智能交通系统作为交通领域与信息技术深层次地融合的结晶，正重塑全球交通格局。其通过整合先进的信息通信技术、传感技术、控制技术及计算机技术，实现对交通系统全方位、实时化的智能管理与优化。在中国，智能交通系统已从概念导入期步入快速成长期，成为推动交通强国建设、缓解城市交通拥堵、提升运输效率的核心力量。

  从市场规模来看，过去几年中国智能交通系统市场呈现出迅猛增长态势。据高工智能汽车研究院多个方面数据显示，2020 - 2024 年期间，中国智能交通市场规模从 750 亿元攀升至 1350 亿元，年复合增长率达 16.5%。这一增长背后，既有政策层面的大力扶持，如《交通强国建设纲要》《国家综合立体交通网规划纲要》等顶层设计文件的出台，明确将智能交通列为重点发展趋势，为产业发展筑牢政策基石；也有技术创新的强力驱动，5G、人工智能、大数据、云计算等前沿技术的成熟与普及，为智能交通系统的功能拓展与性能提升提供了技术保障；更有一直增长的市场需求牵引，随着城市化进程加速、机动车保有量持续上升，交通拥堵、环境污染、交通安全等问题日渐凸显，社会各界对智能交通系统的高效、便捷、绿色、安全特性寄予厚望，进一步激发了市场活力。

  在产业链结构上，中国智能交通系统产业链涵盖上游设备制造商、中游系统集成商与软件开发商以及下游应用领域。上游汇聚了传感器、通信设施、电子元器件等生产企业，为系统提供基础硬件支撑，如华工科技在激光传感器领域技术领先，产品大范围的应用于智能交通感知环节；中游的系统集成商与软件开发商将各类硬件与软件进行整合，定制开发适配不同场景的智能交通解决方案，以千方科技、易华录为代表的企业在智能交通系统集成市场占了重要份额；下游应用领域广泛，涵盖城市交通管理、高速公路、铁路、民航、港口等多个领域，不相同的领域依据自己业务特点与需求，积极引入智能交通系统，提升运营管理上的水准，例如深圳交警打造的智慧交通管理系统，通过智能信号灯、交通大数据分析等手段，有效改善了城市交通拥堵状况。

  当下，中国智能交通系统产业处于加快速度进行发展的关键阶段，部分领域技术已达国际领先水平，但在技术深层次地融合、产业协同创新、商业模式拓展等方面仍有较大提升空间。随技术的持续突破与市场的深度培育，产业有望迎来新一轮爆发式增长，向智能化、协同化、绿色化方向大步迈进。

  数据传输是智能交通系统的 “神经脉络”，负责将感知到的海量交通数据快速、准确地传输至处理中心。在通信网络方面，5G 技术凭借其高速率、低时延、大连接的特性，成为智能交通数据传输的关键支撑。中国移动在多个城市开展 5G - V2X（车联网）试点项目，车辆与道路基础设施、车辆与车辆之间通过 5G 网络实现实时、稳定的信息交互，为车路协同应用（如绿波通行、紧急制动预警等）提供了可靠的通信保障，明显提升了交通运行效率与安全性。同时，光纤通信凭借其超大带宽、高稳定性的优势，在固定交通设施（如智能交通信号灯、交通监控摄像头）的数据回传中发挥着及其重要的作用，确保大量视频、图像数据能够高速、无损传输至数据中心。

  在数据传输安全技术上，随着交通数据的价值日益凸显，保障数据传输过程中的安全性、完整性与隐私性成为重中之重。中国积极地推进加密技术、数字签名技术、身份认证技术等在智能交通数据传输中的应用。例如，采用 SSL/TLS 加密协议对传输数据来进行加密，防止数据被窃取或篡改；利用数字签名技术确保数据来源的真实性与完整性；通过基于区块链的身份认证技术，实现车辆、设备等参与方的可信身份认证，大大降低数据传输安全风险。此外，边缘计算技术的兴起，将部分数据处理任务下沉至网络边缘节点，减少了数据传输量，提高了数据处理的实时性与响应速度，逐步优化了智能交通数据传输架构。

  交通信号控制是缓解交通拥堵、提升道路通行能力的核心手段。传统的定时控制方式已难以适应动态变化的交通流量，智能交通信号优化算法应运而生。在自适应信号控制算法方面，基于实时交通流量监测数据，通过智能算法动态调整信号灯配时方案，使信号灯的绿信比、周期时长等参数可以依据交通需求实时变化。例如，阿里云推出的城市大脑交通信号控制模块，运用深度学习算法对交通流量进行实时预测与分析，实现信号灯的自适应控制，在杭州部分路口应用后，通行效率提升了 15% - 20%。在区域协同控制技术上，打破单个路口信号灯独立控制的局限，通过对区域内多个路通流量的整体分析与协调，实现区域内交通流的优化分配，减少车辆停车次数与等待时间。深圳交警采用的区域协同信号控制方案，对城市核心区域的多个路口进行统一协调控制，有效改善了区域交通拥堵状况。

  在智能交通信号控制硬件设备方面，新一代智能信号机一直在升级，具备更强的数据处理能力、通信能力及可靠性。例如，海信网络科技的智能信号机，支持多协议接入、边缘计算以及远程监控与管理功能，能快速响应交通信号控制算法的指令，实现对信号灯的精准控制。此外，随着车路协同技术的发展，车与信号机之间的信息交互成为可能，车辆能提前获取信号灯状态信息，调整行驶速度，实现 “绿波通行”，逐步提升道路通行效率与驾驶舒适性。

  道路交通基础设施智能化是智能交通系统的重要载体。在智能道路建设方面，中国部分城市已开展车路协同道路改造试点，通过在道路上部署路侧单元（RSU）、智能信号灯、智能标识牌等设备，实现道路与车辆之间的信息交互。例如，北京亦庄的智能网联汽车示范区，建设了多条具备车路协同功能的智能道路，路侧设备能够实时向车辆发送交通路况、信号灯状态等信息，车辆也可将自身行驶状态反馈给道路系统，实现车辆与道路的协同优化，提升道路通行效率。在智能桥梁与隧道建设中，引入结构健康监测系统，通过传感器实时监测桥梁、隧道的结构应力、振动、位移等参数，运用大数据分析和AI算法对结构健康情况进行评估与预测，及时有效地发现潜在安全风险隐患，保障基础设施的安全运营，如港珠澳大桥就采用了先进的结构健康监测系统，确保大桥在复杂环境下的长期稳定运行。

  在车路协同应用平台建设上，各地积极探索构建车路协同云控平台，实现对路侧设施、车辆以及交通信息的集中管理与调度。该平台通过对海量交通数据的分析与处理，为车辆提供个性化的出行服务（如最优路径规划、交通事件预警等），同时为交通管理部门提供决策支持（如交通流量监测与调控、交通事件应急处置等）。例如，重庆的车路协同示范项目搭建的云控平台，整合了城市道路上的各类路侧设施与车辆数据，实现了对城市交通的精细化管理与智能化服务，取得了良好的应用效果。此外，车路协同路侧设施的标准化建设也在稳步推进，相关行业标准与规范的制定，有助于促进不同厂家设备之间的互联互通与协同工作，推动车路协同产业的健康发展。

  低空经济作为智能交通体系向立体空间延伸的重要方向，其基础设施技术正逐步构建 “空 - 地 - 网” 一体化支撑体系，为无人机物流、城市空中交通（UAM）等场景落地提供关键保障。在低空交通管理基础设施方面，多地已试点建设低空交通管理服务平台，整合空域申请、飞行计划审批、实时监控等功能。例如，深圳 “空中交通管理试点” 搭建的低空协同管理平台，可实现对 1000 米以下空域无人机的动态跟踪与调度，支持日均超 500 架次无人机在物流配送、应急救援等场景的合规飞行，通过电子围栏技术划定禁飞区与飞行廊道，有效规避空域冲突风险。

  在起降与停泊基础设施领域，模块化起降点（Vertiport）技术快速迭代，小型化、可移动的起降平台成为当前研发重点。亿航智能推出的 EH216-S 无人机配套起降点，集成充电、电池更换、环境监视测定（风速、降水、能见度）功能，单平台日均可支持 30 架次无人机起降与维护，已在广州、珠海等城市的无人机物流试点中应用；同时，部分城市探索 “屋顶起降点 + 地面站点” 的分布式布局，如上海虹桥商务区利用商业楼宇屋顶建设 12 个无人机起降点，形成覆盖 30 平方公里的低空物流网络，缩短无人机配送半径至 3 公里内，实现 30 分钟即时送达。

  低空通信与导航技术方面，融合卫星导航（北斗）、差分定位（RTK）与地面通信基站的 “多源融合导航” 方案，大幅度的提高低空飞行精度与可靠性。北斗三号系统在低空场景的定位精度可达厘米级，配合地面 RTK 基站补盲，有效解决城市高楼遮挡导致的信号弱问题；中国移动研发的 “5G-A 低空通信专网”，通过增强型基站信号覆盖，实现无人机与地面平台的超视距通信，通信距离可达 20 公里，时延控制在 50 毫秒以内，支持高清图像实时回传与远程操控，已在新疆、云南的森林防火无人机巡检场景中验证，保障无人机在复杂地形下的稳定作业。

  此外，低空交通配套服务设施技术逐渐完备。在电池与能源补给领域，换电模式逐步标准化，欣旺达推出的无人机通用换电柜，支持多品牌无人机电池兼容更换，换电时间缩短至 2 分钟，满足高频次作业需求；在应急保障方面，部分试点区域建设低空应急救援基站，配备无人机应急起降平台、医疗物资储备舱与远程诊疗设备，可在地震、洪涝等灾害中快速响应，2025 年河南、四川等地的应急演练中，该类基站实现了灾害现场 15 分钟内无人机物资投送与伤员初步诊断，展现低空基础设施在应急场景的重要价值。

  中国智能交通系统市场之间的竞争激烈，众多企业纷纷布局，在不同细致划分领域各展所长。千方科技作为行业领军企业，凭借其在智能交通系统集成、交通大数据分析等方面的深厚技术积累与丰富项目经验，在城市交通管理、高速公路信息化等领域占了重要市场占有率。公司承建了多个城市的智能交通管理系统，通过整合交通数据资源，运用大数据分析与人工智能技术，为城市交通拥堵治理、交通信号优化提供了全面解决方案，其市场影响力持续扩大。

  易华录依托蓝光存储技术优势，在交通数据存储与管理领域独具特色。公司打造的交通大数据湖解决方案，实现了海量交通数据的高效存储、安全管理与深度挖掘利用，为智能交通系统的运行提供了坚实的数据基础。同时，易华录积极拓展智能交通系统集成业务，通过与上下游企业的合作，构建完整的智能交通产业链生态，在市场之间的竞争中逐步站稳脚跟。

  南京莱斯在智能交通空中交通管理领域表现突出，其研发的空中交通管制系统大范围的应用于国内多个机场，为保障航空运输安全、提高机场运行效率发挥了及其重要的作用。公司凭借在航空领域的专业方面技术与长期积累的项目经验，不断拓展产品线，向地面智能交通管理领域延伸，通过技术创新与业务拓展，提升自身在智能交通市场的综合竞争力。

  此外，还有华为、阿里、腾讯等科技巨头凭借强大的研发技术实力与丰富的生态资源，积极投身智能交通领域。华为聚焦 5G、云计算、人工智能等技术在智能交通中的应用，为车路协同、智能交通基础设施建设提供技术上的支持；阿里依托城市大脑平台，将大数据分析、智能算法应用于城市交通信号控制、交通流量预测等场景；腾讯通过整合地图、支付、社交等业务资源，探索智能出行服务新模式。这些科技巨头的加入，进一步加剧了市场之间的竞争，同时也推动了智能交通行业的技术创新与产业升级。

  从市场占有率分布来看，中国智能交通系统市场呈现出较为分散的竞争格局。根据高工智能汽车研究院数据，2024 年中国智能交通系统市场前五大企业的市场占有率总和约为 35%，其中千方科技市场占有率占比约为 12%，位居行业首位；易华录、南京莱斯市场份额分别约为 8%、6%，紧随其后；华为、阿里等科技公司凭借在特定领域的技术优势与创新应用，也在市场中占据了一定份额。在不同细分市场，份额分布有所差异。在城市交通管理系统集成市场，千方科技、易华录等传统智能交通企业凭借长期积累的项目经验与客户资源，占据较大份额；在智能交通数据处理与分析领域，阿里、腾讯等互联网科技公司凭借强大的数据处理能力与算法优势，市场占有率逐步提升；在智能交通空中交通管理市场，南京莱斯凭借专业方面技术与资质优势，处于领先地位。

  总体而言，目前中国智能交通系统市场尚未形成绝对垄断的企业格局，市场之间的竞争较为充分。随技术的慢慢的提升、市场需求的持续释放以及行业整合的推进，市场占有率有望进一步向具备核心技术优势、完善产业链布局以及丰富项目经验的企业集中，市场之间的竞争格局也将随之动态调整。

  在智能交通领域，新兴企业不断涌现，带来了创新的技术与商业模式。以初创企业智行者为代表，专注于无人驾驶技术在特定场景（如环卫、物流等）的应用，通过研发低成本、高可靠性的无人驾驶解决方案，开拓了智能交通细分应用市场。公司推出的无人驾驶环卫车辆，可以在一定程度上完成自主规划清扫路径、智能避障、远程监控等功能，有效提升了环卫作业效率与智能化水平，在多个城市的环卫项目中得到应用，展现出新兴企业在特定领域的技术创造新兴事物的能力与市场竞争力。

  在创新模式方面，“交通即服务（TaaS）” 理念逐渐兴起。部分企业通过整合公共交通、网约车、共享自行车等多种出行方式，构建一站式出行服务平台，为用户更好的提供个性化、便捷的出行解决方案。例如，嘀嗒出行在深耕顺风车业务的基础上，积极拓展出租车、公交等出行服务，通过大数据分析与智能调度算法，实现多种出行方式的协同优化，提升用户出行体验。此外，一些企业探索通过与金融机构合作，推出基于智能交通数据的金融服务创新模式，如根据车辆行驶数据评估驾驶员信用状况，为车险定价提供相关依据，实现智能交通数据的价值延伸。这些新兴企业与创新模式为智能交通市场注入了新的活力，推动行业向多元化、创新化方向发展。

  政策在智能交通系统市场需求量开始上涨中发挥着主导性推动作用。国家层面，《交通强国建设纲要》明白准确地提出要全力发展智慧交通，推动交通基础设施数字化、网联化，构建综合交通大数据中心体系，为智能交通产业高质量发展锚定了战略方向。围绕这一纲要，一系列细化政策相继出台，如《国家车联网产业标准体系建设指南（智能交通相关）》，从标准规范层面为车路协同、智能交通设施相互连通等关键领域的发展提供指引，降低企业研发与应用成本，加速产业规模化进程；在资金支持方面，中央财政设立专项资金，鼓励地方政府开展智能交通试点示范项目，如支持北京、上海、广州等城市建设智能交通先导区，引导社会资本投向智能交通领域，有效激发市场主体参与热情。

  地方政府也积极做出响应，结合本地交通真实的情况与发展需求，制定特色扶持政策。以深圳市为例，出台《深圳市推进新型信息基础设施建设行动计划（2022 - 2025 年）》，将智能交通基础设施纳入新基建范畴，在项目审批、土地供应、电力保障等方面给予优先支持，推动智能交通信号灯、智能停车系统等基础设施的大规模建设与升级改造；杭州市则通过实施 “城市大脑” 战略，持续加大对智能交通领域的投入，利用大数据、人工智能技术优化城市交通信号控制、交通流量监测与疏导，改善城市交通拥堵状况，提升居民出行体验，形成良好示范效应，带动周边地区对智能交通系统的需求增长。

  城市化进程的持续加速，全世界城市人口占比已超 55%，且仍在稳步上升，致使城市交通流量呈爆炸式增长。以东京为例，早高峰时段道路平均车速降至 15km/h，通勤效率极低，城市核心区域每年因交通拥堵造成的经济损失高达数十亿美元。智能交通系统通过智能交通信号控制、实时路况监测与动态路径规划等手段，能够精准调控交通流量。在新加坡，智能交通管理系统借助传感器实时收集道路车流量信息，通过智能算法动态调整信号灯时长，有效缓解拥堵路段交通压力，使城市整体交通通行效率提升了 15% - 20%，有力证明了智能交通在应对城市化交通困境方面的很明显的成效，也激发了各大城市对有关技术和系统的迫切需求。

  传统交通模式下，人为失误是交通事故频发的主因，据世界卫生组织统计，全球每年约有 135 万人死于道路交通事故。无人驾驶技术的发展为提升交通安全带来曙光，无人驾驶系统凭借高精度传感器与快速运算能力，可实现 360 度全方位环境感知，反应速度远超人类驾驶员，能及时规避潜在危险。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）研究表明，若无人驾驶技术全面普及，有望减少约 90% 因人为失误导致的交通事故。如特斯拉 Autopilot 辅助驾驶系统在启用状态下，车辆碰撞事故发生率明显降低，为交通安全改善提供了实践依据，促使交通管理部门与花了钱的人智能交通技术的接纳度逐步的提升，拉动市场对无人驾驶技术及相关安全配套设施的需求。

  交通运输行业是碳排放的重要来源，占全球温室气体排放总量的 24% 左右，面对日益严峻的气候危机，各国纷纷出台严格环保政策，设定减排目标。欧盟提出到 2030 年将交通领域碳排放较 1990 年降低 40% 的目标，我国也积极推动绿色交通发展，鼓励新能源汽车与智能交通融合。新能源汽车与智能交通协同发展，一方面，智能充电管理系统可根据电网负荷与车辆需求，实现有序充电，提升能源利用效率；另一方面，车路协同技术能优化新能源汽车行驶路径，降低能耗。比亚迪在部分城市试点的智能网联新能源公交车，结合智能调度与节能驾驶策略，相比传统燃油公交，能耗降低了 30% 以上，契合环保政策导向，刺激企业与公共交通部门对智能、绿色交通解决方案的投入，带动相关市场增长。

  在电商蒸蒸日上的当下，物流行业规模持续扩张，对配送时效性、准确性要求极高。传统物流模式面临车辆空载率高、配送路径不合理、运送过程难以实时监控等痛点，导致成本居高不下。智能交通技术在物流领域的应用，如智能车队管理系统，通过车辆定位、油耗监测、驾驶行为分析等功能，实现对物流车辆的精细化管理；实时动态路径规划可依据路况、天气等因素为配送车辆规划最优路线，降低运输时间与成本。京东物流利用智能交通技术打造的智能仓储与配送体系，将物流配送效率提升了 20% - 30%，大大降低了经营成本，这使得物流公司为增强竞争力，积极寻求智能交通技术赋能，推动智能交通在物流市场的广泛应用与需求增长。

  2025 年智能交通管理系统依托大数据与 AI 技术，实现从 “被动响应” 向 “主动预判” 的转型。交通大数据中心建设成效显著，全国 60 余个大中城市已建成市级交通大数据平台，整合公安交警、交通运输、城管等多部门数据资源，数据种类涵盖车辆轨迹、信号灯状态、公共交通运营、气象信息等 20 余类，数据日均更新量超 5 亿条。通过综合交通运输大模型的深度应用，系统可实现 15 分钟内短期交通流预测，准确率达 92% 以上，为交通管控决策提供精准支撑。

  在信号控制领域，自适应信号控制管理系统普及率大幅度的提高，重点城市核心路口覆盖率超 90%。该系统基于实时交通流量数据，通过 AI 算法动态调整信号灯配时方案，例如北京中关村区域应用的 “动态绿波” 系统，可根据早晚高峰不同方向车流变化，自动优化信号灯周期与绿信比，高峰时段路口通行效率提升 22%，车辆排队长度减少 30%。此外，区域协同信号控制技术在多城市落地，以上海浦东新区为例，通过对区域内 120 余个路口的信号灯进行统一协同调度，实现区域内平均车速提升 18%，拥堵时长缩短 25%。

  2025 年车路协同技术从 “试点验证” 迈向 “场景化落地” 新阶段，基于 “车 - 路 - 云 - 边” 一体化架构的应用场景不断拓展。在道路基础设施层面，全国已建成超 1.2 万公里智慧道路，路侧单元（RSU）部署密度明显提升，重点城市核心区域 RSU 覆盖率达 80% 以上。这些路侧设备通过 5G - V2X 通信技术，实时采集交通流量、信号灯状态、路面异常等信息，并与车辆、云端平台实现毫秒级数据交互，有效弥补单车智能在复杂场景下的感知盲区。

  在典型场景应用中，智慧高速成为车路协同技术落地的核心载体。以京雄高速、沪苏通大桥智慧路段为例，通过路侧激光雷达、毫米波雷达与摄像头的多传感器融合感知，结合边缘计算节点的实时数据处理，实现了对车辆超速、变道危险预警、突发事故自动上报等功能，试点路段交通事故率下降 40%，通行效率提升 25%。在城市交通领域，车路协同与智能信号灯联动的 “绿波带” 应用场景范围持续扩大，深圳、杭州等城市已实现重点主干道 “绿波通行” 覆盖率超 60%，车辆平均通行时间缩短 15 - 20%。

  云端平台建设方面，国家级车路协同云控平成一期建设，实现与 28 个省级平台、120 余个城市级平台的数据相互连通，具备交通事件全局预警、跨区域交通协同调度等能力。平台累计接入路侧设备超 50 万台，日均处理数据量达 100TB，为区域交通优化与应急指挥提供决策支撑。同时，车路协同标准体系逐步完善，《车路协同通信协议 第 3 部分：路侧设备与车辆交互规范》等 12 项行业标准正式实施，解决了不同厂家设备间的互联互通问题，推动产业规模化发展。

  随着低空经济纳入国家战略性新兴起的产业范畴，低空交通作为智能交通向立体空间延伸的重要场景，其应用落地与安全管理技术已形成 “场景渗透 - 技术适配 - 监管闭环” 的发展格局，2025 年全国低空交通相关应用项目落地超 200 个，覆盖物流配送、应急救援、城市巡查等核心领域，安全事故率控制在 0.03 起 / 万架次以下，技术成熟度与管理规范性显著提升。

  在城市低空物流领域，“无人机 + 智能调度” 模式实现规模化落地，解决 “最后 3 公里” 配送痛点。顺丰、京东等企业构建 “区域分拣中心 - 社区起降点 - 末端配送” 三级低空物流网络，配套研发的载重 5-30 公斤级物流无人机，具备自动避障、路径动态调整功能，可适配城市楼宇密集、电磁环境复杂的场景。以深圳福田区低空物流试点为例，无人机日均完成 3000 单生鲜、药品配送，配送时效较传统地面快递提升 40%，通过融合北斗定位（厘米级精度）与 5G-A 超视距通信，实现无人机在楼宇间 “无死角” 飞行，订单准时率达 98.5%。同时，模块化起降点技术进一步适配物流场景，如顺丰研发的 “智能停机坪” 集成电池自动更换、货物消杀、环境监视测定功能，单坪日均支持 80 架次无人机起降，大幅度降低人工干预成本。

  低空交通应用与安全管理的标准化建设加速推进，2025 年《低空物流无人机运行管理规范》《城市低空交通管理服务平台技术方面的要求》等 15 项行业标准正式实施，覆盖设备准入、飞行规则、安全评估等关键环节。例如，标准明确物流无人机的载重、续航、避障性能指标，要求新投入运营的无人机需通过第三方机构的安全认证；在飞行规则方面，规范无人机飞行高度（城市核心区低空飞行高度不超过 500 米）、飞行时段（夜间飞行需具备夜视与灯光警示功能），为行业发展提供统一技术依据。

  产业协同机制加强完善，形成 “政府 - 企业 - 科研机构” 联动格局。政府层面，多地设立低空经济试点区（如深圳、安徽合肥），提供空域资源、政策支持，推动跨部门协同（如民航、公安、交通部门建立低空交通联合管控机制）；企业层面，顺丰、亿航智能等牵头成立 “低空交通产业联盟”，整合上下游资源（如无人机研发、起降点建设、通信服务），推动技术与场景的深度适配；科研机构则聚焦关键技术攻关，如北京航空航天大学、南京航空航天大学在低空交通流量调度算法、空域资源优化配置等领域取得突破，为行业提供技术支撑。2025 年，低空交通产业协同项目累计带动投资超 500 亿元，推动产业链上下游企业超 300 家，形成 “研发技术 - 应用落地 - 安全管理” 的良性循环。

  无人驾驶领域呈现 “科技巨头引领、车企深度参与” 的竞争格局。百度凭借 Apollo 平台的技术积累，在 L4 级自动驾驶测试与商业化落地中占据领头羊，2025 年其无人驾驶出租车（Robotaxi）在北上广深等 10 余个城市的运营里程突破 1200 万公里，累计服务用户超 800 万人次，同时与吉利合作推出的量产无人驾驶车型销量突破 10 万辆。华为以 “HI 模式” 与北汽、长安等车企深度合作，2025 年搭载华为 ADS 3.0 系统的车型销量超 15 万辆，其高速 L3 级无人驾驶功能用户渗透率达 45%。

  传统车企加速转型，比亚迪自研的 DiPilot 无人驾驶系统已迭代至 4.0 版本，支持城市道路高阶辅助驾驶，2025 年搭载该系统的车型销量占比超 60%；吉利旗下极氪品牌与 Mobileye 合作，推出 L4 级无人驾驶概念车，计划 2026 年实现量产。此外，初创企业如小马智行、文远知行聚焦 Robotaxi 商业化运营，在特定城市开展定向出行服务，通过 “技术授权 + 运营分成” 模式探索盈利路径，2025 年行业融资额超 80 亿元，主要集中于 L4 级研发技术与场景拓展。

  车路协同与智慧道路领域竞争主体以 “基建企业 + 科技公司” 联合体为主。中国交建、中国铁建等基建有突出贡献的公司凭借工程建设优势，主导全国超 70% 的智慧道路建设项目，同时与华为、百度合作，集成路侧设备与云端平台；华为聚焦路侧单元（RSU）与边缘计算节点研发，2025 年 RSU 市场占有率达 35%，其 5G - V2X 通信模块在智慧道路项目中的渗透率超 50%；千方科技作为智能交通系统集成商，承接北京、雄安等多地智慧高速项目，提供 “硬件部署 + 平台运营” 一体化解决方案，2025 年该领域营收超 60 亿元，市场占有率达 18%。

  地方国企热情参加，如上海电气、广州交投成立智能交通子公司，聚焦本地智慧道路建设与运营，通过 “政府购买服务 + 后期运维收费” 模式保障项目收益。此外，海康威视、大华股份在路侧感知设备领域占据优势，2025 年路侧摄像头与雷达设备市场占有率分别达 40%、28%，其多传感器融合解决方案大范围的应用于智慧路口与高速路段。

  高精度地图领域呈现 “头部集中” 格局，百度地图、高德地图、华为地图占据市场主导地位，三者合计市场占有率超 85%。百度地图 2025 年高精度地图覆盖全国所有省级行政区，支持 L4 级无人驾驶车辆导航，与蔚来、小鹏等车企达成独家合作；高德地图与特斯拉、理想合作，提供定制化高精度地图服务，同时接入滴滴出行数据，优化实时路况更新；华为地图依托鸿蒙生态，聚焦车机端应用，2025 年车机端高精度地图用户超 3000 万。

  交通大数据领域竞争主体多元化，阿里、腾讯凭借数据与算法优势，为城市交通大脑提供技术上的支持，阿里城市大脑已在杭州、苏州等 20 余个城市落地，实现交通流量预测与信号优化；腾讯云与深圳交警合作，构建 “交通孪生” 平台，支持交通事件模拟与应急推演。传统企业如易华录依托蓝光存储技术，为交通大数据提供安全存储解决方案，2025 年该领域营收超 25 亿元；四维图新聚焦交通数据治理，为政府部门提供数据标准化与分析服务，市场占有率达 15%。

  低空经济领域呈现 “跨界玩家集聚、场景化竞争” 格局，核心参与者涵盖无人机研发企业、物流巨头、科技公司及传统基建企业，各主体依托技术优势与资源禀赋，在低空物流、城市空中交通（UAM）、低空交通管理等细分场景形成差异化竞争态势，2025 年该领域市场规模突破 600 亿元，同比增长 45%，成为智能交通领域增长最快的细分赛道之一。

  在低空物流场景，物流公司与无人机厂商深度绑定，形成 “设备定制 + 场景运营” 的竞争模式。顺丰、京东物流凭借物流网络与运营经验，主导低空物流场景落地，其中顺丰联合亿航智能、极飞科技定制载重 10-50 公斤级物流无人机，2025 年在深圳、杭州等 12 个城市开展常态化配送，日均完成超 2 万单生鲜、药品配送，市场占有率占比达 38%；京东物流则聚焦 “最后 3 公里” 末端配送，研发小型多旋翼无人机，结合前置仓网络，在全国 200 余个县域实现无人机配送覆盖，市场占有率占比约 25%。此外，极飞科技、大疆创新等专业无人机企业通过 “硬件销售 + 运维服务” 模式，为中小物流公司提供标准化无人机解决方案，2025 年合计占据 22% 的低空物流设备市场份额。

  城市空中交通（UAM）场景以 “整机研发 + 空域协同” 为竞争核心，科技公司与航空企业加速布局。亿航智能作为全球首个实现自动驾驶载人飞行器（eVTOL）商业化运营的企业，2025 年其 EH216-S 机型在广州、合肥等试点城市开通 18 条空中游览与短途通勤航线 万人次，占据 UAM 载人运营市场 60% 以上份额；华为联合航空工业集团，聚焦 UAM 通信与调度技术，推出基于 5G-A 的低空通信专网与空域调度算法，为 eVTOL 公司可以提供技术支持，2025 年合作覆盖国内 80% 的 UAM 试点项目。此外，吉利旗下太力飞行汽车、小鹏汇天等企业聚焦 “陆空两用” 飞行汽车研发，2025 年推出多款原型机，计划 2026 年进入量产阶段，通过差异化产品布局抢占未来市场。

  低空交通管理场景呈现 “政府主导、企业参与” 的竞争格局，系统集成商与通信企业占据主导地位。千方科技、易华录凭借智能交通系统集成经验，承接全国 15 个省级低空交通管理服务平台建设，整合空域申请、飞行监控、应急处置功能，2025 年合计市场份额达 42%；华为、中国移动则聚焦低空通信与定位技术，华为研发的 “低空智联” 解决方案，融合北斗 + 5G 定位与量子加密通信，实现无人机厘米级定位与超视距管控，2025 年在国家级低空经济示范区的应用率超 70%；中国移动建设的 5G-A 低空通信专网，覆盖全国 30 余个低空试点区域，支持无人机与地面平台的实时数据交互，市场份额占比约 28%。

  传统基建企业则聚焦低空起降基础设施（Vertiport）建设，中国交建、中国铁建凭借工程建设优势，2025 年承接全国 60% 以上的模块化起降点项目，如深圳宝安国际机场低空物流起降中心、上海虹桥商务区空中交通枢纽，均采用标准化设计，集成充电、维护、调度功能，单起降点日均支持 50 架次无人机或 eVTOL 起降；同时，地方国企如广州交投、上海机场集团成立低空基建子公司，聚焦本地起降点网络布局，通过 “政府补贴 + 运营收费” 模式保障收益，2025 年合计占据 25% 的低空基建市场份额。

  从竞争壁垒来看，低空经济领域形成 “技术壁垒 + 资源壁垒 + 资质壁垒” 三重门槛：技术层面，无人机自主避障、eVTOL 动力系统、低空空域调度算法等核心技术掌握在头部企业手中，新进入者研发周期需 3-5 年；资源层面，物流企业依托前置仓网络、基建企业依托工程资源，在场景落地与基础设施建设中占据优势；资质层面，低空交通管理平台需获得民航局、空管部门的运营许可，eVTOL 需通过适航认证，2025 年国内仅 12 家企业具备相关资质，进一步巩固头部企业竞争地位。未来，随着低空经济标准体系完善与场景规模化落地，市场份额将进一步向具备 “技术 + 资源 + 资质” 综合优势的企业集中。

  头部企业通过 “技术研发 + 生态整合” 构建竞争壁垒，百度 Apollo 开放平台累计接入合作伙伴超 200 家，涵盖车企、芯片厂商、传感器企业，形成 “硬件 + 软件 + 服务” 全产业链生态；华为推出 “八爪鱼” 车路协同云平台，开放路侧感知算法与通信协议，吸引超 100 家基建企业与地方政府合作。车企则通过 “自研 + 投资” 加速技术布局，比亚迪成立无人驾驶研究院，同时投资激光雷达企业速腾聚创；吉利收购沃尔沃自动驾驶部门，整合全球技术资源。

  合作模式不断创新，“政企合作” 成为智慧道路建设主流模式，如雄安新区智慧道路项目采用 “政府主导 + 企业投资 + 特许经营” 模式，中国交建与雄安集团共同成立项目公司，负责道路建设与后期运营，通过车辆通行费、数据服务收费回收成本。“跨行业合作” 加速技术融合，中国移动与华为合作建设 5G 智慧交通专网，实现路侧设备与车辆的高速通信；京东物流与百度 Apollo 合作，在无人配送领域探索 “车路协同 + 自动驾驶” 应用，提升配送效率。

  此外，“国际合作” 逐步展开，百度与高通合作研发自动驾驶芯片，华为与博世合作开发车路协同设备，通过技术引进与联合研发，提升核心产品竞争力。中小企业则聚焦细分领域，如禾赛科技专注激光雷达研发，为车企与路侧设备厂商提供硬件支持；清智科技深耕商用车自动驾驶，在港口、矿山等封闭场景实现规模化应用，通过差异化竞争占据利基市场。

  2025 年，中国智能交通市场已跨越技术验证与试点示范阶段，正式进入 “规模化应用、多场景渗透、全产业链协同” 的关键发展期。从产业基本面来看，政策、技术、需求三大核心驱动力形成合力：政策层面，《关于 “人工智能 + 交通运输” 的实施意见》《智能网联汽车准入和上路通行试点工作方案》等文件构建起 “顶层设计 - 标准规范 - 要素保障” 的完整支持体系，30 个试点城市的扩容与 L4 级自动驾驶商业化限制放宽，为技术落地扫清制度障碍；技术层面，5G-V2X 通信、综合交通运输大模型、车路云一体化等核心技术成熟度显著提升，全国 1.2 万公里智慧道路、28 个省级低空交通管理平台的建成，夯实了基础设施底座；需求层面，城市化带来的交通拥堵治理、“双碳” 目标下的绿色出行转型、物流行业的效率升级诉求，共同推动市场规模在 2024 年突破 1350 亿元，年复合增长率维持 16.5% 的高位。

  从产业生态格局看，中国智能交通已形成 “多元主体协同、细分领域分化” 的竞争态势。头部企业通过研发技术与生态整合构建壁垒，百度 Apollo、华为八爪鱼平台分别在无人驾驶、车路协同领域形成技术输出能力，中国交建、千方科技主导智慧道路建设，顺丰、亿航智能领跑低空物流与 UAM 场景；中小企业则向 “专精特新” 方向突围，禾赛科技、速腾聚创在激光雷达领域占据细分优势，清智科技深耕商用车无人驾驶封闭场景，形成 “龙头引领、中小协同” 的良性生态。同时，跨行业融合加速，“基建企业 + 科技公司”“车企 + 互联网平台” 的合作模式成为主流，推动智能交通从 “单一设备供给” 向 “一体化解决方案” 转型。

  当前行业发展仍面临三类核心挑战：一是数据要素流通不畅，跨部门、跨区域交通数据割据现象突出，虽已建成 60 余个市级交通大数据平台，但数据标准不统一、隐私保护与价值挖掘平衡难等问题，制约综合交通运输大模型的效能发挥；二是责任认定与监管体系待完善，L4 级无人驾驶事故责任划分、低空飞行违规处置等场景缺乏明确法律依据，数字孪生监管平台的全国覆盖仍需 3-5 年周期；三是技术落地成本较高，智慧道路单公里建设成本超千万元，eVTOL 适航认证与量产工艺尚未成熟，短期内难以实现商业化盈利。

  展望未来五年（2026-2030 年），中国智能交通将完成从 “技术驱动” 向 “价值驱动” 的关键转型，呈现三大核心发展方向：其一，技术融合深度升级，综合交通运输大模型将实现跨运输方式全局优化，车路云一体化支持 L4 级无人驾驶全城覆盖，量子通信与区块链技术为数据安全与确权提供保障，推动行业进入 “全流程智能” 新阶段；其二，场景应用全面渗透，无人驾驶出行服务市场规模有望突破 5000 亿元，低空物流覆盖 80% 地级市，智能交通与新能源汽车融合催生 V2G 车网互动新模式，成为 “双碳” 目标的重要支撑；其三，产业价值多维释放，智能交通将从 “交通治理工具” 拓展为 “城市数字底座”，通过 “交通服务 + 生活服务” 融合，重构出行体验，同时带动传感器、通信设备、AI 算法等上下游产业升级，预计 2030 年市场规模突破 8500 亿元，成为全球智慧交通产业的核心引领者。

  基于上述判断，对行业参与者提出三点建议：对企业而言，需聚焦核心技术研发，优先布局综合交通运输大模型、低空交通调度算法等前沿领域，同时加强跨行业合作，通过 “政企合作”“国际联合” 模式降低落地成本，例如借鉴雄安新区 “政府主导 + 企业运营” 的智慧道路建设经验，或与欧盟、美国开展无人驾驶测试数据互认；对投资者而言，应把握 “技术成熟度 + 场景落地性” 双重逻辑，重点关注具备规模化运营能力的无人驾驶出行服务商、低空基建龙头企业，同时警惕技术迭代风险，优先选择商业模式清晰、现金流稳定的标的；对政府部门而言，需加快完善数据共享机制，推动国家级交通数据资源库建设，同时细化无人驾驶、低空交通的监管细则，建立 “包容审慎” 的监管框架，为行业创新留足空间。

  总体而言，中国智能交通的发展不仅是交通领域的技术革命，更是推动城市治理现代化、支撑经济高水平发展的重要引擎。随技术持续突破、生态不断成熟，中国有望在全球智能交通领域树立 “技术标准领先、场景应用丰富、产业生态完善” 的标杆，为全球智慧出行贡献 “中国方案” 与 “中国力量”。