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私募基金老吴：2026自动驾驶元年八大展望

www.gphztz.com | 作者:吴老师股票合作QQ群：861573022 | 发布时间: 2025-12-31 | 60 次浏览 | 分享到:
从国产化替代进程来看，国内企业在激光雷达、毫米波雷达等核心传感器领域已实现技术突破，具备规模化生产能力。2026年，国内激光雷达国产化率有望突破60%，毫米波雷达国产化率有望突破80%，摄像头、超声波雷达等国产化率有望维持在90%以上。华为、大疆创新、速腾聚创、禾赛科技等国内企业将凭借成本优势、技术优势与本土化服务优势，逐步扩大市场份额，打破海外企业的垄断格局。核心传感器的成本下降与国产化替代，将进一步降低自动驾驶系统的整体成本，推动自动驾驶技术向中低端车型渗透，加速行业规模化发展。

展望四：车规级芯片算力飙升，AI大模型赋能自动驾驶算法迭代

车规级芯片是自动驾驶车辆的“大脑”，其算力与性能直接决定自动驾驶系统的决策能力与响应速度。2026年，车规级芯片算力将迎来爆发式增长，同时AI大模型技术将深度赋能自动驾驶算法迭代，推动自动驾驶系统的智能化水平大幅提升。从车规级芯片算力来看，主流车规级SoC芯片算力将突破2000TOPS，高端芯片算力有望突破5000TOPS，能够满足L3级及以上自动驾驶系统对多传感器数据处理、复杂场景决策规划的算力需求。国内企业在车规级芯片领域的突破将加速，华为麒麟芯片、地平线征程系列芯片、黑芝麻智能华山系列芯片等将实现规模化量产，国产化率有望提升至40%以上。
AI大模型技术的应用将成为自动驾驶算法迭代的核心驱动力。2026年，基于Transformer架构的自动驾驶大模型将逐步普及，能够实现对路况的端到端感知、决策与控制，大幅提升自动驾驶系统在复杂场景、极端天气下的适应能力。百度、华为、小鹏等企业将持续加大自动驾驶大模型的研发投入，通过海量真实路况数据训练，不断优化算法性能。AI大模型与车规级芯片的协同发展，将推动自动驾驶系统的智能化水平迈上新台阶，为更高等级自动驾驶的落地提供核心支撑。

展望五：车路协同加速建设，形成“车-路-云-网”一体化生态

自动驾驶的规模化落地，离不开车路协同系统的支撑。2026年，国内车路协同建设将进入加速期，形成“车-路-云-网”一体化生态，为自动驾驶车辆提供全方位的环境感知、信息交互与决策支持服务。核心驱动逻辑主要有三：一是政策大力推动，国家将车路协同纳入新型基础设施建设重点领域，加大对路侧设备、通信网络、云平台等的投资力度；二是技术持续成熟，5G-A通信技术实现规模化商用，具备低时延、高带宽、广连接的特点，能够满足车路协同的通信需求；三是产业协同发力，车企、科技企业、通信运营商、地方政府等多方主体将加强合作，共同推进车路协同建设。
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