智能駕駛：被情緒低估、卻正在重塑估值體系的長期資產
在多數投資者的認知中，智能駕駛仍被視為“未來概念”，距離實際收益尚遠。但回顧產業歷史可以發現，真正改變結構的技術浪潮，往往在早期被低估，在中期被質疑，最終在兌現階段被重新定價。智能駕駛，正從第一階段邁向第二階段。
過去幾年，資本市場的核心敘事集中在新能源的“電動化”上，這一邏輯在早期成立。但隨著滲透率提升、價格戰加劇以及硬件同質化加深，電動化已難以繼續推動估值中樞系統性上移。產業需要新的增長變量，而智能駕駛正是在這一背景下，從“加分項”轉變為決定競爭格局的核心因素。
01
從產業周期看，智能駕駛或處在最適合長期投資者介入的階段
判斷一個賽道是否值得長期關注，關鍵不在短期波動，而在產業所處階段。當前智能駕駛的顯著特征是：技術可行性已被反復驗證，但商業化規模尚未全面展開，這恰恰是長期投資價值開始顯現的階段。
在技術層面，L2+高階輔助駕駛已在乘用車市場實現規模化落地，高速NOA和城市NOA正從“配置賣點”轉為高頻使用功能。隨著用戶使用習慣的形成，智能駕駛正由可選體驗走向實際剛需，付費基礎隨之建立。
與此同時，行業技術路線明顯收斂。感知與決策方案逐步集中于BEV、多模態融合及端到端模型，意味著行業正從路徑探索階段轉向成本和效率優化階段，這通常是商業化提速的重要信號。
在更高階的L4領域，Robotaxi也進入關鍵但相對低調的推進期。盡管距離大規模普及仍有距離，但在部分城市和特定場景中，自動駕駛已開始實際運營并產生收入。一旦技術與真實現金流建立連接，行業的估值邏輯將隨之發生變化。
智能駕駛的本質不是功能升級，而是平臺能力的競爭
市場對智能駕駛最大的誤解，是把它當成汽車上的一個高級功能。但從產業結構看，智能駕駛更接近一套平臺體系，其價值不在于單一配置，而在于系統能力。
完整的智能駕駛體系，至少包括感知硬件、算法模型、車輛控制系統，以及云端的數據與運營平臺。底層偏制造，拼成本和規模；上層偏軟件，拼算法、數據和持續迭代能力。真正決定長期競爭力的，不是硬件堆了多少，而是能力能否在不同車型、城市和場景中反復復制。
因此，長期更有價值的往往是平臺型公司，而不是單點技術提供商。平臺的優勢在于可復用性和規模效應：一次研發、多場景使用，規模擴大后數據反過來推動系統優化，行業格局也更容易集中。
商業化路徑逐步清晰，智能駕駛正在進入可定價階段”
從投資角度看，核心問題始終是收入來源和兌現節奏。在智能駕駛領域，這兩點正在變得清楚。
在乘用車市場，高階智駕正從一次性賣點轉向軟件訂閱和功能解鎖，使收入從“交付時點”延伸到整個用車周期，同時顯著提升盈利質量。
在出行領域，Robotaxi的關鍵不在短期盈利，而在于對出行成本結構的長期影響。一旦穩定替代人類司機，行業屬性和估值邏輯都將發生變化。
與此同時，在港口、園區、礦區和物流等To B場景中，自動駕駛已開始落地應用。這些場景商業邏輯清晰，為行業提供了現實的收入基礎。
總體來看，智能駕駛正在從概念走向可落地、可算賬的階段，其投資邏輯也正在隨之成熟。
02
從港股視角看，百度是被低估的智能駕駛平臺型資產
在港股市場，若以“全棧智能駕駛能力”為標準篩選，真正符合條件的公司并不多，百度是其中最具代表性的一家。
百度在智能駕駛上的投入并非短期跟風，而是長期系統布局。Apollo平臺覆蓋從底層算法、車端系統到云端仿真與運營管理的完整鏈條，其價值不在單一產品，而在于作為“操作系統級”平臺，連接車企、城市與真實道路場景。
更關鍵的是，百度具備稀缺的數據閉環能力。通過地圖、Robotaxi運營及車端合作，持續積累并更新真實道路數據，這是自動駕駛最核心的資產之一，也構成了難以快速復制的競爭壁壘。
從估值角度看，市場當前仍主要按搜索廣告和云業務給百度定價，智能駕駛更多被視為長期投入，其潛在價值尚未充分反映，這也為具備耐心的投資者提供了研究與布局空間。
小馬智行、文遠知行的意義，在于決定行業“上限”
即便從交易角度暫時無法直接參與，小馬智行、文遠知行等公司依然是理解智能駕駛行業不可或缺的樣本。它們承擔的角色，不是短期盈利者，而是行業上限的驗證者。
這些公司專注于最復雜的城市道路場景，追求L4級別的自動駕駛能力，意味著更高的技術難度和更慢的商業回報，但一旦模型跑通，其復制潛力也將極為可觀。對于投資者而言，關注它們的核心不在于新聞熱度，而在于成本下降速度、運營效率以及跨城市復制能力。
它們走得通，意味著整個智能駕駛行業的想象空間被打開；它們受挫，則意味著行業需要更長時間消化技術與現實之間的差距。
來源：AV market strategist
03
投資策略：智能駕駛更適合“配置思維”，而非短線博弈
綜合來看，智能駕駛并不是一個適合頻繁交易的主題，而更適合以組合和配置的方式長期參與。對于大多數投資者而言，更合理的策略是以具備穩定現金流、同時在智能駕駛領域持續投入的平臺型公司作為核心倉位，同時對純自動駕駛公司保持長期跟蹤，以捕捉行業趨勢變化。
需要明確的是，智能駕駛的風險主要來自節奏而非方向。政策推進速度、技術迭代路徑以及商業化落地進度，都可能帶來階段性波動，但從長期看，產業升級的方向具有較高確定性。
結語：這是一個“慢慢發生，但一定會發生”的趨勢
智能駕駛不是那種能讓人一夜暴富的賽道，它更像是一條緩慢但持續抬升的長期曲線。真正的機會，往往來自于在市場情緒尚未完全認同之前，完成對產業和公司的深入理解。
當所有人都開始用智能駕駛給公司定價時，留給投資者的超額收益空間，往往已經所剩無幾。
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注：本文版權屬北京格隆匯投資顧問有限公司及投研團隊（曾潤：A0160623020001）整理，文中所涉公司僅為案例分析，不構成任何投資推薦。市場有風險，投資需謹慎。
