摘要：隨著人工智能、物聯網等新一代信息技術與汽車產業的深度融合，中國汽車制造智能化正迎來歷史性發展機遇。本文系統分析了當前中國汽車制造智能化的發展現狀、核心驅動力、關鍵技術突破以及產業協同路徑，重點探討了從L2級輔助駕駛向L3級有條件自動駕駛邁進的產業實踐，以及“車路云一體化”生態構建對產業格局的重塑。研究發現，在政策全面發力、市場快速擴張、技術持續迭代的共同作用下，中國汽車制造智能化已進入以法規許可和商業化驗證為核心的新階段，正在推動整個汽車產業向高端化、智能化方向轉型升級，為構建現代化產業體系提供堅實支撐。

一、政策與市場雙重驅動，智能化轉型進入快車道

中國汽車制造智能化浪潮的興起，首先得益于國家戰略性政策的有力引導和龐大市場需求的有效拉動。政策層面，智能網聯汽車產業已被納入國家戰略性新興產業布局。工業和信息化部、教育部、市場監管總局、國家數據局等四部門聯合印發的《汽車行業數字化轉型實施方案》，為汽車行業智能化轉型提供了清晰的頂層設計和實施路徑。該方案明確提出以智能制造為主攻方向，充分釋放數據要素價值，深化新一代信息技術與汽車行業的融合應用。

地方試點的推進為智能化技術商業化落地創造了條件。北京、上海等地相繼開放部分路段，供搭載L3級有條件自動駕駛系統的車輛開展上路通行試點。例如，極狐阿爾法S（L3版）已獲準在北京部分路段進行試點運營。各地“十五五”規劃建議中，超過30個省區市將汽車產業定位為戰略性支柱產業，并制定了差異化的智能化發展路徑。

市場表現方面，智能駕駛功能滲透率快速提升。2025年前三季度，具備L2級輔助駕駛功能的乘用車新車銷量同比增長21.2%，滲透率已達64%。城市NOA（導航輔助駕駛）功能作為L2級中的高級功能，在2025年1至11月搭載該功能的乘用車累計銷量達321.9萬輛，占乘用車上險量的15.1%。這一快速增長的市場需求為智能汽車技術的迭代和商業化應用提供了堅實基礎。

二、核心技術創新突破，自動駕駛層級穩步提升

中國汽車制造智能化的核心驅動力來自持續不斷的技術創新，特別是在自動駕駛、智能座艙和車輛架構等領域取得了顯著進展。自動駕駛技術正從L2級輔助駕駛向L3級有條件自動駕駛穩步邁進。端到端、VLA（視覺語言動作）、世界模型等技術的突破與應用，正在不斷提升系統能力。這些技術進步使得汽車能夠更好地理解復雜環境，做出更精準的決策。

技術路線上，第三方城市NOA供應商市場呈現“雙強主導”格局，Momenta和華為的市場份額顯著領先，合計占第三方供應商比例約八成。同時，百度、元戎啟行、文遠知行等其他第三方供應商也在積極布局NOA輔助駕駛領域，憑借差異化技術路線與合作模式，占據一定市場份額。這種多元化的技術競爭格局有利于推動整個行業的技術進步和成本優化。

電子電氣架構的變革為智能化提供了基礎支撐。汽車架構正朝著“控制集中化+執行分布化”的方向發展。軟件架構則趨向“軟件平臺化+功能原子化”。這種架構變革使得汽車能夠更高效地處理海量數據，支持更復雜的智能功能，并為未來的功能升級預留了空間。

制造過程的智能化同樣取得進展。賽力斯超級工廠的生產自動化率達到100%，1600多臺智能終端與3000多臺機器人協同運作。長安數智工廠廣泛應用40余項先進技術，借助云端生成的生產線模板，實現訂單需求與生產任務的無縫對接。這些智能工廠不僅提高了生產效率，也增強了生產柔性和產品質量一致性。

三、產業鏈協同與生態構建，打造智能化產業共同體

汽車制造智能化不僅需要整車企業的努力，更需要全產業鏈的協同升級。零部件企業的數字化轉型成為關鍵環節。《汽車行業數字化轉型實施方案》專門設立了“汽車零部件中小企業數字化轉型賦能行動”，梯次推進零部件中小企業數字化轉型，重點推動“啞設備”改造和關鍵設備更新。到2027年，目標是使零部件企業數字化水平顯著提升，研發設計工具普及率超95%，關鍵工序數控化率超70%。

整零協同關系正在發生深刻變化。頭部整車企業對零部件的數字化要求已從“基礎達標”轉向“深度協同”。一些車企要求供應商提供實時數據接口，支持OTA升級與智能駕駛算法迭代。這些要求推動供應商從單一部件提供商向系統級解決方案商轉型，加速了電子機械制動（EMB）、無線充電等技術的量產進程。

供應鏈數字化協同成為提升產業鏈效率的重要手段。通過打造汽車行業數據空間，實現車企與零部件企業、交通物流企業間的銷售、生產以及采購等環節的業務流和數據流打通。運用區塊鏈存證技術，可以實現供應鏈交易全程可追溯。這些措施不僅提高了供應鏈透明度，也增強了整個產業鏈的韌性和響應速度。

“車路云一體化”生態的構建為高級別自動駕駛創造了條件。北京經濟技術開發區提出建設全市“雙智”（智能網聯汽車和智慧城市基礎設施）統一數據底座，實現路測實時數據、公共數據、市場化平臺數據多元融合。國家層面正在推動構建“車—能—路—云—網—城”一體化架構，計劃將車路云一體化試點城市從20個擴展至30個。這種協同生態能夠彌補單車智能的不足，提升自動駕駛的安全性和可靠性。

四、挑戰與未來展望：從技術突破到商業可持續

盡管中國汽車制造智能化取得了顯著進展，但仍面臨多重挑戰。技術理論突破方面，地平線副總裁兼首席架構師蘇箐指出，目前還沒有看到技術理論突破的信號，未來三年行業將更多聚焦現有系統的極致優化，而不是理論內核的重構。這意味著行業需要過“苦日子”，在現有技術框架內挖掘最大潛力。

標準化與互聯互通是另一大挑戰。中國汽車戰略與政策研究中心數據治理研究總監趙佳指出，行業內缺乏統一的數字化轉型路線圖，企業重復投資建設，難以形成全產業鏈的數字化合力。為此，《實施方案》提出了“標準體系完善與互聯互通保障行動”，加強標準體系建設和關鍵標準研制，以標準化保障數據互聯互通。

人才短缺問題也日益凸顯。浙江萬安科技股份有限公司負責人表示，汽車智能化對復合型人才（兼具機械、電子、算法能力）的需求激增，但高端人才在區域分布上存在明顯失衡。為解決這一問題，《實施方案》提出深化校企合作，推行“學歷教育+技能認證”培養模式，健全數字化人才激勵機制。

未來展望，中國汽車制造智能化將沿著以下路徑持續發展：一是技術路線多元化，不同自動駕駛方案將針對不同場景和需求并行發展；二是產業生態協同化，“車路云一體化”發展模式將更加成熟；三是商業模式創新化，從產品銷售向“產品+服務”轉變；四是國際化步伐加快，中國智能汽車技術和標準將更多參與全球競爭與合作。

可持續發展將成為智能化轉型的核心考量。零跑汽車計劃在智能駕駛領域施行研發創新引領戰略，預計研發投資超過50億元。與此同時，行業需要平衡技術創新與商業可行性，確保智能化轉型不僅帶來技術突破，也創造實際經濟價值。據工信部預測，到2030年，智能化網聯化發展將為汽車產業創造萬億級產值增量。

綜上所述，中國汽車制造智能化正處在從技術驗證向規模化商業應用的關鍵過渡期。在政策引導、市場拉動和技術創新的共同作用下，中國汽車產業有望在全球智能化浪潮中占據領先地位，不僅推動汽車產業本身的轉型升級，也將為人工智能與實體經濟深度融合提供典范，為中國制造業高質量發展注入新動能。