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长期以来 ，智驾舆论场的焦点集中在算法、传感器 、模型能力等技术指标的比拼上 ，行业习惯于用累计测试里程 、场景通过率、硬件参数等衡量智驾成熟度，仿佛只要技术跑通 ，全民普及就水到渠成。2023 年 5 月 23 日 ，在以色列特拉维夫，一名男子在第 11 届以色列智能交通展上体验一款远程驾驶系统产业迭代轨迹正颠覆这一判断 。当智能驾驶汽车从封闭测试区驶入复杂开放的城市路网，从示范样板走向大众消费市场 ，技术迭代已不再是规模化普及的最大瓶颈 ，跨区域数据治理的规则平衡、可持续的商业化盈利模式 、人车混行场景下的社会协同 、全域均衡的普惠发展格局等非技术短板，已然成为决定产业上限的核心变量 。站在产业转型的关键节点可以清晰地看到 ，智能驾驶的下一轮突破 ，早已跳出单一企业、单一国家的技术 " 短跑 "，而是演变为一场需要政府 、车企 、监管机构、产业生态 、社会公众共同参与 ，跨越产业边界 、地域隔阂与认知鸿沟的长期协同共建工程。突破商业化困局 ，从烧钱试点走向 " 自主造血 "一边是智驾技术不断创新，一边是行业长期面临盈利模式缺失、依靠资本持续投入烧钱的结构性困局 。随着渗透率持续攀升 、产业进入成熟落地阶段 ，市场逻辑彻底重构 ，能否构建可持续的商业闭环，成为产业可持续发展的核心市场门槛 。就在不久前 ，工业和信息化部附条件许可了两款 L3 级（有条件自动驾驶）自动驾驶车型产品。在北京 、广州、上海 、深圳等地 ，打开手机 App 呼叫一辆无人驾驶的出租车成为部分通勤族的选择。2026 年以来，近 20 个车企品牌集中收缩终端优惠，搭载高阶智能辅助驾驶的车型售价涨幅超 20% 。行业加快转向产品力升级 、品质精进与智能化等高附加值赛道 。赛迪顾问股份有限公司汽车产业研究中心高级分析师姚垠国表示 ，中国智驾市场在 2025 年迎来了从 " 技术验证 " 加速转向 " 场景落地 " 的关键拐点。L2 级辅助驾驶正加速从高端车型走向全系标配 ，各家头部企业在 2025 年密集推出端到端大模型，推动 L3 级自动驾驶从元年走向实质性落地 。高级别自动驾驶试点的加速扩围 ，也带动了无人驾驶出租车的车队规模和运营范围进一步拓展 。虽然智能驾驶在局部市场得到突破 ，但多位业内专家认为，" 单车盈利 " 并不等于企业整体盈利 ，比如美国字母表公司旗下 " 出行新方式 " 公司（Waymo）在美国运营多年 ，订单规模持续增长，但整体业务仍未实现盈利。由于试点区域客流有限 ，车队规模上不去 ，车队购置、运维、远程监控中心 、保险等刚性固定成本无法充分摊薄 。从现有搭载辅助驾驶功能的新能源汽车市场来看，产业盈利结构依旧失衡：车企利润主要依赖整车销量 ，高阶智驾付费转化率仍处于较低水平 ，规模化盈利模式仍未形成 。续航虚标 、冬季断崖式掉电，企业公布的续航能力与真实用车体验脱节；节假日高速服务区充电排队、老旧小区充电桩安装难 、县域补能设施匮乏 …… 这些热点话题也暴露出产业配套和服务体系的短板。业界普遍认为，智驾商业化不能局限于 " 卖车辆 、卖功能、卖出行服务 " 的单一业态 。未来产业价值增长点 ，将集中在车路协同基础设施共享 、全域出行调度 、智慧物流运力、合规数据服务 、智能化车队运维等复合领域 ，需要城市治理 、交通管理、保险金融 、基建运营等多行业协同联动 。共建共生共赢的智能出行商业生态，行业需破除恶性价格内卷的怪圈 ，从 " 拼低价 " 转向 " 拼价值 " ，高阶智驾车型实现合理溢价，为商业化模式成熟营造健康的市场环境。混行时代：破解道路安全与社会协同难题当前 ，智能驾驶领域面临的挑战 ，在于如何走出封闭试点圈，进入真实 、复杂、充满不确定性的公共路网 。这背后需要创新突破且谨慎探讨的 ，是制度与社会规则的边界 。现行道路交通规则、出行习惯 ，均诞生于人类驾驶时代，与智能驾驶并非天然适配。人类司机过往依靠手势礼让 、动态变通 、经验博弈形成的隐性交通默契 ，难以形成规范的交通法规条文、被完整录入仿真训练库。中国工程院院士李克强分析认为 ，当前高阶智驾规模化落地的刚性约束，已经从感知 、识别等技术短板，转向法规责任界定 、跨区域准入、数据治理 、运营保障等体系化能力不足 。" 我们能造出足够聪明的车 ，却尚未建成适配智能出行时代的现代化交通治理体系 。"人的认知与行为协同则是人车协同需要解决的一大难题。清华大学车辆与运载学院教授李升波表示 ，仿真可以生成海量虚拟场景，但很难完整复刻真实世界里人与人 、人与车之间的动态博弈 。" 技术能解决‘看见’和‘刹车’ ，但很难一次性解决交通生态的协同问题 。"" 聪明的路 " 能有效降低自动驾驶的技术难度和整车成本 ，使得 L4 级（高度自动驾驶）无人驾驶出租车、干线物流等场景的商业化落地时间提前。道路上收集的交通大数据，其价值远超自动驾驶本身 ，它能为城市交通规划 、公共安全 、应急管理提供前所未有的决策支持 ，实现 " 一路多用，多感合一 " ，推动智慧城市治理升级 。麦肯锡全球研究院的报告指出 ，协同交通系统可将城市核心区的通行效率提升 15%-20% 。另外，系统的主动安全预警和协同决策 ，有望进一步降低交通事故发生率。多位交通领域专家认为 ，破解混行适配困局，需要单车智能迭代升级与全社会协同双向发力 。一方面，构建 " 车路云一体化 " 体系 ，通过路侧雷达、智能摄像头 、智能信号机 、边缘计算设备 ，补齐单车感知盲区，提前预警远端突发路况 ，有效降低单车智能决策压力 。另一方面 ，产业端持续优化算法逻辑，让机器决策更贴合大众出行习惯与社会通识。同时 ，监管部门、车企等需常态化开展公众教育 ，清晰界定辅助驾驶与自动驾驶的能力边界，破除认知误区；持续修订道路交通安全法律法规 ，细化不同等级自动驾驶场景下的企业、运营方 、使用者权责链条 ，完善事故认定 、保险适配、纠纷处置机制 。加快建设自动驾驶汽车融合安全体系同样至关重要 。中国汽车工程学会名誉理事长李骏建议，攻克自动驾驶汽车安全关键技术难题 ，建立自动驾驶汽车产品安全设计方法与质量保障体系 ，构建自动驾驶汽车的全生命周期安全保障体系，将智能网联汽车安全第一理念深植于汽车产业。" 产业变革走得越快，遇到的新难题就越多。智能驾驶能力边界怎么界定 ，大模型上车如何保障安全 ，单靠一家企业很难啃下来 。" 中国检验认证（集团）有限公司副总经理吕祁说，要把检验检测 、标准认证的能力前置到研发前端 ，用科学标尺托举技术创新 。数据安全：筑牢智驾普及的基石在以智能驾驶为代表的智能网联汽车快速发展的同时 ，与之伴随的网络与数据安全 、政策法规适配等问题，也成为当前重要挑战和课题。一次网络攻击 ，就可能导致整个城市交通瘫痪；当系统精准掌握你每一次出行、每一次刹车等行为 ，个人隐私的边界或将被扩大 …… 业内普遍认为，智能网联汽车存在大量网络数据交互场景 ，行驶过程中采集的环境感知数据涉及地理信息安全 ，车辆感知系统等涉及交通安全，车内外传感器设备涉及个人隐私安全 。这些主动安全 、被动安全 、信息安全以及供应链安全 ，越来越多地融入汽车全链路和社会的各环节 。加之网络和数据的应用程度越来越高 ，智能网联汽车遭受网络攻击的风险也将大大增加。中国汽车技术研究中心有限公司副总经理周华表示，网络与数据安全风险日益凸显，智能网联汽车存在大量网络数据交互场景 ，在数据安全方面 ，如何确保车辆收集、存储和利用数据安全，防止个人信息泄露成为行业共同面对的挑战 。同时 ，随着经济全球化和数字化的深入发展 ，数据跨境流通成为汽车企业日常运营的重要组成部分，重要数据出境也面临合规风险 。网络安全方面 ，智能网联汽车遭受网络攻击 、网络侵入的风险将会大大增加。为智能驾驶打造 " 聪明的路 " ，不是简单的技术叠加，而是一场深刻的交通范式变革 。当前 ，我国的数据安全法和个人信息保护法等已为此提供了法律框架 ，但具体到车路协同场景，仍需要更细化的实施细则 。中国工程院院士邬江兴表示 ，智能网联汽车安全防护绝不能停留在传统消费互联网附加式的防护概念 ，必须面向生命域一体化高安全需求，培育可量化设计 、可验证度量的新质安全能力。多位业内专家呼吁，建立分级分类的数据治理体系 ，区分普通路况数据、个人敏感数据 、关键地理信息数据 ，探索安全评估 、数据脱敏、隐私计算、联邦学习等合规技术手段，在 " 数据可用不可见 " 的前提下 ，搭建跨主体 、跨区域的数据协作机制 。全国政协委员 、华晨宝马汽车有限公司铁西工厂厂长张涛提出 ，可建设国家级智能驾驶数据安全评估与共享平台，统一标准 ，在守住安全底线的同时 ，减少重复验证，降低行业合规成本 。安全档案制度正成为新的行业共识：企业不能只宣称系统安全 ，而要提供完整证据链 ，从顶层安全目标拆解到硬件、软件 、场景验证，每一步都可追溯复核。" 技术证明车能跑 ，制度证明车可以安全地跑在社会秩序里。" 一位参与国标制定的专家说 。与此同时 ，业内专家认为，当前高阶智驾试点高度集中在各大城市，地域之间的智驾体验差距正在拉大 。为弥合数字鸿沟 、确保这场技术革命的普惠性 ，还需要政府进行前瞻性顶层设计和财政投入 ，避免出现 " 智能道路孤岛 "。应鼓励企业探索适配低等级道路、复杂乡村路况的轻量化智驾方案，优先保障基础安全能力 ，在公共出行领域优先落地普惠价值 ，比如偏远地区的无人接驳 、乡村物流自动驾驶，用技术补齐公共交通供给短板 。全球协同：共建智能出行新秩序智能驾驶产业的未来 ，需要依靠全球协同共建 ，而非孤立的 " 技术竞赛 " 。当前全球市场呈现差异化路径：中国拥有海量复杂混行场景 、庞大新能源汽车产业链、强有力的顶层规划，走 " 渐进试点 、车路协同 、多元场景并行 " 路线；美国市场偏向单车智能 ，鼓励企业自主探索商业化 ，监管相对灵活；欧盟更重视 AI 安全、数据保护 、消费者权益，标准严谨；新加坡 、中东等市场 ，则以引进合作、封闭场景落地为主。过去 ，各国主要按照各自经验推进研发应用，自动驾驶系统产品技术规范始终未形成统一共识 。周华表示，政策层面 ，世界主要汽车工业发达国家都在加快自动驾驶汽车法律和政策的修订 ，但仍然无法满足智能网联汽车产业化发展的需要；技术法规层面，法规的更新和修订周期较长 ，且不同地区的测试标准和认证体系差异较大 ，阻碍了智能网联汽车全球推广普及 。2026 年 6 月，由中国、欧盟 、英国 、美国、加拿大和日本共同牵头制定的联合国自动驾驶系统全球技术法规（ADS GTR）正式发布 ，对加速自动驾驶系统产业化发展 、推动全球汽车产业智能化转型具有里程碑意义。中国工程院院士李克强表示 ，我国智能网联汽车产业正处于由技术验证向规模化应用发展的关键阶段，法规将加速技术架构与国际规则的双向促进 ，推动研发与评价方式的创新突破 。" 统一的技术边界将有效减少全球范围内技术路线的割裂 ，避免企业在不同规则体系下的重复研发与过度冗余，从而显著降低产业整体的合规成本 ，让创新资源更聚焦于核心算法与关键零部件的突破 。"越来越多行业人士呼吁 ，在守住国家安全 、数据主权底线的前提下，推进关键安全标准、测试评估方法 、事故存证格式的国际互认，分享长尾场景数据库建设经验 ，交流保险与责任立法的实践教训。周华等多位业内专家建议 ，与重点国家和地区探索建立双边 、多边合作机制，在制定数据分类分级、认证管理 、规则互认等方面加强合作 。利用中国企业国际化发展联盟等行业平台 ，深化智能网联汽车政策 、标准、技术等领域的联合研究与跨界合作 。
国庆长假 ，外滩 、南京东路步行街 、豫园等上海黄浦核心文旅地标迎来八方游客。面对国庆大客流的严峻考验，上海市公安局黄浦分局将大数据、态势感知、警用无人机等科技手段深度嵌入安保实战 ，搭配多项精细化现场疏导举措 ，构建起 " 智慧预判 、地面分流 、柔性管控 " 的立体化安保体系，让警力调度更精准、指挥协调更高效 、群众游玩更安心。外滩江堤上 ，创新推出的 " 人墙标兵线 " 成为柔性疏导的重要抓手 。安保警力在江堤九号口 、十号口通道上方定点布防形成人墙 。九号口是金牛广场通往江堤的主通道 ，以往游客登堤后习惯就近在平台中央驻足拍照，极易造成通道出口局部拥堵。固定人墙不依靠喊话劝导 ，以物理引导的方式 ，自然引导登堤游客绕开易滞留核心区域，向平台两侧散开，引导市民游客充分利用通道间空置钢梯空间向江堤深处行进 ，预留出通道口位置 。这一疏导思路 ，如同公交车售票员引导乘客 " 往里面走、留出车门 "，盘活江堤闲置游览空间 ，实现被动式柔性分流 ，化解局部拥堵风险 。现场市民游客表示，警力坚守岗位守护城市游览安全的画面令人动容。（上海黄浦）
