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      野望與遠征,自動駕駛開啟“大航海時代”

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      15世紀末,達·伽馬的船隊繞過好望角,哥倫布意外登陸美洲新大陸,人類用帆船與羅盤打破了地理隔絕,開啟了重塑世界格局的大航海時代。

      如今,在人工智能與汽車工業的交織浪潮中,自動駕駛正復刻著這段探索史——以算法為羅盤、以芯片為帆槳、以數據為洋流,打破傳統交通的邊界,駛向一個技術重構、商業迭代、生態重塑的全新海域。

      2025年以來,隨著L3級自動駕駛準入落地、百萬級量產突破與全球化布局提速、自動駕駛巴士海外落地,這場波瀾壯闊的“智能遠征”已正式進入深水區。



      從“近海試航”到“遠洋裝備”的迭代

      大航海時代的崛起,始于造船術與航海儀的革命性突破。自動駕駛的普及,同樣依賴核心技術從“實驗室驗證”到“規模化適配”的跨越。

      經過十余年的技術攻堅,曾經停留在概念中的自動駕駛,已構建起涵蓋感知、決策、執行的完整技術體系,如同當年的卡拉維爾帆船,具備了征服復雜海域的硬實力。

      感知層的“千里眼”技術迭代,為自動駕駛掃清了視野障礙。早期自動駕駛依賴多激光雷達方案實現環境感知,高昂成本成為規模化落地的桎梏,如同大航海初期的船只難以承載遠洋補給。

      如今,技術路線持續收斂,半固態激光雷達成本降至千元以內,禾賽、速騰聚創等企業實現車規級量產,讓高階智駕方案得以普及。近日,輕舟智航推出基于單征程6M平臺端到端城市NOA方案,在有限算力中實現復雜路況適配,彰顯了技術優化的核心價值。

      與此同時,純視覺方案與激光雷達、毫米波雷達、攝像頭的融合感知技術并行發展。蘑菇車聯“視覺為主+固態激光雷達融合”的技術路線,顯著提升系統的一致性與可靠性,使目標感知距離提升超50%,漏檢率/誤檢率下降70%,接管率降低兩個數量級,且大幅降低了研發與硬件成本,為自動駕駛巴士規模化落地奠定了堅實基礎。

      決策層的“最強大腦”升級,賦予自動駕駛應對復雜場景的能力。如果說早期算法是依賴預設規則的“近海導航”,如今的端到端架構與世界模型,則如同具備洋流預判能力的航海家。2025年以來,端到端已成為行業共識,多家自動駕駛企業推出VLM、VLA與世界模型融合的新架構,依托量產積累的真實路況數據,實現從感知到控制的端到端閉環,大幅提升長尾場景處理能力。



      算力支撐同樣實現飛躍,英偉達DRIVE Thor X芯片算力突破2000TOPS,華為、地平線等本土企業加速國產替代,為高階算法提供了充足的動力儲備,如同大航海時代蒸汽機對風帆的革新。

      執行層與基礎軟件的完善,筑牢了技術落地的根基。線控制動、線控轉向技術實現高精度控制,為無主駕運營提供安全保障;高精地圖與北斗定位實現厘米級覆蓋,如同當年的星盤與海圖,為車輛規劃精準路線。百度、高德的高精地圖已覆蓋全國主要城市,千尋位置的定位服務讓自動駕駛在隧道、高樓等復雜環境中仍能保持精準感知,構建起“車-路-云”一體化的技術生態。

      量產門檻下的“航線開拓”

      大航海時代的真正到來,并非源于單次探險的成功,而是航線的常態化運營與貿易網絡的建立。而自動駕駛的“大航海時代”,也以規模化量產為標志,從技術獵奇走向全民普及,完成從“點的突破”到“面的覆蓋”的跨越。

      量產的核心價值在于構建了數據驅動的技術迭代閉環。自動駕駛的安全性與可靠性,離不開海量真實場景數據的訓練,如同航海家需要記錄洋流、暗礁位置以優化航線。

      這些來自不同氣候、路況、駕駛習慣的數據,持續反哺算法迭代,讓自動駕駛系統在雨雪天氣、施工路段、城中村等復雜場景中不斷進化,形成“量產交付-數據積累-算法優化-體驗升級”的正向循環。

      而這一循環的持續運轉,不僅讓自動駕駛的技術底座愈發堅實,更推動著行業從單一的技術研發,走向全產業鏈的協同成熟。



      量產帶來的規模化效應,更直接推動了核心零部件的成本下探與技術升級。激光雷達、車載計算平臺、高精定位模塊等曾經的天價核心器件,隨著量產需求的激增,實現了技術的小型化、通用化與低成本化。自動駕駛也由此走出實驗室與試點場景,從園區、景區、高速路的點狀試水,延伸到城市主干道、社區微循環的面狀覆蓋,真正完成從技術試水到民生普惠的質變。

      更重要的是,量產所構建的出行網絡,讓自動駕駛的價值從單一的替代駕駛,升維為城市智慧交通的重要組成部分。量產車輛所形成的移動感知節點,與城市的路側設備、交通管控系統、智慧停車網絡相連,構成一張實時感知、動態調控的交通神經網絡。

      每一輛自動駕駛車都是一個移動的數據采集終端,不僅為自身算法迭代提供數據,更能為城市交通規劃提供精準的車流、路況、擁堵點數據,助力城市優化信號燈配時、規劃公交路線、疏解交通堵點,實現人、車、路、城的深度融合。



      量產落地推動行業競爭焦點從“技術炫技”轉向“工程能力”。早期自動駕駛行業熱衷于自動駕駛技術的極限驗證,如今隨著L3級自動駕駛準入許可的發放,行業重心轉向規模化交付與成本控制。

      2025年12月,工信部向長安、北汽等車企發放首批L3級自動駕駛準入許可,北京、重慶等地同步頒發專用號牌,明確系統激活期間由車企承擔事故責任,為量產落地掃清了政策障礙。

      產業鏈的協同成熟,為量產爆發提供了底層支撐。上游核心硬件成本持續下降,激光雷達從早期的數萬元降至千元級,高算力芯片實現國產化替代,域控制器集成度不斷提升,讓高階智駕方案的前裝成本大幅降低。

      中游形成“技術公司+整車廠+出行平臺”的“金三角”協作模式,廣汽與文遠知行、如祺出行的合作,通用與Cruise、Lyft的綁定,實現資源互補與風險共擔,加速技術落地與標準化量產。

      下游運營服務體系逐步完善,充電換電、維修保養、專屬保險等配套服務快速跟進,為消費者接受自動駕駛提供了保障。

      全球格局下的“新大陸爭奪”

      大航海時代的本質,是對新土地、新市場、新貿易路線的爭奪。自動駕駛的商業化進程,同樣呈現出全球范圍內的市場分割與生態博弈,中美雙極引領、區域市場崛起的格局逐漸清晰,各玩家紛紛劃定“勢力范圍”,開啟屬于自己的“新大陸遠征”。

      中美雙極形成核心競爭陣營,商業化進程領跑全球。美國市場以Waymo、特斯拉為核心力量,Waymo已在全美5座城市部署超2500臺無人車,2025年累計完成商業化訂單1400萬單,其計劃將服務擴展至12座城市,通過與Uber、豐田的合作加速市場滲透。

      特斯拉則以純視覺方案押注規模化,在奧斯汀率先取消安全員。根據大摩分析師的預測,特斯拉Robotaxi車隊規模將迎來爆發式增長。車隊將從2025年的約200輛,快速擴張到2026年的1000輛,到2035年,特斯拉將在全美多座城市部署約100萬輛Robotaxi。

      中國自動駕駛市場在政策試點與產業鏈協同下加速落地,百度蘿卜快跑全球服務次數超1700萬次,通過與Uber、Lyft合作加速出海;小馬智行、文遠知行在一線城市實現Robotaxi常態化運營,部分平臺單城日均訂單量突破千單。2026年,小鵬汽車宣布導入Robotaxi業務,哈啰單車與寧德時代聯手入局,進一步加劇了市場競爭。

      場景拓展成為“新大陸開拓”的核心方向,從乘用車向全領域延伸。如果說乘用車NOA是自動駕駛的“近岸貿易”,RoboBus、無人物流、港口運輸等場景則是更廣闊的“遠洋海域”。

      Momenta通過投資加碼干線物流,卓馭科技與陜汽合作布局重卡自動駕駛,佑駕創新、輕舟智航等企業進軍無人小車領域,形成“乘用車+商用車+特種車”的全場景覆蓋格局。

      全球化布局成為頭部企業的必答題,中國企業加速“出海遠征”。隨著國內市場競爭加劇,海外市場成為攤薄成本、實現規模效應的重要方向,如同大航海時代的探險家紛紛駛向美洲、非洲。

      文遠知行自動駕駛小巴Robobus在比利時魯汶市(Leuven)開啟商業運營,文遠小巴作為當地公共交通公司De Lijn的16路公交車投入常態化公開運營。

      去年10月,蘑菇車聯獨家中標新加坡官方首個L4級自動駕駛巴士項目,這是中國自動駕駛企業首次成功敲開了全球要求最嚴苛、標準最高的技術高地,標志著中國自動駕駛技術正式融入海外主流公共交通體系。

      中國自動駕駛企業的出海優勢顯著,技術經過了國內早晚高峰、各類復雜路況、不同城市場景的錘煉,在海外市場基本無需大幅調整即可適配,這種技術泛化能力成為出海的核心競爭力。

      遠征路上的三重挑戰

      大航海時代的遠征,從來不是一帆風順的,風暴、暗礁、未知風險始終伴隨。而自動駕駛的“大航海”之路,同樣面臨技術瓶頸、法規滯后、盈利壓力的三重考驗,這些“暗礁風浪”決定著行業能否實現可持續發展。

      技術層面,長尾場景與安全冗余仍是未解難題。盡管自動駕駛在常規路況下已具備較高可靠性,但極端天氣、突發施工、異形障礙物等長尾場景,仍如同航海中的風暴,考驗著算法的魯棒性。

      端到端架構在L2級場景中表現出色,但在L4級無主駕運營中的可靠性仍需長期驗證。同時,安全冗余設計與成本控制存在天然矛盾,如何在保障安全的前提下降低成本,成為規模化盈利的關鍵。

      法規層面,責任界定與標準互認滯后于技術發展。目前,全球尚未形成統一的自動駕駛法規體系,事故責任劃分、數據安全規范、路權開放范圍等問題仍存在空白。中國通過“政策沙盒”模式試點探索,明確L3級場景下車企的責任主體地位,但全國性法規體系尚待完善;歐盟《人工智能法案》強調倫理審查,英國首創“三重責任主體”制度,將軟件開發商納入責任鏈,不同地區的法規差異為全球化布局帶來阻礙。

      盈利層面,規模效應尚未顯現,企業面臨持續虧損壓力。多數自動駕駛企業仍處于“燒錢”階段。分析顯示,Robotaxi的單車經濟模型需同時優化訂單密度與硬件成本,預計2027年前后才能實現規模化盈利。即使是頭部企業,也需在技術研發、車隊擴張、運營維護上持續投入,盈利之路道阻且長。

      站在2026年的時間節點展望,自動駕駛的“大航海時代”才剛剛拉開序幕。從技術破冰到量產爆發、從國內競爭到全球遠征,這場探索之旅既有星辰大海的憧憬,也有暗礁風浪的考驗。

      正如大航海時代的探險家們以勇氣與智慧突破地理邊界,自動駕駛行業的參與者們也在以技術創新與商業韌性,開拓屬于未來的出行新大陸。當算法足夠智能、法規足夠完善、成本足夠親民,自動駕駛終將融入日常生活的肌理,成為重塑未來生活方式的重要力量,這就是這場“智能遠征”的終極目標。

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