过去几年，智能驾驶技术和市场普及取得了显著进展。L2/L2+级别的辅助驾驶技术已经大规模商用，包括自适应巡航、车道保持、自动泊车等功能在众多车型上实现标配。根据QuestAuto统计，中国新能源汽车L2及以上辅助驾驶渗透率已达77.3%。中美等国的多个城市也展开了Robotaxi（L4级别自动驾驶服务）的试点运营，积累了丰富的实际道路运营经验。
元股证券:ygzq.hk从技术上看，主流智能驾驶方案已从早期的规则驱动转向数据驱动，从经典“感知-决策-控制”模块化方案转向端到端神经网络。多模态大模型（VLM、VLA）也被引入智能驾驶的场景理解和决策中。车载算力也在突飞猛进，以英伟达为例，其车载算力芯片从Xavier到Orin再到Thor，算力从30 TOPS增长到最高2000+TOPS。国内的小鹏自研图灵AI芯片单颗有效算力达到750 TOPS，最新发布的旗舰车型搭载4颗，有效算力超过3000 TOPS。
据了解，英伟达在2025年为台积电贡献了7269亿新台币（约合231.58亿美元/人民币1588.2亿元）营收，这一数字相比2024年翻了一倍。这并不意味着英伟达在台积电下单生产的芯片数量是原来的两倍，而是因为选用了更先进的半导体制造工艺及封装技术，而且还涉及测试等服务，整体成本比之前更高。
一是市场竞争格局，当前多家科技巨头已布局该赛道，硬件本身盈利空间有限，而配套软件服务的开发与运营成本却居高不下。
传感器性能、成本和融合能力也有巨大进步。以激光雷达为例，早期机械激光雷达成本高达几万美元，2020年前后半固态激光雷达成本降至几千美元。近期随着华为、禾赛、速腾聚创等厂商崛起，价格进一步降至千元人民币级别，同时探测距离、精度和可靠性全面提升。根据盖世研究院统计，2025年中国乘用车市场主激光雷达总装机量将达275.6万台，在新能源汽车市场的渗透率达到21%，是两年前的近三倍（2023年8%）。
尽管辅助驾驶技术近年来突飞猛进，但要实现L4/L5级别的无人驾驶仍面临巨大挑战。人类和机器获得驾驶技能使用的是两套完全不同的机制。人类学习驾驶不仅依靠驾校训练，还依赖于常识、经验和风险判断。而机器驾驶则依靠工程师编写规则或通过海量数据训练神经网络来学习从感知输入到控制输出的映射。这种方式在典型场景下表现优异，但在面对长尾问题时却难以应对。
长尾问题指的是真实世界的驾驶场景中，绝大多数时间里道路规整、车流有序、行为可预测，但少数罕见场景却极为复杂且形态各异。对于高度依赖数据驱动和模式拟合的机器驾驶系统，这些罕见场景难以覆盖。L2级别的辅助驾驶可以通过退出、报警等方式将控制权交还给人类驾驶员，但无人驾驶没有这种冗余，长尾问题直接关乎安全性和系统整体可用性。
为了缓解长尾问题，业界一方面持续积累更多真实道路数据进行训练，另一方面大量使用合成数据和高保真仿真环境来扩展系统对边缘场景的覆盖。然而，这些方法无法彻底解决长尾问题。根本上削弱长尾破坏力需要引入更强的世界建模，让系统不仅能学习输入到输出的映射，还能模拟动作对世界的影响，从而具备对未见场景的推理和预测能力。
从辅助驾驶进化到无人驾驶不仅是技术跃迁，更是整个系统的范式转变。无人驾驶要求更高的系统可靠性，涉及整车E/E架构的重新设计和成本增加。法规要求、监管框架也需要重新设计，事故责任划分、监管对象和方式都需变化。此外，无人驾驶还带来新的伦理困境，社会对机器驾驶的容忍度天然不对称。商业逻辑也将重构，车企角色可能从制造商转向出行服务运营商，收入结构从一次性销售转向长期运营回报。
无人驾驶的真正落地不仅取决于技术是否足够强大四川证券配资综合服务网，还需在安全、法律、伦理和产业层面建立新的社会共识。
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