智能驾驶商业化进入“城市 NOA 争夺战”，车企与供应商的财务结构随之改变。首先是研发会计处理差异：软件与算法部分是否资本化直接影响当期利润；其次是高算力域控带来的硬件成本与云端推理费用，成为毛利率的新变量；第三是数据资产的沉淀，虽然尚未入表，但将通过订阅收入与服务渗透率体现估值弹性。

量产路径上，“软硬解耦+迭代订阅”的模式更易穿越周期。前装一次性硬件利润有限，后装或 OTA 订阅可拉长 LTV（客户终身价值），对现金流更友好。对投资者而言，需要同时跟踪“装机率—激活率—付费率—续费率”的完整漏斗，而非单看装机量，以免高开低走。

监管合规、长尾场景安全与数据合规成本也值得纳入模型。真正具备端到端闭环能力的企业，将获得更高的估值系数；仅靠堆算力与营销叙事的公司，难以在现金流表上自证。智能驾驶的财务学，本质是“高研发+长现金流回收”的耐心赛。