一大模型解決所有問題，既減少信息損耗，又能基于模型迭代數據并反向優化模型。此方案發布后，小鵬、理想、智己等業內主流車企紛紛跟進，2024 年下半年加速端到端大模型上車，推動智駕行業技術路線升級。

VLA 模型：融合大語言模型與端到端方案，實現類人理解與推理。端到端方案技術浪潮下，行業玩家將跨行業多模態大模型融入端到端方案，深度介入感知、規劃、控制等環節，提升能力天花板以解決復雜長尾場景。VLA 模型（視覺 - 語言 - 動作模型） 是將端到端模型與大語言模型融合的方案：借助其理解和推理能力，汽車可接近人類邏輯 “思考”“解釋” 行為；依托海量跨場景數據預訓練和強大推理能力，智駕系統對長尾場景的適應能力顯著提升。

小鵬、理想是 VLA 模型的典型代表。2025 年 7 月，小鵬 G7 全球首發搭載 VLA+VLM 大模型，實現完全本地端部署，未來將進化至自主強化學習；同月，理想發布搭載 VLA 司機大模型的理想 i8，具備思考、溝通、記憶、自我提升能力，為用戶帶來安全舒適的駕駛體驗與自然交互。

世界模型：虛擬場景模擬優化駕駛決策，提升智駕成熟度與安全性。世界模型 源于人工智能領域，核心能力是反事實推理，可在已知信息下預測未來可能。融入智駕系統后，能重建并模擬駕駛環境，基于過往或生成式 AI 想象的場景，讓 AI 嘗試不同駕駛決策并推演結果，從而提升智能駕駛的成熟度與安全性。

蔚來、華為是世界模型的典型代表。2024 年蔚來發布中國首個智能駕駛世界模型 NWM，可全量理解信息、生成新場景；2025 年華為 ADS 4.0 采用 WEMA 架構，云端 AI 算力達 45EFLOPS，訓練數據累計 10 億公里，端到端時延降低50%。

端到端方案迭代融合成趨勢，或為行業終極路線。VLA 模型與世界模型均是在端到端方案基礎上優化升級的成果，因側重方向不同形成差異化方案，且有融合成下一代智駕方案的趨勢（如用世界模型虛擬數據訓練 VLA、以 VLA 語義推理引導端到端決策）。我們認為，智能駕駛技術路線發展是 “融合游戲” 而非 “優勝劣汰”。隨著 AI 模型發展，智駕進步速度將加快，且未來技術進步仍基于端到端方案演化，其或已成為行業終極路線。

2.3 以城市 NOA 為代表的高階智駕需大量資源投入，對廠商要求嚴苛

高階智能駕駛首先對云端與車端算力提出更高要求。當前主流端到端方案將感知、決策、控制整合到同一深度學習網絡，既需要大規模 GPU 集群、高速存儲和高帶寬內存支撐大模型迭代，又需要模型快速決策以保證低延遲、高精度，處理極端邊角場景（corner case）。目前多數主流車企已加強云端算力部署，并在車型上配置更高車端算力。

數據閉環能力或成高階智駕另一關鍵分水嶺。數據閉環 是通過系統化流程，將采集的數據處理、反饋并應用于系統優化，形成循環機制以推動算法、感知系統、決策規劃能力持續升級。其鏈路涵蓋數據采集、傳輸、儲存、標注、清洗、處理、算法訓練、實地部署、反饋評估等環節，各環節相互支撐，是自動駕駛系統優化的核心機制。我們認為，評估企業智駕能力的關鍵在于是否擁有完善的數據鏈路，能否高效收集、分析和使用數據以形成完美數據閉環，這或將成為未來智駕領域的重要分水嶺。

以特斯拉為代表的頭部整車廠高度重視模型的數據閉環能力。特斯拉是行業內較早提出數據閉環概念的車企，2022 年在 AI DAY 上以路口右前方停止車輛的案例展示 Data Engine，詳細闡釋該概念。此后，國內多數整車廠陸續開啟從 0 到 1 構建數據閉環的進程：小鵬汽車通過自研工具鏈結合阿里云大數據平臺、數據湖服務等，實現大規模分布式訓練，高效挖掘、清洗數據并推動其高效流轉，再借助端到端大模型的全棧數據閉環加快迭代節奏；蔚來以群體智能和生成式仿真為核心，挖掘訓練數據，篩選重點場景后開展生成式仿真與三維重建，生成更多新場景以加速模型訓練迭代，形成數據閉環。

城市 NOA 普及階段的行業格局與高階智駕趨勢。當前智能駕駛行業處于城市 NOA 逐步普及階段，部分起步較晚或研發資源薄弱的整車廠為加快 “開城” 速度，選擇第三方合作與自研并行的路線，一定程度上推動了元戎、商湯等第三方智駕供應商的發展。但長期來看，整車廠將占據大部分高階智駕市場份額，第三方供應商份額會明顯收縮。

核心原因有二：一是智能駕駛在消費者購車決策中的占比提升，整車廠有強烈意愿將核心技術掌握在自身手中，會不遺余力加大智駕領域投入；二是高階智駕開發需要算力支持和強大的數據閉環能力，對廠商的資金儲備、技術開發能力要求較高，而整車廠掌握著大量真實數據、資金和技術人員儲備，能在未來競爭中占據優勢。

綜上，參考電動化時代行業發展規律，城市 NOA 普及后行業將呈現三大趨勢：技術路線逐漸收斂，技術壁壘逐步消失，各家智駕方案的實際使用體驗差異縮小；以城市 NOA 為代表的高階智駕逐步成為標配，并陸續下放到 10-20 萬甚至更低價格帶，成本成為重要競爭要素；主機廠自研方案占比大幅提升，第三方供應商市場份額有所下降。

三、展望 L3、具身智能時代：整車廠或仍握有較強話語權

國家政策持續大力支持 L3 級智駕發展：2024 年 6 月，工信部等四部門首批確定由 9 家汽車生產企業和 9 個使用主體組成的聯合體，在北京、上海、廣州等 7 個城市開展智能網聯汽車準入和上路通行試點；2025 年 9 月，工信部等八部門聯合發布《汽車行業穩增長工作方案（2025—2026 年）》，明確提出有條件批準 L3 級智能駕駛準入，標志著 L3 級自動駕駛車輛正式進入政策試點階段。與 L2 級輔助駕駛相比，L3 級智能駕駛的核心區別在于駕駛責任主體部分轉移（責任主體將部分向企業轉移，不再僅由駕駛員承擔），這對企業提出了更高技術要求。因此預計只有智能駕駛技術處于行業頭部的車企所生產的旗艦級車型，才有望進入首批 L3 生產準入名單，獲得在特定試點區域內試點行駛的資格。目前技術進展較快的小鵬和華為有望率先受益，最終實現強者恒強、保持領先。

人形機器人被視作繼智能手機、電動汽車之后的下一代智能終端，產業爆發力強，當前正處于飛速發展階段。我們認為，隨著產業逐漸成熟，以整車廠為代表的跨界大廠將在競爭中處于領先地位，原因有三：

• 跨界大廠具備充足的資金儲備、技術資源和研發資源，可快速實現從實驗室到工廠再到市場的完整閉環；

• 整車廠的多項技術儲備可遷移至人形機器人領域，尤其是智能駕駛技術與人形機器人感知系統具有較強相似性；

• 目前大量汽車零部件供應商已切入機器人核心部件生產制造領域，整車廠可更好地把握供應鏈、保障生產制造。綜上，我們看好整車廠在具身智能時代勝出，尤其是智駕能力突出的車企。

3.1 政策支持下 L3 級智駕試點或快速落地，頭部車企有望受益

國家政策逐步引導 L3 級智能駕駛穩步發展。根據《汽車駕駛自動化分級》國家標準，L3 級自動駕駛屬于 “有條件自動駕駛”，即在特定設計運行條件下，車輛系統可完全接管動態駕駛任務。與 L2 級輔助駕駛相比，L3 級智能駕駛不僅功能更豐富，核心區別還在于駕駛責任主體部分轉移（系統激活并正常運行時，責任主體將部分向企業轉移）。2024 年 6 月，工信部等四部門首批確定由 9 家汽車生產企業和 9 個使用主體組成的聯合體，在北京、上海、廣州等 7 個城市開展智能網聯汽車準入和上路通行試點，引導智能網聯汽車循序漸進發展。

面向 L3 的技術日益成熟，華為和小鵬進展較快。華為搭載最新乾崑智駕 ADS 4.0 Ultra 旗艦版的車型可實現高速 L3 專屬方案，規劃 2025 年開展 L3 試點商用并同步測試 L4；2026 年推進 L3 規模商用，持續試點城市場景；2027 年實現 L4 規模商用；2028 年達成無人干線物流目標。

小鵬 2025 年 7 月發布的全新車型 G7 是全球首個達到 L3 級算力的量產車，規劃于 2025 年底在國內率先實現 L3 級智能駕駛能力量產落地。

我們認為 L3 生產準入和上路通行試點將在近期開放，頭部車企旗艦車型有望獲得準入。2025 年 9 月工信部等八部門發布的《汽車行業穩增長工作方案（2025—2026 年）》明確提出有條件批準 L3 級車型生產準入，標志著 L3 級自動駕駛車輛正式進入政策試點階段。預計只有智能駕駛技術處于行業頭部的車企所生產的旗艦級車型，才有望進入首批 L3 生產準入名單，獲得在特定試點區域內試點行駛的資格。而真實駕駛行為產生的有效數據，有望更高效推動其智駕模型迭代與智駕體驗提升，形成強者恒強的正向循環。

理想、小鵬、華為有望在 L3 試點政策中獲利：三者技術路線存在差異（理想和小鵬采用 VLA 模型，華為采用世界模型；理想和華為采用激光雷達路線，小鵬采用純視覺 + AI 攝像頭方案），但均屬國內智能駕駛第一梯隊。這印證了智能駕駛技術路線無優劣之分，關鍵在于具備充足算力保障和強大數據閉環能力。因此 L3 試點政策落地后，三者有望繼續保持領先，進一步拉開與第二梯隊的差距。

3.2 具身智能行業空間廣闊，整車廠加速布局有望成最終贏家

人形機器人有望成為下一代智能終端，整車廠深度參與生產制造：人形機器人被視作繼智能手機、電動汽車之后的下一代智能終端，產業爆發力強，承載著重塑產業、改變生活方式的巨大期望，當前正處于飛速發展階段。國內人形機器人布局企業大致可分為三類：明星初創企業、以整車廠為代表的跨界大廠、工業機器人企業。我們認為，隨著產業逐漸成熟，以整車廠為代表的跨界大廠將在競爭中處于領先地位，原因有三：

• 跨界大廠具備充足的資金儲備和研發資源可投入；

• 整車廠的多項技術儲備可遷移至人形機器人領域；

• 人形機器人多個關鍵零部件由汽車零部件企業供應，整車廠可更好地把握供應鏈、保障生產制造。

以整車廠為代表的跨界大廠資金實力雄厚，可投入大量資源：整車廠在人形機器人賽道的顯著壁壘之一是其雄厚的資金實力與健康的現金流。面對技術研發、生產線搭建及全球銷售網絡鋪設等資本密集型環節，整車廠憑借成熟的整車業務，具備絕大多數科技公司或初創企業難以企及的資本耐力。它們能持續開展前瞻性巨額研發投入，承受長期技術孵化，支撐規模化生產所需的巨額前期資本開支。這種強大的資金優勢，使其不僅能吸引頂尖人才、并購關鍵技術，還能以極具競爭力的成本優勢快速實現從實驗室到工廠再到市場的完整閉環。因此資金儲備充足的整車廠在人形機器人行業競爭中已占據關鍵優勢。

新能源車與人形機器人技術存在共通性，整車廠技術儲備可遷移：新能源車企在電動化、智能化領域積累了大量技術（如電池管理系統、自動駕駛算法、傳感器技術等），這些技術可遷移至人形機器人領域，助力其實現更高效的能源管理、智能環境感知與靈活運動控制。其中最關鍵的可遷移功能是智能駕駛功能 —— 人形機器人與智能駕駛均需基于視覺、語音感知及人類執行數據學習，最終落實到執行器動作，因此在實時環境感知、地圖構建、動作規則與決策等技術層面具有很強共通性。

因此，當前智能駕駛技術領先的整車廠可將大量技術儲備遷移至人形機器人研發。例如，特斯拉人形機器人 Optimus 采用了 FSD 智能駕駛系統和 HW3.0 芯片；小鵬人形機器人 Iron 采用了圖靈 AI 芯片、端到端大模型、AI 鷹眼視覺系統等多項已在小鵬車型中量產的技術。

整車廠可更好把握人形機器人供應鏈體系：人形機器人與汽車核心零部件在設計邏輯、生產工藝及質量管控體系上具有高度共通性。基于這一產業基礎，目前大量汽車零部件供應商已切入機器人核心部件生產制造領域（如三花智控、拓普集團等企業依托成熟制造能力，實現從汽車零部件到機器人零部件的跨界延伸）。

經過多年緊密合作與深度協同，整車廠與零部件企業間已建立高度互信、互利共贏的戰略伙伴關系：

• 零部件企業能深刻理解主機廠在產品設計、性能指標與成本控制等方面的核心需求，借助成熟的專屬選樣與溝通渠道，確保新品開發與驗證流程高效順暢，實現最優集成；

• 整車廠可借鑒過往豐富經驗，對供應鏈進行更高效深入的管控，通過穩定的聯合質量策劃與生產協同，顯著提升并保障生產效率與產品一致性。因此，整車廠切入人形機器人生產制造具有天然優勢。

我們看好整車廠在具身智能時代脫穎而出，尤其是當下智駕能力領先的車企。總而言之，在人形機器人產業崛起的背景下，擁有充足資源、深厚技術積累以及供應鏈整合管理經驗的整車廠將具備天然競爭優勢，且會在產業崛起中獲利，特別是當前智能駕駛技術領先的車企。

四、可能受益整車企業及風險

小鵬汽車：2025 年 7 月，小鵬發布全新車型 G7 Ultra，首發搭載 3 顆圖靈 AI 芯片，整車有效算力高達 2250TOPS，躍居全球第一，是行業旗艦車型的 3-28 倍。依托全球領先的有效算力，小鵬 G7 全球首發搭載 VLA+VLM 大模型，且實現完全本地端部署運行。其中，VLA-OL 模型構建了 “運動型大腦 + 小腦” 的智駕架構，同時具備持續強化學習能力，不僅能讓汽車主動思考、理解世界，未來還將進化至自主強化學習階段，使大模型持續迭代，實現更高的智能能力上限與安全下限，為小鵬向 L4/L5 級無人駕駛邁進奠定技術基礎。

此外，小鵬汽車預計在 2025 年 AI 科技日宣布在物理 AI 領域取得重大突破，在小鵬世界基座模型對世界的推演能力上取得關鍵進展。這一突破將成為攻克大規模 L4 技術的關鍵一步，可快速將圖靈 AI 智駕部署至全球其他國家，也能將技術復用到 AI 汽車、AI 機器人領域。因此，基于強大的技術實力，小鵬有望打造自身的 “AI + 出行” 生態，率先受益于政策頒布及產業鏈的持續發展。

北汽藍谷：2025 年 9 月 16 日，鴻蒙智行舉辦新品發布會，正式推出搭載華為全棧智能科技的新能源旅行車 —— 享界 S9T。作為首款搭載華為乾崑智駕 ADS 4.0 的量產車型，其感知系統配置堪稱行業 “天花板”：全車配備 1 個 192 線激光雷達、3 個固態激光雷達、6 個分布式 4D 毫米波雷達及 11 個攝像頭，構建出 360 度無死角的環境感知網絡。在決策控制方面，ADS 4.0 引入 WEWA 技術架構，通過多模 AI 算法實現類人駕駛決策。例如，在園區閘機、ETC 通道等復雜場景中，系統可自主判斷通行時機，變速、跟車、避障動作的流暢度可與十年駕齡司機媲美。我們認為，搭載華為最新 ADS 4.0 智駕系統的享界 S9T，已具備高速 L3 級的硬件與算法能力，有望在國家準入目錄發布后首批實現 L3 級合法上路。

理想汽車：2025 年 7 月 29 日，理想發布搭載理想 VLA 司機大模型的新車型 i8，同時搭載了其在智能駕駛領域的最新技術成果。理想汽車依托自有編譯團隊，自研底層推理引擎，使英偉達 Orin-X 芯片可通過 INT4 量化方式運行 VLM，且憑借芯片、控制器設計和自研汽車操作系統等綜合能力，實現了讓 Orin-X 芯片和 Thor-U 芯片運行同等規模的 VLA 司機大模型。從實際表現來看，截至 2025 年 10 月 9 日，理想的輔助駕駛累計行駛里程達 53.4 億公里，總用戶數達 139.8 萬，屬于國內智能駕駛第一梯隊車企。因此，我們認為理想也將充分受益于智能駕駛產業鏈的持續發展。

風險提示：

• 1）L3 級智駕試點開放速度不及預期：由于相關政策法規出臺、技術標準統一以及安全責任界定需經過嚴謹論證和長時間實踐檢驗，L3 級智能駕駛的試點開放進程可能慢于市場預期。

• 2）人形機器人行業發展速度不及預期：人形機器人屬于前沿科技領域，其技術突破與大規模商業化應用仍需時間，存在發展進程不及預期的風險。若技術的成熟度、穩定性和經濟性在短期內無法達到商業化拐點，或將對人形機器人全產業鏈的營收和利潤產生影響。

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