北京車展｜智駕駛入理性深水區：產業祛泡沫，安全與創新重構發展新秩序

中經記者 張碩 北京報道

2026北京車展，新敘事開始浮出水面。而在汽車產業全面智能化轉型的關鍵節點，自動駕駛已然成為全球科技競爭與產業升級的“關鍵鑰匙”之一。

《中國經營報》記者采訪了解到，4月25日，第二屆自動駕駛產業發展論壇在北京召開。本次論壇由車百會研究院牽頭主辦，引望智能、中國移動上海產業研究院、清華大學智能產業研究院聯合協辦，以“加速自動駕駛產業進程 凝聚自動駕駛安全共識”為核心主題，匯聚政府主管部門、高校科研機構、整車企業、科技公司、通信領域多方代表，通過主旨致辭、專題分享、圓桌研討等形式，復盤產業階段性成果，直面智能化發展中的安全風險與行業痛點，共同探尋創新發展與安全治理并行的全新路徑，為國內自動駕駛產業高質量發展凝聚共識、注入動能。

車百會研究院理事長張永偉在開場致辭中，對近兩年國內自動駕駛產業發展進行系統性復盤，梳理出行業三大標志性質變。其一，技術成熟度持續提升且成本大幅下探，智能化實現從高端溢價到全民普及的跨越。其二，產業融合成為行業主流趨勢，各領域打破行業壁壘、深度聯動融合，形成產業協同發展新格局。其三，行業徹底褪去浮躁虛火，回歸理性發展，市場泡沫基本出清，企業將安全保障、技術創新、產業鏈自主可控確立為產業發展核心主線。與此同時，他強調，下一階段產業發展過程中，要持續重視自動駕駛技術培育與產業建設，統籌技術創新與行業監管的平衡關系，妥善協調單車智能與車路協同的融合發展節奏，護航產業穩健長效發展。

褪去概念狂歡與野蠻生長的浮躁周期，國內自動駕駛產業正在完成一場深度自我迭代與價值重構。本次行業盛會上，監管層、學界與產業端形成統一共識：當下智能汽車競爭早已脫離單點技術、單一產品的比拼，在全球產業格局重塑背景下，技術普惠、生態融合、安全兜底、理性落地成為行業不可逆發展方向，中國自動駕駛正尋求產業提速、風險防控、自主可控三者共生平衡的發展新解法。

工信部裝備工業發展中心副主任劉法旺在主旨報告中指出，全球汽車產業競爭已然升級成為國家級產業生態的全面博弈。在他看來，我國智能網聯汽車具備完備產業鏈、龐大市場體量與政策加持，長期發展前景廣闊，但產業高速擴張背后潛藏諸多不確定性，各類安全風險與發展挑戰不容小覷，敬畏安全、嚴控風險是產業行穩致遠的前提。

中外產業應雙向借鑒、優勢互補

本次論壇設置三大重磅專題分享，業內嘉賓立足產業實踐與前沿洞察，從政策趨勢、技術迭代、商業化落地三大核心維度，深度拆解自動駕駛當下機遇與困局，輸出多元化落地思路與行業思考。

在自動駕駛政策及趨勢專題環節，國家郵政局政策法規司原一級巡視員、副司長靳兵表示，中外自動駕駛產業各有優勢、路徑各異，可雙向借鑒、優勢互補共謀發展。我國可參考海外成熟經驗，適度放寬硬件限制、優化市場準入機制、加快責任立法進程，包容鼓勵前沿技術創新；美國亦可借鑒我國在統一行業標準、深耕車路協同、推進全場景落地的成熟實踐，同步筑牢數據安全治理防線。他同時提出多項行業發展建議：打通全域有效數據壁壘，夯實AI應用底層基礎；對標前沿技術取長補短，減少產業試錯成本；堅守車路云協同國家戰略，持續迭代優化車端核心智能能力；加大路權開放與上路運營力度，加快技術實景落地；主動參與國際標準制定，爭奪全球智能駕駛產業話語權。

針對行業普遍混淆的智駕等級認知，引望智能駕駛產品線總裁李文廣做出清晰界定。他介紹，L2輔助駕駛、L3級有條件自動駕駛、L4級完全自動駕駛存在本質量級差距，當前常規輔助駕駛事故接管間隔僅數十至數百公里，L3級別需達到幾十萬公里安全標準，L4技術門檻相較L3再提升10倍。高階自動駕駛無須人工接管，可自主應對交警手勢等復雜交通場景，對環境識別精度、系統安全冗余有著極致要求，技術難度不可同日而語。

中汽智能科技黨委書記、副總經理楊正軍分析了新技術帶來的安全新挑戰。當前L2輔助駕駛車型滲透率快速走高，L3步入準入試點階段，L4示范應用規模化鋪開，端到端等新技術成為智駕開發新范式。但技術革新之下，代碼體量擴增、故障類型增多、網絡攻擊風險上升，功能安全、預期功能安全、網絡安全、數據安全四大維度風險持續凸顯，安全治理難度同步加大。

嵐圖汽車科技副總經理謝文云則點明產業底層競爭邏輯，中國汽車產業已從智能化先行者，邁入高階自動駕駛發展深水區。自動駕駛終極比拼是全鏈條體系能力，而非紙面參數堆砌。L3量產不僅是商業化載體，更是實現數據閉環的關鍵一環。

在自動駕駛技術及標準進展專題中，行業前沿技術趨勢被逐一拆解。清華大學博導鄧志東提出，未來車企將成為具備整車硬件制造優勢的人工智能企業，全行業必須加速擁抱AI變革。未來五年，汽車將從單純安全運輸工具，迭代升級為搭載智能增值服務的AI移動智能體，同時也是具身智能技術落地的核心場景與技術制高點。

中國一汽研發總院首席師劉斌補充表示，自動駕駛技術正在從傳統規則驅動，向AI賦能、世界模型方向演進。目前行業AI模型和人類多感官跨模態認知仍存在明顯偏差，亟須搭建完善的多模態感知體系；同時業內技術路線尚未統一，產業需堅持數據驅動，依托AI模型實現技術高速迭代。

商業化落地是檢驗技術的標尺

商業化落地是檢驗技術價值的最終標尺，自動駕駛商業化落地節奏及趨勢專題中，嘉賓結合不同賽道分享落地思考。中國移動上海產業研究院智慧交通部總經理蔣亞佳表示，自動駕駛現已進入規模化商用關鍵窗口期，產業對網絡可靠性、算力高效性、智能服務專業性需求持續攀升，5G及后續6G技術，將為車路云一體化智駕生態提供堅實的通信基建支撐。

文遠知行創始人兼CEO韓旭直言，L4級自動駕駛并非未來愿景，已是落地見效的“現在時”。同時行業必須保持清醒認知，L4高階自動駕駛與L2++高階輔助駕駛，存在千倍級技術差距，不能依靠數據增長線性預判技術成熟度，更不能低估低速場景安全隱患與高階研發難度。

嬴徹科技創始人兼CEO馬喆人聚焦干線重卡賽道，貨運自動駕駛具備極高經濟價值與社會價值，能夠大幅提升國內交通物流運行效率。依托龐大貨運市場與路網優勢，我國有望在卡車自動駕駛領域實現對海外的超越，他呼吁監管部門適度放寬創新空間、開放更多路權，助力本土技術領跑全球貨運智能駕駛賽道。

論壇最后的圓桌思辨環節，引望智能李文廣、文遠知行韓旭、復旦大學劉典、長安汽車潘屹峰、主線科技王超齊聚一堂，圍繞世界模型與VLA技術路線、L3/L4與Robotaxi發展關系、艙駕一體趨勢、中美自動駕駛產業競爭等熱點議題深度交鋒。

嘉賓普遍達成共識：車輛深耕物理運行場景，世界模型更適配物理交互與車輛控制，產業落地應當循序漸進，優先落地高速L3積累數據與技術，再逐步布局高速L4高階能力；高階自動駕駛安全門檻極高，必須摒棄主觀低估研發難度的浮躁心態；技術快速迭代與傳統治理模式存在脫節，需建立包容審慎的創新監管機制；行業要聯合多方搭建統一權威的安全評測體系，依托本土車路云特色路線構建差異化競爭力；同時強化政企協同，打通多元落地場景、破除地域資質壁壘，推動自動駕駛從示范運營走向規模化實景商用。

（編輯：童海華 審核：李正豪 校對：顏京寧）