北京车展｜智驾驶入理性深水区：产业祛泡沫，安全与创新重构发展新秩序

中经记者 张硕 北京报道

2026北京车展，新叙事开始浮出水面。而在汽车产业全面智能化转型的关键节点，自动驾驶已然成为全球科技竞争与产业升级的“关键钥匙”之一。

《中国经营报》记者采访了解到，4月25日，第二届自动驾驶产业发展论坛在北京召开。本次论坛由车百会研究院牵头主办，引望智能、中国移动上海产业研究院、清华大学智能产业研究院联合协办，以“加速自动驾驶产业进程 凝聚自动驾驶安全共识”为核心主题，汇聚政府主管部门、高校科研机构、整车企业、科技公司、通信领域多方代表，通过主旨致辞、专题分享、圆桌研讨等形式，复盘产业阶段性成果，直面智能化发展中的安全风险与行业痛点，共同探寻创新发展与安全治理并行的全新路径，为国内自动驾驶产业高质量发展凝聚共识、注入动能。

车百会研究院理事长张永伟在开场致辞中，对近两年国内自动驾驶产业发展进行系统性复盘，梳理出行业三大标志性质变。其一，技术成熟度持续提升且成本大幅下探，智能化实现从高端溢价到全民普及的跨越。其二，产业融合成为行业主流趋势，各领域打破行业壁垒、深度联动融合，形成产业协同发展新格局。其三，行业彻底褪去浮躁虚火，回归理性发展，市场泡沫基本出清，企业将安全保障、技术创新、产业链自主可控确立为产业发展核心主线。与此同时，他强调，下一阶段产业发展过程中，要持续重视自动驾驶技术培育与产业建设，统筹技术创新与行业监管的平衡关系，妥善协调单车智能与车路协同的融合发展节奏，护航产业稳健长效发展。

褪去概念狂欢与野蛮生长的浮躁周期，国内自动驾驶产业正在完成一场深度自我迭代与价值重构。本次行业盛会上，监管层、学界与产业端形成统一共识：当下智能汽车竞争早已脱离单点技术、单一产品的比拼，在全球产业格局重塑背景下，技术普惠、生态融合、安全兜底、理性落地成为行业不可逆发展方向，中国自动驾驶正寻求产业提速、风险防控、自主可控三者共生平衡的发展新解法。

工信部装备工业发展中心副主任刘法旺在主旨报告中指出，全球汽车产业竞争已然升级成为国家级产业生态的全面博弈。在他看来，我国智能网联汽车具备完备产业链、庞大市场体量与政策加持，长期发展前景广阔，但产业高速扩张背后潜藏诸多不确定性，各类安全风险与发展挑战不容小觑，敬畏安全、严控风险是产业行稳致远的前提。

中外产业应双向借鉴、优势互补

本次论坛设置三大重磅专题分享，业内嘉宾立足产业实践与前沿洞察，从政策趋势、技术迭代、商业化落地三大核心维度，深度拆解自动驾驶当下机遇与困局，输出多元化落地思路与行业思考。

在自动驾驶政策及趋势专题环节，国家邮政局政策法规司原一级巡视员、副司长靳兵表示，中外自动驾驶产业各有优势、路径各异，可双向借鉴、优势互补共谋发展。我国可参考海外成熟经验，适度放宽硬件限制、优化市场准入机制、加快责任立法进程，包容鼓励前沿技术创新；美国亦可借鉴我国在统一行业标准、深耕车路协同、推进全场景落地的成熟实践，同步筑牢数据安全治理防线。他同时提出多项行业发展建议：打通全域有效数据壁垒，夯实AI应用底层基础；对标前沿技术取长补短，减少产业试错成本；坚守车路云协同国家战略，持续迭代优化车端核心智能能力；加大路权开放与上路运营力度，加快技术实景落地；主动参与国际标准制定，争夺全球智能驾驶产业话语权。

针对行业普遍混淆的智驾等级认知，引望智能驾驶产品线总裁李文广做出清晰界定。他介绍，L2辅助驾驶、L3级有条件自动驾驶、L4级完全自动驾驶存在本质量级差距，当前常规辅助驾驶事故接管间隔仅数十至数百公里，L3级别需达到几十万公里安全标准，L4技术门槛相较L3再提升10倍。高阶自动驾驶无须人工接管，可自主应对交警手势等复杂交通场景，对环境识别精度、系统安全冗余有着极致要求，技术难度不可同日而语。

中汽智能科技党委书记、副总经理杨正军分析了新技术带来的安全新挑战。当前L2辅助驾驶车型渗透率快速走高，L3步入准入试点阶段，L4示范应用规模化铺开，端到端等新技术成为智驾开发新范式。但技术革新之下，代码体量扩增、故障类型增多、网络攻击风险上升，功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全四大维度风险持续凸显，安全治理难度同步加大。

岚图汽车科技副总经理谢文云则点明产业底层竞争逻辑，中国汽车产业已从智能化先行者，迈入高阶自动驾驶发展深水区。自动驾驶终极比拼是全链条体系能力，而非纸面参数堆砌。L3量产不仅是商业化载体，更是实现数据闭环的关键一环。

在自动驾驶技术及标准进展专题中，行业前沿技术趋势被逐一拆解。清华大学博导邓志东提出，未来车企将成为具备整车硬件制造优势的人工智能企业，全行业必须加速拥抱AI变革。未来五年，汽车将从单纯安全运输工具，迭代升级为搭载智能增值服务的AI移动智能体，同时也是具身智能技术落地的核心场景与技术制高点。

中国一汽研发总院首席师刘斌补充表示，自动驾驶技术正在从传统规则驱动，向AI赋能、世界模型方向演进。目前行业AI模型和人类多感官跨模态认知仍存在明显偏差，亟须搭建完善的多模态感知体系；同时业内技术路线尚未统一，产业需坚持数据驱动，依托AI模型实现技术高速迭代。

商业化落地是检验技术的标尺

商业化落地是检验技术价值的最终标尺，自动驾驶商业化落地节奏及趋势专题中，嘉宾结合不同赛道分享落地思考。中国移动上海产业研究院智慧交通部总经理蒋亚佳表示，自动驾驶现已进入规模化商用关键窗口期，产业对网络可靠性、算力高效性、智能服务专业性需求持续攀升，5G及后续6G技术，将为车路云一体化智驾生态提供坚实的通信基建支撑。

文远知行创始人兼CEO韩旭直言，L4级自动驾驶并非未来愿景，已是落地见效的“现在时”。同时行业必须保持清醒认知，L4高阶自动驾驶与L2++高阶辅助驾驶，存在千倍级技术差距，不能依靠数据增长线性预判技术成熟度，更不能低估低速场景安全隐患与高阶研发难度。

嬴彻科技创始人兼CEO马喆人聚焦干线重卡赛道，货运自动驾驶具备极高经济价值与社会价值，能够大幅提升国内交通物流运行效率。依托庞大货运市场与路网优势，我国有望在卡车自动驾驶领域实现对海外的超越，他呼吁监管部门适度放宽创新空间、开放更多路权，助力本土技术领跑全球货运智能驾驶赛道。

论坛最后的圆桌思辨环节，引望智能李文广、文远知行韩旭、复旦大学刘典、长安汽车潘屹峰、主线科技王超齐聚一堂，围绕世界模型与VLA技术路线、L3/L4与Robotaxi发展关系、舱驾一体趋势、中美自动驾驶产业竞争等热点议题深度交锋。

嘉宾普遍达成共识：车辆深耕物理运行场景，世界模型更适配物理交互与车辆控制，产业落地应当循序渐进，优先落地高速L3积累数据与技术，再逐步布局高速L4高阶能力；高阶自动驾驶安全门槛极高，必须摒弃主观低估研发难度的浮躁心态；技术快速迭代与传统治理模式存在脱节，需建立包容审慎的创新监管机制；行业要联合多方搭建统一权威的安全评测体系，依托本土车路云特色路线构建差异化竞争力；同时强化政企协同，打通多元落地场景、破除地域资质壁垒，推动自动驾驶从示范运营走向规模化实景商用。

（编辑：童海华 审核：李正豪 校对：颜京宁）