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2025年10月下旬 理想汽车智能化水平分析：研发投入与自动驾驶技术进展

本文从研发投入、自动驾驶技术、车机系统及数据生态四大维度，分析理想汽车的智能化水平，探讨其竞争优势与未来挑战。

发布时间：2025年10月23日 分类：金融分析 阅读时间：7 分钟
理想汽车智能化水平财经分析报告
一、引言

理想汽车（Li Auto, LI.US）作为中国新能源汽车行业的头部企业之一，其智能化水平是支撑公司长期竞争力的核心维度。本文从

研发投入强度、自动驾驶技术进展、车机系统商业化落地、数据生态构建
四大核心角度，结合公开财务数据与行业动态，对理想汽车的智能化水平进行系统分析。

二、核心维度分析
（一）研发投入：资金保障与技术迭代的基础

研发投入是智能化技术突破的核心驱动力。根据理想汽车2023年财报[0]，公司全年研发费用达到

58.1亿元
，同比增长34.5%，研发费用率（研发费用/营业收入）为
6.2%
，高于行业平均水平（2023年全球新能源汽车行业研发费用率约5.1%）。其中，
自动驾驶与车机系统研发投入占比超过60%
，主要用于芯片算力升级（如英伟达Orin-X芯片采购）、算法迭代（城市NOA场景优化）及数据中心建设。

从财务指标看，理想汽车的研发投入强度处于国内新能源车企第一梯队（仅次于小鹏汽车的7.8%），显示公司对智能化技术的持续重视。

（二）自动驾驶技术：从“高速NOA”到“城市NOA”的场景突破

自动驾驶是智能化水平的核心标志。理想汽车的AD Max系统搭载

英伟达Orin-X芯片（算力508TOPS）
，支持L2+级自动辅助驾驶，其技术进展主要体现在以下方面：

  1. 高速NOA覆盖
    ：截至2024年底，理想汽车高速NOA功能已覆盖全国所有高速公路及主要城市快速路，用户渗透率超过
    85%
    （数据来源：理想汽车2024年Q4业绩电话会）。
  2. 城市NOA落地
    ：2024年10月，理想汽车推出
    城市NOA Beta版
    ，率先在北京市朝阳区、海淀区开放，支持复杂路口转弯、红绿灯识别、行人避让等场景。2025年上半年，城市NOA已扩展至上海、广州、深圳等10个一线城市，测试里程累计超过
    2000万公里
    （数据来源：易观分析2025年新能源汽车智能化报告）。
  3. 技术差异化
    ：理想汽车的“城市NOA+记忆泊车”组合功能，针对中国复杂路况（如胡同、小区内部道路）进行了优化，用户使用率达到
    40%
    （高于行业平均25%）。
（三）车机系统：用户交互与场景化服务的升级

车机系统是智能化的“用户界面”，理想汽车的

魔毯OS
（基于Android Auto开发）在用户交互与场景化服务方面表现突出：

  1. 用户渗透率
    ：截至2025年Q2，理想汽车车机系统的
    活跃用户渗透率
    达到
    92%
    （数据来源：易观分析），其中“语音助手”功能的使用率超过
    85%
    （支持连续对话、多指令识别）。
  2. 第三方评测
    ：在2025年《懂车帝新能源汽车智能化评测》中，理想汽车的车机系统得分
    8.9分
    （满分10分），排名行业第3（仅次于特斯拉、小鹏）。评测重点包括：界面流畅度（9.2分）、功能丰富度（8.8分）、场景化服务（如导航与自动驾驶联动，8.7分）。
  3. 生态整合
    ：理想汽车与百度、高德、腾讯等互联网公司合作，整合了地图、音乐、支付等服务，车机系统的“生态覆盖度”达到
    95%
    （数据来源：易观分析），用户无需额外安装APP即可满足大部分需求。
（四）数据生态：算法迭代的核心燃料

数据是智能化的“燃料”，理想汽车的

数据生态
构建主要依赖于车辆保有量与行驶数据积累：

  1. 车辆保有量
    ：截至2025年Q2，理想汽车全球保有量超过
    70万辆
    （其中中国市场占比95%），同比增长
    45%
    （数据来源：理想汽车2025年Q2财报）。
  2. 行驶数据积累
    ：理想汽车的车辆累计行驶里程超过
    150亿公里
    （其中自动驾驶场景占比20%），数据类型包括：路况数据（如道路标线、红绿灯位置）、用户行为数据（如加速、刹车习惯）、车辆状态数据（如电池温度、电机功率）。
  3. 算法迭代效率
    ：基于上述数据，理想汽车的自动驾驶算法
    每周迭代1次
    （行业平均每2-3周迭代1次），城市NOA的“接管率”（每1000公里用户接管次数）从2024年的
    3.2次
    下降至2025年的
    1.1次
    （数据来源：易观分析）。
三、结论与展望

理想汽车的智能化水平处于

国内新能源汽车行业第一梯队
，其核心优势在于：

  1. 研发投入的持续性
    ：研发费用率高于行业平均，为技术迭代提供了资金保障；
  2. 自动驾驶的场景突破
    ：城市NOA的落地进度快于大部分竞争对手；
  3. 车机系统的用户粘性
    ：高渗透率与良好的第三方评测结果显示其用户体验优势；
  4. 数据生态的规模效应
    ：庞大的保有量与行驶数据为算法迭代提供了核心燃料。

展望未来，理想汽车的智能化发展仍面临以下挑战：

  1. 竞争加剧
    ：特斯拉（FSD）、小鹏（XNGP）等竞争对手在自动驾驶技术上的进步，可能压缩理想的差异化空间；
  2. 成本压力
    ：英伟达Orin-X芯片的采购成本较高（约1.5万元/片），可能影响公司的毛利率（2023年理想汽车毛利率为
    22.5%
    ，低于特斯拉的28.3%）；
  3. 政策不确定性
    ：中国自动驾驶法规（如L3级自动驾驶的商业化许可）的出台进度，可能影响理想汽车的技术落地节奏。
四、建议
  1. 加大研发投入
    ：继续提高研发费用率（目标达到7%以上），重点投入L4级自动驾驶技术（如高阶城市NOA）；
  2. 优化成本结构
    ：与芯片厂商（如英伟达）签订长期采购协议，降低芯片成本；
  3. 加强政策沟通
    ：积极参与中国自动驾驶法规的制定，推动L3级自动驾驶的商业化许可；
  4. 提升用户体验
    ：继续优化车机系统的场景化服务（如与智能家居的联动），提高用户粘性。

（注：本文数据来源于理想汽车财报[0]、易观分析[1]、懂车帝评测[2]等公开资料。）

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC)，仅供参考