ADAS（Advanced Drive-Assistance System）高级驾驶辅助系统，需配备复杂精密的电子电气控制系统，借助车载摄像头、雷达、激光雷达等不同传感器收集周围环境信息，通过车辆控制器和执行器通过场景算法处理和预判，在最短的时间内处理各种交通场景，为驾乘人员和行人提供保护，避免交通事故发生。
ADAS目前主要包括L0至L2级别的智能驾驶技术，能够提供从辅助预警到干预性辅助驾驶的功能，包括AEB（自动紧急制动）、ACC（自适应巡航控制）等控制执行的功能，还囊括了预警、监测、环视、HUD（抬头显示）、夜视、酒精闭锁、智能灯、加速踏板误操作、紧急转向辅助等特色功能。ADAS技术在提高道路安全性、减少交通事故发生率方面发挥着重要作用，但与自动驾驶不同的是，ADAS系统仅为驾驶员提供协助，产生的责任与后果需要驾驶员承担。
ADAS高级驾驶辅助系统行业可以分为如下类别：
按照驾驶人辅助的方式，ADAS系统可以分为信息辅助驾驶系统和控制辅助驾驶系统两类。《道路车辆-先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》中给出了FCW、BSD、HMW、HUD等信息辅助类术语21项，AEB、ACC、LKA等控制辅助类术语15项。
信息辅助类
：
不涉及车辆的驾驶行为控制。该类系统利用各种传感器，采集道路信息和车辆内外部状态信息，为驾驶员提供辅助和驾驶便利，以判定或预测各种潜在危险事件并进行预警或提示。包括：前向碰撞预警（FCW）、盲区监测（BSD）、驾驶员疲劳监测（DFM）等共21项。
控制辅助类
：
直接涉及到车辆的驾驶行为控制，通过传感器、摄像头和雷达等技术来监测车辆周围的环境，在必要时对车辆进行控制，帮助驾驶员避免事故或减轻潜在危险的影响。然而ADAS系统并不能完全替代驾驶员的注意力和判断，驾驶员仍需保持警惕并随时准备接管车辆控制。包括自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）/车道偏离警告（LDW）、盲点监测（BSM）、交通标志识别（TSR）、倒车影像（RVT）/全景监控系统、自动泊车辅助（APA）等15项。
从ADAS系统整体角度，可分为感知层、决策层和执行层，其本质上是感知、决策、执行三大核心系统的协同。
感知层
：
由雷达传感器（毫米、超声波、激光雷达）、视觉传感器（单双目摄像头、红外热成像传感器）、高精地图等构成，感知周围的环境信息，将其传输至决策层。
决策层
：
主要包括算法操作系统、AI芯片、计算平台等。由芯片通过算法实现数据处理、交互决策、路径规划，输出相应的操作指令至执行层。
执行层
：
通过决策实现汽车的动力转换、制动、转向及灯光效果等功能。主要包括动力供给、方向控制、车灯控制等。
ADAS高级驾驶辅助方案的行业特征包括：
用户画像多元化，行车安全意识提升驱动消费需求持续扩大
随着ADAS技术的普及和消费者认知度的提升，其用户群体不再局限于早期的科技尝鲜者，涵盖了从高端豪华车用户到经济型轿车用户的广泛消费者群体。随着汽车保有量的持续增长和消费者对智能驾驶体验的追求，ADAS系统作为提升行车安全的重要手段，受到了市场的热烈欢迎。根据世界卫生组织披露的数据显示，每年道路交通事故造成全球约130万人死亡、5,000万人受伤，而根据密歇根大学报告，20%-46%的碰撞事故可以被ADAS高级驾驶辅助功能所避免。ADAS系统作为提升驾驶安全性的重要手段，将促使车企加速引入和升级ADAS技术，并进一步推动消费需求持续扩大。
行业内部存在技术标准和法规要求差异，制约行业发展
技术发展速度不一致性与法律法规的滞后性导致了全球范围内ADAS标准和法规存在较大差异。
1、自动驾驶分级标准差异
：美国高速公路安全管理[1]局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE）提出的分级标准是全球公认的两个主要标准。中国也制定了自己的自动驾驶分级标准，与SAE标准大体一致，但在某些方面存在区别，如对于0级的定义和要求 。
2、法规制定和实施进程存在差异
：欧盟关于ADAS的法规已较为成熟，推出“2019 General Safety Regulation”，并采用型号认证制度对新车型样车进行评估；美国的ADAS法规由联邦机动车安全标准（FMVSS）等构成，但各州对自动驾驶和ADAS的法律规定存在差异。虽然总体上较为开放，鼓励技术发展，但缺乏像欧盟那样统一的全国性法规；尽管近年来密集出台了一系列支持ADAS发展的顶层设计，中国的ADAS法规建设仍然较为滞后。
3、网络安全和数据管理
：欧盟引入了车辆网络安全要求，并通过新的日内瓦条例规定这些要求将于2024年7月生效。而美国则致力于简化和现代化豁免程序，以减少不必要的延迟。
主要采用“技术驱动+服务增值”的商业模式
1、
技术驱动
：ADAS技术的核心在于传感器、算法和芯片的集成与优化。为了在市场中保持竞争力，企业需要不断投入研发，提升技术的精准度和可靠性，以满足消费者对更高安全性和舒适性的需求。随着技术的不断进步，ADAS系统的功能愈加丰富，性能更加强大。这些技术优势成为企业吸引客户、拓展市场的重要手段。
2、服务增值
：随着技术的成熟，ADAS系统逐渐从单一功能向集成化、智能化方向发展。ADAS系统不仅是一个硬件产品，更是一个包含软件和数据服务的综合解决方案。企业通过提供软件升级、数据服务等方式，增加产品的附加值，提升用户体验。针对不同客户的需求和场景，ADAS企业还可提供定制化的解决方案，还进一步提升了产品的市场竞争力。
与国际先进水平相比，中国ADAS行业的核心零部件自主研发制造能力还有待加强
ADAS系统高度依赖于科技与创新，自主研发能力是ADAS行业发展的源动力。中国ADAS行业在技术创新方面取得了显著进展，特别是在传感器融合、算法优化等领域，但与国际先进水平相比，中国核心零部件如芯片、核心算法等方面的自主研发能力仍在努力追赶国际顶尖水平。芯片方面，尽管中国先进芯片在硬件参数上与国际领先水准的差距在不断缩小，已经具备了一定的技术创新能力和市场竞争力。但对于国内芯片生产厂商，先进芯片制造水平仍是稀缺资源，如高性能计算芯片和图形处理器（GPU）等领域。考虑到未来中美半导体领域的“割裂”局势，芯片的自主制造产能也将成为ADAS行业发展的关键。另外，当前多数新能源汽车制造商仍依赖进口芯片，汽车芯片进口率超90%，亟需加大研发投入，以缩小与国际先进水平的差距。
ADAS高级辅助驾驶系统行业产业链上游为核心零部件供应商环节，主要负责提供芯片、传感器以及其他关键原材料；产业链中游为系统集成商环节，集成上游的硬件和软件，开发出完整的ADAS解决方案；产业链下游为整车制造商环节，主要将ADAS系统集成到车辆中，提供给终端消费者。
ADAS高级驾驶辅助系统行业产业链主要有以下核心研究观点：
产业链生态加速重构，由垂直供应转向网状结构
1、软件定义汽车已经成为行业共识，汽车产业正迎来全面重构
。目前汽车软件分布分散、结构复杂，代码量巨大，且开发与维护效率低下，已经无法适应未来高等级智能驾驶的复杂功能需求。在原有的电子电气架构下，产业链主要由整车厂商主导，传统Tier1级供应商根据整车厂商每款车的设计要求，向Tier2级供应商采购核心零部件，以黑盒形式向整车厂进行产品交付，汽车智能化浪潮中tier1的黑盒交付模式难以跟上新产品的定义节奏，并且给产品的后续升级迭代带来巨大阻力。主机厂需要更加紧密的合作伙伴，参与到产品的设计和定义阶段，Tier0.5成为介于传统tier1和主机厂之间的重要角色。
2、过去垂直式供应模式将被打破，汽车产业链开始向网状结构发展
。在网络型的生态结构中，抢占关键节点将是头部企业布局的重点。在此背景下，传统上游零部件厂商寻求向下延展增强话语权，下游主机厂寻求向上延展避免沦为代工厂的角色，硬科技、互联网等企业凭借其在硬件芯片、软件、算法等优势强势入局智能驾驶产业链。汽车产业将进一步演进为一个多方共建的生态体系，参与方将涵盖整车厂、互联网公司、ICT企业、人工智能企业、云计算服务商、大数据公司、Tier2/Tier1/Tier0.5供应商以及政府等各方，而传统Tier1的主营业务将会受到挑战，这将带来供应商的洗牌，本土零部件企业市场空间有望增大。
价格战的压力已传导至上游，产业链承压已久
1、市场竞争加剧，车企为争夺市场份额，纷纷追求以价换量
。车企价格战始于2023年，2024年仍在持续加剧。比亚迪在2024伊始就掀开了价格战的序幕，随后理想、小鹏、广汽埃安、特斯拉等品牌也跟进降价或提供补贴优惠政策。体现在智驾功能装配上，高工智能汽车研究院数据显示，NOA（领航辅助驾驶）标配新车交付均价36.75万元，比2022年下降2.11万元，亏本卖车几乎已成行业常态。
2、“内卷之殇”招致产业链上下游震荡
。价格战不仅影响车企“失血”，汽车行业的盈利能力也在严重透支。数据显示，虽然中国车市规模达到了全球汽车产业约三成，中国车企利润尚不足全球汽车业总利润的5%，增收但不增利。同时，车企为了转移压力逼迫供应商降价，供应商面临回款周期延长、被拖欠货款等问题。2023年底，蔚来汽车需要约295天的时间来清算其应付账款，其中绝大多数是供应商欠款,而2021年付款周期延长至197天。同样，另一家新势力小鹏汽车的付款周期延长至221天，高于此前的179天。随着价格战的持续，产业链上下游均承担巨大的成本压力。
3、短期内价格战未有停歇趋势，或有加剧可能
。仅2024年4月，已有近40个汽车品牌共128个车系宣布优惠、补贴或降价，涵盖了特斯拉、小鹏、理想等新能源车企，其中特斯拉全系车型降价1.4万元。从短期来看，价格战有助于清理库存和提升销量，实现供应商优胜劣汰。但是从长期来看，对企业的品牌价值和盈利能力造成负面影响，技术创新和产品改进也会受到限制，产业链稳定性受损。
