韓國自動駕駛的突圍之路：借道中韓合作，沖刺 2027

2026 年 1 月的北京，寒意未消但科技合作的熱度已然沸騰。韓國總統李在明帶著三星、SK、現代、LG 四大財團掌門人組成的 200 人豪華代表團訪華，在中韓商務論壇上一口氣簽下 32 份合作文件，自動駕駛成為其中最耀眼的賽道。聯想車計算與韓國 SWM 的 L4 級 Robotaxi 合作、蘑菇車聯與 LG 電子的全域布局，連同韓國近兩年密集落地的政策與技術突破，共同勾勒出一幅 "中韓協同，沖擊全球前三" 的產業藍圖。

這場合作絕非偶然。當韓國國土交通部部長金潤德坦言 "美中是成年人，我們仍停留在小學生階段"，當中國自動駕駛技術在城市落地層面積累了豐富經驗，中韓雙方的優勢互補成為必然選擇。而這一切的背后，是韓國近十年深耕自動駕駛的戰略積淀，以及面對全球競爭壓力的破局決心。

韓國的 "三級跳" 戰略與制度革新

韓國對自動駕駛的布局，早已超越單純的技術研發，形成了一套 "頂層設計 + 路線圖 + 試點落地" 的完整體系。自 2013 年確定發展戰略以來，韓國政府先后發布《2030 未來汽車產業發展戰略》《汽車產業全球三強戰略》等多項政策，構建了從 L3 到 L4 的清晰演進路徑。

2026 年 1 月，韓國國土交通部接連放出兩大重磅政策：一是發布《提升自動駕駛汽車產業競爭力計劃》，明確 2027 年實現 L4 級自動駕駛商業化，目標直指全球前三；二是將光州廣域市指定為韓國首個 "城市整體單位" 的自動駕駛實證城市，計劃下半年部署 200 輛自動駕駛汽車，覆蓋通勤道路、住宅區、市中心及夜間場景。這是韓國首次引入美國舊金山、中國武漢的全域示范模式，打破了此前僅在限定區域測試的局限。

韓國的政策創新體現在三個維度：其一，制度松綁，建立 "L3 級放寬管制、L4 級先批準后管理" 模式，下放試點指定權限給地方政府，放寬數據使用限制；其二，基礎設施先行，2021-2025 年在所有高速公路及主干道建成協作式智能交通系統（C-ITS），2025 年前完成 4 車道以上道路的高精度地圖覆蓋；其三，風險兜底，引入自動駕駛實證專用保險，建立遠程管控與安全管理體系，組建 "事故責任工作組" 明確民事責任標準。

更值得關注的是韓國的 "立法先行" 策略。2020 年《自動駕駛汽車法案》生效，允許試點區提供有償出行服務；2023 年修訂《智能機器人開發和供應法》，將戶外送貨機器人合法化；《無人駕駛汽車規制革新路線圖 2.0》更是細化到短期（2022-2023）、中期（2024-2026）、長期（2027-2030）的具體任務，形成了 "政策 - 法律 - 標準" 三位一體的保障體系。這種系統性的制度設計，為中韓合作提供了穩定的政策環境。

從公交到物流的全場景突破

政策的紅利正在轉化為可見的商業化成果。韓國近兩年在自動駕駛落地層面多點開花，形成了 "公共交通先行、物流緊隨、特種車輛補位" 的格局，為中韓合作提供了豐富的應用場景。

在公共交通領域，首爾成為最亮眼的樣板。2025 年 9 月，首爾正式推出日間無人駕駛公交車線路，車輛完全取消司機專座和方向盤，自動化程度達到新高度。這條 4.8 公里的環線連接清溪川廣場和廣藏市場，配備輪椅升降設施，工作日 10-17 時常態化運行，初期免費、成熟后收費的模式為商業化探索鋪路。此前，首爾已開通凌晨時段無人駕駛公交，有效緩解了司機短缺問題，而江陵、光州等城市的示范應用區也已覆蓋 24 個區域，提供含殘疾人定制服務在內的多元化出行選擇。

物流領域的突破同樣迅猛。2025 年 3 月，韓國將自動駕駛貨運卡車試點區從 4 條高速公路擴展至全部 44 條，總里程達 5224 公里，實現全國高速公路全覆蓋。早在 2019 年，現代汽車就完成了卡車編隊行駛試驗，初創公司 Mars Auto 的自動駕駛卡車更是實現首爾到釜山的全程無干預測試，并與 Logisquare 合作開展物流業務試點。除了干線物流，末端配送也在加速落地，Neubility 的送貨機器人已在城南市投入使用，韓國郵政的無人機可完成 20 公里內配送，2026 年機器人配送、2027 年無人機配送的商業化目標清晰可見。

特種車輛的應用則展現了落地的靈活性。光州自動駕駛示范應用區的無人環衛車和廢物回收車，已實現自動清掃、垃圾分類收集等功能；戶外移動機器人還被應用于清潔、巡邏、檢疫、電動車充電等多個場景，形成了 "低速場景先普及、高速場景穩推進" 的梯度落地策略。這些多樣化的商業化探索，為中韓企業提供了從技術驗證到規模運營的完整場景閉環。

物理 AI 融合與本土供應鏈支撐

韓國自動駕駛的底氣，源于其在半導體、通信、汽車制造等領域的深厚積累，以及對前沿技術的敏銳布局。這種技術實力不僅支撐了本土產業發展，也成為吸引中國企業合作的核心優勢。

在核心技術層面，韓國正全力擁抱 "物理 AI（Physical AI）" 時代。這種將傳感器、車輛控制、道路基礎設施與 AI 深度融合的技術路線，通過端到端（E2E）學習，讓 AI 同時理解物理環境和行駛行為，最小化模擬與現實的差異。韓國企業在傳感器融合、芯片研發、車路協同等關鍵環節均有突破：現代捷尼賽思 G90 搭載攝像頭 + 激光雷達 + 毫米波雷達的多傳感器方案，激光雷達采用 Velodyne 的固態產品，探測距離達 170 米；三星提供的 Exynos Auto 芯片，為自動駕駛系統提供強大算力，其與現代合作開發的 L3 級系統已實現量產。

車路協同基礎設施的建設更是韓國的強項。自 2014 年啟動 C-ITS 試點以來，韓國已在大田 - 世宗地區建成 90.7 公里的試驗道路，部署 79 個路側單元和 3000 個終端，提供 15 項安全服務，5 年平均預防 19% 的交通事故。截至 2021 年，C-ITS 試點已覆蓋首爾、濟州、蔚山、光州等多個城市，高速公路試點里程超 800 公里，計劃 2030 年實現全國覆蓋。這種 "車 - 路 - 云" 協同的技術體系，與中國在城市智能交通領域的積累形成高度互補。

本土供應鏈的完整性為技術落地提供了保障。韓國擁有萬都集團（攝像頭、毫米波雷達）、現代摩比斯（激光雷達集成）、三星（芯片）、SK 電訊（通信）等完整的產業鏈企業，形成了從核心零部件到整車制造的閉環。2025 年成立的 "制造業 AX 聯盟"，更是將現代、LG、三星、浦項制鐵等企業聯合起來，推動 AI 技術在制造業的深度應用，為自動駕駛規?；a奠定基礎。

中韓合作：從企業結對到生態共建的質變

2026 年 1 月的中韓商務論壇，成為兩國自動駕駛合作的 "催化劑"。32 份合作文件中，聯想車計算與 SWM、蘑菇車聯與 LG 電子的合作最具代表性，標志著中韓合作從零散的技術交流升級為系統性的生態共建。

聯想車計算與韓國自動駕駛領軍企業 SWM 的合作，聚焦 L4 級 Robotaxi 的研發與部署。SWM 在韓國商業化運營經驗豐富，而聯想則在自動駕駛算法、高性能計算平臺領域具備優勢，雙方的協同有望快速打通 "技術 - 產品 - 運營" 的鏈路。無獨有偶，作為全球領先的自動駕駛全棧技術與運營服務提供商，蘑菇車聯與 LG 電子的戰略合作，覆蓋自動駕駛車輛部署、數字道路基礎設施建設及城市智能治理，蘑菇車聯的端到端自動駕駛系統（“前裝量產+視覺與固態激光雷達融合”技術路線，顯著提升了自動駕駛系統的一致性與可靠性）與 LG 的硬件制造能力相結合，將加速韓國 "自動駕駛示范城市" 的落地進程。

這種合作并非單向輸出，而是基于各自優勢的互補共贏。韓國擁有完善的法規體系、成熟的本土供應鏈和豐富的試點場景，中國則在大規模數據積累、城市級落地經驗、成本控制方面領先。以光州自動駕駛實證城市為例，中國企業的技術可以在真實交通環境中得到驗證，而韓國則能借助中國的規?；瘍瀯菁铀偌夹g迭代，縮小與中美的差距。

合作的深度還體現在標準共建層面。韓國自動駕駛協同推動產業發展委員會擁有 326 家成員單位，涵蓋企業、高校、研究機構等，制定了 C-ITS 通信標準、安全認證體系等一系列規范。中國企業的加入，有望推動形成更具全球影響力的技術標準，打破目前國際標準碎片化的局面。中韓在數據共享、事故責任劃分、保險體系構建等領域的合作，將為全球自動駕駛產業提供 "中韓方案"。

韓國的 "追趕者" 困境與破局

盡管進展迅猛，韓國自動駕駛仍面臨諸多挑戰，這也是其積極尋求國際合作的重要原因。國土交通部的自我評估直言不諱：此前 AI 車輛僅能在限定區域運行，未能充分應對大規模數據學習的技術趨勢，國際競爭力落后于中美。

技術層面，韓國仍面臨 "試驗用技術" 向規?；a業轉化的瓶頸。雖然政府主導的 K-City 測試示范區（32 萬平方米，涵蓋 35 種道路環境）為技術驗證提供了良好平臺，但創業企業和零部件企業的成長空間受限，過度依賴大企業導致技術多樣性不足。此外，激光雷達、高性能半導體等核心部件的成本居高不下，也制約了商業化速度。

制度層面，事故責任劃分、數據隱私保護等問題仍需完善。盡管韓國已組建事故責任工作組，但 L3 級以上自動駕駛的責任界定仍存在模糊地帶，這也是全球自動駕駛產業的共同難題。社會接受度方面，如何讓公眾信任無人駕駛技術，尤其是在夜間、復雜路況等場景的可靠性，仍需要長期的市場教育。

面對這些挑戰，韓國選擇了 "開放合作 + 技術攻堅" 的雙輪驅動策略。一方面，通過 "K - 自動駕駛" 合作模式，吸引中韓大企業和初創公司共同參與，借助外部力量激活本土生態；另一方面，將 End-to-End 無人駕駛算法列為國家戰略技術，加大對 AI 半導體、傳感器融合等核心技術的研發投入，計劃 2021-2027 年間投入 1.1 萬億韓元用于技術突破。

中韓合作的深化，為韓國提供了破局的關鍵機遇。中國的大規模數據可以解決韓國 "數據饑渴" 問題，加速 AI 模型訓練；中國的成本控制經驗有助于降低自動駕駛車輛的單價，推動規模化部署；而韓國的法規體系和供應鏈優勢，則能為中國技術提供快速落地的場景。這種互補性合作，讓韓國 "2027 年實現 L4 商業化、2030 年量產自動駕駛汽車" 的目標更具可行性。

2026 年初的這場中韓自動駕駛聯盟，不僅是企業層面的結對合作，更是全球產業格局的重要轉折點。長期以來，全球自動駕駛市場呈現中美領跑的雙雄格局，而韓國憑借扎實的產業基礎、完善的制度設計和開放的合作態度，正攜手中國沖擊 "全球前三" 的位置。未來兩年，將是中韓自動駕駛合作的 "收獲期"，在 AI 與交通深度融合的時代，一個新的全球領導者聯盟，正在悄然崛起。