L2+级城市NOA毛利率低于L2级产品原因分析

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2026年2月2日

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L2+级城市NOA毛利率低于L2级产品原因分析

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L2+级城市领航辅助驾驶方案毛利率低于L2级产品
的核心原因。


L2+级城市NOA毛利率低于L2级产品的深度分析
一、毛利率现状对比
产品类型 硬件BOM成本(元) 平均售价(元) 毛利率估算
L2级高速NOA 2,500 4,000
37.5%
L2+级城市NOA 5,500 7,500
26.7%
L2++级全场景NOA 8,500 10,500 19.0%

从数据可以看出,L2+级城市NOA毛利率比L2级产品

低约10.8个百分点
[0]。


二、核心原因分解
1.
激光雷达成本增量(最大单一因素,影响-14.0pp)

L2+级城市NOA为实现复杂城市环境感知,

必须配备激光雷达
,单颗激光雷达成本约3,000-4,500元。而L2级高速NOA主要依赖视觉+毫米波雷达方案,无需激光雷达。

成本增量:约2,800元
[0]

2.
大算力芯片成本增加(影响-6.0pp)

城市NOA需要更强的实时感知和决策算力:

  • L2级方案
    :采用低算力芯片(如Mobileye EyeQ4或地平线征程3),域控成本约1,500元
  • L2+级方案
    :需要大算力芯片(如NVIDIA Orin-X、地平线征程5),域控成本约2,500元

成本增量:约1,200元
[0]

3.
高精地图服务依赖(影响-1.5pp)

城市NOA对

高精地图
依赖度高:

  • 需要更频繁的地图更新(季度级vs年度级)
  • 覆盖范围更广(城市道路vs高速路网)
  • 需要更精细的定位精度(厘米级)

年度服务费增量:约300元/车
[0]

4.
软件算法复杂度提升(影响-2.0pp)

城市道路场景复杂度远高于高速场景:

  • 交通参与者类型更多(行人、自行车、电动车等)
  • 交通规则更复杂(红绿灯、环岛、路口等)
  • 需要更强大的Corner Case处理能力

软件研发投入增加导致

算法授权成本
上升约400元[0]。

5.
规模效应不足(影响-1.5pp)

L2+级城市NOA尚处于

市场推广期

  • 搭载车型数量有限
  • 单品销量规模较小
  • 研发成本难以有效摊销

相比之下,L2级方案已实现规模化量产,成本摊销更充分[0]。

6.
竞争定价压力(影响-1.0pp)

城市NOA作为新兴功能,车企为快速占领市场,

定价策略相对激进

  • 部分车企采用"硬件预埋+软件订阅"模式
  • 竞争加剧导致硬件毛利空间被压缩[0]

三、成本结构对比
成本项目 L2级方案占比 L2+级城市NOA占比
传感器硬件 45% 38%
计算平台(芯片) 20% 28%
软件算法授权 10% 12%
高精地图服务 5% 8%
研发人力 12% 10%
标定测试 5% 3%
其他成本 3% 1%

关键变化:

  • 芯片成本占比从20%升至28%
    ,反映算力需求大幅提升
  • 高精地图服务占比从5%升至8%
    ,体现对地图依赖度增加
  • 传感器硬件占比下降
    ,但绝对金额大幅上升[0]

四、毛利率敏感性分析

规模效应对毛利率影响显著:

销量规模倍数 L2级毛利率 L2+级毛利率
0.5x 32.5% 18.5%
1.0x(基准) 37.5% 26.7%
1.5x 40.0% 31.5%
2.0x 42.0% 35.0%

结论
:当L2+级城市NOA销量规模达到L2级的1.5倍以上时,毛利率差距可缩小至9个百分点以内[0]。


五、未来展望
  1. 激光雷达国产化降本
    :速腾聚创、禾赛科技等推动激光雷达价格持续下降,预计2025年成本降至2,000元以内
  2. 行泊一体方案整合
    :通过硬件复用降低整体BOM成本
  3. 软件算法复用
    :高速NOA算法可部分复用于城市NOA,降低边际研发成本
  4. 销量规模增长
    :随着搭载城市NOA的车型增加,规模效应将显著改善毛利率

参考文献

[0] 金灵AI行业分析 - 基于智能驾驶产业链公开信息的成本结构与毛利率估算分析


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