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这份研报主要分析了智能驾驶的哪些方面？
本研报深入探讨了智能驾驶从功能竞赛向能力范式跃迁的四大转变结构，从企业战略、技术三要素（传感器、算力、模型）、消费者感知、法规层面进行全方位分析。重点解析了企业战略层面的端到端研发竞赛、技术要素中的模型迭代至通用大模型、算力云端与车端发展、传感器技术路线，以及消费者感知的整合升级和法规层面的L2、L3标准影响。
智能驾驶行业未来发展趋势如何？
智能驾驶行业正经历从功能竞赛向能力范式跃迁，未来发展趋势呈现四大转变：企业战略上，2024年起进入端到端研发竞赛，研发费率分化明显；技术上，模型将迭代至通用大模型，算力向车端集中，传感器技术路线分纯视觉与融合感知；消费者感知上，体验从行车/泊车独立功能向车位到车位整合升级；法规上，L2强标和L3标准将规范市场并推动冗余硬件升级。
研报重点分析了哪些车企或技术方向？
研报重点分析了车企在端到端研发竞赛中的战略布局，如小鹏的物理AI定位、长安推动20万级普及等。技术方向上，聚焦模型从BEV+Transformer迭代至通用大模型（2026年）、端到端方案转向VLA模型（如小鹏第二代VLA具备30秒时序记忆）、云端与车端算力发展（2025年车端算力量产元年）、激光雷达技术路线（2025年国内乘用车前装渗透率超20.5%）等关键要素。
当前智能驾驶市场处于什么阶段？
当前智能驾驶市场正从功能竞赛向能力范式跃迁的关键阶段，技术迭代加速，企业战略从单一功能研发转向端到端自研，技术要素中的模型、算力、传感器持续升级，消费者感知逐步从独立功能向整合体验转变，法规层面L2、L3标准逐步落地规范市场。行业集中度高，头部企业引领技术路线，但技术迭代速度和法规落地进度存在不确定性。
研报提示了哪些投资风险？
研报提示了智能驾驶领域的主要风险：一是技术迭代速度超预期的风险，可能导致现有技术路线被快速颠覆；二是法规落地进度不及预期的风险，影响市场规范化进程和车企投资决策；三是车企研发投入不及预期的风险，可能延缓技术商业化落地。此外，技术路线选择错误、供应链稳定性、市场竞争加剧等也是需要关注的潜在风险因素。