高級別自動駕駛是我國自動駕駛汽車產業發展的創新前沿和戰略方向。尤其是大模型創新應用帶來的技術突破和政策利好，引領我國高級別自動駕駛汽車產業加速發展。

文｜劉剛

ID | BMR2004

汽車產業是人工智能領域的重要應用場景。隨著人工智能尤其是端到端大模型的創新應用，技術突破、需求擴張和政策創新共同推動高級別自動駕駛大規模商業化的到來。與輔助駕駛不同，高級別自動駕駛是基于人工智能的創新應用，是中美科技創新和競爭的前沿。

經過近十年的道路測試和示范運行，在高級別自動駕駛領域，中國積累了豐富的技術、知識和經驗，形成了產業鏈和產業創新生態，為大規模商業化創造了條件。

01

高級別自動駕駛是戰略方向

智能駕駛正在從L2智能輔助駕駛，向更高階的L3甚至是L4級自動駕駛邁進。

自動駕駛汽車是通過人工智能、傳感器、高精地圖、定位系統和先進計算平臺，具備復雜環境感知、智能決策和協同控制等功能，在特定條件下，部分或全部替代人類駕駛員執行動態駕駛任務的智能汽車。在我國，與自動駕駛相同的概念包括智能網聯汽車和智能汽車。

根據究竟誰是駕駛行為的責任主體，可以把自動駕駛劃分為輔助駕駛和高級別自動駕駛。兩種類別的自動駕駛存在本質的差別，屬于不同的物種。輔助駕駛包括L0、L1和L2級別自動駕駛，人類駕駛員是駕駛行為的最終責任主體。在輔助駕駛階段，系統為人類駕駛行為提供輔助，人類駕駛員必須持續監控駕駛環境和系統行為，隨時實施接管。高級別自動駕駛包括L3、L4和L5級自動駕駛。其中L3為過渡階段，高級別自動駕駛主要是指L4和L5級自動駕駛。在設計運行區內，自動駕駛系統是駕駛行為的主要責任主體和執行主體。其中，L3是有條件自動駕駛，L4為高度自動駕駛，L5則為完全自動駕駛。

輔助駕駛的主要研發主體是傳統汽車廠商。高級別自動駕駛的研發主體主要是包括百度和華為在內的頭部科技企業和人工智能企業。因為頭部科技企業和人工智能企業擁有人工智能領域的技術研發優勢，一開始就進入高級別自動駕駛領域，成為產品開發和產業化的主要推動者。

數據顯示，2025年，中國乘用車L2級輔助駕駛及以下新車滲透率將達到65%。預計到2030年，L2以上智駕的市場滲透率有望達到90%。

智能駕駛正在從L2智能輔助駕駛，向更高階的L3甚至是L4級自動駕駛邁進。

目前，L3和L4級高級自動駕駛成為我國自動駕駛研發的分水嶺。因為從L2到L3和L4級自動駕駛不是簡單的技術升級，而是技術突破和責任主體的轉換，底層邏輯完全不同。

從行業現狀看，開展L4級自動駕駛研發的企業包括若干陣營。一是以百度為代表的具有全棧式自動駕駛研發平臺的頭部科技企業；二是以小馬智行為代表的專注Robotaxi自動駕駛研發企業；三是以文遠知行為代表的主要研發Mini Robobus的自動駕駛企業；四是以九識為代表的自動駕駛物流車和礦卡等特定場景產品研發企業。隨著基于大模型的端到端自動駕駛解決方案的研發和應用，高級自動駕駛汽車的商業化進程正在加速。

2025年3月，工信部有條件批準L3級別自動駕駛車型生產準入。響應國家政策的變化，自動駕駛企業加速量產布局。4月16日，嵐圖汽車L3級智能架構技術發布。4月12日，廣汽集團宣布廣汽是國家首批獲得L3準入試點資格的乘用車企業之一，四季度L3自動駕駛車型將上市銷售。小鵬汽車同時宣布了年底將實現L3在國內的量產落地計劃。

從目前發展的實際看，高級別自動駕駛是我國自動駕駛汽車產業發展的創新前沿和戰略方向。尤其是大模型的創新應用帶來的技術突破和政策利好，引領我國高級別自動駕駛汽車產業加速發展。

02

示范運行為高級別自動駕駛產業化鋪平道路

在智能網聯汽車研發過程中，道路測試和示范運行發揮了至關重要的作用。

2009年，谷歌公司推出的“Project Chauffeur”項目，拉開了全球高級別自動駕駛商業化序幕。我國高級別自動駕駛汽車則發端于2013年百度公司在自動駕駛研發領域的布局。2015年以來，以道路測試和示范運行為基礎，政策創新、技術突破和社會公眾認可共同構成了推動我國高級別自動駕駛技術研發和產業化的關鍵因素。

作為人工智能的關鍵應用領域，高級別自動駕駛技術研發和產業化不僅涉及技術，而且涉及包括安全性在內的社會因素。因而，政策突破是技術研發的前提。2015年，國務院在關于“中國制造”的政府規劃中首次把智能網聯汽車列為國家戰略，提出到2025年通過自主創新掌握自動駕駛核心技術。2016年，工信部發布《智能網聯汽車技術路線圖》，明確2025年L3級自動駕駛實現規模化量產。同年，百度在北京海淀區完成國內首次L4級自動駕駛公開路測。2017年，百度Apollo自動駕駛平臺開源，吸引包括比亞迪和北汽在內的國內整車和零部件企業共同構建產業創新生態。同年，上海為上汽和蔚來發放首批智能網絡汽車測試牌照。中國智能網聯汽車技術研發開始破局。

在智能網聯汽車研發過程中，道路測試和示范運行發揮了至關重要的作用。

北京是政策創新高地。2018年北京建設了全國首個自動駕駛測試基地，在亦莊經開區建成全球首個網聯云控式高級別示范區。截至目前，我國已開放超過100個城市開展智能網聯汽車示范運行。其中，北京、上海、廣州、深圳、長沙、武漢和重慶屬于核心試驗和示范區。作為中國經濟特區，深圳在智能網聯汽車產業發展方面成為立法先行區，并制定了《智能網聯汽車管理條例》。

數據顯示，截至2024年5月底，全國共建設17個國家級測試示范區、7個車聯網先導區、16個智慧城市與智能網聯汽車協同發展試點城市，開放測試示范道路3.2萬多公里，發放測試示范牌照超過7700張，累計道路測試總里程超過1.2億公里，各地智能化路測單元部署超過8700套，自動駕駛出租車、干線物流、無人配送等多場景示范應用有序推進。在試驗示范過程中，形成了北京“車路云一體化”模式、廣東南沙混行交通管理模式和上海洋山港無安全員貨運模式在內的創新示范模式和經驗，為高級別自動駕駛的產業化創造了條件。

首先，道路測試和示范運行推動了高級別自動駕駛研發和技術迭代。盡管高級別自動駕駛汽車在中國的發展僅僅只有10年左右的時間，但在道路測試和示范運行的基礎上，先后形成了“車路云一體化”、華為ADS、百度Apollo、蔚來和小鵬的BEV+Transformer視覺方案。尤其是基于大模型的端到端自動駕駛解決方案的研發和應用，極大提升了我國自動駕駛系統的操控性能和安全性。

其次，形成了中國自主可控的產業創新生態。高級別自動駕駛是一個復雜技術體系，需要包括企業、大學、科研院所和政府多元創新主體的協同創新。例如，高性能芯片是高級別自動駕駛產業化的關鍵。近年來，華為和地平線等國產芯片的算力已經突破1000TOPS，能夠支持L4級冗余架構。

再次，促進社會公眾更加了解高級別自動駕駛汽車。中國新一代人工智能發展戰略研究院發布的《中國智能網聯汽車社會實驗研究 2023》報告顯示，90%擁有乘坐經驗的實驗組受訪者認為自動駕駛比人類駕駛更安全。社會公眾對自動駕駛更高的接受度表明，中國擁有發展高級別自動駕駛汽車良好的社會氛圍。

通過道路測試和示范運行，不僅掌握了技術創新的前沿進展，為技術標準的制定奠定了基礎，還通過車企和社會公眾的認知和反饋，為政策制定提供了依據。

03

中美競爭的前沿

高級別自動駕駛正處于初始狀態，在中美兩國的技術突破和產品創新中，誰率先產生競爭優勢，誰就有可能主導產業未來發展。

2025年年初以來，特朗普政府出臺的人工智能政策除了延續高性能芯片出口管制之外，把重點放在國內放松管制和推動人工智能深度應用方面。其中，高級別自動駕駛汽車是中美兩國人工智能領域競爭的前沿。

隨著大模型的創新和應用，尤其是中國公司DeepSeek系列模型的推出，模型性能的提升、端側部署和運行成本的大幅下降，極大地推動了人工智能在千行百業中的應用。其中，汽車產業更是重中之重。

汽車的產業鏈不僅長且與社會生活息息相關，存在著廣泛的產業關聯效應，在創造大量就業的同時，帶來的生產方式變革，能夠引領經濟社會的發展。例如20世紀，伴隨汽車產業兩次重大科技創新和生產方式演化，產生了社會經濟結構與文化變遷之間的復雜關系，也推動了標準化、規模化生產向定制化、精益化和平臺化的轉型。

與這兩次汽車產業重大科技創新不同，高階自動駕駛汽車是由基于網絡空間的人工智能科技創新引發的。人工智能屬于通用目的技術，能夠持續演進和互補性創新，人工智能引入汽車帶來的自動駕駛汽車產業變革受“報酬遞增規律”支配。

“報酬遞增規律”特別強調初始條件的高度敏感性和后續的網絡效應。在初始狀態下，偶然的試錯和創新帶來的技術和產品優勢在“報酬遞增規律”支配下，可能出現贏者通吃的市場格局。目前，高級別自動駕駛正處于初始狀態，在中美兩國的技術突破和產品創新中，誰率先產生競爭優勢，誰就有可能主導產業未來發展。

從高級別自動駕駛技術研發和產業發展看，中國的優勢已然顯現。這種優勢表現在四個方面：一是在大范圍道路測試和示范運行過程中，中國探索出更加安全和高效的自動駕駛方案；二是中國的制造業優勢為推出成本更低的高級別自動駕駛產品創造了條件；三是通過大范圍示范運行，中國的社會公眾對高級別自動駕駛的接受度更高；四是中國存在汽車消費的超大規模市場優勢。

04

問題和挑戰

破局的關鍵是進一步擴大高級別自動駕駛示范運行的規模和范圍，促進產業鏈和產業生態的加速形成和發展，為大規模商業化做好充分準備。

雖然取得了一系列進展，但是中國高級別自動駕駛汽車的大規模商業化仍然面臨諸多問題和挑戰。

首先是在技術路線選擇上存在著高度不確定性。如果走單車智能路線，不僅面臨國內復雜交通環境的考驗，還涉及包括芯片性能和激光雷達成本的約束；如果走“車路云一體化”路線，則面臨誰是投資主體和投資成本高昂帶來的挑戰。

其次是政策層面，盡管各地出臺了一些地方性政策和法規，但是國家層面的政策和法規相對滯后，尤其是在高級別自動駕駛責任認定方面的立法滯后，制約了產業化發展的步伐。在缺乏法律支撐的條件下，一旦出現自動駕駛的事故和數據安全等敏感話題，就會形成社會輿情，影響自動駕駛汽車產業發展。

同時，技術路線和政策方面帶來的產業發展不確定性會進一步影響投資者的信心，延遲產業發展的進程。破局的關鍵是進一步擴大高級別自動駕駛示范運行的規模和范圍，促進產業鏈和產業生態的加速形成和發展，為大規模商業化做好充分準備。及時總結和概括示范運行中存在的問題，尤其是針對社會公眾和車企的反饋，加速包括責任認定在內的立法工作，促進自動駕駛汽車大規模商業化的到來。

需要強調的是，在高級別自動駕駛產業發展上，安全第一是基本原則。從自動駕駛概念的提出到輔助駕駛，再到高級別自動駕駛技術的研發，其出發點都是為了解決人類駕駛中的安全問題。安全是自動駕駛技術研發和產業發展的核心價值觀。

聯合國的統計數據顯示，全球每年約有130萬人死于汽車安全事故，其中90%以上是由于駕駛員分心、疲勞或違規駕駛導致的。研發更加安全的高級別自動駕駛，是解決駕駛安全的基本途徑。

可以確信的是，隨著技術突破，自動駕駛比人類駕駛會更安全，但是安全事故不可能降到零。所以，盡管開發更加安全的自動駕駛技術和產品，是自動駕駛產業發展的方向，但在保障安全的條件下，制定更有利于自動駕駛技術創新和產業發展的政策和法規，是促進產業發展的關鍵。