川观智库研究员 黄爱林

随着汽车与人工智能、通信技术深度融合，自动驾驶正迈入规模化落地的关键阶段。根据中国信息通信研究院最新发布的《智能网联汽车（车联网）蓝皮书（2025年）》显示，当前我国自动驾驶发展呈现出“普及加速、场景多元、技术跃迁”的特征，但在迈向成熟过程中，仍需破解法规、技术和商业模式的多重难题。

辅助驾驶加速普及，高阶自动驾驶竞速运营。报告数据显示，2025年1月至7月，我国乘用车新车具备组合驾驶辅助功能(L2)乘用车新车渗透率达62.58%，具备NOA功能的新车渗透率突破21%。值得关注的是，这一技术正加速向中低端市场渗透：20万元以下车型的组合驾驶辅助功能装配量同比增长近四成，10万元以下车型更是增长近10倍。曾经专属高端车型的智能驾驶功能，如今有成为大众消费市场“标配”的趋势。

与此同时，更高级别的自动驾驶竞争进入白热化。在Robotaxi（自动驾驶出租车）领域，国内以百度萝卜快跑、小马智行、文远知行为代表的企业，正从自营转向与地方车队合作的“轻资产”模式，加速在全国布局并尝试出海。在干线物流和末端配送领域，自动驾驶卡车已在鄂尔多斯、京津塘高速等地开展跨省货运测试。而无人配送车则在城市末端实现较大规模商用，其“降本增效”的商业价值得到验证。此外，在港口、矿区等封闭场景，自动驾驶实现小规模商业化运营，形成清晰的盈利闭环。

技术路线重构，“端到端”大模型成主流。自动驾驶技术演进正经历深刻变革。过去依赖高精地图和规则代码的模式，正迅速被“端到端”大模型技术取代。新一代自动驾驶算法不再局限于识别障碍物，而是通过视觉、语言、动作大模型，让车辆像人类司机一样理解复杂的交通环境。例如，结合视觉语言模型（VLM）系统，已能识别临时施工标志、理解分时限行规则，并作出合理决策。支撑这一变革的是算力的飞跃。为满足大模型在车端实时推理的需求，车载芯片算力正向2000TOPS迈进，比如英伟达、华为，还有蔚来、小鹏等车企自研高算力芯片纷纷上车。同时，云端智算中心建设也在提速，通过海量数据训练，不断提升应对复杂路况的能力。

法规、技术与商业闭环亟待突破。尽管势头强劲，自动驾驶全面落地仍面临三重关卡。首先是法规与责任的厘清。 随着驾驶主体从“人”向“系统”转变，现行《道路交通安全法》等法规在事故责任认定等方面仍存空白。虽然国内已开展准入和上路试点，但面向全国范围的框架性立法仍需推进。其次是技术与基础设施的协同。 单车智能虽然进步迅速，但应对极端天气、非标准障碍物等场景能力仍显不足。理论上，“车路云一体化”可通过路侧感知补充车端盲区，但目前路侧基础设施建设尚未形成与量产车联动的成熟模式。如何以经济可行地实现车与路高效协同，是产业规模化必须解决的难题。最后是商业模式的闭环。除部分特殊场景外，面向普通消费者的高阶自动驾驶服务尚未形成稳定付费意愿。高昂的研发与硬件成本如何转化为可持续的盈利模式，仍需探索。

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