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      賽迪顧問春晚研究|從春晚車隊“騏驥馳騁”,看中國自動駕駛奔赴新程

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      本 文 作 者

      賽迪顧問汽車產業研究中心

      從春晚車隊“騏驥馳騁”,看中國自動駕駛奔赴新程

      引言

      2026年央視馬年春晚合肥分會場,伴隨一曲《合韻滿江淮》,數十輛自動駕駛汽車如一匹匹駿馬奔騰而來,在“皖美之瞳”上演了一場“徽派文脈”與“中國智造”的同頻共振。車輛如筆,道路如卷。這不僅是一場車隊表演,更是中國自動駕駛從技術攻堅到商用落地、從單車智能到車路云協同、從示范運營到百姓日常出行的生動畫卷。

      01

      春晚自動駕駛背后的“無人密碼”

      春晚分會場自動駕駛汽車“絲滑”駛過的背后,是一套完整系統的高效運作:感知系統洞察四周,芯片實現毫秒級決策,智能基礎設施延伸感知邊界。各環節緊密協同,共同將前沿技術轉化為流暢優雅的“中國軌跡”。

      環境傳感器:洞察世界的“感官”系統。自動駕駛汽車之所以能精準感知周圍世界,得益于環境傳感器這一“感官”系統的高度集成與毫秒級協作。環境傳感器能夠實時捕捉并理解車輛周圍的環境信息,構成行車決策的感知基礎。當前,車載激光雷達、4D毫米波雷達已成為環境感知系統中的兩大核心傳感器。車載激光雷達能夠通過激光脈沖精準測量距離,生成高精度三維點云圖像,探測距離超150米,精度達到厘米級,其技術路線已從機械式走向半固態、全固態方案。而4D毫米波雷達在傳統毫米波雷達探測距離、速度、方位角的基礎上,增加了對目標高度的感知能力,實現從平面到立體空間的感知躍升。兩者協同,猶如為自動駕駛裝上了一雙不受路況、天氣干擾的“銳利雙目”。

      車規級芯片:精于決策的“最強大腦”。在自動駕駛汽車表演編隊行進過程中,芯片不僅要完成單車對環境感知、路徑規劃的實時計算,更需在毫秒級時間內,與隊內車輛及云端進行高頻、可靠的數據交互,這對芯片提出了極高要求。一方面,車規級芯片須具備強大的算力以處理多源傳感器數據,支持復雜的感知、規劃、決策與控制算法。另一方面,車規級芯片須滿足高可靠、低延遲、高安全等方面的嚴苛標準。例如,普通芯片若用于汽車動力控制,可能因路面顛簸導致焊接脫落,而車規級芯片的封裝須能承受10g的沖擊加速度,以保障在極端路況下仍能正常穩定工作。

      智能基礎設施:聯動全域的“外延神經”。自動駕駛車群流暢協同的背后,是智能基礎設施所提供的全局態勢感知與實時調度支持。智能基礎設施通過融合先進通信技術、道路設施與云端算力,能夠突破單車傳感器的物理局限,為車輛提供全局交通態勢信息,從而有效應對極端天氣、盲區風險等“長尾問題”。當前,智能基礎設施已成為高階自動駕駛規模化落地的關鍵支撐,其建設范圍正從局部示范區向城市級、路網級延伸,逐步成為智慧交通系統的核心骨架。

      02

      鏡頭之外,自動駕駛產業的跨越式進階

      鏡頭之外,是自動駕駛汽車的精彩表演,鏡頭之外則是一場系統性的產業飛躍。從L2廣泛普及,到L3準備就位,再到AI大模型深度重塑,中國自動駕駛正完成從實驗室探索到規模化落地的關鍵跨越。

      “智駕平權”,L2從“高端選配”邁向“全民標配”。2025年是中國汽車產業迎來“智駕平權”的關鍵一年。隨著硬件成本下降、算法持續優化以及供應鏈日趨成熟,L2級輔助駕駛加速從高端車型的“選配”向主流大眾市場的“標配”轉變。2025年前三季度,具備L2級功能的乘用車新車滲透率已達64%,這意味著每售出10輛新車中,超過6輛已具備基礎智駕能力,較2022年底近乎翻倍。同時,具備高速領航輔助(NOA)等L2級功能的車型大幅下探,起步售價已普遍進入15萬元以下,部分車型甚至降至10萬—12萬元,覆蓋中國乘用車市場最核心、最龐大的消費群體。

      拐點已至,L3規模化量產一觸即發。2025年12月,工信部正式公布國內首批L3級有條件自動駕駛車型準入許可,兩款車型在北京、重慶指定區域上路試點。這是L3級自動駕駛汽車首次以“合規上路、可運營”的身份融入真實交通體系,標志著其從研發試驗邁入量產應用新階段。而在這一關鍵轉折點之前,國內頭部車企早已開展L3級自動駕駛全棧自研工作,在環境感知、決策控制、車路協同等核心技術領域取得顯著突破;同時,零部件廠商也積極與車企合作,確保其產品布局緊密貼合L3級自動駕駛性能要求。目前,多家頭部車企已宣布在2026年量產搭載L3級自動駕駛硬件的乘用車,中國高階自動駕駛規模化落地蓄勢待發。

      智能重塑,車企加碼搶灘AI大模型。在AI大模型技術加持下,自動駕駛技術路徑正從感知、決策、控制的模塊化開發模式,轉向“端到端大模型”為核心的一體化開發模式。這一技術路線的變革顯著提升了自動駕駛的自主能力,使得自動駕駛系統能夠像經驗豐富的司機一樣,直接從傳感器數據中生成控制指令,從而提高自動駕駛在復雜路況下的決策流暢度和通行成功率。目前,國內主流車企紛紛加碼布局AI大模型,開始比拼“含模量”。數十家主流車企已在智能座艙、智能駕駛和相關服務中接入AI大模型,其所帶來的連續對話、復雜指令理解、多模態情感識別等能力,正成為車企塑造產品個性、構建品牌差異的關鍵“武器”。

      03

      下一程,駛向縱深發展新階段

      春晚分會場上自動駕駛汽車的流暢演繹,是中國自動駕駛產業發展的鮮活注腳。未來,隨著商業化落地取得突破、數據安全體系持續加固、全球化布局進一步升級,中國自動駕駛產業將告別早期的單點探索,加速步入縱深發展新階段。

      B端先行,Robovan有望率先形成商業閉環。B端場景為高階自動駕駛提供了最佳的早期孵化環境。一方面,城市配送、園區物流等商用場景具有路線相對固定等特點,使得運營企業能夠通過規模化運營快速攤薄高昂的硬件成本;另一方面,B端運營車輛的事故責任主體為企業,責任界定問題更易解決。在B端場景中,自動駕駛物流車(Robovan)有望成為率先實現商業閉環的領域。當前,國內自動駕駛頭部企業已將車隊規模擴充至數千輛,部分企業已實現盈利,這意味著Robovan的盈利模式已初步跑通,具備了可復制、可擴展的商業化雛形。預計未來2-3年內,Robovan或將迎來大規模投放,逐步成為物流體系的常規裝備配置。

      從“原生”到“內生”,數據安全范式將迎來革新。自動駕駛汽車的代碼量龐大、應用軟件繁雜,構建完善的信息安全防御體系是下一步發展的重中之重。傳統的“原生安全”范式,側重于在系統設計之初,就構建固化的防御能力和安全機制,為車輛預先安裝一套精密“護甲”。而更具前瞻性的“內生安全”范式,則具備自感知、自適應、自成長特性,在實際運行中持續學習、動態調整、不斷加固防御,從而形成一種與網絡共生演進的安全“免疫力”,為車輛運行過程中所產生的海量數據提供貫穿全生命周期的主動防護。未來,隨著自動駕駛技術的深化與普及,以智能化、自適應為核心的“內生安全”范式,將成為守護未來出行數據安全的關鍵支柱。

      揚帆出海,構建生態共贏的“中國方案”。中國自動駕駛企業的出海戰略,正經歷一場從單品出海到生態共贏的深刻演進。早期,國內企業以激光雷達、計算平臺等硬件為主的出口模式,雖能快速打開市場,卻難以構建持續壁壘。隨著海外多國陸續開放自動駕駛測試與運營許可,單一產品已無法應對本地數據閉環、路側設施適配、法規協同等系統性挑戰。未來,更多中國企業將以智慧城市、區域交通升級等為切入點,將整套技術架構、運營模式融入海外基礎設施體系。例如,通過“技術授權+運營分成”等彈性商業方案,與當地政府建立長期信任,并探索與當地高校、產業伙伴共建研發中心與數據沙盒,推動雙方能力深度融合。這種從“走出去”到“融進去”的轉變,將為中國自動駕駛的全球化發展奠定更堅實的根基。

      新華網

      2026年2月18日報道

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      https://www.news.cn/tech/20260218/9374a70e4a384b89a058249d63575927/c.html


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