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摘要：随着人工智能、物联网等新一代信息技术与汽车产业的深度融合，中国汽车制造智能化正迎来历史性发展机遇。本文系统分析了当前中国汽车制造智能化的发展现状、核心驱动力、关键技术突破以及产业协同路径，重点探讨了从L2级辅助驾驶向L3级有条件自动驾驶迈进的产业实践，以及“车路云一体化”生态构建对产业格局的重塑。研究发现，在政策全面发力、市场快速扩张、技术持续迭代的共同作用下，中国汽车制造智能化已进入以法规许可和商业化验证为核心的新阶段，正在推动整个汽车产业向高端化、智能化方向转型升级，为构建现代化产业体系提供坚实支撑。

一、政策与市场双重驱动，智能化转型进入快车道

中国汽车制造智能化浪潮的兴起，首先得益于国家战略性政策的有力引导和庞大市场需求的有效拉动。政策层面，智能网联汽车产业已被纳入国家战略性新兴产业布局。工业和信息化部、教育部、市场监管总局、国家数据局等四部门联合印发的《汽车行业数字化转型实施方案》，为汽车行业智能化转型提供了清晰的顶层设计和实施路径。该方案明确提出以智能制造为主攻方向，充分释放数据要素价值，深化新一代信息技术与汽车行业的融合应用。

地方试点的推进为智能化技术商业化落地创造了条件。北京、上海等地相继开放部分路段，供搭载L3级有条件自动驾驶系统的车辆开展上路通行试点。例如，极狐阿尔法S（L3版）已获准在北京部分路段进行试点运营。各地“十五五”规划建议中，超过30个省区市将汽车产业定位为战略性支柱产业，并制定了差异化的智能化发展路径。

市场表现方面，智能驾驶功能渗透率快速提升。2025年前三季度，具备L2级辅助驾驶功能的乘用车新车销量同比增长21.2%，渗透率已达64%。城市NOA（导航辅助驾驶）功能作为L2级中的高级功能，在2025年1至11月搭载该功能的乘用车累计销量达321.9万辆，占乘用车上险量的15.1%。这一快速增长的市场需求为智能汽车技术的迭代和商业化应用提供了坚实基础。

二、核心技术创新突破，自动驾驶层级稳步提升

中国汽车制造智能化的核心驱动力来自持续不断的技术创新，特别是在自动驾驶、智能座舱和车辆架构等领域取得了显著进展。自动驾驶技术正从L2级辅助驾驶向L3级有条件自动驾驶稳步迈进。端到端、VLA（视觉语言动作）、世界模型等技术的突破与应用，正在不断提升系统能力。这些技术进步使得汽车能够更好地理解复杂环境，做出更精准的决策。

技术路线上，第三方城市NOA供应商市场呈现“双强主导”格局，Momenta和华为的市场份额显著领先，合计占第三方供应商比例约八成。同时，百度、元戎启行、文远知行等其他第三方供应商也在积极布局NOA辅助驾驶领域，凭借差异化技术路线与合作模式，占据一定市场份额。这种多元化的技术竞争格局有利于推动整个行业的技术进步和成本优化。

电子电气架构的变革为智能化提供了基础支撑。汽车架构正朝着“控制集中化+执行分布化”的方向发展。软件架构则趋向“软件平台化+功能原子化”。这种架构变革使得汽车能够更高效地处理海量数据，支持更复杂的智能功能，并为未来的功能升级预留了空间。

制造过程的智能化同样取得进展。赛力斯超级工厂的生产自动化率达到100%，1600多台智能终端与3000多台机器人协同运作。长安数智工厂广泛应用40余项先进技术，借助云端生成的生产线模板，实现订单需求与生产任务的无缝对接。这些智能工厂不仅提高了生产效率，也增强了生产柔性和产品质量一致性。

三、产业链协同与生态构建，打造智能化产业共同体

汽车制造智能化不仅需要整车企业的努力，更需要全产业链的协同升级。零部件企业的数字化转型成为关键环节。《汽车行业数字化转型实施方案》专门设立了“汽车零部件中小企业数字化转型赋能行动”，梯次推进零部件中小企业数字化转型，重点推动“哑设备”改造和关键设备更新。到2027年，目标是使零部件企业数字化水平显著提升，研发设计工具普及率超95%，关键工序数控化率超70%。

整零协同关系正在发生深刻变化。头部整车企业对零部件的数字化要求已从“基础达标”转向“深度协同”。一些车企要求供应商提供实时数据接口，支持OTA升级与智能驾驶算法迭代。这些要求推动供应商从单一部件提供商向系统级解决方案商转型，加速了电子机械制动（EMB）、无线充电等技术的量产进程。

供应链数字化协同成为提升产业链效率的重要手段。通过打造汽车行业数据空间，实现车企与零部件企业、交通物流企业间的销售、生产以及采购等环节的业务流和数据流打通。运用区块链存证技术，可以实现供应链交易全程可追溯。这些措施不仅提高了供应链透明度，也增强了整个产业链的韧性和响应速度。

“车路云一体化”生态的构建为高级别自动驾驶创造了条件。北京经济技术开发区提出建设全市“双智”（智能网联汽车和智慧城市基础设施）统一数据底座，实现路测实时数据、公共数据、市场化平台数据多元融合。国家层面正在推动构建“车—能—路—云—网—城”一体化架构，计划将车路云一体化试点城市从20个扩展至30个。这种协同生态能够弥补单车智能的不足，提升自动驾驶的安全性和可靠性。

四、挑战与未来展望：从技术突破到商业可持续

尽管中国汽车制造智能化取得了显著进展，但仍面临多重挑战。技术理论突破方面，地平线副总裁兼首席架构师苏箐指出，目前还没有看到技术理论突破的信号，未来三年行业将更多聚焦现有系统的极致优化，而不是理论内核的重构。这意味着行业需要过“苦日子”，在现有技术框架内挖掘最大潜力。

标准化与互联互通是另一大挑战。中国汽车战略与政策研究中心数据治理研究总监赵佳指出，行业内缺乏统一的数字化转型路线图，企业重复投资建设，难以形成全产业链的数字化合力。为此，《实施方案》提出了“标准体系完善与互联互通保障行动”，加强标准体系建设和关键标准研制，以标准化保障数据互联互通。

人才短缺问题也日益凸显。浙江万安科技股份有限公司负责人表示，汽车智能化对复合型人才（兼具机械、电子、算法能力）的需求激增，但高端人才在区域分布上存在明显失衡。为解决这一问题，《实施方案》提出深化校企合作，推行“学历教育+技能认证”培养模式，健全数字化人才激励机制。

未来展望，中国汽车制造智能化将沿着以下路径持续发展：一是技术路线多元化，不同自动驾驶方案将针对不同场景和需求并行发展；二是产业生态协同化，“车路云一体化”发展模式将更加成熟；三是商业模式创新化，从产品销售向“产品+服务”转变；四是国际化步伐加快，中国智能汽车技术和标准将更多参与全球竞争与合作。

可持续发展将成为智能化转型的核心考量。零跑汽车计划在智能驾驶领域施行研发创新引领战略，预计研发投资超过50亿元。与此同时，行业需要平衡技术创新与商业可行性，确保智能化转型不仅带来技术突破，也创造实际经济价值。据工信部预测，到2030年，智能化网联化发展将为汽车产业创造万亿级产值增量。

综上所述，中国汽车制造智能化正处在从技术验证向规模化商业应用的关键过渡期。在政策引导、市场拉动和技术创新的共同作用下，中国汽车产业有望在全球智能化浪潮中占据领先地位，不仅推动汽车产业本身的转型升级，也将为人工智能与实体经济深度融合提供典范，为中国制造业高质量发展注入新动能。