智能駕駛產業鏈。智能駕駛汽車指通過搭載先進傳感器等裝置，運用人工智能、視覺計算、 雷達和全球定位及車路協同等技術，使汽車具有環境感知、路徑規劃和自主控制的能力，從而可讓計算機自動操作的機動車輛。從智能駕駛的產業鏈結構來看，智能駕駛產業上游供應商有：1）車端路端協同感知層，包含傳感器制造業、數據和軟件提供商和車聯網模組及通信系統提供商等；2）AI+芯片決策層，包含有車載芯片制造業和自動駕駛算法軟件提供商等；3）執行層，包含有電子線控系統供應商。產業鏈中游供應商有 ADAS 解決方案提供商，智能座艙和汽車遠程服務提供商。產業鏈下游主要包含整合層和應用層，具體為整車制造商和諸如出行服務、運送服務、智能公交、貨運服務、智慧礦山等的第三方服務。

智能駕駛商業化：核心變量

關注技術、產品、場景。IT 技術變現經歷的路徑一般包括技術、產品、場景，而對于智能 駕駛而言，場景是重要的約束條件和應用條件。

智能駕駛變量一：技術

技術方面，隨著各類智能駕駛芯片算力提升、設計優化，算力基礎逐步完善，5G 技術加速 了信息傳輸，汽車電子架構的升級則進一步提升了汽車智能化的程度，智能駕駛技術逐步成熟。與之相關的技術變革主要包括汽車芯片技術的升級強化智能駕駛的算力基礎、通信技術的進步推動汽車網聯化趨勢深入，汽車電子架構的變化使汽車軟件迎來發展的機遇。

智能駕駛變量二：產品

產品方面，汽車電子、智能駕駛廠商推出了覆蓋感知、決策、執行層的多種類型的產品，推動技術逐步產品化。具體來看，在感知層，各大廠商推出了傳感器、視覺攝像頭等產品；在人車交互的領域，智能座艙，W/AR-HUD 以及 IVI 解決方案產品不斷豐富。此外，在 V2X 領域，各類 V2X 終端以及解決方案等產品逐步面世；在應用層，云計算、大數據等新技術 逐步產品化，推動了智能駕駛產品矩陣的不斷豐富。

智能駕駛變量三：場景

駕駛的重要應用場景。圍繞出行需求，Robotaxi 是全面驗證自動駕駛系統能力的重點應用， 也是各國開展自動駕駛競爭的核心領域；圍繞智慧交通建設需求，自動駕駛公交車融入公共出行服務系統，將豐富百姓的日常出行選擇；圍繞貨物運輸需求，自動駕駛卡車將重點解決長途貨物運輸的效率、人員短缺和安全等困境，在單車智能和編隊行駛等方面正在積極開展探索和示范應用；圍繞遞運服務需求，智能駕駛遞運服務既能夠滿足末端物流的無接觸配送需求，又可有效緩解配送人員不足等行業痛點；圍繞無人化智慧礦山需求，智能駕駛礦車為露天礦山提供安全、高效、經濟、綠色的無人運輸技術服務。我們認為具備落地場景的細分領域智能駕駛商業化成果有望率先顯現。（報告來源：未來智庫）