L3智能驾驶与VLA模型产业洞察 [page::1][page::2]

• L3级智能驾驶商业落地机会增强，政策推动产业加速发展。

- VLA模型作为视觉-语言-动作的融合框架，有望模仿人类驾驶员的认知体系。

• VLA模型将重塑智能驾驶和具身智能产业格局，带来深远技术与资本影响。

产业与企业技术路线介绍 [page::2][page::3]

• Momenta公司通过“一个飞轮”技术驱动，实现自动驾驶规模化路径。

- 车联天下专注于智能座舱大模型，强调多模态交互和端云协同架构。

• 觉非科技聚焦数据闭环引擎，提升多传感器数据融合效率。

- 零一汽车推动新能源重卡高阶自动驾驶，构建绿色高效运输平台。

产业资本与投行视角圆桌讨论 [page::3]

• 多位投融资专家及产业研究员讨论智能驾驶及AI大模型产业投资趋势。

- 探讨VLA大模型赋能智能座舱自然交互、情感计算等应用拓展。

量化因子与策略相关内容缺失 [page::0-4]

• 报告未涉及量化因子构建或量化投资策略，仅提供技术产业和资本视角的深度研讨。

国泰海通｜物理智能产业与资本峰会：L3高阶智驾专题暨VLA模型产业白皮书及产业图谱发布——详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 标题：国泰海通｜物理智能产业与资本峰会：L3高阶智驾专题暨VLA模型产业白皮书及产业图谱发布

- 发布机构与作者：国泰海通证券研究，时间为2025年8月28日，上海发布

• 主题焦点：本报告围绕L3级高阶智能驾驶（高级辅助驾驶系统），尤其是视觉-语言-动作（VLA）模型技术的产业应用及其对智能驾驶产业格局和资本市场的影响。

- 核心观点：基于政策驱动和产业趋势，L3智能驾驶的商用落地正逐渐成为可能，VLA模型被提出作为构建类似人类驾驶员整体认知框架的创新技术，预示智能驾驶和具身智能产业将迎来技术革新浪潮和新的市场机遇。

• 主要信息传递：报告传达了融合大模型技术与智能驾驶的新产业方向，强调VLA模型在产业发展和资本市场的潜力，同时通过峰会多家业内龙头企业与专家的演讲，全面展示了技术进展、产业应用、市场机会及产业生态。

本报告本质上是一个峰会议程和产业白皮书推介文案，内含多场主题演讲和产业观点，未见明确投资评级或具体目标价格，但隐含产业价值判断和发展趋势预测，适合行业投资者、技术战略制定者参考。[page::0][page::1]

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2. 逐节深度解析

2.1 会议介绍与背景（第0-1页）

• 关键观点：

- 大模型技术已成为智能驾驶领域融合的新共识。
- 政策推动使L3级智能驾驶的商用化成为现实可能。
- VLA模型的提出是响应该趋势的核心技术，能够模拟人类驾驶员的综合认知（视觉、语言、动作的融合）。
- 这将深刻改变智能驾驶和具身智能产业模式，带来广阔市场和资本机会。

• 逻辑推理：由于智能驾驶系统复杂，依靠传统感知和规划策略难以达到人类驾驶的灵活性和安全性，VLA模型试图引入多模态信息处理和交互能力，借助大模型的认知和推理优势，实现更高等级的自动驾驶功能。
• 数据和假设：报告基于政策环境积极、大模型技术快速成熟和产业链各方积极参与的背景假设，认为L3落地已是大势所趋，从而展开对VLA模型的产业价值挖掘。[page::1]

2.2 峰会议程摘要及主题演讲概览（第1-3页）

• 逻辑与内容梳理

- 峰会设置多场主题演讲和讨论，涵盖技术路径介绍（VLA模型原理）、领先企业的解决方案介绍（Momenta自动驾驶、车联天下智能座舱）、数据闭环驱动理念、情感计算新模态、重卡智能化发展，以及产业与资本圆桌讨论。

• 主题演讲详细内容及其论点

1. Momenta（14:00-14:30）
- 应用深度学习和AI打造可规模化自动驾驶。
- “一个飞轮”技术洞察和“两条腿走路”的产品策略并行。
- 同时推量产辅助驾驶和自动驾驶Robo服务，覆盖端到端全场景。
- 突破性实现Robotaxi商业化。

2. 车联天下（14:30-15:00）
- 提供全球领先的通用AI智能座舱与机器人系统。
- 强调安全、算力、能耗优化和便利性。
- 利用多家大语言模型整合优化，定义新的人机交互范式。

3. 觉非科技（15:00-15:30）
- 专注数据闭环的构建，作为智能驾驶质量高下的关键。
- 多传感器融合实现时空数据的高精度处理。
- 定制化数据引擎服务于AI核心要素“数据”。

4. 艾博连科技（15:40-16:10）
- 聚焦汽车智能座舱的场景化应用及情感计算。
- 谋划通过多模态交互降低车企成本，提高用户体验。
- 端云协同架构的创新应用。

5. 零一汽车（16:10-16:40）
- 重卡领域智能化的具体实现。
- 基于第一性原理的车辆平台和自动驾驶设计。
- 目标绿色高效运输新时代。

6. 圆桌讨论（16:40-17:30）
- 汇集产业、投资、投行多方视角，探讨技术与资本共振。
- 多家领军企业投资代表参与，强调资源整合和产业升级。

• 推理依据：峰会展示这些公司和机构的多层面创新和合作，是当前智能驾驶和物理智能产业的缩影，说明产业链上下游正在全面联动，形成生态合作格局。

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2.3 重要声明及版权限制（第4页）

• 内容限定于国泰海通证券研究签约客户，非签约者建议取消关注，规避投资风险。
• 意义：表明文档为专业研究机构提供的客户专享内容，保证内容质量与合规使用。

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3. 图表与内容深度解读

本报告文本中无具体表格和图像数据为载体，主要为会议议程与演讲介绍性内容，基于此，图表解读主要侧重于：

• 行业技术路线图与演讲内容的关联

尽管未见具体产业图谱图表，但报告中频繁强调VLA模型融合视觉、语言、动作三个感知与操作模块，构成高级认知框架，有别于以往孤立感知与控制模式。可推断产业图谱涵盖：

- L3智能驾驶关键技术栈：感知层（视觉摄像头与传感器）、决策层（语言理解与指令推理）、动作层（自动控制与执行）。
- 生态协同结构：上游（芯片、算法研发），中游（软件系统），下游（整车厂、运营服务），以及投资机构的支持。

• 行业代表企业技术布局趋势

- Momenta强调”一个飞轮”即数据加算法的持续改进循环，推动规模化。
- 车联天下重视智能座舱AI大模型，面向全车人机交互。
- 觉非科技凸显数据闭环的重要性，直接关乎模型训练与升级效率。
- 重卡领域由零一汽车以具体产品导向推动，反映市场多样化需求。

• 技术与商业结合趋势

圆桌讨论汇集资本与产业界，反映技术突破同时带动资金流动，促进市场形成闭环生态。

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4. 估值分析

报告未包含具体股票、项目或公司的财务估值、目标价或市场价值评估，因此无质量化的估值模型或价格敏感性的讨论。主要聚焦于技术趋势与产业发展，强调政策和产业链协作对价值实现的推动。

然而，间接可见投资逻辑：

• L3智能驾驶的商用化可极大扩展市场规模。

- VLA模型等创新技术将成为估值核心的无形资产，投资机构如国泰君安创新投资部门等积极介入，显示资本市场对该领域高成长性的认可。

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5. 风险因素评估

报告并无明确章节系统归纳风险，但可结合内容推测涉及风险包括：

• 政策变动风险：智能驾驶政策推动是关键驱动力，一旦监管收紧或政策扶持减弱，进度或受影响。

- 技术成熟风险：VLA模型代表新兴复杂算法，实际商业落地过程中的安全性、可靠性仍需验证。

• 市场接受度风险：用户对L3级智能驾驶及AI座舱的认同程度及普及速度不确定。

- 数据隐私和安全风险：涉及大数据处理和多模态感知，需关注数据保护法规及安全攻防问题。

• 资本投入回报风险：高额研发投入和商业模式尚未完全验证，投资风险相对较高。

报告在圆桌讨论中包含产业投资多方代表，隐含市场主体通过多元合作和资本支持的风险缓释思路。

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6. 审慎视角与细微差别

• 内容类型偏重

本报告更偏向峰会会议通知与行业白皮书推广，缺乏传统金融研究报告必备的量化财务分析和详细估值模型，限制了其直接投资决策参考价值。

• 技术论断缺乏量化数据支撑

关于VLA模型的描述虽具前瞻性，但未披露模型性能数据、市场渗透率、商业案例具体成效，存在一定预期偏差风险。

• 缺乏风险与挑战明确分析

而现实中智能驾驶技术面临的技术瓶颈、安全责任归属等复杂问题尚未被充分展开论述。

• 信息公开针对特定客户群体，限制广泛传播

可能导致外部投资者或行业广泛观察者难以全面洞察产业现状。

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7. 结论性综合

本报告以国泰海通证券主办的物理智能产业与资本峰会为载体，系统展现了2025年下半年L3级高阶智能驾驶产业的政策背景、技术发展重点及资本市场反应。通过多家领先企业代表的主题演讲，全面介绍了视觉-语言-动作（VLA）模型作为构成类似人类驾驶员认知核心技术的前沿成果，强调其将推动智能驾驶和具身智能产业进入全新发展阶段。

会议所涵盖的内容范围广泛，从自动驾驶量产辅助系统、智能座舱大模型、人机交互技术、数据闭环核心引擎，到重卡智能化的垂直应用，反映了智能驾驶技术多维度生态和技术路线的蓬勃发展。由此可见，未来智能驾驶产业不仅技术高度融合且资本积极介入，市场机会被普遍看好。

然而，报告未提供具体估值数据及定量分析，投资者在关注技术发展趋势的同时，应关注技术成熟度、行业政策变化及市场接受度等风险。此外，VLA模型和多模态大模型虽被视为技术突破，但具体商业化效益和安全可靠问题仍需时间验证。

整体上，报告向产业和投资领域传递了对L3智能驾驶及VLA技术高度期待的信息，建议相关利益方围绕此趋势加快布局和合作，同时保持对潜在风险的谨慎评估。

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免责声明

本报告所有信息均基于国泰海通证券研究发布内容，引用部分均标注页码，旨在提供详细产业技术与资本趋势分析，不构成任何投资建议。用户应结合个人情况审慎使用。

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参考溯源页码

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