智驾地图市场研究报告（2025）
目录
A市场概述
B市场分析
C创新者研究D趋势展望
A
A市场概述
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市场概述
智驾地图的研究背景与定义内涵
研究背景
智能驾驶技术正加速从早期“功能验证”向“全域场景”突破，头部整车厂与科技公司大规模投入车规级大模型、“世界模型”等自动驾驶方案，智驾地图作为支撑自动驾驶决策与感知的关键底层能力，如何成为实现自动驾驶落地和差异化体验的基础保障？
随着舱驾一体化架构成为主流，智驾地图成为连接座舱体验与驾驶功能的关键枢纽，如何实现从导航指引到更优的出行体验的全面升级？
中国智能驾驶企业正积极布局国际市场，地图厂商如何赋能国内智驾企业实现出海并在国际竞争中建立技术与商业优势？
报告将探讨这些关键问题，剖析智能驾驶地图的技术演进路径与商业价值新机遇。本报告聚焦中国智驾地图市场，重点分析面向车端智能驾驶系统的地图，不涉及手机导航地图。
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市场概述
智驾地图的定义、核心特征与要素
智驾地图是支撑L2级及以上智能驾驶系统的关键数据基础设施，其核心价值在于补充车载实时感知、提供超视距信息及优化路径规划。
智驾地图正从重几何精度的高精地图向更注重拓扑、语义与鲜度的轻量化地图演进，其具体形态随自动驾驶算法需求动态演进，众源更新成为保障鲜度的关键技术。
驱动:感知算法进步(
驱动:感知算法进步
(Transformer,BEV等)
轻地图兴起
LightMap/SDPro
-平衡成本与功能
-支撑城市NOA落地
-众源更新探索
高精地图主导高精几何+语义
-依赖高精度传感器
-L3/L4早期探索
-成本高/更新难
驱动:
驱动:成本压力/规模化(数据闭环,众源成熟)
轻地图成为主流重语义/拓扑/规划
-与端到端算法深度融合
-地图成为在线先验与离线训练数据源
-兼顾AP友好性
?精度按需:对绝对几何精度要求动态调整，部分场景下拓扑关系与语义准确性优先度更高。
?要素按需:地图包含要素集根据智驾系统能力与应用场景动态调整，旨在实现成本与功能的最佳平衡。
?高新鲜度:对影响驾驶决策的道路变化要求近乎实时的更新能力，依赖高效的自动化（含众源）更新机制。对于城市NOA，关键要素的“天级/周级”更新成为普遍预期。
智驾地图形态演进示意图
资料来源：公开资料、专家调研
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市场概述
智驾地图与传统导航地图的区别
两者本质区别在服务对象（机器vs.人），区别于传统导航为人类驾驶员提供路径规划和导航提示，
智驾地图则面向自动驾驶系统，提供机器可读的多元结构化环境要素数据，支撑AI感知、路径计划与决策。
特征
传统导航地图
智驾地图
主要目的
人类驾驶员路径规划、导航指引
服务自动驾驶系统(机器)，辅助感知、规划与决策
核心要素
道路网络、兴趣点(POI)、基本交通规则
按需提供车道拓扑、关键语义要素、精确道路属性等
精度要求
道路级别(典型精度5-10米)
按需达到车道级或更高精度(如信号灯等关键要素位
置，50cm)
更新频率
相对较低
要求高，强依赖众源数据实现近实时或高频更新
服务对象
人类驾驶员
自动驾驶系统(机器)
价值体现
导航功能本身(相对价值有限)
赋能智驾功能实现与体验提升，亦可作训练数据源
车辆系统融合
主要用于基础导航显示与座舱交互
与感知、规划、控制系统深度耦合，支撑高阶功能
资料来源：公开资料
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市场概述
智驾地图在智能驾驶系统中的核心作用
智驾地图的核心作用是作为车载实时感知的补充和增强，提供超越传感器视距的先验信息和环境理解能力。
其在路径规划优化和作为AI模型训练数据源方面的价值日益凸显，但其具体作用随智驾系统能力提升而动
态演变。
主要作用核心价值
主要作用
核心价值
地图功能\自动驾驶级别
L2(辅
助驾驶)
L2+(高
速NOA)
L2+(城市NOA)
L3(有条件
自动)
L4(高度自
动)
趋势解读核心观点
感知补充(几何/语义)
★
★★
★★★
★★★
★★
重要性先升后降：在NOA阶段（尤其城市）达到峰值，用于弥补传感器不足；随着L4感知能力增强，对地图几何细节依赖可能降低，但语义信息仍重要。
路径规划(APfriendly)
★
★★
★★★
★★★
★★★
核心价值，持续提升：提供更适合自动驾驶系统执行的路径（如车道级、考虑曲率/坡度/可通行性），在高阶自动驾驶中始终是地图的核心能力。
决策支撑(规则/拓扑)
★
★★
★★★
★★★
★★★
行）、道路拓扑关系，是实现安全、合规、高效智能驾驶决策的基础，重要性随级