中國商報(記者 雷珂馨)隨著政策對智能輔助駕駛的支持力度不斷加大、消費者對安全便捷出行的需求持續增長,以及技術迭代周期逐漸縮短,多家車企將2026年視為智能輔助駕駛大規模落地的“決勝窗口期”。
從傳統汽車企業到造車新勢力,從硬件預埋到軟件迭代,一場圍繞技術突破、生態重構與商業模式創新的競賽已全面拉開帷幕。
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圖為貴州省貴陽市的消費者正在體驗自動輔助駕駛功能。(圖片由CNSPHOTO提供)
車企布局AI搶抓“窗口期”
當前,智能輔助駕駛的技術競爭已進入白熱化階段。2026年,多家車企將目標明確指向“城市導航輔助駕駛”的全面普及,并進一步朝著機器人、飛行汽車等智能產品方向演進。
2月24日,小鵬汽車董事長、首席執行官何小鵬在面向全體員工發布的開工信中稱,在2026年,小鵬汽車要成為“一個能把技術探索的勢能全面轉化為規模量產動能的具身智能公司”,并且機器人、飛行汽車、Robotaxi(自動駕駛出租車)這三大前沿AI業務將在同一年全部實現量產。
吉利汽車集團CEO淦家閱也在開工信中提出,企業正加速推進AI科技化進程。2026年,吉利汽車將繼續快速迭代千里浩瀚G-ASD,并將G-ASD H7方案搭載于領克和吉利銀河的多款車型上。與此同時,在智能座艙領域,超擬人智能體Eva將具備更強的交互能力,可實現國內領先的艙駕聯動體驗。
理想汽車董事長李想發文稱,AI目前正經歷著從Chatbot(聊天機器人)向Agent(智能體)的進化。過去,AI工具大多只是提供建議,若要真正融入生活并應用于生產實踐,需具備行動能力。他認為,汽車本質上是一個在物理世界中移動的機器人,它應當像司機一樣理解用戶需求,并主動為用戶提供服務。
薩摩耶云科技集團首席經濟學家鄭磊對中國商報記者表示,2026年,智能駕駛將呈現“技術收斂、商業分化、格局重塑”的特征。
“在技術層面,端到端大模型將成為標配,競爭焦點也將從‘有沒有’轉變為‘好不好用’。對于企業而言,當智能駕駛成為如同‘水電煤’一樣的基礎設施時,真正的競爭優勢將源自數據閉環效率、成本控制能力以及生態構建速度,而非單一的技術參數。小鵬、吉利、理想等企業紛紛發聲,正是為了在這一行業轉折點上爭奪話語權,從而進行關鍵布局。”鄭磊表示。
行業邁入“生態競合”新階段
智能輔助駕駛的普及不僅是技術問題,更是生態問題,車企正通過跨界合作構建“技術—基礎設施—政策”的閉環。
在智能芯片領域,上汽通用汽車與中國科技公司Momenta簽署了戰略合作協議,雙方將攜手共同研發適配中國復雜路況的輔助駕駛解決方案;吉利汽車的千里浩瀚H9方案最高搭載自研雙英偉達Thor芯片域控制器;被稱作理想汽車“具身智能機器人開山之作”的理想L9 Livis版車型,將配備兩枚理想自研的“馬赫100”芯片。
蘇商銀行特約研究員張思遠對記者表示,智能汽車市場滲透呈現“高低階雙線突破”態勢:L2級輔助駕駛滲透率預計突破70%,已成為10萬元級車型標配;L3級有條件自動駕駛在特定高速路段實現商業化落地,小鵬、吉利等企業已啟動Robotaxi試點運營,預計在2026年跑通技術與商業的初始循環。在國際化合作方面,技術輸出加速,小鵬第二代VLA模型被大眾集團采用,成為首個向國際車企輸出智駕技術的中國企業,標志著中國智能駕駛從“產品出海”邁向“技術定義”階段;吉利則通過800V高壓平臺與i-HEV智能雙擎技術,深度融合智能化與能源效率,支撐其全球化戰略。
北京社科院副研究員王鵬告訴記者:“在應用層面,L4級自動駕駛已進入試點階段,Robotaxi啟動網約車規模化運營并跑通商業閉環;在市場層面,智駕技術走向普惠化,將高速與城市NOA(領航輔助駕駛)功能下放至主流車型,同時‘物理AI+全球化’成為核心趨勢,車企海外銷量占比將顯著提升,實現技術與品牌的全球輸出。”
全面普及仍面臨多重挑戰
今年,政策層面取得關鍵進展,為智能駕駛的安全發展奠定了穩固根基。1月7日,工業和信息化部對《智能網聯汽車自動泊車系統安全要求》等7項強制性國家標準計劃項目進行公示。這些標準從國家層面出發,系統規范了自動泊車功能的技術要求、測試方法以及安全準則,創新性引入了“人機交互安全”“故障應對機制”等指標,為智能駕駛行業劃定了全鏈條的安全底線。
盡管前景廣闊,但智能輔助駕駛的全面普及仍面臨多重挑戰。
浙大城市學院副教授、中國城市專家網智庫委員會常務副秘書長林先平對記者表示:“企業需確保技術安全可靠并建立完善的測試驗證體系,加強數據隱私保護與合規運用,降低系統成本推動普及,促進行業標準統一與產業鏈協同,避免過度宣傳并引導用戶合理使用。同時,應關注法律法規跟進與責任界定,為高階自動駕駛商業化奠定基礎。”
張思遠認為,輔助駕駛正從新勢力車企的專屬配置轉變為全行業的標配,在此過程中,企業需在技術、合規、生態三大領域突破挑戰。
“其中,技術安全與標準統一是核心前提。隨著輔助駕駛滲透率持續提升,相關事故數量也呈同步增長態勢,因此亟須建立行業統一的安全驗證體系。例如,當前極端場景(Corner Case)數據共享不足,導致算法迭代受限,頭部企業應牽頭構建跨企業數據聯盟以破解這一難題。此外,合規與用戶認知管理同樣不容忽視。工信部已明確要求禁用‘自動駕駛’等易引發誤解的表述,統一采用‘L2級輔助駕駛’等精準術語,以避免消費者誤判風險。企業需在產品宣傳中強化輔助屬性定位,增強用戶安全使用意識。”張思遠表示。
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