智能驾驶：被情绪低估、却正在重塑估值体系的长期资产

在多数投资者的认知中，智能驾驶仍被视为 " 未来概念 "，距离实际收益尚远。但回顾产业历史可以发现，真正改变结构的技术浪潮，往往在早期被低估，在中期被质疑，最终在兑现阶段被重新定价。智能驾驶，正从第一阶段迈向第二阶段。

过去几年，资本市场的核心叙事集中在新能源的 " 电动化 " 上，这一逻辑在早期成立。但随着渗透率提升、价格战加剧以及硬件同质化加深，电动化已难以继续推动估值中枢系统性上移。产业需要新的增长变量，而智能驾驶正是在这一背景下，从 " 加分项 " 转变为决定竞争格局的核心因素。

从产业周期看，智能驾驶或处在最适合长期投资者介入的阶段

判断一个赛道是否值得长期关注，关键不在短期波动，而在产业所处阶段。当前智能驾驶的显著特征是：技术可行性已被反复验证，但商业化规模尚未全面展开，这恰恰是长期投资价值开始显现的阶段。

在技术层面，L2+ 高阶辅助驾驶已在乘用车市场实现规模化落地，高速 NOA 和城市 NOA 正从 " 配置卖点 " 转为高频使用功能。随着用户使用习惯的形成，智能驾驶正由可选体验走向实际刚需，付费基础随之建立。

与此同时，行业技术路线明显收敛。感知与决策方案逐步集中于 BEV、多模态融合及端到端模型，意味着行业正从路径探索阶段转向成本和效率优化阶段，这通常是商业化提速的重要信号。

在更高阶的 L4 领域，Robotaxi 也进入关键但相对低调的推进期。尽管距离大规模普及仍有距离，但在部分城市和特定场景中，自动驾驶已开始实际运营并产生收入。一旦技术与真实现金流建立连接，行业的估值逻辑将随之发生变化。

智能驾驶的本质不是功能升级，而是平台能力的竞争

市场对智能驾驶最大的误解，是把它当成汽车上的一个高级功能。但从产业结构看，智能驾驶更接近一套平台体系，其价值不在于单一配置，而在于系统能力。

完整的智能驾驶体系，至少包括感知硬件、算法模型、车辆控制系统，以及云端的数据与运营平台。底层偏制造，拼成本和规模；上层偏软件，拼算法、数据和持续迭代能力。真正决定长期竞争力的，不是硬件堆了多少，而是能力能否在不同车型、城市和场景中反复复制。

因此，长期更有价值的往往是平台型公司，而不是单点技术提供商。平台的优势在于可复用性和规模效应：一次研发、多场景使用，规模扩大后数据反过来推动系统优化，行业格局也更容易集中。

商业化路径逐步清晰，智能驾驶正在进入可定价阶段 "

从投资角度看，核心问题始终是收入来源和兑现节奏。在智能驾驶领域，这两点正在变得清楚。

在乘用车市场，高阶智驾正从一次性卖点转向软件订阅和功能解锁，使收入从 " 交付时点 " 延伸到整个用车周期，同时显著提升盈利质量。

在出行领域，Robotaxi 的关键不在短期盈利，而在于对出行成本结构的长期影响。一旦稳定替代人类司机，行业属性和估值逻辑都将发生变化。

与此同时，在港口、园区、矿区和物流等 To B 场景中，自动驾驶已开始落地应用。这些场景商业逻辑清晰，为行业提供了现实的收入基础。

总体来看，智能驾驶正在从概念走向可落地、可算账的阶段，其投资逻辑也正在随之成熟。

从港股视角看，百度是被低估的智能驾驶平台型资产

在港股市场，若以 " 全栈智能驾驶能力 " 为标准筛选，真正符合条件的公司并不多，百度是其中最具代表性的一家。

百度在智能驾驶上的投入并非短期跟风，而是长期系统布局。Apollo 平台覆盖从底层算法、车端系统到云端仿真与运营管理的完整链条，其价值不在单一产品，而在于作为 " 操作系统级 " 平台，连接车企、城市与真实道路场景。

更关键的是，百度具备稀缺的数据闭环能力。通过地图、Robotaxi 运营及车端合作，持续积累并更新真实道路数据，这是自动驾驶最核心的资产之一，也构成了难以快速复制的竞争壁垒。

从估值角度看，市场当前仍主要按搜索广告和云业务给百度定价，智能驾驶更多被视为长期投入，其潜在价值尚未充分反映，这也为具备耐心的投资者提供了研究与布局空间。

小马智行、文远知行的意义，在于决定行业 " 上限 "

即便从交易角度暂时无法直接参与，小马智行、文远知行等公司依然是理解智能驾驶行业不可或缺的样本。它们承担的角色，不是短期盈利者，而是行业上限的验证者。

这些公司专注于最复杂的城市道路场景，追求 L4 级别的自动驾驶能力，意味着更高的技术难度和更慢的商业回报，但一旦模型跑通，其复制潜力也将极为可观。对于投资者而言，关注它们的核心不在于新闻热度，而在于成本下降速度、运营效率以及跨城市复制能力。

它们走得通，意味着整个智能驾驶行业的想象空间被打开；它们受挫，则意味着行业需要更长时间消化技术与现实之间的差距。

综合来看，智能驾驶并不是一个适合频繁交易的主题，而更适合以组合和配置的方式长期参与。对于大多数投资者而言，更合理的策略是以具备稳定现金流、同时在智能驾驶领域持续投入的平台型公司作为核心仓位，同时对纯自动驾驶公司保持长期跟踪，以捕捉行业趋势变化。

需要明确的是，智能驾驶的风险主要来自节奏而非方向。政策推进速度、技术迭代路径以及商业化落地进度，都可能带来阶段性波动，但从长期看，产业升级的方向具有较高确定性。

结语：这是一个 " 慢慢发生，但一定会发生 " 的趋势

智能驾驶不是那种能让人一夜暴富的赛道，它更像是一条缓慢但持续抬升的长期曲线。真正的机会，往往来自于在市场情绪尚未完全认同之前，完成对产业和公司的深入理解。

当所有人都开始用智能驾驶给公司定价时，留给投资者的超额收益空间，往往已经所剩无几。