36氪研究院 | 2024年“AI+出行”行业研究报告

1、“AI+出行”发展概览

“AI+出行”是一个融合了人工智能（AI）技术与出行服务的综合性概念。它指的是利用人工智能技术来提升和优化人们的出行体验，提高交通系统的效率和安全性，并创造新的出行模式和服务

发展驱动力：技术进步、政策支持、市场需求共同推动“AI+出行”的快速发展

5G、AI、大数据和云计算等新技术的发展，为”AI+出行”领域带来了革命性的技术基础和实现手段。其中，5G网络以其高速传输、低延迟和高可靠性，确保了车联网通信和自动驾驶的即时响应。大数据技术深入处理海量出行信息，为交通管理和规划提供了决策依据。而云计算凭借其强大处理能力和弹性扩展特性，为出行服务提供了稳定的技术支撑。在这些技术中，AI对出行领域的赋能效果尤为突出。通过精准的数据分析和模式识别，AI不仅优化了出行效率，还在自动驾驶的安全性方面扮演了关键角色。AI支持下的高级别自动驾驶技术使车辆能够在复杂的道路环境中自主决策，有效规避风险。同时，AI还能深度学习并理解用户的出行需求和行为模式，进而提供更加个性化、高效的出行服务。此外，智能交通基础设施如智能交通信号系统、电子收费系统和智能停车解决方案等的不断完善，与上述技术形成了有力的互补。这些基础设施通过实时数据交互，极大地提升了出行服务的智能化和便捷性。

国家出台了一系列政策和规划，为自动驾驶和智慧交通的发展提供了政策支持和指导。在发展规划层面，国家相继出台了《“十四五”数字经济发展规划》《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》以及《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026年)》等政策文件，这些政策不仅为自动驾驶和智慧交通行业的未来发展描绘了明确的蓝图，而且为企业营造了良好的市场与经营氛围。在产品标准和安全规范方面，国家亦通过实施《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南(试行)》和《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》等规定，对无人驾驶汽车的市场准入、应用场景以及安全保障等方面制定了相应的标准和规范。截至2024年6月，我国“AI+出行”领域重点发展政策汇总如下。

图示：“AI+出行”行业相关政策梳理，数据来源：36氪研究院根据公开资料整理

用户对于便捷、个性化、高效、安全出行方式的需求不断增长，推动了”AI+出行”服务模式的创新和发展。现代人的出行需求已不再仅仅满足于基本的交通功能，而是向着更高层次的安全可靠、经济高效、便捷舒适，以及个性化消费体验的追求转变。据埃森哲的调研数据显示，89%的受访者渴望在出行过程中享受到音乐、视频播放等多元化附加服务。同时，有高达78%的中国车主对市场上新兴的自动驾驶出行方案表现出浓厚兴趣，并愿意尝试。更有55%的受访者坦言，如果自动驾驶汽车能够满足他们的日常通勤需求，他们甚至愿意因此改变居住地点。这些数据充分表明，”AI+出行”服务模式正逐渐成为满足现代出行需求的重要方向，而自动驾驶技术的引入和应用，无疑为这一模式注入了新的活力，使其更具吸引力和发展潜力。

发展现状：“AI+出行”行业快速发展，市场规模持续扩大，市场参与者众多

“AI+出行”行业目前正处于快速发展阶段，随着各项技术的逐步成熟，其应用场景也在不断拓展。其中，车路云一体化、自动驾驶、智慧交通等领域，因与现有的基础设施融合度较高，直接关系到交通效率和安全，同时研发资源也相对集中，因此发展速度较快。相比之下，个性化出行服务虽然发展潜力巨大，但由于技术复杂性、隐私保护问题、用户接受程度以及跨行业协作等多重挑战，其进展相对较慢。同时，出行行业的商业生态也在持续变化中，呈现出整合的趋势。例如，MaaS（出行即服务）模式正将多种出行方式融为一体；出行平台也在向产业链的上下游延伸，实现跨业态的融合，并协助传统行业进行升级。

当前，“AI+出行”行业的市场竞争尤为激烈，吸引了众多企业参与其中，包括科技公司、汽车制造商、新兴的出行服务提供商以及解决方案提供商等。科技公司如百度、腾讯、阿里巴巴等，正凭借其强大的技术研发实力，积极投身于AI大模型的研发，进一步推动AI技术在智能出行领域的应用。汽车制造商中，比亚迪和蔚来等企业正引领着行业的电动化和智能化变革，通过开发自动驾驶和智能网联汽车来实现这一目标。新兴的出行服务提供商，例如滴滴出行和曹操出行，正利用移动互联网和大数据技术，提供网约车和共享汽车等新型服务，以满足市场的多元化需求。解决方案提供商，如中科创达和德赛西威，则专注于为智能出行提供全方位的软硬件及服务解决方案，从而提升汽车的智能化和网联化水平。此外，在传感器制造、高精度地图服务和车联网技术等相关领域，也有诸如宇瞳光学、高德地图等企业提供关键技术和服务支持。同时，深兰科技和旷视科技等公司也在智能物流等特定领域积极布局。

2、“AI+出行”产业生态分析

“AI+出行”产业生态图谱

“AI+出行”产业生态图谱清晰地展现了该产业的三个核心层次，基础硬件与数据服务层、核心技术与服务集成层、应用服务与终端用户层。这三个层次紧密相连，相互作用，共同构成一个完整的生态系统，推动“AI+出行”产业的持续发展和创新。

图示：“AI+出行”产业图谱

基础硬件与数据服务层：“AI+出行”产业生态的基石

基础硬件和数据服务层是“AI+出行”产业生态的基石。这一层级主要包括硬件设备和数据与网络服务，为整个生态系统提供基础的物理支撑和数据处理能力。芯片和传感器等硬件设备是AI技术能够落地应用的关键。芯片作为计算的核心，其性能直接影响AI算法的运行效率和响应速度。传感器则是智能出行中信息收集和交互的重要工具。例如，通过传感器可以实时监测车辆状态、路况信息等，为智能驾驶和车联网等应用提供准确的数据输入。大数据和云计算平台构成了数据服务的基础。大数据技术能够处理和分析海量的出行数据，挖掘出有价值的信息，为AI算法的训练和优化提供数据支持。云计算平台则提供了弹性的计算资源，能够应对出行服务中的高峰和低谷需求，确保服务的稳定性和可扩展性。

核心技术与服务集成层：连接基础层与应用层，起到承上启下的作用

核心技术和服务集成层在“AI+出行”产业生态中扮演着桥梁和纽带的角色，它将基础层的技术和资源转化为具体的应用服务，推动了“AI+出行”产业的实用化和普及化。算法开发和软件开发平台是这一层的核心。高效的算法能够提升AI系统的性能和准确性，从而为用户提供更好的出行体验。软件开发平台则为开发者提供了便捷的工具和环境，降低了AI应用的开发门槛，加速了技术的创新和迭代。中间件和系统解决方案是实现服务集成的关键。中间件能够协调不同系统之间的数据交换和通信，确保信息的顺畅流通。系统解决方案则针对特定的出行场景，将各种技术和服务整合在一起，形成完整、高效的解决方案，满足用户的实际需求。

应用服务与终端用户层：“AI+出行”产业生态的最终实现和价值体现

应用服务和终端用户层在产业生态中处于最前沿的位置，它直接反映了“AI+出行”产业的发展成果和市场接受度。在应用层，智能驾驶、车联网、智能交通管理和出行服务平台等应用服务直接面向用户，提供了丰富多样的出行解决方案。这些服务不仅提升了出行的便捷性和安全性，还通过智能化、个性化的服务满足了用户日益增长的出行需求。例如，在智能驾驶领域，百度Apollo作为国内领先的自动驾驶平台，其开放的生态系统和先进的技术为用户带来了全新的驾驶体验。同时，蘑菇车联推出的车路云一体化系统方案，在车联网和智能交通管理方面表现出色。该系统通过整合车辆、道路和云端的数据，实现了高效的交通管理和出行服务，不仅提升了交通效率，还可以为L0-L4各级别智能网联车辆提供数据服务，助力多家车企实现辅助驾驶和高级别自动驾驶，给用户带来了更加便捷的出行体验。

对于终端用户来说，个人用户和企业用户是产业生态的最终受益者。他们通过使用各种智能出行服务，享受到了更加高效、舒适的出行体验。同时，用户的反馈和需求也成为了推动产业不断发展和创新的重要动力。

3、“AI+出行”主要应用场景分析

车路云一体化：构建智能交通生态系统，实现车辆、道路与云端信息的实时交互与协同

车路云一体化是在车路协同（V2X）技术的基础上，通过融入“云”要素，进而形成的一种更高级别的智能交通生态系统。在该系统中，“云”发挥着算力支撑、数据分析以及全局视野统筹的核心作用。这一智能化交通框架不仅聚焦于车辆与道路的即时交互，更依赖云端服务、计算能力、数据处理及智能分析，从而为自动驾驶提供全面支持。这一创新模式降低了对单车智能的过度依赖，旨在提升行车安全的同时，减少对基础设施的大规模改造投入。

近年来，车路云一体化领域取得了显著进展。从国家到地方各级政府均推出了一系列扶持政策，以推动车路云一体化加速落地。多个国家级测试示范区相继建立，并已逐步进入实际运营阶段。以北京市为例，2024年6月，该市公布了近100亿元的车路云一体化新基建项目规划，显示出对该领域的坚定投入。同时，福州、鄂尔多斯、沈阳等多个城市也纷纷开始招标相关项目，预示着国内车路云一体化市场正迎来前所未有的发展高潮。

在这一发展浪潮中，蘑菇车联作为车路云一体化的先行者与实践者，迅速脱颖而出。蘑菇车联在业内率先推出车路云一体化系统方案，该方案全面契合“工信部车路云一体化试点指南”及推荐清单要求，能够实现车路云三端的高效联动，为试点城市建设提供一站式解决方案与全系列软硬件产品，涵盖自主研发的路侧系统（MRS）与云控平台，车路通信单元RSU、OBU等核心组件，其中路侧产品AI数字道路基站及路侧感知系统(MRS)处于业内领先地位，算法精度达到中国信通院“车路协同路侧感知系统认证”双SL3最高标准，可快速构建实时数字交通网络，为L0-L4各级别智能网联车辆赋能。这意味着，从前期规划到具体实施，蘑菇车联均能提供全方位的服务与支持。目前，蘑菇车联的城市级车路云一体化项目已经在北京、上海、深圳、天津、四川、辽宁等十余个省市成功落地，成果显著。

未来，随着5G、边缘计算等前沿技术的不断成熟，车路云一体化将更加注重数据的即时处理与决策能力。可以预见，这一领域有望实现全面智能化，从而为自动驾驶技术的广泛推广奠定坚实基础。

自动驾驶：L2级自动驾驶日益普及，高级别自动驾驶正逐步发展

自动驾驶技术在乘用车和商用车领域均取得了显著进展。乘用车方面，L2辅助驾驶技术日益普及，高级别自动驾驶技术仍处于早期阶段。随着智能驾驶的深入发展，L2辅助驾驶技术已成为市场主流配置，搭载率持续上升。根据乘联会和汽车工业协会数据，2023年乘用车L2辅助驾驶搭载率约39.0%，因其价格适中且功能可靠而受到消费者的广泛欢迎。相比之下，L4及以上高级别自动驾驶的落地更为复杂，受限于技术成熟度、商业模式以及政策许可等多重因素影响，仍处于发展早期阶段。在此背景下，NOA成为从L2到完全自动驾驶的重要过渡。NOA是L2+级辅助驾驶的典型功能，该系统能够实现在高速公路、城市快速路和普通城市道路上的点对点自动驾驶。目前，NOA主要包括高速NOA和城市NOA两种应用场景，根据中金公司数据，截至2024年4月，二者的渗透率分别为13.2%和4.9%。城市NOA作为进入完全自动驾驶的门槛，对于未来完全自动驾驶的普及具有极强的参考价值，理想、小鹏、问界、比亚迪等多家车企在这一领域加速布局。

商用车方面，高级别自动驾驶在机场、港口、矿山等特定场景已趋于成熟，基本实现无人化运营，干线物流持续测试并开始试运行，但仍然面临安全、法律等诸多挑战。此外，商用车自动驾驶在技术上正在从高精地图向基于BEV的重感知轻地图迈进。这一技术转型将为商用车自动驾驶的发展带来新的突破，并有望进一步提升其商业化应用的广度和深度。

智能座舱：创新人机交互技术和个性化体验成为打破同质化的关键

智能座舱作为汽车智能化的核心应用领域，以大屏显示、车载操作系统及高性能运算平台为基础，融合了语音交互、网络娱乐及通信功能，致力于为驾乘者提供更为便捷与舒适的体验。然而，随着技术的广泛运用，市场上的智能座舱产品逐渐显现同质化趋势。在此背景下，人机交互系统，这一直接与用户接触的界面，显得尤为关键。其设计优劣直接关乎用户的使用体验和满意度，因此成为汽车制造商塑造差异化竞争优势的切入点。为了突破同质化困境，汽车制造商正积极引入更先进的语音识别、触控技术及AR/VR等创新技术，以革新人机交互方式，丰富用户的视觉与操作体验。此外，面对用户日益增长的个性化需求，如何量身打造智能化的独特体验成为行业的新挑战。鉴于此，基于用户体验的设计、场景智能及用户共创模式将成为智能座舱的未来发展方向。汽车制造商需不断强化自身的软件研发实力，特别是在核心算法、AI智能决策及大数据分析等关键技术上的突破。同时，以开放的态度推动跨界融合与创新，以满足市场的多样化需求。

智慧交通：运用AI技术优化交通管理，提高城市交通效率

智慧交通作为现代城市交通管理的创新模式，通过深度融合AI技术，正推动交通管理向智能化升级，以提升城市交通效率。当前，中国智慧交通系统正在由简单的位置数据监控调度向更综合、智能、便捷的方向转变。其核心在于运用实时信息感知、精准基础设施建模及大数据关联分析等手段，构建出科学高效的决策服务体系。该体系能为交通建设、管理、巡检及公众出行提供强大的资源配置优化和公共决策支持。其中，AI技术的广泛应用显著增强了智慧交通在感知、互联、分析、预测和控制等方面的能力。深度学习技术使系统能更精确地捕捉和识别交通环境中的元素，实现交通状况的实时全面监控。同时，强大的互联技术确保了交通数据在各系统组件间的无缝传递和信息实时共享。此外，AI在数据处理与分析中也展现出巨大潜力，能高效筛选整合信息，并通过数据挖掘和模式识别，为交通管理部门提供精准科学的决策支持，如预测交通流量、规划最优路径和调整信号灯配时等，进而提升城市交通效率，保障行车安全，优化出行体验。

移动出行：AI技术助力高效、安全、个性化出行

移动出行已成为现代城市生活的重要一环，它通过有效融合传统交通运输业与互联网技术，构建了一个线上资源合理分配、线下高效运行的新模式。目前，AI技术在移动出行领域应用广泛。例如，利用AI可以智能定制个性化的旅行计划，为用户提供量身打造的出游方案。同时，智能导航能够为用户提供便捷的路线规划，并根据其兴趣推荐沿途的景点和餐馆。此外，AI还在智能安全保障方面发挥着重要作用，通过实时监控和数据分析，及时进行风险预警，确保用户的安全。最后，智能客户服务也能全天候响应用户的咨询，并提供优质的服务推荐。这些应用为移动出行带来了更高的效率、更强的安全保障，以及更加个性化的服务体验。

低空经济：eVTOL引领低空飞行革命，万亿市场蓄势待发

低空经济作为新质生产力的代表，正迎来黄金发展期，AI技术的持续突破为其注入了新的活力。从无人机制造到运营服务，AI技术赋能，推动了低空设备智能化升级和低空应用疆域拓展。目前，无人机物流配送和城市空中交通已成为该低空经济的两大核心应用。AI技术使无人机具备了更强的自主导航、智能避障和精确配送能力，能够极大提高配送效率。在城市空中交通方面，自动驾驶和智能调度技术使得空中交通更加安全高效，有望解决城市交通拥堵问题，并为居民提供多样化的出行方式。其中，eVTOL作为低空经济的主体，正在引领一场低空飞行革命。随着国内空中交通管理体系和适航法规的完善，众多eVTOL企业如亿航、峰飞、沃飞等迅速崛起，十几款eVTOL产品面世并成功试航，其广阔的应用前景备受瞩目。据赛迪研究院发布的《中国低空经济发展研究报告（2024）》预测，中国低空经济市场规模将持续扩大，预计到2026年有望达到万亿元，市场潜力巨大。

4、发展趋势展望

趋势一：自动驾驶技术将继续得到研发和优化，逐步实现更高级别的自动化

自动驾驶技术的持续研发与优化，将推动出行方式逐步实现更高级别的自动化。随着AI技术的深入应用，高度自动化的驾驶系统将逐步落地，为日常出行带来革命性变化。L4甚至L5级别的全自动驾驶汽车，将随着技术进步走入大众视野，显著提升出行安全与效率。在未来智能交通网络中，自动驾驶汽车将在车路云一体化的技术融合中，实现车辆与基础设施间的实时数据互通，优化路线选择，缓解交通压力，并提供更个性、高效的出行服务。这一趋势预示着一个智能、便捷、安全的出行新时代即将到来，自动驾驶有望成为未来主流出行方式，深刻改变我们的生活。

趋势二：全面整合数据与资源，数字孪生技术将开启智慧交通的全新时代

随着AI技术的不断进步，以智能交通管理系统为核心的智慧交通将迎来全新的发展阶段。通过更加全面地整合传感器、摄像头、车辆及用户设备产生的多源数据，并与城市规划、公共交通等多部门实现高效的信息共享与协同，智慧交通将极大提升交通流量管理和路况预测的精准度。特别是数字孪生技术的引入，为智慧交通发展带来新的突破和可能性。数字孪生作为现实交通的数字化映射，提供高度逼真的模拟环境，助力交通管理部门进行多样化交通情景的模拟与精准预测。在规划新道路或交通枢纽时，可利用数字孪生技术评估不同设计方案对交通流量的潜在影响，从而遴选出最佳方案。在运营过程中，通过实时数据更新，数字孪生技术能迅速捕捉实际交通状况的变化，为交通管理部门提供即时的反馈信息，以便进行策略调整。此外，在自然灾害或交通事故发生等需要应急响应时，利用数字孪生模型可迅速识别受影响的路段和交通节点，为救援和疏散工作提供至关重要的信息支持，以最大限度地降低损失和影响。

趋势三：低空经济市场爆发在即，预计基建先行，制造与运营齐头并进

随着技术的不断进步和政策的逐步放开，低空经济市场正蓄势待发，预计将迎来爆发式增长。在这一过程中，基础设施建设将发挥先导作用，为低空飞行提供必要的起降、通讯和导航设施，确保其安全性和效率。同时，飞行器制造业也将迎来重要机遇。随着低空飞行需求的增加，制造高质量、高性能的飞行器成为关键。企业应致力于创新，满足市场需求，而政府的政策支持和资金扶持也将助力制造业的蓬勃发展。此外，专业的运营服务不可或缺。提供全方位的飞行服务、维修保养和技术培训，将增强用户体验，并推动低空经济的持续发展。