圖源丨九識智能2月5日，工商變更資訊顯示，新石器受到騰訊的戰略投資，這筆投資涉及去年新石器的超6億美元的超大額融資。另一家無人貨運的頭部創業公司，九識智能近期傳來大消息：菜鳥集團的無人車業務，連同團隊與資產，被整體注入九識智能。“對於阿里來說，它最終要能贏，就要和一個能贏的公司合作。”九識智能的創始人孔旗告訴創業邦。物流無人車賽道，已穿越了講故事和做Demo的1.0階段，2025年就開始進入了講規模和比拚商業化效率的2.0階段。本次併入後，九識智能的車隊規模已超過2萬台，成為目前規模最大的國內無人物流車車隊。另一方面，近期獲得騰訊投資的新石器已經部署了超過16000台無人車。從全行業而言，物流無人車已經進入了“擴規模”的規模化營運的新階段，技術實力、營運服務和生態合作都成為了關鍵的競爭要素。九識智能創始人孔旗這次合併，透露著阿里巴巴旗下的菜鳥物流，何種戰略選擇？這又揭示了當前無人物流車的那種行業圖景？九識智能如何走好出海之路？兩種路徑的交匯這次合併，根植於九識智能和菜鳥物流各自的發展路徑中。九識智能的創始人孔旗，是一位在自動駕駛領域沉浸多年的“老兵”，曾擔任百度集團技術委員會委員、百度美研預測、決策、規控技術負責人。早在2016年，當整個行業都為L4/L5級載人自動駕駛（Robotaxi）的宏大敘事而瘋狂時，他卻作出了一個截然不同的判斷：資料是自動駕駛最核心的要素，但拒絕“燒錢換資料”的載人路線，堅持“在賺錢中拿資料”的商業化正循環邏輯。這條“自我造血”之路，讓孔旗創立了九識智能，鎖定在無人城市貨運這一看似“不性感”卻能更快跑通商業閉環的賽道。2021年創立後不到一年，九識智能推出首款物流無人車，2022年推出量產的旗艦型號Z5，“2023年部署200台，2024年部署2000台，2026年初車隊規模達到20000台。”另一邊，在阿里巴巴馬雲時代創立的菜鳥物流，曾承載著阿里自建物流體系、對標京東物流的決心。隨著阿里巴巴蔡崇信時代的到來，菜鳥物流的戰略目標，發生了轉變：開始聚焦於物流科技和海外業務。在物流科技方面，通過自研疊加整合的方式，菜鳥正向第三方提供端到端的智能物流解決方案；在海外市場，它已建成了覆蓋歐洲、北美、亞太等區域的18個國家地區超40個海外倉，聚焦於跨境物流、全球供應鏈和海外本地快遞三大場景。對於菜鳥物流的其它業務，它開始採取剝離的方式：2025年1月，菜鳥將與電商平台相關的業務交給淘天、速賣通這些“前台”；2025年7月，作為菜鳥建設的國內倉配一體業務主力，菜鳥速遞被以3.62億元賣給了申通快遞。菜鳥無人車近期，菜鳥再次官宣，即使在物流科技領域，它也要明確劃分出那些自研，那些整合：它的自研無人車業務交給九識智能。孔旗表示，這次菜鳥無人車和九識合併，起始於去年10月，菜鳥方面已經認識到，物流無人車行業的競爭已邁入一個比拚規模化營運的決勝階段。一年多做幾千台無人車，差距會越拉越大，贏的機率也在降低。孔旗回憶道。“菜鳥要想在物流無人車賽道贏，那麼必然要加入他認為會贏的那一方。”“雙方對產業發展的方向是不約而同的一致，所以談判也是一拍即合。”孔旗透露。當然，九識也需要阿里的加持。菜鳥龐大的KA客戶資源、遍佈全球的物流網路，以及達摩院在前沿技術上的持續投入，都是九識加速奔向終局的“超級燃料”。值得一提的是，九識背後的投資方，有著多家CVC的身影：百度、美團、螞蟻集團、牧原股份、建發、菜鳥等。“在選擇股東方時，我們優先選擇具有產業協同的產業投資者，若僅僅是出錢的財務投資者，排序會比較靠後。”比如，螞蟻集團為九識提供了很好的金融服務，而建發和牧原股份成為了九識的客戶。合併完成後，九識內部成立了獨立的“菜鳥無人車事業部”，囊獲了相應的資產和人才，並保留“菜鳥”品牌獨立營運。孔旗將其類比為“吉利收購沃爾沃”而保留了“沃爾沃”的品牌，“菜鳥在傳統物流行業具備較好的品牌影響力。”孔旗認為。除了資產和資源的重合，“這次合併也使得九識智能更快推出全球唯一的無圖L4等級以上的RoboVan——不需要安全員，這得益於我們積累的大量運行資料，以及菜鳥及阿里達摩院的關於世界模型和大模型的積累。”孔旗說。然而，目前來看，全行業不同大公司對物流無人車的舉措不盡相同：除了菜鳥將無人車業務併入九識外，京東對無人車採取了自研和外采相結合的模式，外采主要採購的是新石器，而順豐則通過“投資+訂單”模式，深度繫結了白犀牛。從客戶方面看，除了中小客戶的主要基本盤，九識在去年10月和中國郵政簽訂了一份7000台無人車訂單，此外還和“通達兔”、中策橡膠、新希望、牧原股份、豐e足食、貨拉拉、58快狗、滴滴貨運等開展合作；新石器和“三通一達”合作密切，並和滴滴貨運合作，還覆蓋醫藥冷鏈、生鮮配送、布草運輸，這些場景的客戶都是中小B客戶；白犀牛則深度繫結順豐。據瞭解，“三通一達”通過家族辦公室，以LP的方式參與了新石器的一輪投資，其中核心是中通快遞。新石器於去年5月，官宣了和中通快遞的戰略合作。另外值得一提的是，領域外的企業也開始進軍無人貨運領域：佑駕創新、卓馭科技等載人無人駕駛企業也宣佈進入該領域。從砸錢造車到“賺錢擴規模”對於從事城市配送的快遞加盟商和個體戶而言，商業決策無比樸素：如何用更低的成本，賺取更多利潤。在傳統物流模式下，“一輛面包車+一名司機”的組合，每月人力、燃油、保險等綜合成本可能很容易突破萬元。採用無人車的方案，可將成本下降至50%以下。從行業平均而言，一位快遞加盟商每月花在一輛物流無人車的成本，大概在2000~3000元。幫助客戶省很多錢，成為九識智能獲得市場認可的重要原因。它的無人車部署規模每年基本以10倍速度增長：成立2年之後的2023年200輛，2024年2000輛，2026年初迅速達到20000輛。到了2026年，孔旗認為，當下的物流無人車已進入了“比拚規模化營運”的決勝階段，對照AI的三大要素演算法、算力和資料，孔旗更看重“資料”對規模化營運的價值。通過大規模而持續的行駛資料的反饋，提升自動駕駛技術的安全性和有效性，並降低整體經營成本。經營成本的降低，將再次助推物流無人車的進一步規模化部署。“我們正處於賺錢擴規模的正向循環中，其實去年11月和12月，我們的經營現金流和毛利率已經為正，這在全球L4等級無人駕駛應該是唯一的。”孔旗透露。相比於“虧錢做規模”，“賺錢擴規模”更好，孔旗說。孔旗認為，在擴規模的過程中，最昂貴的不是造車成本，而是營運成本，其中關鍵變數是必要時遠端操控無人車的遠端安全人員。“一位安全員每月工資是5000~6000元，安全員越多，整體營運成本就越高。”孔旗透露，九識基於“輕圖”的無人駕駛技術路線，安全員的數量很少，實現了“賺錢擴規模”的正向循環。“輕圖”是將高精度地圖中的不必要要素簡化，保留必要車輛定位和路徑規劃的關鍵要素（如車道線、路口拓撲、交通標誌等），比“無圖”模式對演算法和算力要求更低，更容易在無安全員的情況下實現安全的無人駕駛。目前，九識只在一些極端場景（Corner Case）領域，使用遠端安全人員，按照安全員數量/物流無人車數量的比例，數字較低。得益於菜鳥無人車的合併，九識獲得了來自阿里的大模型和世界模型的支援，結合自身資料積累，它將推出“全球唯一的無圖L4等級以上的RoboVan”。隨著市場需求爆發式增長，九識的產能規劃也十分充沛：九識目前有著超過3家無人車自有工廠，每年可生產十幾萬輛。其中核心三家工廠分別位於江蘇、浙江和四川。九識工廠當客戶開始大規模部署物流無人車之時，一種意想不到的商業模式突然出現：在滿足自身白天的配送需求後，孔旗開始發現客戶將無人車的剩餘閒時運力出租給其他有需求的企業，例如為連鎖餐飲配送中央廚房的食材。無人車，悄然從一個“省錢工具”，升級為了一個“賺錢生意”。九識的江蘇崑山某城市合夥人就是其中的一個典型案例，該合夥人曾是個物流行業小老闆，營運著一個快遞物流倉。2024年，他開始採用九識的無人車並行現了背後的商機，於是購買了更多的車展開了無人車租賃服務，給生鮮、輪胎、醫藥等行業的客戶進行送貨。目前，他已經管理了超過200輛九識無人車，實現了遠超快遞從業的利潤水平。這種商業模式的出現，讓孔旗意識到，無人貨運帶來的變革不僅是將“有人車”換成“無人車”，而是涉及整個生態。“我們判斷物流無人車的終局，最終會變成一個城市級的運輸服務體系。”孔旗說。“無人貨運的變革，更像iPhone一樣，涉及到APP Store和應用生態的全新整合。”他對物流無人車終局的思考，正好呼應了菜鳥無人車與九識的整合：“要建設城市級的運輸服務體系，光有規模化的無人車隊是不夠的，還需要一個掌控全域的‘物流大腦’，以及其他的城市級物流要素。”孔旗判斷。“物流無人車只是最終的整體物流解決方案的一環，我們在這一環已經做得足夠好。”孔旗說。雖然九識無人車的部署規模成倍增長，但是孔旗坦言“無人貨運的滲透率仍然較低”。（券商研究報告顯示滲透率4%左右）進一步提升滲透率還需多個要素的相互配合，包括全國性的路權開發，拓展環衛、巡檢、農業等更多領域的生態夥伴、建設本地客戶服務體系等等。對於拓展更多生態合作夥伴，孔旗打算向這些客戶提供自動駕駛裝置，供客戶按照自身場景和業務訴求進行改造，比如基於九識無人駕駛底盤改造成自動巡檢車。對於建設本地客戶服務體系，九識也將建立一套服務管理的質量系統，去解決現有的一些問題。例如有的經銷商去線下幫助客戶做部署，有的經銷商線上上打電話遠端指導客戶，這種服務質量不統一的問題。對於新進入該賽道的公司，孔旗表示：“許多新加入的公司，並非是專注於這一賽道的，在技術能力和組織能力上存在差異。九識走過的路，新玩家也會再走一遍，技術和市場的差距會越拉越大。”海外業務多點開花當國內的商業模式和技術壁壘已經足夠堅固，九識開始在海外重點發力。2024年中旬，九識智能在新加坡獲得了該國首張無人駕駛車輛牌照。這次牌照申請並不簡單：“我們先和新加坡當地的重要客戶達成合作意向，然後和客戶一起推動當地政策的合規。”孔旗透露。在新加坡，九識已經和新加坡國有零售巨頭FairPrice Group合作，將在未來兩年部署近百台Z10無人物流車；“每個地方的風土人情不一樣，新加坡和歐洲較為相近，在歐洲，我們以類似的方式落地在了奧地利。”孔旗說。“相較而言，中東和東南亞許多國家的政府更起到一個主導角色，他們會主導無人車的落地，甚至願意幫我們找客戶。”在迪拜，九識已經和迪拜道路與交通管理局達成戰略合作（2025年9月）。在日韓這樣的熟人社會，九識通過大型商社，已經初步完成了本地化測試，開啟了常態化營運。有意思的是，除了在國內與中國郵政的合作，九識也包攬和海外諸多郵政客戶。在阿聯，九識和阿聯國家郵政集團（7X）共同出資設立合資公司，並正式投入營運（2025年11月）；在東南亞的馬來西亞，九識在1月達成了與馬來西亞郵政合作，啟動首個無人駕駛測試項目。九識還和新加坡郵政合作，開啟多場景的自動駕駛試點。從九識在海外打法看出，無人貨運出海難有“一招鮮吃遍天”，還需要結合當地情況，尋找最合適的合作夥伴，共同推動業務在本地落地。值得一提的是，新石器也在開拓海外市場，它獲得了中東資本青睞，並率先在沙烏地阿拉伯和阿聯落地，並陸續開拓歐洲、東南亞等市場。對於出海的經驗，孔旗分析認為：“出海的本質還是要賺到錢，有蛋糕能分給合作夥伴，否則就是光打雷不下雨。”談到創業至今，有什麼經驗值得和創業者分享，孔旗表示，“大多數的創業者都容易陷入迎合投資人的誤區，但是創業的核心還是要在產品和技術上給客戶帶來真正價值，這正是九識正在做的。” (創業邦出海進行時│Going Global)

人事變動，反映了馬斯克加速佈局AI與自動駕駛的決心。重磅！華人晉陞特斯拉自動駕駛工程總監，為武漢理工大學校友。車東西2月5日消息，日前，X平台上有資訊顯示，特斯拉將FSD V14和Robotaxi的軟體負責人Phil Duan（中文名字為段鵬飛）提拔為自動駕駛工程總監。與此相對應的是，段鵬飛領英首頁的最新職位資訊也變更為特斯拉自動駕駛工程總監。▲段鵬飛履新特斯拉自動駕駛工程總監此前，他的崗位是特斯拉的首席軟體工程師、FSD V14及Robotaxi研發負責人，稱得上是特斯拉軟體“靈魂人物”之一，在馬斯克曬出的AI團隊“慶功照”中，他是掌鏡的“C位”。▲馬斯克曬照Robotaxi背後的AI團隊，段鵬飛C位掌鏡9年時間，從一名工程師成功“逆襲”為自動駕駛工程總監，段鵬飛到底是什麼來歷？本文福利：馬斯克再提拔一名華人高管，為FSD背後靈魂人物之一。分享報告《特斯拉加速向AI轉型，技術人才備受重視》，對話方塊回覆【車東西0921】下載報告。01. 曾因感覺“被榨乾”出走9個月回歸後成特斯拉智駕“靈魂人物”之一根據多家媒體口徑，段鵬飛2009年本科畢業於武漢理工大學理學院光資訊科學與技術專業。▲段鵬飛獲得威廉E.傑克遜獎其博士畢業於俄亥俄大學電子工程系，並於2019年獲得威廉E.傑克遜獎。他於2017年加入特斯拉，參與FSD（完全自動駕駛）系統的核心研發工作，並在2018年底擔任感知技術主管。2019年10月至2020年6月期間，段鵬飛曾短暫離開特斯拉，加入專注於自動駕駛汽車的亞馬遜子公司Zoox，擔任預測高級軟體工程師。《埃隆·馬斯克傳》這本書中曾這樣描述他的離職原因，“連軸轉了幾個月，沒有休息一天，實在太累了，感覺被榨乾了”，於是他在敲完最後一行程式碼後選擇了離開。但僅僅過了9個月，段鵬飛又打電話給前老闆，爭取回到原工作崗位，根據多家媒體口徑，他當時的想法是，“寧可被榨乾，也絕不混天度日”。▲段鵬飛工作照重返特斯拉後，段鵬飛逐步成為FSD項目的核心人物。從2020年7月到2022年2月，他擔任特斯拉的自動駕駛軟體工程師，建立了特斯拉在自動駕駛汽車上的神經網路模型——Occupancy Network。2022年3月，他晉陞為高級軟體工程師，帶領人工智慧團隊完成了FSD V12和V13的發佈。2023年的IEEE國際電腦視覺與模式識別會議（CVPR）上，他分享了特斯拉在自動駕駛基座模型上的最新進展。▲段鵬飛在CVPR 2023上發表演講2025年3月起，他擔任特斯拉的首席軟體工程師，主導完成了FSD V14的發佈。段鵬飛也是特斯拉Robotaxi項目的核心工程師，見證了特斯拉Robotaxi首次試營運上路的歷史時刻。2025年6月22日，段鵬飛設計的Occupancy Network演算法驅動著用於無人計程車的Model Y駛向奧斯汀街頭。▲段鵬飛參加Robotaxi試營運後來，在馬斯克慶賀無人計程車成功試營運的合照裡，段鵬飛成為了那個在“C位”掌鏡的中國人。當前，其在領英上的簽名為“正在特斯拉解決自動駕駛問題”。▲段鵬飛領英簽名02. 結語：特斯拉管理層湧現更多中國面孔在提拔段鵬飛之前，特斯拉豪擲52萬股、拿出超16億元紅包，邀請朱曉彤續約5年。從統管全球生產與銷售的朱曉彤，到主導FSD核心演算法的段鵬飛，特斯拉的管理層中正湧現出越來越多中國面孔。這既展現了中國人才在全球智能汽車與AI領域的突出實力，也折射出特斯拉對中國市場、研發資源以及工程能力的高度倚重。特斯拉正從新能源汽車公司加快轉型為人工智慧公司，自動駕駛（包含FSD、Robotaxi等業務）是其核心增長引擎之一。此次人事晉陞，是特斯拉為加速自動駕駛技術落地和商業化而採取的一次關鍵人事佈局。 (車東西)

日前，中國工業和資訊化部組織修訂的強制性國家標準《輕型汽車自動緊急制動系統技術要求及試驗方法》（以下簡稱《標準》），經國家市場監督管理總局、國家標準化管理委員會批准發佈，將於2028年1月1日正式實施。《標準》由推薦性國家標準《乘用車自動緊急制動系統（AEBS）性能要求及試驗方法》修訂而來，是中國在汽車駕駛輔助系統領域的首個強制性國家標準，標誌著輕型汽車自動緊急制動系統將從“選配”走向“標配”，並具備統一、規範的安全性能基準。自動緊急制動系統（以下簡稱“AEB系統”）是指能夠即時監測車輛前方行駛環境，在可能發生碰撞危險時發出警告訊號並自動啟動車輛行車制動系統使車輛減速，以避免碰撞或減輕碰撞後果的系統。相關資料顯示，2025年中國乘用車的新車AEB系統搭載率已超過60%。經過一定周期的技術迭代和實際應用檢驗，AEB系統可在特定場景下協助駕駛員通過車輛主動執行緊急制動的方式避免碰撞或減輕碰撞危害，能夠在前方車輛突然減速，以及行人、自行車、摩托車橫穿道路等常見風險情況下發揮積極和顯著的安全性作用。為了全方位驗證AEB系統在特定場景下的安全能力，在試驗選取的典型場景方面，《標準》從原有的3類典型場景增加至6類，更加充分地驗證系統能力。考慮到由於感知能力侷限、外界條件干擾等因素，可能引發某些非緊急避撞場景下AEB系統的誤啟動，進而導致額外的安全風險，《標準》還將誤響應試驗場景從2個拓展至5個，進一步加強AEB系統避免誤響應的能力。《標準》的發佈和實施，將有利於推動駕駛輔助技術的創新發展與規模化應用，提升中國道路交通安全水平，為人民生命、財產安全提供有力保障。來源：工業和資訊化部裝備工業一司(中國電子報)

特斯拉的“世界模型”對手來了？這家中國公司用AI造了個無限試煉場。“物理AI的‘ChatGPT時刻’已經到來。”在2026年CES展上，輝達CEO黃仁勳斷言，那些能理解並規劃物理世界的AI模型將重塑千行百業，而“自動駕駛將是其首個大規模主流落地場景”。然而，在自動駕駛時代全面到來之前，那些1%的長尾場景成為了核心障礙。特斯拉CEO埃隆·馬斯克感同身受，就像他說的，“讓自動駕駛達到99%容易，解決剩下的‘長尾問題’卻非常困難。”但科技巨頭們已經達到了共識，必須建構一個無限逼近現實、甚至能主動創造未知的高保真的“數字宇宙”。這個虛擬世界不僅要能精準復現已知的各種極端路況，更要能主動合成未知的、甚至超出人類想像的複雜互動場景，讓自動駕駛系統得以持續進行“飽和式”的訓練與迭代。為此，特斯拉研發了世界模型，輝達通過高精模擬建構虛擬試驗場Cosmos，中國自動駕駛明星企業文遠知行則發佈了通用模擬模型WeRide GENESIS，它們都在教AI理解物理世界。不難看出，模擬模型正在成為推動自動駕駛跨越長尾鴻溝、駛向規模化落地的關鍵。01.模擬模型破局自動駕駛“最後一公里”自動駕駛汽車需要經歷多少測試才算足夠安全？業界的一份測算指出：至少110億英里（約177億公里）的測試里程，才能獲得高置信度的安全驗證。而傳統的實地路測因成本高昂、周期漫長、法規限制、極端危險場景難以復現以及安全風險高等問題，已成為自動駕駛商業化的主要障礙。在這一背景下，自動駕駛模擬憑藉其安全、可控、可無限重複的核心優勢，成為推動自動駕駛跨越商業化臨界點的關鍵“試金石”。國際調研機構Fortune Business Insights預示了模擬的廣闊前景：到2032年，全球模擬測試市場規模預計將達341.4億美元（約合人民幣2374億元），維持高速增長。全球科技巨頭已在此領域展開激烈角逐。Waymo推出了自動駕駛模擬軟體Simulation City，用以高效生成極端場景、訓練自動駕駛系統。特斯拉官宣了“世界模擬器”，旨在用AI直接模擬物理世界，擴充演算法應對邊緣場景的能力。然而，建構真正有效的“數字試金石”遠非易事，當前技術仍面臨幾大核心挑戰：1、保真度鴻溝：虛擬環境往往在關鍵細節上與真實世界存在差距。例如精確模擬暴雨對雷射雷達的干擾、夜間複雜的光影反射等場景，仍是技術難點。2、互動真實性不足：許多模擬系統中的交通參與者（車輛、行人）行為模型過於呆板，難以復現人類駕駛員的複雜決策，導致互動場景失真。3、閉環迭代難打通：打造能夠自動發現問題、精準診斷根因、持續最佳化演算法並即時驗證效果的自我進化體系，對許多企業來說仍是挑戰。這些侷限性共同導致了模擬在應對極端場景時的乏力，成為自動駕駛突破商業化落地的“最後一公里”阻礙。模擬模型必須進行一場從“場景復現”到“智能進化”的範式升級。換句話說，它不應是回放已知困難場景的“錄影機”，而需進化成為能夠主動發現系統未知弱點、生成高價值對抗性場景的“陪練”。02.WeRide GENESIS刷“副本”自己訓練自己面對“百億公里”的驗證鴻溝與長尾場景的現實挑戰，行業討論重心已從“是否需要模擬”轉向“需要多強的模擬”。有觀點認為，必須通過高保真、高效率的模擬技術，建構一個能無限逼近現實、甚至能主動創造未知的“數字宇宙”。文遠知行發佈的自研通用模擬模型WeRide GENESIS，正是朝這一方向進行的關鍵探索。▲文遠知行發佈WeRide GENESIS文遠知行的WeRide GENESIS模擬模型具備那些能力？WeRide GENESIS基於生成式AI技術，可在幾分鐘內生成高度真實的模擬城市環境，還原現實道路中罕見的極端長尾場景，高保真復刻任意現實路況。該模擬平台還允許自由編寫與組合任意場景，例如移除或增加特定的交通參與者，或模擬車輛變道博弈。在感測器層面，WeRide GENESIS可合成任意不同位置和視角的感測器資料，並適配從L2++到L4不同自動駕駛等級的任意感測器套件，確保了模擬與真實車輛配置的一致性。最終，這些能力可以擴展至模擬任意大範圍的數字街區，使自動駕駛系統在虛擬環境中完成充分訓練與測試，從而大幅提升演算法應對複雜場景的能力與迭代效率。這套能力是如何打造的？WeRide GENESIS將其核心能力拆解並內化為四個相互協同的AI模組，即AI場景、AI主體、AI指標、AI診斷。▲WeRide GENESIS的四大AI模組AI場景模組負責建構各類關鍵情境，通過生成式AI技術，它可以組合衍生出近乎無限的複雜情境，如臨車加塞、行人“鬼探頭”、火災地震、極端天氣以及其他稀有事件等，確保自動駕駛系統具備應對各種複雜邊界場景的能力。這相當於將測試從“在路上等待Bug出現”轉變為“在模擬中主動進行飽和式壓力測試”，系統性地觸探演算法的邊界。AI主體模組其實就是讓系統告別“呆板NPC”，擁抱複雜人性。傳統模擬中的交通參與者（車輛、行人等）行為往往簡單、平均，且可預測，這與現實世界中充滿不確定性和主觀意圖的複雜互動相去甚遠。GENESIS的AI主體模組則致力於為每一位交通參與者建構智能行為模型，使其能夠模擬從日常駕駛到高風險行為的全譜系反應。例如，它可以模擬在路口猶豫不決最終又突然加速搶行的駕駛員，或者在車縫中穿梭的外賣騎手。這種對客體不確定性互動的模擬，對自動駕駛系統提升在實際複雜交通流中的應變能力極為重要。▲自車駕駛表現對比如對比視訊所示，在左側“原始演算法+無AI主體”的組合下，自車表現猶豫，直至對向車輛完全通過後才開始通行，無法滿足效率要求；在中間“新演算法+無AI主體”的模擬中，自車僅按預設軌跡行駛，缺乏對周邊車輛行為的預測，最後發生碰撞，無法滿足安全要求；在最右側“新演算法+AI主體”的加持下，自車能夠即時判斷周邊車輛的行駛意圖，在確保安全的前提下流暢通過，實現了效率和安全雙重保障。當系統出現問題時，如何客觀評估其影響？AI指標模組建立了一套覆蓋安全、合規、舒適、效率的多維度量化評估體系。例如，一次急剎車帶來的乘客不適感，可以被轉化為舒適度評分；一次變道的流暢與否，可以通過軌跡平滑度、加速度變化等多個指標客觀衡量。▲舒適度曲線畫面中的舒適度曲線（Comfort Score）是“AI指標”模組的核心指標之一，動態量化了行駛過程中的乘客舒適度，為演算法評估和迭代提供了即時判斷依據。畫面均由WeRide GENESIS生成。這使得演算法迭代的效果變得一目瞭然，演算法最佳化有了精準的資料導航，而非依賴工程師的主觀經驗。當演算法在某個場景下表現不佳時，“AI診斷”模組會自動介入，像一位資深專家一樣進行問題溯源，更能進一步分析根本原因，並提供可執行的修復建議。隨後，修復後的演算法可被立即重新投入該場景進行驗證，形成“測試-診斷-修復-驗證”的快速閉環。值得注意的是，這四大AI模組並非孤立運作，而是構成了一個完整的自動駕駛研發閉環迭代體系。AI場景源源不斷製造高難度考題；AI主體在其中扮演狡黠的“考官”；AI指標進行毫秒級、全方位的“閱卷”；AI診斷則對錯題進行深度復盤並給出“解題思路”。原本需要耗時數年、耗費巨資的真實道路測試與演算法調優過程，可以在虛擬世界中以天為單位的高效迭代中完成。▲WeRide GENESIS為自動駕駛技術迭代提供“加速飛輪”03.加速全球商業化部署進度條對文遠知行而言，WeRide GENESIS已超越單一研發工具，成為實現規模商業化的戰略基石，它將從四個維度建構關鍵支撐：首先，破解泛化難題，為跨區域落地鋪平道路。面對全球不同城市路網、交通習慣、法規等差異，傳統一地一測的模式效率低下，WeRide GENESIS大幅提升了自動駕駛系統的泛化能力。通過虛擬模擬，WeRide GENESIS突破了真實路測在場景覆蓋、成本與效率上的侷限，為多城市、多場景的規模化商業落地提供了可靠支撐。其次，閉環迭代體系，提升研發效率與安全性。通過四大AI模組的協同，WeRide GENESIS實現了“生成場景-量化評估-診斷最佳化”的完整閉環。該系統能持續生成高價值場景、找到性能瓶頸並提供最佳化方向，將數百萬公里測試壓縮至數天的虛擬模擬，提升演算法迭代效率與行車安全性。此外，降低測試成本，加速技術落地。WeRide GENESIS在虛擬環境中進行自動駕駛測試，節省了車隊營運、人力等巨額邊際成本，為解決Robotaxi規模化盈利難題提供了技術前提。最終，建構可擴展的“數字宇宙”，支撐全球化部署。文遠知行CTO李岩將WeRide GENESIS視為可隨時生成、擴展的“數字宇宙”。它能為任何目標城市建構“數字副本”，讓自動駕駛系統可以進行超大規模的營運推演和演算法調優，為全球商業部署打下基礎。在這一能力底座的驅動下，文遠知行取得了一系列行業矚目的營運成果。其L4級Robotaxi服務已在北京、廣州、阿布扎比等全球超10座城市落地。截至2026年1月12日，文遠知行全球Robotaxi車隊規模達到1023輛，正式邁入“千輛時代”。▲文遠知行Robotaxi已進入全球超10座城市作為全球唯一在8個國家獲得自動駕駛牌照的公司，文遠知行已經在全球11個國家超40個城市開展自動駕駛研發、測試及營運，營運天數超2300天，持續驅動其商業版圖高效、快速地向全球新市場複製與落地。04.結語：全球自動駕駛商業化提速隨著WeRide GENESIS的不斷完善與應用，文遠知行自動駕駛技術正持續良性循環：更完備的模擬平台催生更強大的自動駕駛演算法，更強大的演算法加快了商業部署，而規模化營運產生的海量資料，又推動模擬平台迭代最佳化……在一個可以無限生成、無限測試的“數字宇宙”中，未來自動駕駛的成熟速度將遠超我們想像。文遠知行通過WeRide GENESIS，已經在全球自動駕駛競爭中佔據了有利位置，而全球自動駕駛商業化也正加速駛來。 (車東西)

今年投入千億搞建設，馬斯克稱機器人最大競爭對手在中國。特斯拉全年營收首次走跌！淨利創5年新低，馬斯克砍掉兩款王牌車型主攻機器人。車東西1月28日消息，就在剛剛，特斯拉2025年第四季度財報會上，CEO馬斯克宣佈，最後一批Model S、Model X車型將“體面退役”，在下個季度正式停產。馬斯克說：“多少有些傷感，但確實到了該結束Model S和Model X項目的時候。”不過，馬斯克也表示，特斯拉會繼續為現有車主提供支援，“只要車主還在用車的話。”▲特斯拉Model X據悉，當前Model S和Model X都在加州弗裡蒙特工廠生產，馬斯克透露，停產之後，該工廠將轉向生產Optimus人形機器人。▲特斯拉Model S除了官宣停產兩款王牌車型外，特斯拉2025年第四季度整場財報電話會基本圍繞特斯拉在AI上的佈局展開，馬斯克用大量的篇幅介紹了Optimus人形機器人、Robotaxi、FSD等方面的進展，對於汽車產銷及毛利率目標等內容則有所淡化。與此相對應的是，特斯拉剛剛交出了一份不算太好看的2025年財報。2025年其全年營收下滑3%，達到948.27億美元（約合人民幣6587億元），汽車業務全年營收下滑10%，達到695.26億美元（約合人民幣4830億元），全年淨利潤接近“腰斬”，同比下滑46%，達到37.94億美元（約合人民幣264億元），第四季度淨利潤為8.4億美元（約合人民幣58億元），同比下降約61%。在電動汽車銷售不佳的情況下，特斯拉將全自動駕駛軟體（FSD）、機器人計程車服務和Optimus機器人等項目視為引領未來行業變革的關鍵。01. 馬斯克發出預警：今年資本支出將超千億特斯拉四季度電話會議的重點都集中在推動未來願景的關鍵技術上。馬斯克在開場白中定下了基調，明確表示，2026年將是巨額投資年，預計資本支出將超過200億美元（約合人民幣1389億元）。▲特斯拉Semi卡車具體來看，這些巨額資金的投入方向也比較清晰：汽車業務上，北美地區仍在為特斯拉Semi和Cybercab的產能提升做準備，這兩款車型均將於2026年上半年啟動生產。馬斯克強調，Cybercab將不配備方向盤和踏板，沒有任何備用方案。特斯拉預計未來Cybercab的產量將超過其所有其他車型的總和。▲特斯拉Cybercab特斯拉也在為下一代Roadster的生產做準備。馬斯克也重申了下一代Roadster亮相日期，預計新款Roadster車型將於4月首次亮相。機器人業務方面，特斯拉計畫將在今年第一季度發佈Optimus第三代版本，該版本進行重大升級，包括最新的手部設計。Optimus第三代是首款面向大規模生產設計的機器人，當前該產品正在準備第一條生產線，計畫於2026年底前開始生產，最終計畫年產能為100萬台機器人。▲特斯拉Optimus人形機器人電池業務方面，特斯拉的鋰精煉廠已啟動試生產，它是北美首家從鋰輝石提煉氫氧化鋰的精煉廠，採用了更簡單、成本更低且更環保的工藝。特斯拉已經開始為某些Model Y車型生產搭載4680電池的電池組，有助於應對由貿易壁壘和關稅風險帶來的日益複雜的供應鏈挑戰。無人計程車營運方面，特斯拉於2025年12月開始在奧斯汀測試無人駕駛Robotaxi，並在今年1月開始在有限範圍內取消乘客行程中的安全監督員，這將進一步擴大Robotaxi車隊規模和覆蓋範圍。▲特斯拉的Robotaxi主副駕均無人監督式全自動駕駛FSD方面，特斯拉在韓國推出了FSD（監督式），僅一個月內，當地使用者使用該軟體行駛的里程就超過了100萬公里。▲特斯拉FSD行駛歷程變化在繼續尋求中國和歐洲監管機構批准“滿血版”FSD的同時，特斯拉開始為義大利、德國、法國和瑞士的消費者提供隨車體驗服務。▲特斯拉FSD02. 人形機器人還未大規模應用中國企業將成特斯拉最大競爭對手在提問環節，馬斯克也主要針對Optimus人形機器人、特斯拉晶片的未來規劃做出瞭解答，對於汽車部分並沒有釋放太多最新資訊。值得注意的是，當被問及今年馬斯克在單車型方面的毛利率目標時，馬斯克表示，特斯拉現在不會去糾結單車型，交通出行在發生變革。他說：“我們認為不應該一味的沿用傳統的車輛銷售模式，那一套指標並不適應未來，我們要以更全面的方式、更長遠的視角來審視新的領域。”他表示，今後會看到Optimus及相關軟體將成為業績增長的驅動力。有投資者提問馬斯克，為什麼要在特斯拉的晶片設計上投入大量個人精力，促進這種深度參與的驅動因素是什麼。他回應說：“我在這方面花了很多時間，比在特斯拉其他任何事情上花的時間都多，我可能也要去加班工作，我認為這樣做是非常必要的，我對此也感到非常興奮。”他也介紹了在AI5晶片上的規劃，將在資料中心使用AI5晶片，特斯拉做的一切，都是希望讓AI5晶片能夠實現更高的效率，更高的性能，在硬體方面帶來更大的提升。▲特斯拉AI5晶片有分析師提問，Optimus人形機器人在特斯拉工廠中在執行怎麼樣的任務，有多少台？馬斯克回覆說：“Optimus目前可以說依然處於研發階段，特斯拉有Optimus工廠，Optimus在實際應用中使用的還不是非常多，但是我們認為Optimus人形機器人會在很多場景下發揮最大價值，它可以做很多事情，我們並不指望今年年底之前，Optimus可以在我們的工廠中有多大規模的部署。”▲特斯拉Optimus柯博文他也十分賣力地為Optimus機器人宣傳，與以往的機器人相比，要去調教Optimus，教他做任務會容易得多。馬斯克介紹，Optimus第三代將成為一款通用型機器人，它可以觀察人類行為，並且學習人類行為。現在有非常多不同的公司都在做類似的產品，但是特斯拉做的真的是非常棒。因為Optimus第三代中幾乎沒有任何來自現有供應鏈的元素，一切都是全新的，所以馬斯克預估，Optimus第三代的產能爬坡曲線可能會比其他產品的爬坡曲線長一些，不過也不一定。特斯拉接下來會大幅提高工廠的產能。當被問及人形機器人的成本指標，特斯拉官方回應說，“目前Optimus處於相應規模部署的早期階段，仍然在做大量的測試。因此現在去討論這一塊的成本指標並無實際意義，也不想去討論沒意義的成本指標到底是怎麼樣的。”值得注意的是，有投資者提問馬斯克說：“你們要去進一步製造更多的車輛以及更多的機器人。對於整條製造供應鏈是如何看的，中國在這樣的計畫中會扮演怎麼樣的角色？”馬斯克僅針對人形機器人領域進行回覆：“中國在擴大製造業規模方面非常出色，開源社區非常的繁榮。我想有很多模型都是來自中國的開源模型，這真的是很出色的。”他表示，中國在製造業做的非常的棒，無疑中國的很多企業將成為特斯拉最大的競爭對手。不過，馬斯克也說：“根據我們的瞭解，目前我們沒有看到任何重要的競爭對手，對於我們造成威脅，但是未來我們認為中國的很多企業會給我們造成不小的麻煩，競爭非常激烈，這一點毋庸置疑。”馬斯克表示，Optimus的能力將超過中國目前在研的任何機器人，是跨越時代的，“Optimus是與人持有相同觀念，並符合人們對於人類印象的這麼一台機器伴侶，我想這是一項極具挑戰的工程任務，特斯拉無疑是做得非常棒的公司。”03. 全年營收首次走跌第四季度淨利暴跌6成從這份新鮮出爐的年報來看，特斯拉仍然面臨很大的財務壓力。特斯拉2025年總營收達到948.27億美元（約合人民幣6587億元），較去年的976.90億美元（約合人民幣6786億元）下滑3%。▲特斯拉2025年財務表現特斯拉的盈利指標繼續惡化，2025年特斯拉的GAAP（公認會計準則）淨利潤達到37.94億美元（約合人民幣264億元），相較2024年的70.91億美元（約合人民幣493億元），同比下滑46%，達到近5年新低。同年，特斯拉GAAP毛利率達到18.0%，去年同期為17.9%。細分到具體汽車業務上，特斯拉全年汽車業務總營收為695.26億美元（約合人民幣4830億元），同比下滑10%。在能源發電與儲能業務部分，特斯拉2025年的營收為127.71億美元（約合人民幣887億元），同比增長27%。此外，特斯拉服務及其他業務營收為125.30億美元（約合人民幣870億元），同比增長19%，主要得益於超級充電網路擴張和服務訂閱增長。就2025年第四季度來看，特斯拉總營收為249.01億美元（約合人民幣1730億元），同比下降約3%，GAAP（公認會計準則）淨利潤為8.4億美元（約合人民幣58億元），同比下降約61%；汽車業務收入為176.93億美元（約合人民幣1229億元），同比下降約11%。▲特斯拉2025年第四季度財務表現截至2025年第四季度末，特斯拉現金、現金等價物及投資總額達441億美元（約合人民幣3063億元），環比增加24億美元（約合人民幣167億元），主要得益於正向的自由現金流，為未來擴張提供了充足彈藥。除了這些財務指標，這份財報有幾項資料同樣值得關注。其一，該公司首次披露了FSD付費使用者數量（包含一次性買斷使用者和按月訂閱使用者）——約110萬人。要知道，馬斯克在2025年年度股東大會被批准的兆美元的薪酬方案，其中一項指標就是FSD活躍訂閱使用者達1000萬，距離實現目標還有很長的路要走。其二，在已安裝年度製造產能表格中，特斯拉的Optimus人形機器人首次登榜，資訊顯示，Optimus目前僅在加利福尼亞佈局，項目建設中，產能資料暫未公佈。▲特斯拉的Optimus人形機器人出現在產能榜而Optimus最新產能資料有望在今年一季度財報中透露。04. 結語：特斯拉汽車業務發展遇瓶頸特斯拉汽車業務陷入業績難題，伴隨利潤下滑和營業利潤率大降，可能也暴露出電動車市場白熱化競爭和價格戰的沉重壓力。在財報會上，馬斯克選擇淡化短期財務指標，將焦點徹底轉向Robotaxi、FSD、Optimus和AI晶片。這清晰地表明，特斯拉正試圖用“機器人軍隊”和“Cybercab”等高科技願景，來突破當前汽車製造業務的盈利瓶頸。 (車東西)

在阿布扎比頂級旅遊勝地亞斯島，一輛頭頂旋轉雷射雷達的“蘿蔔快跑”正平穩地穿梭在寬闊的公路線上。通過手機App，當地居民只需滑動指尖，即可呼叫這輛沒有任何安全員的Robotaxi。未來，蘿蔔快跑在阿聯的全無人駕駛車隊規模將擴充至1000輛以上。阿布扎比是阿聯的首都，這裡離迪拜僅有140km。在這裡試驗無人駕駛商業化的中國公司，不只蘿蔔快跑一家。2025年11月，文遠知行就已經與Uber合作，在阿布扎比啟動L4級純無人Robotaxi 商業化營運，這讓阿布扎比成為美國以外首個在Uber平台開通純無人Robotaxi 服務的城市。幾乎同時，中國自動駕駛公司 Momenta、小馬智行也陸續宣佈啟動無人駕駛的商業化營運。而中東，成為了它們的共同目標。中東向來是中國公司出海的熱土。對正處於商業化關鍵階段的自動駕駛公司而言，這裡更是少有的、能夠快速驗證商業模型的試驗場。圖片來源：阿布扎比投資辦公室為什麼是阿布扎比？阿布扎比往往是中國自動駕駛公司的出海第一站。雄厚的資金是這座城市最大的優勢之一。阿布扎比智能和自動駕駛汽車產業（SAVI）叢集專家Ali Al Hashmi告訴介面新聞，資金實力能夠幫助阿布扎比吸引全球頂尖人才，建造頂級基礎設施，為全球前沿科技企業提供發展條件。但更重要的，是來自政策層面的支援。Ali表示，阿布扎比對來阿企業的支援幾乎貫穿生命全周期。“如果你有一個尚處研發階段的想法，我們幫你在找到合適的夥伴共同開發；如果項目更成熟，想實現商業化部署，我們幫忙跟配合監管機構節奏。未來，我們還會找合適的機會，把你的技術推向全球。”文遠知行中東區域總經理詹亮飛對介面新聞表示，阿布扎比是文遠知行在海外的重點市場。這座城市的優勢在於堅定的政策支援、較為明確的商業閉環路徑，以及相對更輕的社會負擔。文遠知行在阿布扎比營運的Robotaxi詹亮飛舉例，很多城市劃定跑Robotaxi的區域，但是在特定區域裡跑，和在真正的城市環境仍然存在差別，後者會遇到一系列現實問題。例如在遇到警車、消防車時如何規劃路線。為此，阿布扎比政府成立了自動駕駛系統委員會（SASC），由警察局、市政局、消防局等多個部門一把手坐鎮，每月開會協調規劃細節。商業化路徑明確也是中東的優勢之一。這裡的客單價更高、堵車少且能源成本低。根據詹亮飛團隊測算，相比於國內北京、廣州等城市需要上千台規模才能實現單車盈利，在阿布扎比，大約200台左右的規模就能實現單車盈虧平衡，目前也已逼近這個水平。詹亮飛表示，當地普通計程車日均約30單，而文遠Robotaxi的日單量已穩定在數十輛水平。“我們的車輛目前按8小時班制營運。理論上，Robotaxi可以做到24小時不間斷運行。我們在廣州、北京均已實現24小時營運。”另一個容易被忽視因素是社會負擔。與新加坡、日韓等地不同，阿布扎比的計程車司機主要為外籍。政府在推進無人駕駛時，本土就業的壓力相對較輕，也更沒有包袱。過去，制約無人駕駛商業化的因素主要有三個：政策、純無人營運的可行性，以及營運範圍的劃定。但在阿布扎比，這三者都被逐個擊破了。“你會發現所有玩家都來中東了，我們沒有理由不來這裡。”詹亮飛說。機會和挑戰並存不少中國公司都提到在阿布扎比必須克服的“水土不服”——高溫。以阿布扎比為例，夏天這裡的氣溫經常超過40攝氏度，甚至最高超過50攝氏度，並且伴隨空氣潮濕。這會導致雷射雷達、攝影機等感測器的感知精度下降，同時電池穩定性也會降低。但對這些公司來說，能夠改進的技術並不是太大的問題。Robotaxi上路之後，挑戰才真正開始。詹亮飛舉例，阿布扎比的警車囊括了很多跑車車型，這在全球其他地區都是不多見的。此外，當地校車既有大巴、小巴，還有外觀酷似救護車的車型。按照當地法規，文遠知行針對此類車型做了很多複雜的互動，最終解決了識別適配問題。去阿布扎比掘金的中國公司，並不侷限在自動駕駛領域。在首屆阿布扎比智能與自主技術周上，有至少30%參展商都來自中國，他們之中還有eVTOL（電動垂直起降飛行器）廠商，以及不少出海的車企。2025年，不少中國eVTOL廠商都在中東斬獲了高額訂單：阿聯企業Autocraft斥資10億美元採購了時的科技 350 架 E20 eVTOL，小鵬匯天更在迪拜斬獲600台飛行汽車訂單，創下行業紀錄。小鵬匯天與阿布扎比投資辦公室（ADIO）簽約現場 圖片來源：ADIO作為全球高淨值人群最集中的區域之一，阿聯、沙烏地阿拉伯等國不僅擁有資金實力，更將低空經濟明確納入了國家發展戰略。中東大多國家中，傳統地面交通基礎設施並不完善，而eVTOL卻能夠快速跨越地理障礙，且相對其他地區而言，這裡的受眾對高昂價格並不敏感。中東國家之所以如此積極擁抱前沿科技，核心原因還是尋求能源紅利之後的發展途徑。2008年，阿布扎比發佈了《2030願景》，旨在將經濟重心從石油轉向知識型經濟，目標是降低對石油部門的依賴，並計畫將非石油產業對GDP的貢獻提高到60%以上。得益於雄厚的資金支援，阿布扎比幾乎集結了任何先進的科技元素。阿布扎比市區甚至設立了規劃了全球首個完全由可再生能源提供動力的“零碳城市”——馬斯達爾城，這座“城市”擁有學校、企業，依靠太陽能發電，出行工具則是無人車，並且已經正式開始運行。馬斯達爾城的無人車為了培育本土產業能力，當地政府在為海外公司提供落地支援之餘，也同樣抱有期待，例如本地化生產。詹亮飛表示，目前在和阿布扎比當地政府探討零部件組裝的本地化，但現階段還無法實現大規模的本地化生產，背後主要面臨兩大阻礙。一方面，目前Robotaxi整體市場規模還有待提升，另一方面則是當地上下游配套尚不完善。不過，中國企業對本地化生產始終抱有開放態度。“當地政府有非常大的決心推動這件事，在合適的時候，遇到合適的合作夥伴，我想也不是不可能。” (介面新聞)

據證券時報，1月14日，上海市經濟和資訊化委員會、上海市交通委員會、上海市公安局印發《上海高等級自動駕駛引領區“模速智行”行動計畫》（以下簡稱《計畫》）。《計畫》指出，按照“模型驅動引領、應用示範帶動、產業協同發展、政策舉措支撐”的總體思路，推動自動駕駛技術創新向產業競爭力加速轉化。到2027年，高等級自動駕駛應用場景實現規模化落地，公共服務平台有力支撐行業創新，關鍵技術和產業規模達到國際領先水平，形成具有國際競爭力和影響力的智能網聯汽車產業叢集，基本建成全球領先的高等級自動駕駛引領區。在應用場景規模化方面，探索創新商業營運模式，在智能公車、智能出租、智能重卡等場景規模化應用L4級自動駕駛技術，實現載客超600萬人次，載貨運輸超80萬標準箱。《計畫》還提出，建成自動駕駛數字孿生訓練場等一批公共服務平台。全市自動駕駛開放區域面積達2000平方公里，道路長度超5000公里，道路類型和場景更加豐富，實現交通樞紐、產業科技園區以及文旅景區的跨域聯通。培育具有行業領先水平的自動駕駛大模型，具備組合駕駛輔助功能（L2級）和有條件自動駕駛功能（L3級）汽車佔新車生產比例超過90%，L4級自動駕駛汽車實現量產，關鍵技術實現自主可控，建立涵蓋整車、零部件、資料、地圖、安全、服務的完整產業生態。此外，有序組織智能出租示範營運，開展L3級自動駕駛乘用車的上路通行試點。探索開展面向個人及單位使用者出行場景的L3級自動駕駛汽車創新應用，逐步擴大L3級自動駕駛汽車規模化量產應用。以城市巡檢、物流配送、市政環衛等為切入口，打造一批創新性強、技術含量高、營運模式清晰、示範應用效果好的無人駕駛裝備應用場景，探索無人配送車、無人巡檢車、自主泊車營運標準及模式。在實施關鍵技術攻關工程方面，《計畫》提出，組織開展車載大算力晶片、車載作業系統、智能計算平台、線控執行系統等軟硬體產品和技術解決方案研發攻關，培育一批單項冠軍、專精特新“小巨人”、隱形冠軍等優質企業。推動高校院所、新型研發機構和重點企業加強智駕大模型等前沿技術產學研合作，加快成果產業化應用。值得關注的是，《計畫》提到，以浦東、嘉定、臨港等區域為重點，打造整零協同、各具特色、規模領先的智能網聯汽車和關鍵零部件產業基地。鼓勵相關區依託自身產業基礎和人才、區位等優勢，集中力量培育汽車軟體、汽車晶片等一批有特色、有競爭力的智能網聯汽車產業園區。《計畫》表示，支援建設智能網聯汽車、交通安全重點實驗室等測試驗證平台，推進虛擬模擬、硬體在環模擬等技術和驗證工具的應用，加強自動駕駛系統驗證及應用服務能力建設。 (環球產經)