一、智能驾驶传感器是自动驾驶系统的核心感知硬件，主要包括摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等
智能驾驶传感器是自动驾驶系统的核心感知硬件，其功能是通过多模态数据融合实现环境建模与决策支持。目前，智能驾驶传感器主要包括摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、超声波雷达以及红外传感器等。
资料来源：公开资料，观研天下整理
二、国内政策积极支持智能驾驶产业发展，给智能驾驶传感器带来发展机遇
智能驾驶是指汽车通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备，实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。
智能驾驶是新能源汽车发展进程的下半场，智能汽车为用户提供舒适、安全、科技感的驾乘体验。发展智能驾驶具有必要性，对消费者和社会而言，智驾在出行安全、节能、性价比、驾乘体验、出行效率等方面贡献显著。因此，发展智能驾驶具有迫切性，对汽车产业影响深远。
资料来源：公开资料，观研天下整理
根据观研报告网发布的《中国智能驾驶传感器行业现状深度分析与发展前景预测报告（2025-2032年）》显示，近年来，新一代人工智能、信息通信和新能源等领域技术的发展驱动汽车产业不断向电动化、智能化及网联化变革，智能驾驶作为引领汽车智能化变革的关键变量，已成为汽车产业的重点发展方向。当下，国内政策层面正通过多维度举措积极推动智能驾驶落地。
近年有关智能驾驶相关政策
| 发布时间 | 发布部门 | 政策名称 | 主要内容 |
| 2025年5月 | 工信部 | 《轻型汽车自动紧急制动系统技术要求及试验方法》（征求意见稿） | 要求所有M1类乘用车和N1类轻型载货车必须安装AEBS（自动紧急制动系统），适用范围从高端车型向8万元以下经济型市场全面扩展。 |
| 2025年4月 | 工信部 | 《2025年汽车标准化工作要点》 | 健全完善并落实智能网联汽车、车芯片等重点领域标准体系，不断优化新能源汽车标准体系，加快汽车双碳标准体系落地，推动汽车整车通用、系统部件等标准体系迭代更新。 |
| 2024年11月 | 中共中央办公厅、国务院 | 《有效降低全社会物流成本行动方案》 | 推广无人车、无人船、无字孪生等技术应用，创新规模化应用场景。 |
| 2024年1月 | 工业和信息化部等联合 | 《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作通知》 | 探索基于“车、路、网、云、图”高效协同的自动驾驶、智能交通等多场景应用，通过建设智能化路侧基础设施、提升车载终端装配率、建立城市级服务管理平台、开展规模化示范应用等措施，助力加速技术突破与产业化进程。 |
| 2023年12月 | 交通运输部办公厅 | 《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》 | 对自动驾驶汽车的适用范围、应用场景、人员配备、运输车辆、安全保障和安全监督等方面做出明确要求。 |
| 2023年11月 | 工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部 | 《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》 | 首次针对搭载L3级和L4级自动驾驶系统的智能网联汽车开展准入试点，并在限定区域内上路通行试点。 |
| 2023年9月 | 交通运输部 | 《公路工程设施支持自动驾驶技术指南》 | 为了更好地支持车辆在公路上进行自动驾驶，针对当前我国自动驾驶测试和试点情况，交通运输部制定了本指南，对公路工程设施中的自动驾驶云控平台、交通感知设施、交通控制与诱导设施、通信设施、定位设施、路侧计算设施、供配电设施和网络安全设施以及技术指标进行了统一，提出公路工程设施提供辅助信息的能力与范围，用以指导目前自动驾驶试验的公路工程的相关设施建设与发展。 |
| 2023年7月 | 工业和信息化部、国家标准委 | 《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》 | 提出加快构建新型智能网联汽车标准体系:第一阶段到2025年，系统形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系。第二阶段到2030年，全面形成能够支撑实现单车智能和网联赋能协同发展的智能网联汽车标准体系。 |
| 2022年10月 | 交通运输部、国家标准委 | 《交通运输智慧物流标准体系建设指南》 | 进一步深化了自动驾驶在智慧物流领域的应用。 |
| 2022年8月 | 自然资源部 | 《关于做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作的通知》 | 《通知》明确，鼓励管理创新、技术创新和服务业态创新，支持不同类型地图面向自动驾驶应用多元化路径探索，支持不同主体就不同技术路线、不同应用场景开展测试验证和应用推广，支持试点城市根据产业实际需求，开展高级辅助驾驶地图城市普通道路、高精度位置导航应用等先行先试和示范应用。 |
资料来源：观研天下整理
在产业政策及规划的支持下，智能辅助驾驶渗透率将不断提高，这也为智能辅助驾驶传感器的发展带来难得的机遇。据盖世汽车研究院乘用车智能驾驶配置数据分析，2024年1-11月期间，激光雷达的搭载量达到131.4万颗，同比增长高达191.5%；前视摄像头的标配搭载量达到1478.6万颗，同比增长20.4%；环视摄像头的搭载量同比增长35.8%。
三、智能辅助驾驶技术正向高阶跃进，多传感器融合成市场主流趋势
为规范汽车驾驶自动化技术的发展与应用。我国在2022年初就实施了《汽车驾驶自动化分级》标准。该标准将驾驶自动化技术分为6级。L0级至L2级为驾驶辅助，驾驶员需全程监控驾驶；L3级是有条件自动驾驶，驾驶员在紧急情况执行接管；L4级为高度自动驾驶；L5级为完全自动驾驶。
驾驶自动化等级与划分要素的关系
| 分级 | 名称 | 持续的车辆横向和纵向运动控制 | 目标和事件探测与响应 | 动态驾驶任务后援 | 设计运行范围 |
| 0级 | 应急辅助 | 驾驶员 | 驾驶员及系统 | 驾驶员 | 有限制 |
| 1级 | 部分驾驶辅助 | 驾驶员及系统 | 驾驶员及系统 | 驾驶员 | 有限制 |
| 2级 | 组合驾驶辅助 | 系统 | 驾驶员及系统 | 驾驶员 | 有限制 |
| 3级 | 有条件自动驾驶 | 系统 | 系统 | 动态驾驶任务后援用户（执行接管后成为驾驶员） | 有限制 |
| 4级 | 高度自动驾驶 | 系统 | 系统 | 系统 | 有限制 |
| 5级 | 完全自动驾驶 | 系统 | 系统 | 系统 | 无限制* |
注：*排除商业和法规因素等限制。
资料来源：《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准（GB/T40429-2021），观研天下整理
近年来，在汽车产业智能化浪潮的推动下，智能辅助驾驶技术正经历从L2级向L3/L4级关键跃迁。这一进程不仅重塑了汽车产业的技术架构，更通过政策引导、技术创新与市场需求的三重共振，加速了高阶智能驾驶的商业化落地。
随着智能辅助驾驶技术不断向高阶跃进，对于智能辅助驾驶传感器的需求也将快速攀升。如L3级车型传感器数量从L2级的12-18个增至32-50个。并且出于驾驶安全的冗余考虑，多传感器融合发展已成为了市场主流趋势。通过多传感器融合，不同传感器的优势得以充分发挥，显著提升了车辆的感知能力和环境适应能力。例如，激光雷达的高精度和强抗干扰能力与摄像头的高分辨率成像能力相结合，为智能驾驶提供了更为可靠的技术支持。
资料来源：MEMS
四、当前智能驾驶正加速推进“端到端”、“智驾平权”战略，未来将驱动智能驾驶传感器需求实现量级跃升
面对高阶智能驾驶的技术演进，产业正加速推进“端到端”架构重构与“智驾平权”战略落地，二者协同驱动自动驾驶系统向拟人化体验与普惠化应用双重目标迈进。这一变革将直接引发智能驾驶传感器需求的量级跃升。
端到端：在特斯拉于2024年3月率先推出“端到端”智驾方案后，国内造车新势力迅速跟进，掀起技术架构革新浪潮。小鹏汽车在“520AIDAY”发布会上宣布，其国内首个“端到端”大模型已实现量产上车；同年7月，理想汽车进一步发布基于“端到端”模型、VLM视觉语言模型与世界模型的全新自动驾驶技术架构，加速高阶智驾技术的落地进程。
端到端技术通过打通感知、决策与控制全链路，显著减少了传统分层算法带来的信息损耗与适配成本，实现更高效的场景泛化与模型自学习能力。这一架构的快速普及，有效降低了车企在算法部署和数据闭环构建中的研发门槛，使城区NOA等高阶智驾功能的量产落地加速。如特斯拉FSD V12采用BEV+Transformer模型，将复杂场景处理能力提升3倍，决策延迟缩短至200ms以内。华为ADS 3.0通过“数据-算法-算力”闭环，使城市NOA场景通过率从78%提升至98%。小鹏XNet感知系统通过端到端训练，将障碍物识别准确率提升至99.7%，显著增强极端场景应对能力。受益于此，高阶智驾（L2+及以上）功能搭载率从2024年1–4月的11.8%提升至2025年同期的18.6%，市场渗透呈现出稳中加速的趋势。
智驾平权：步入2025年初，头部自主品牌集体加码智能驾驶技术布局。比亚迪、吉利、奇瑞、长安等四大自主车企相继推出重磅智能驾驶方案，在技术突破的同时，也将智能驾驶价格门槛进一步拉低，加速“智驾平权”进程。例如，比亚迪秦PLUS智驾版（11.98万元）已搭载高速NOA功能；吉利银河星耀8EM（15万元）实现了“车位到车位”全场景智驾的标配功能。
智能驾驶车型价格与方案成本的持续下降，为市场扩张提供了重要支撑。搭载高阶智能驾驶产品（城区NOA）的量产车型起售价逐步下探，部分车型价格已降至15万元左右，显著降低了消费者的进入门槛。预计2025年后，随着小鹏、比亚迪等车企加大中低价位车型的智能驾驶投入，10–20万元价位段汽车的城市NOA搭载率快速攀升，技术普及节奏明显提速，市场覆盖范围持续扩大。
上述“技术普惠”策略直接导致单车传感器配置量激增：如传统L2级车型仅需12-18个传感器，而L2+级车型需求已突破32个，预计2025年L3级车型传感器数量将达50个以上。同时，城市NOA功能的普及对传感器提出更高要求。在复杂交通场景中，侧向激光雷达成为刚需——小鹏G6搭载的速腾聚创M1激光雷达，可实现150°视场角覆盖；4D毫米波雷达虚拟通道数从48个提升至192个，以满足对静止障碍物的精准识别。（WW）
