當中國連續(xù)多年穩(wěn)居全球最大新能源汽車市場，滲透率的持續(xù)攀升，宣告著行業(yè)已完成從政策驅動到市場驅動的全面轉向 —— 電動化與智能化，早已成為這場出行革命的核心雙驅。

站在 2025 年的節(jié)點前瞻，中國電動汽車的智能化正處于關鍵過渡期：L2 級輔助駕駛已實現超 50% 滲透率的規(guī)?；占埃?L3 級有條件自動駕駛的商業(yè)化大門已然開啟；2026 年高速 L3 的規(guī)模商用、2027 年城區(qū) L4 的試點與規(guī)?；涞?，正將 “自動駕駛時代” 從前瞻概念推向現實應用的前沿。

長期以來，停車、充電、保養(yǎng)、保險等圍繞車生活的 “車后服務”，構成了龐大卻分散的生態(tài)網絡，每個環(huán)節(jié)都依賴用戶的手動銜接；而當汽車具備自主感知、決策與執(zhí)行的能力，它便從被動的交通工具，蛻變?yōu)槟茏灾饕?guī)劃、主動交互的智能移動主體 —— 這一根本性質變，正催生出圍繞自動駕駛展開的、高度自動化、智能化與協同化的服務新生態(tài)。

本報告正是立足這一變革浪潮，系統(tǒng)性探討自動駕駛技術如何為停車、充電、車服務、地產物業(yè)、保險等廣義車后服務生態(tài)實現深度賦能：我們將拆解每個場景的現狀痛點、技術路徑與商業(yè)模式，同時剖析生態(tài)構建中的挑戰(zhàn)與機遇。

期望這份報告，能為自動駕駛生態(tài)參與者、政策制定者及未來出行的關注者，提供清晰的思考框架與行動指南，共同迎接由自動駕駛驅動的汽車生態(tài)新紀元。

一、停車生態(tài)

（一）停車生態(tài)發(fā)展背景與現狀

我國汽車保有量持續(xù)增長，停車位供需失衡致停車難：全國車位約 2-2.5 億個（配建占 80%+、公共占比低、專用不開放）。停車難源于兩點：

• 絕對缺口：2025 年 6 月機動車 4.6 億輛（汽車 3.59 億輛），車位缺口超 8000 萬個，且新增車多于車位，缺口持續(xù)擴大；

• 局部矛盾：潮汐效應（上班集中城區(qū)、下班集中居民區(qū)），日間占道、夜間公共車位閑置（北京公共車位閑置超 50%）。

各端問題：

1.1 用戶端：找車位難（超半用戶覺停車難，醫(yī)院等區(qū)域突出，找位耗時占擁堵 30%-70%）；停車場高峰進出慢（人工收費 14 秒 / 車，掃碼易因操作 / 網絡擁堵）；大型停車場尋車難；停車場信號差影響支付。

1.2 運營端：車位資源錯配（大城市缺口 20%-30% 但使用率低于 50%，各場數據不互通）；監(jiān)管難、逃費多（人工計費逃費率 20%-55%）。

1.3 資產端：空間利用率低（傳統(tǒng)場輔助面積占 35%-40%）；收益單一（停車費占 80%-90%）。

1.4 社會端：加劇擁堵（30% 擁堵因停車）；增加污染（找位時車輛低效運行）；浪費土地（單個車位占 27.5-35 平）。

（二）自動駕駛技術對停車生態(tài)的影響和發(fā)展

2.1 技術現狀：

從 L1/L2 向 L3 + 進階，2024 年 L2 滲透率超 55%，2025 年 L3 試點，2026 年高速 L3 商用，2027 年城區(qū) L4 商用 + 無人物流試點。

2.2 變革影響：

車輛自主感知決策，實現自動找位、精準泊車；車 - 車 / 基建通信協同調度，核心是 “場主動服務車”，優(yōu)化資源 + 提升體驗。

細分賦能：

• 2.2.1 用戶端：

• • 找車位：APP 預約，車輛自主泊入，省 10-15 分鐘找位時間；

  • 高峰進出：無感支付，出入口耗時縮至 3 秒內；

  • 尋車：APP 一鍵呼車，車輛自主駛回上車點。

• 2.2.2 運營端：

• • 車位錯配：云端平臺整合資源，動態(tài)分配定價，提升車位使用率；

  • 降本：無人化運營減人力成本；

  • 防逃費：全程追蹤自動計費，杜絕漏費。

• 2.2.3 資產端：

• • 提空間：車輛緊湊泊車，縮小車位 / 通道尺寸，增加車位；

  • 拓收益：數據增值服務，從空間出租轉向數據交易 + 效率服務。

• 2.2.4 社會端：

  緩解擁堵（避免找位繞行）；節(jié)約土地（釋放核心區(qū)土地）。

（三）停車生態(tài)領域的自動駕駛技術賦能

3.1 泊車輔助（APA）功能通過傳感器感知車位 / 障礙，輔助泊入 / 泊出（支持清晰車位的平行 / 垂直 / 斜列）。

• 泊入：車速 <25km/h 找區(qū)域→按鍵 / 觸鍵 / 語音開 APA→踩制動選車位→觸 “開始泊入”→按提示松制動，APA 控制泊入（可切 360° 全景）。

• 泊出：啟動車輛開 APA→選泊出方向。說明：僅輔助，駕駛員負安全責任。

3.2 自主泊車代駕支持已泊區(qū)域內找位、遠程召喚（目標車位被占則尋空位）

階段一：泊入流程：

• 觸發(fā)：車主下車后，APP / 車機發(fā)泊入指令；

• 規(guī)劃：車輛啟動系統(tǒng)，規(guī)劃路線并在 APP 求確認；

• 行駛：車輛自主行駛，實時避障調路線。

• 動態(tài)障礙處理：遇行人減速 / 停；狹道遇對向車，擇邊避讓或等待；自主控車過直角彎、上下坡等復雜結構。

• 車位泊入：近目標區(qū)時傳感器確認車位空，執(zhí)行精準泊入。

• 完成：車輛自動 P 擋、下電、鎖車，APP 通知用戶泊車完成。

階段二：召喚

• (1) 發(fā)指令：用戶到上車點，APP 點 “一鍵召喚”。

• (2) 自檢啟動：車輛收指令后，自檢環(huán)境并啟動、解鎖、上電。

• (3) 路徑規(guī)劃：調取記憶地圖反向路線，自主駛離車位。

• (4) 途中避障：實時處理行人和車輛。

• (5) 抵達：駛至上車點停穩(wěn)，用戶通過 APP / 藍牙鑰匙上車，系統(tǒng)發(fā)召喚成功通知。

階段三：安全監(jiān)控與異常處理

• (1) 全程監(jiān)控：覆蓋傳感器污損、極端場景、系統(tǒng)故障、通信中斷等情況。

• (2) 安全策略：車輛立即安全停車；APP 發(fā)警報求遠程接管；用戶可看實時視頻，選遠程接管或取消任務。

說明：當前為 Beta 版，有使用限制；僅輔助功能，駕駛員負安全責任；用前需保持手機功能界面開啟。

3.3 車位到車位功能

適用場景：地面 / 地下停車場（園區(qū)道路開闊、車庫入口不接閘機 / 外路），通過傳感器測環(huán)境定位置，輔助駕駛員完成全流程。

• 階段一：泊出車位，駛離園區(qū)：輔助泊出車位并駛離起點園區(qū)。

• 階段二：領航輔助：輔助按導航走公道路（過路口、變道等）；近目的地彈 “停車推薦”，可查看 / 更換收藏車位。

• 階段三：駛入園區(qū)，泊入車位：輔助駛入目的地園區(qū)并泊入。優(yōu)先級：先泊收藏車位→被占則找其他收藏位→無則尋空位；可手動切沿途空位，也可收藏 / 編輯車位。

說明：僅輔助功能，駕駛員負安全責任，需遵手冊和交規(guī)。

3.4 停車繳費功能

支持駕駛員在停車場內通過車機 APP 看時長 / 費用，掃車機二維碼支付，免出口等待：

進停車場，中控彈繳費卡記錄時長；

離場前上電，點車機 APP 顯示繳費卡；

手機掃二維碼完成支付。

（四）自動駕駛對車庫建設的影響

自動駕駛通過環(huán)境感知、精準控制，降低車位空間要求，提升車庫利用率。新建 / 改造車庫時，按自動駕駛需求優(yōu)化車位尺寸 / 數量，同面積下車位可大增。按《車庫建筑設計規(guī)范》JGJ 100-2015，小型車車位要求：

• 垂直式：寬≥2.4 米，長≥5.3 米（鄰墻體）/5.1 米（鄰車位）；

• 平行式：寬≥2.4 米（鄰墻體）/2.1 米（鄰車位），長≥6 米。

（五）停車生態(tài)展望

未來停車場景運營優(yōu)化可從以下方面發(fā)力：

• 技術與應用：結合 AI + 物聯網提升停車需求預測精度；聯網充電樁等設備建智能設備網；“云托管” 升級為可移動崗亭。

• 用戶需求：多維畫像細分用戶，推定制服務（商務用戶享快速通道，休閑用戶享停車消費聯動）。

• 政策與市場：政策推錯峰 / 共享停車；市場用價格杠桿優(yōu)化資源，建服務評價體系促行業(yè)規(guī)范。

• 車位數據平臺價值：整合數據破壁壘，助錯峰 / 共享；數據輔城市決策；促停車業(yè)與新能源、智慧城市融合。

• 自動駕駛將重塑停車格局：提升空間利用率，催生代泊等新模式；推動車庫向分布式、智能化設計轉變，行業(yè)需創(chuàng)新經營求發(fā)展。

二、充電生態(tài)

1. 充電生態(tài)現狀

1.1 充電設施發(fā)展現狀

我國是全球最大充電設施網絡：2025 年 9 月充電設施達 1806.3 萬個（每 5 輛新能源車配 2 個樁）；2027 年目標建成 2800 萬個，提供 3 千億瓦公共容量，滿足 8000 萬輛車需求。但存在布局不均、結構待優(yōu)化問題：

• 用戶端：“人等樁”“人找樁” 常見，居住區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn) / 農村充電點不足；

• 運營端：優(yōu)質樁位被占，余位場地 / 運營成本高，難覆蓋開支。
  

1.2 用戶尋樁找樁難

• 找樁不可靠：公共樁故障率高，常遇 “僵尸樁”“油車占樁”；

• 互聯互通差：需下多個 APP，數據不整合成 “信息孤島”；

• 成本高：高峰電價 1.8-2.3 元 / 度，疊加市中心高額停車費，抬高補能成本。

1.3 運營方盈利壓力大

• 利用率低：盈虧平衡需 8%-10% 利用率，非核心地段樁位利用率不足，收入難覆成本；

• 剛性成本高：優(yōu)質地段租金占成本 20%-30%，設備折舊 / 維護、電網擴容成本重；

• 運維 / 電網協同難：樁點分散，故障響應慢；高峰集中充電沖擊電網，需技術協同但增成本。

2. 自動駕駛對充電生態(tài)的影響

2.1 用戶端：從 “人找樁” 到 “車找樁”

• 解 “找樁 / 排隊” 痛：用戶下車后，車自主規(guī)劃路徑找空樁充電，完成后返回 / 待命，解放用戶時間；

• 無感體驗：車與樁信息互聯，自動完成認證、插槍、支付，全程零操作。

2.2 智能優(yōu)化充電

• 降成本：車自主選低谷電價時段充電，匹配電網低負荷時段；

• 提可靠性：車實時上報樁故障，云平臺引導其他車避障，形成自修復充電網。

2.3 提升運營效率

• 削峰填谷：智能調度車在閑時充電，提升樁利用率；

• 預測性維護：車檢測樁數據（電壓、插頭溫度），提前排障，降運維成本；

• 無人化場站：無需配套設施，降建設 / 運營成本。

3. 自動駕駛對充電生態(tài)的技術賦能

• （代客充電流程）系統(tǒng)后臺：用戶預約后，云端分樁位、創(chuàng)充電任務；

第一階段:預約與喚醒

此階段始于用戶通過手機APP 完成預約，止于車輛被系統(tǒng)喚醒并準備移動。

云端預約:用戶操作:車主通過手機 APP 或車機 APP 遠程查看充電站的實時狀態(tài)，包括空閑充電車位的數量、預計等待時間、電價等信息。

系統(tǒng)后臺:用戶確認預約后，云端系統(tǒng)會為其分配一個特定的充電車位(或排隊序列)，并將該任務下發(fā)至站場的智能調度系統(tǒng)。同時，系統(tǒng)會為用戶的車輛創(chuàng)建一個“充電任務”。

車輛調度準備:如果沒有空閑充電樁，則車輛自動選擇空 閑的普通停車位泊入，進入等待期;通過手機APP 可查看當前預約排隊情況。

當被預約的充電車位就緒(如前一輛車完成充電離開)，或根據預約時間，站場調度系統(tǒng)會“自動喚醒”處于休眠狀態(tài)的車輛。這里的“喚醒”不僅指啟動車輛，還包括喚醒其自動駕駛系統(tǒng)、傳感器和通信模塊，使其進入待命狀態(tài)。

第二階段:駛向充電位(自動調度)

此階段是自動駕駛的核心體現,車輛自主從當前位置行駛至指定的充電車位。

自主駛出車位:被喚醒的車輛，基于高精地圖和實時感知(激光雷達、攝像頭等)，自主從當前的普通停車位安全駛出，進入站場內的行車通道。

降地鎖與泊入:當車輛接近被分配的充電車位附近時，它會與車位上的智能地鎖進行通信，系統(tǒng)驗證車輛身份后，自動降下地鎖。

車輛隨后執(zhí)行精準的自動泊車動作，平穩(wěn)、準確地倒入或駛入充電車位。

第三階段:自動充電或人工代充執(zhí)行

此階段完成充電的物理連接和能量補充。

自動插槍充電:車輛泊入成功后，有兩種插槍充電模式:

全自動模式:充電車位上部署的自動機械臂充電槍精準地插入車輛的充電接口。

半自動/人工模式:系統(tǒng)通知互聯網接單平臺，平臺派單之后安排附近騎手上門，完成插槍操作。

插槍成功后，充電樁自動開始為車輛充電。整個充電過程由云端系統(tǒng)監(jiān)控。

第四階段:充電完成與復位(用戶無需在場)

此階段處理充電結束后的后續(xù)操作，將充電位騰出以供其他車輛使用。

充電結束與通知。當電池充滿，或達到用戶預設的充電量時，充電樁自動停止供電。系統(tǒng)首先會向用戶發(fā)送“充電已完成”的通知。同時，調度系統(tǒng)開始規(guī)劃車輛的移出流程。

拔槍與駛離充電位:充電機器人或互聯網接單平臺的工作人員自動拔下充電槍并歸位。車輛再次被喚醒，自動駛離充電車位。

第五階段:尋找新泊位

返回原區(qū)域并尋找車位:車輛的任務不再是返回最初的停車位,而是返回“原車位附近”的區(qū)域。車輛在該區(qū)域內，自動尋找任何一個空閑的普通停車位并泊入。

4. 充電生態(tài)展望

• 統(tǒng)一標準：推全國統(tǒng)一充電接口 / 通信標準，建自動駕駛 - 充電協同數據平臺；

• 車網互動：細化分時電價，推廣 V2G 業(yè)務探索商業(yè)化；

• 全自動設施：新建樁適配 L4 自動駕駛（自動連接 / 支付 / 報障），推光儲充一體化場站；

• 政策產業(yè)協同：部門統(tǒng)籌充電網與智慧城市規(guī)劃，鼓勵企業(yè)參與標準制定。

充電行業(yè)正從基建向智能服務躍遷，可依托數據平臺，以 “智能調度 + 自動充電 + 能源管理” 為路徑，構建 “充電操作系統(tǒng)”，推動行業(yè)從 “硬件建設” 轉向 “軟件定義”。

三、車服務生態(tài)

（一）車服務生態(tài)發(fā)展背景與現狀

1.1 車服務市場生態(tài)現狀

1.1.1 市場規(guī)模持續(xù)增長

2025 年 6 月全國機動車保有量 4.6 億輛（汽車 3.59 億輛），駕駛人 5.15 億人；新能源汽車 3689 萬輛（占汽車 10.27%），純電動車型占 69.23%。上半年新注冊新能源汽車 562.2 萬輛（同比增 27.86%，占同期新車 44.97%）。

車服務（售后）市場 2022 年規(guī)模 1.2 萬億元，2027 年預計達 1.9 萬億元，年復合增長 9.6%。

1.1.2 電動化智能化重塑服務

• 服務內容變化：新能源汽車新增充電樁安裝、OTA 等業(yè)務，維保需求從發(fā)動機轉向三電系統(tǒng)，單車成本下降；

• 智能化滲透：2025 年 1-8 月新能源乘用車 L2 級及以上輔助駕駛搭載率 86.8%，ACC 功能在新能源市場配比率 70.5%；

• 商業(yè)模式升級：軟件付費、硬件升級成新價值點，服務從 “維修型” 轉向 “進化型”。

1.2 車服務生態(tài)發(fā)展趨勢

市場向個性化、軟硬融合方向演進：

1.2.1 消費結構轉變：增換購成主力，年輕群體偏好智能化、個性化車型，推動服務向電動化、智能化轉型；

1.2.2 服務轉向軟件 + 體驗：軟件訂閱受青睞，智能硬件后裝（如激光雷達升級）興起，智能座艙體驗帶動車載冰箱等產品；智能化養(yǎng)護成新方向，傳感器標定是恢復自動駕駛功能的關鍵；

1.2.3 新能源維護數據化：三電系統(tǒng)維修依賴專用工具 / 軟件，場地需干燥絕緣；車企開放電池、電機數據，支持第三方運維。

（二）車服務體驗痛點

2.1 額外時間成本高：

車主需專程前往城郊服務點，占用工作 / 休息時間，導致拖延保養(yǎng)，既增車輛故障風險，也壓縮市場規(guī)模；

2.2 服務耗時久：

傳統(tǒng)養(yǎng)護含往返、排隊等隱性成本，洗車單次耗時 50-70 分鐘，高峰時段排隊耗時超服務本身，降低用戶滿意度。

（三）自動駕駛對車服務生態(tài)的價值

自動駕駛將傳統(tǒng)車服務轉為車輛自主執(zhí)行（如自主前往洗車場），提升效率、減少剮蹭；結合數據能力實現預測性維護（如傳感器清潔、三電預警），精準推薦增值服務。

代客洗 / 養(yǎng)流程：

• 一鍵下單：用戶在 APP 選服務、定時間，觸發(fā)流程；

• 云端派單：平臺匹配門店，反饋可服務時段；

• 自主到店：車輛按云端規(guī)劃路線駛達，泊入指定車位；

• 到店授權：系統(tǒng)向工作人員授予臨時控車權限，完成交接；

• 進度同步：服務節(jié)點實時同步，用戶可查看流程；

• 自主返程：服務完成后，車輛自動返回指定位置，APP 推送通知。大型場所可依托手持洗車設備，按相同流程服務。

（四）車服務生態(tài)未來展望

自動駕駛推動服務模式全面升級：

• 服務自動化：車輛自主完成充電、清潔等基礎服務，OTA 持續(xù)升級功能；

• 硬件智能升級：傳感器、域控制器等硬件可后裝升級，迭代自動駕駛能力；

• 模式主動化：數據實時監(jiān)測故障，從 “被動接修” 轉向 “主動預警維保”；

• 體驗個性化：基于駕駛 / 用車數據，定制養(yǎng)護方案，提供差異化服務。

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