文 | 极智 GeeTech

15 世纪末，达 · 伽马的船队绕过好望角，哥伦布意外登陆美洲新大陆，人类用帆船与罗盘打破了地理隔绝，开启了重塑世界格局的大航海时代。

如今，在人工智能与汽车工业的交织浪潮中，自动驾驶正复刻着这段探索史——以算法为罗盘、以芯片为帆桨、以数据为洋流，打破传统交通的边界，驶向一个技术重构、商业迭代、生态重塑的全新海域。

2025 年以来，随着 L3 级自动驾驶准入落地、百万级量产突破与全球化布局提速、自动驾驶巴士海外落地，这场波澜壮阔的 " 智能远征 " 已正式进入深水区。

从 " 近海试航 " 到 " 远洋装备 " 的迭代

大航海时代的崛起，始于造船术与航海仪的革命性突破。自动驾驶的普及，同样依赖核心技术从 " 实验室验证 " 到 " 规模化适配 " 的跨越。

经过十余年的技术攻坚，曾经停留在概念中的自动驾驶，已构建起涵盖感知、决策、执行的完整技术体系，如同当年的卡拉维尔帆船，具备了征服复杂海域的硬实力。

感知层的 " 千里眼 " 技术迭代，为自动驾驶扫清了视野障碍。早期自动驾驶依赖多激光雷达方案实现环境感知，高昂成本成为规模化落地的桎梏，如同大航海初期的船只难以承载远洋补给。

如今，技术路线持续收敛，半固态激光雷达成本降至千元以内，禾赛、速腾聚创等企业实现车规级量产，让高阶智驾方案得以普及。近日，轻舟智航推出基于单征程 6M 平台端到端城市 NOA 方案，在有限算力中实现复杂路况适配，彰显了技术优化的核心价值。

与此同时，纯视觉方案与激光雷达、毫米波雷达、摄像头的融合感知技术并行发展。蘑菇车联 " 视觉为主 + 固态激光雷达融合 " 的技术路线，显著提升系统的一致性与可靠性，使目标感知距离提升超 50%，漏检率 / 误检率下降 70%，接管率降低两个数量级，且大幅降低了研发与硬件成本，为自动驾驶巴士规模化落地奠定了坚实基础。

决策层的 " 最强大脑 " 升级，赋予自动驾驶应对复杂场景的能力。如果说早期算法是依赖预设规则的 " 近海导航 "，如今的端到端架构与世界模型，则如同具备洋流预判能力的航海家。2025 年以来，端到端已成为行业共识，多家自动驾驶企业推出 VLM、VLA 与世界模型融合的新架构，依托量产积累的真实路况数据，实现从感知到控制的端到端闭环，大幅提升长尾场景处理能力。

算力支撑同样实现飞跃，英伟达 DRIVE Thor X 芯片算力突破 2000TOPS，华为、地平线等本土企业加速国产替代，为高阶算法提供了充足的动力储备，如同大航海时代蒸汽机对风帆的革新。

执行层与基础软件的完善，筑牢了技术落地的根基。线控制动、线控转向技术实现高精度控制，为无主驾运营提供安全保障；高精地图与北斗定位实现厘米级覆盖，如同当年的星盘与海图，为车辆规划精准路线。百度、高德的高精地图已覆盖全国主要城市，千寻位置的定位服务让自动驾驶在隧道、高楼等复杂环境中仍能保持精准感知，构建起 " 车 - 路 - 云 " 一体化的技术生态。

量产门槛下的 " 航线开拓 "

大航海时代的真正到来，并非源于单次探险的成功，而是航线的常态化运营与贸易网络的建立。而自动驾驶的 " 大航海时代 "，也以规模化量产为标志，从技术猎奇走向全民普及，完成从 " 点的突破 " 到 " 面的覆盖 " 的跨越。

量产的核心价值在于构建了数据驱动的技术迭代闭环。自动驾驶的安全性与可靠性，离不开海量真实场景数据的训练，如同航海家需要记录洋流、暗礁位置以优化航线。

这些来自不同气候、路况、驾驶习惯的数据，持续反哺算法迭代，让自动驾驶系统在雨雪天气、施工路段、城中村等复杂场景中不断进化，形成 " 量产交付 - 数据积累 - 算法优化 - 体验升级 " 的正向循环。

而这一循环的持续运转，不仅让自动驾驶的技术底座愈发坚实，更推动着行业从单一的技术研发，走向全产业链的协同成熟。

量产带来的规模化效应，更直接推动了核心零部件的成本下探与技术升级。激光雷达、车载计算平台、高精定位模块等曾经的天价核心器件，随着量产需求的激增，实现了技术的小型化、通用化与低成本化。自动驾驶也由此走出实验室与试点场景，从园区、景区、高速路的点状试水，延伸到城市主干道、社区微循环的面状覆盖，真正完成从技术试水到民生普惠的质变。

更重要的是，量产所构建的出行网络，让自动驾驶的价值从单一的替代驾驶，升维为城市智慧交通的重要组成部分。量产车辆所形成的移动感知节点，与城市的路侧设备、交通管控系统、智慧停车网络相连，构成一张实时感知、动态调控的交通神经网络。

每一辆自动驾驶车都是一个移动的数据采集终端，不仅为自身算法迭代提供数据，更能为城市交通规划提供精准的车流、路况、拥堵点数据，助力城市优化信号灯配时、规划公交路线、疏解交通堵点，实现人、车、路、城的深度融合。

量产落地推动行业竞争焦点从 " 技术炫技 " 转向 " 工程能力 "。早期自动驾驶行业热衷于自动驾驶技术的极限验证，如今随着 L3 级自动驾驶准入许可的发放，行业重心转向规模化交付与成本控制。

2025 年 12 月，工信部向长安、北汽等车企发放首批 L3 级自动驾驶准入许可，北京、重庆等地同步颁发专用号牌，明确系统激活期间由车企承担事故责任，为量产落地扫清了政策障碍。

产业链的协同成熟，为量产爆发提供了底层支撑。上游核心硬件成本持续下降，激光雷达从早期的数万元降至千元级，高算力芯片实现国产化替代，域控制器集成度不断提升，让高阶智驾方案的前装成本大幅降低。

中游形成 " 技术公司 + 整车厂 + 出行平台 " 的 " 金三角 " 协作模式，广汽与文远知行、如祺出行的合作，通用与 Cruise、Lyft 的绑定，实现资源互补与风险共担，加速技术落地与标准化量产。

下游运营服务体系逐步完善，充电换电、维修保养、专属保险等配套服务快速跟进，为消费者接受自动驾驶提供了保障。

全球格局下的 " 新大陆争夺 "

大航海时代的本质，是对新土地、新市场、新贸易路线的争夺。自动驾驶的商业化进程，同样呈现出全球范围内的市场分割与生态博弈，中美双极引领、区域市场崛起的格局逐渐清晰，各玩家纷纷划定 " 势力范围 "，开启属于自己的 " 新大陆远征 "。

中美双极形成核心竞争阵营，商业化进程领跑全球。美国市场以 Waymo、特斯拉为核心力量，Waymo 已在全美 5 座城市部署超 2500 台无人车，2025 年累计完成商业化订单 1400 万单，其计划将服务扩展至 12 座城市，通过与 Uber、丰田的合作加速市场渗透。

特斯拉则以纯视觉方案押注规模化，在奥斯汀率先取消安全员。根据大摩分析师的预测，特斯拉 Robotaxi 车队规模将迎来爆发式增长。车队将从 2025 年的约 200 辆，快速扩张到 2026 年的 1000 辆，到 2035 年，特斯拉将在全美多座城市部署约 100 万辆 Robotaxi。

中国自动驾驶市场在政策试点与产业链协同下加速落地，百度萝卜快跑全球服务次数超 1700 万次，通过与 Uber、Lyft 合作加速出海；小马智行、文远知行在一线城市实现 Robotaxi 常态化运营，部分平台单城日均订单量突破千单。2026 年，小鹏汽车宣布导入 Robotaxi 业务，哈啰单车与宁德时代联手入局，进一步加剧了市场竞争。

场景拓展成为 " 新大陆开拓 " 的核心方向，从乘用车向全领域延伸。如果说乘用车 NOA 是自动驾驶的 " 近岸贸易 "，RoboBus、无人物流、港口运输等场景则是更广阔的 " 远洋海域 "。

Momenta 通过投资加码干线物流，卓驭科技与陕汽合作布局重卡自动驾驶，佑驾创新、轻舟智航等企业进军无人小车领域，形成 " 乘用车 + 商用车 + 特种车 " 的全场景覆盖格局。

全球化布局成为头部企业的必答题，中国企业加速 " 出海远征 "。随着国内市场竞争加剧，海外市场成为摊薄成本、实现规模效应的重要方向，如同大航海时代的探险家纷纷驶向美洲、非洲。

文远知行自动驾驶小巴 Robobus 在比利时鲁汶市（Leuven）开启商业运营，文远小巴作为当地公共交通公司 De Lijn 的 16 路公交车投入常态化公开运营。

去年 10 月，蘑菇车联独家中标新加坡官方首个 L4 级自动驾驶巴士项目，这是中国自动驾驶企业首次成功敲开了全球要求最严苛、标准最高的技术高地，标志着中国自动驾驶技术正式融入海外主流公共交通体系。

中国自动驾驶企业的出海优势显著，技术经过了国内早晚高峰、各类复杂路况、不同城市场景的锤炼，在海外市场基本无需大幅调整即可适配，这种技术泛化能力成为出海的核心竞争力。

远征路上的三重挑战

大航海时代的远征，从来不是一帆风顺的，风暴、暗礁、未知风险始终伴随。而自动驾驶的 " 大航海 " 之路，同样面临技术瓶颈、法规滞后、盈利压力的三重考验，这些 " 暗礁风浪 " 决定着行业能否实现可持续发展。

技术层面，长尾场景与安全冗余仍是未解难题。尽管自动驾驶在常规路况下已具备较高可靠性，但极端天气、突发施工、异形障碍物等长尾场景，仍如同航海中的风暴，考验着算法的鲁棒性。

端到端架构在 L2 级场景中表现出色，但在 L4 级无主驾运营中的可靠性仍需长期验证。同时，安全冗余设计与成本控制存在天然矛盾，如何在保障安全的前提下降低成本，成为规模化盈利的关键。

法规层面，责任界定与标准互认滞后于技术发展。目前，全球尚未形成统一的自动驾驶法规体系，事故责任划分、数据安全规范、路权开放范围等问题仍存在空白。中国通过 " 政策沙盒 " 模式试点探索，明确 L3 级场景下车企的责任主体地位，但全国性法规体系尚待完善；欧盟《人工智能法案》强调伦理审查，英国首创 " 三重责任主体 " 制度，将软件开发商纳入责任链，不同地区的法规差异为全球化布局带来阻碍。

盈利层面，规模效应尚未显现，企业面临持续亏损压力。多数自动驾驶企业仍处于 " 烧钱 " 阶段。分析显示，Robotaxi 的单车经济模型需同时优化订单密度与硬件成本，预计 2027 年前后才能实现规模化盈利。即使是头部企业，也需在技术研发、车队扩张、运营维护上持续投入，盈利之路道阻且长。

站在 2026 年的时间节点展望，自动驾驶的 " 大航海时代 " 才刚刚拉开序幕。从技术破冰到量产爆发、从国内竞争到全球远征，这场探索之旅既有星辰大海的憧憬，也有暗礁风浪的考验。

正如大航海时代的探险家们以勇气与智慧突破地理边界，自动驾驶行业的参与者们也在以技术创新与商业韧性，开拓属于未来的出行新大陆。当算法足够智能、法规足够完善、成本足够亲民，自动驾驶终将融入日常生活的肌理，成为重塑未来生活方式的重要力量，这就是这场 " 智能远征 " 的终极目标。