36氪研究院 | 2026年中国自动驾驶行业发展研究报告

自动驾驶是人工智能与汽车制造深度结合的具有战略意义的技术方向，同时也是中国智能网联新能源汽车这一战略性新兴产业里增长最为突出的领域之一。目前，中国自动驾驶行业正处在从全域道路测试、示范应用走向大规模商业化落地的关键转折期。在政策层面，2026年7月，第一部针对L3、L4级自动驾驶系统的强制性国家标准（GB44721-2026）正式颁布，计划于2027年7月1日开始实施，这为自动驾驶产品设定了统一的安全准入标准；2026年8月，《道路交通安全法》修订草案完成首次审议，专门设立了“自动驾驶汽车的特别规定”章节，填补了自动驾驶在法律层面的责任空白。在技术方面，核心部件的国产化带来了显著的成本下降；端到端大模型正在快速普及，并向“物理AI基座模型”方向进化，技术基础的代际升级正在重塑整个产业的价值链条。在资本方面，一级市场的资金更加集中地流向具有明确商业化路径的场景应用和核心部件领域；二级市场的估值逻辑经历了深度调整，从早期的技术故事和赛道稀缺性，转向对商业模式盈利可持续性的严格检验。

然而，产业在向规模化推进的深水区时仍面临结构性挑战：高端算力芯片和底层工具链仍有不足，跨区域复制所需的路权与数据合规存在制度上的摩擦，企业整体实现盈利的时间点尚不确定，资本环境也变得更加谨慎。在此背景下，36氪研究院基于对多家领先企业的深入访谈和丰富的行业洞察，发布了《2026年中国自动驾驶行业发展研究报告》。该报告系统性地梳理了产业的发展脉络和生态系统，深度解析了产业链上下游的发展动态，构建了一个六维商业模式分析框架，并结合典型企业的实践，系统性地研判了行业未来的发展趋势，旨在为行业参与者提供相对客观、系统且具有前瞻性的研究参考。

政策、技术与需求共同推动，中国自动驾驶从示范应用加速迈向规模化商业落地

中国自动驾驶市场规模正在快速增长，根据36氪研究院和中商研究院等机构的数据，2025年中国自动驾驶市场规模达到4502亿元，预计2026年将达到5293亿元。在乘用车市场，高级别智能驾驶正从高端选配快速向普及型配置演变；据工信部数据，自2026年以来，乘用车L2级及以上渗透率迅速攀升至70.5%，L3级自动驾驶完成了从测试到准入的关键跨越。商用车场景呈现梯次渗透的特点，Robotaxi在部分核心城市初步实现了月度单车单位经济模型（UE）的盈亏平衡。全球竞争格局正加速向中美双强集中：美国以资本驱动和单车智能为主导，而中国则凭借产业链垂直整合和多场景梯次推进形成差异化优势。资本市场呈现结构性分化：一级市场融资向商业化确定性高的环节集中，国有资本和产业资本主导大额投资；二级市场IPO进程加快，但估值逻辑正在重建，反映出资本从早期的技术叙事转向对商业化落地和盈利能力的严格验证。整体来看，行业正处于跨越规模化盈利门槛的关键时期。

产业链上下游协同发展，软硬件解耦与算法升级重塑产业价值

上游核心部件正加速国产化，感知端多传感器融合成为主流，激光雷达向芯片化和千元级成本方向推进，智能驾驶芯片向大算力和架构效率升级，车规级操作系统加速向AI原生架构演进，高精地图向轻量化动态服务转变。中游系统集成向“舱驾一体”和中央计算架构集中，算法范式正从模块化向端到端以及具备因果推理能力的“物理AI基座模型”演进，数据闭环效率和跨平台复用能力成为核心壁垒。下游应用呈现梯度渗透特征：乘用车高级别智能驾驶加速向10-20万元的主流市场下沉；Robotaxi进入大规模商业落地的关键期，头部车队规模翻倍，部分核心城市实现月度单车UE转正，轻资产出海模式加速验证；在商用车领域，矿区、港口等封闭场景率先通过经济性验证，干线物流探索编队模式，城市服务（如环卫、末端配送）正从试点示范向规模化运营平稳过渡。整体来看，产业生态正从单点技术突破走向多场景协同和全链条自主可控的深水区。

构建六维分析框架，全面解析行业七大商业模式

当前，中国自动驾驶行业正从示范应用迈向规模化商业落地，行业的核心问题已从技术可行性论证转向商业闭环和规模化能力验证。由于应用场景差异和参与主体资源禀赋不同，行业尚未形成统一的商业化模式，头部企业根据自身定位探索差异化或跨路径并行的商业模式。基于此，36氪研究院将行业代表性路径系统归纳为七种商业模式：芯片平台与IP授权、算法软件授权、软硬一体化系统集成、车企垂直整合、车路云一体化运营、商用车场景运营以及Robotaxi出行服务运营，并从价值链定位、收入结构、成本结构、客户结构、盈利模式及核心壁垒六个维度进行系统解构和横向分析。

产业发展仍面临结构性制约，未来沿场景跨域泛化与全链自主双线演进

中国自动驾驶产业已进入向规模化应用拓展的关键阶段，但在技术自主、商业闭环、基础设施运营、资本环境和制度供给等方面仍面临结构性制约。在推进路径上，需要从建立技术中立评估机制、推动基础设施互联互通与数据信托化治理、完善跨行业人才体系以及落实全生命周期监管等方面协同努力，以突破规模化落地的瓶颈。

展望未来，产业将沿着三条主线加速演进：一是场景与技术维度，落地场景将突破单一区域限制，向跨城连片和跨省闭环演进，底层技术将向“物理AI基座模型”发展，实现“乘商同源”的跨场景泛化和终端复用；二是监管与基建维度，监管体系将向覆盖OTA与产品召回的全生命周期数据驱动型治理升级，车路云一体化将从试点建设转入规模化部署与数据资产化运营，建立持续的付费机制；三是产业格局维度，行业出清将加速，资源向具备量产造血能力的头部企业集中，供应链自主将向底层核心环节延伸，企业出海也从单一产品输出升级为全球体系嵌入与标准共建。

自动驾驶的最终形态，将从单纯的运力替代，走向与城市电网（V2G）、云控平台深度融合的智慧城市新型基础设施，完成从技术体系向城市底层操作系统的历史性升级。

本报告就以下重点问题进行研究：

• 中国自动驾驶产业的发展现状如何？当前处于什么发展阶段？
• 推动中国自动驾驶产业发展的政策、技术与需求三大核心驱动力呈现出哪些特点？
• 自动驾驶一级市场的融资结构与资本流向有哪些特点？二级市场估值逻辑发生了哪些变化？
• 全球自动驾驶竞争格局呈现出怎样的态势？中美双方在产业结构、技术路线、场景落地和监管体系上存在哪些差异化路径？
• 自动驾驶产业链上游、中游、下游各环节分别呈现出哪些结构特征和发展新动向？
• 感知硬件、智能驾驶芯片、操作系统等核心部件呈现出怎样的技术演进和国产化趋势？
• 下游乘用车智能驾驶、Robotaxi、干线物流及封闭场景等分别呈现出怎样的梯度渗透和商业化现状？
• 基于“六维分析框架”，自动驾驶行业七大代表性商业模式如何解构？各自的盈利逻辑和壁垒差异体现在哪里？
• 行业迈向规模化落地还面临哪些技术自主、商业闭环与制度供给上的结构性制约？如何构建可操作的突破路径？
• 面向未来，自动驾驶产业将沿哪些方向演进？如何从单点运力替代走向跨域网络协同与城市智能基础设施深度融合？

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