2025年的最後1個月，關於L3的消息進入“井噴期”。比亞迪推進L3量產內測，目前已完成15萬公里L3級自動駕駛驗證；小鵬獲L3級自動駕駛道路測試牌照，其高管回應：“期待明年第一季度的驚喜，全量上車”。工信部更是一口氣發了兩張“准生證”——極狐和長安成為國內首批獲得L3級自動駕駛准入許可的品牌。整個汽車行業彷彿按下了快進鍵。圖源：小鵬汽車就在行業沉浸在狂歡中時，同濟大學汽車學院教授朱西產潑來一盆冷水：“L3真的有意義嗎？限制條件這麼多咋用呢？”朱西產教授指出，當前L3的設計運行域縮得太小，“絕對沒有商業價值”。更殘酷的是，歐洲已有L3認證車型，但“根本沒人買”。政策紅利集中釋放，行業專家卻保持消極態度。L3自動駕駛到底卡在那裡，以及在2026年，它究竟能不能真正開進平民百姓家？L3測試牌照，一場新型的“小字說明”遊戲在L3這場遊戲裡，最容易被混淆卻最重要的，就是測試牌照和准入許可的區別。簡單來說，前者是“准考證”，後者是“畢業證”，兩者之間的區別，堪比高考與大學畢業。根據工信部裝備工業發展中心副主任劉法旺的解讀，測試牌照是地方級許可，由各地示範區辦公室頒發。截至目前，全國已累計發放超過1.6萬張此類牌照。這些牌照面向的是研發測試車輛，使用臨時測試牌照，僅在各地示範區內部分指定路段有效。可以理解為地方發放的L3測試許可，核心目標是“以測促研”。圖源：長城汽車而產品准入許可是國家級認證，由國家有關部委批准。這意味著量產商品車獲得了在特定條件下上市銷售的資格，車輛可以獲得正式上路鐵製牌照，具備與普通藍牌、綠牌車同等的法律地位。測試牌照的評估相對靈活，側重於基本安全要求和功能驗證。但准入許可需要極為嚴格的安全評估，不是驗證某項功能，而是對自動駕駛產品的安全性進行系統性、全流程考核。不過，即便拿到准入許可，也不意味著你可以在全國任意馳騁。首批獲批的兩款車型運行條件極為苛刻：比如長安車型：僅能在交通擁堵環境下，於高速公路和城市快速路單車道內運行，最高車速50公里/小時。北汽極狐：可在高速公路和城市快速路相對通暢場景運行，最高車速80公里/小時。這些限制處處透露出監管層的謹慎：先讓你在限制好的圍欄裡跑，跑好了再談擴大範圍。可見L3當前並未被定位為可市場擴張的成熟產品，而是一種需要在真實道路環境中持續接受檢驗的過渡性技術形態。值得注意的是，測試牌照車輛不能銷售，准入許可車輛可以銷售給被批准的主體，但試點期間仍限定路段、限定車型，並配備安全員隨時接管。雖說差異明顯，但就像是實驗室裡的白鼠和特定區域內的准公民，都不是完全自由人。當然，我們並不是唱衰目前的L3相關動作，限制較多是事實，但行業加速也是事實，除了長安、北汽率先獲批，比亞迪、蔚來、一汽、上汽等七家車企已進入L3級准入試點“准生”通道，相信很快就有更多車型拿到畢業證。放長線來看，以行業的迭代速度，相信很快就能完成L3的真實落地，目前這些限制都是暫時的，且不可避免的。各家車企摩拳擦掌，三大派系百花齊放政策紅利集中釋放，也讓各家車企摩拳擦掌。從傳統巨頭到造車新勢力，再到跨界科技玩家，各方勢力正以不同姿態擠上L3牌桌，看似繁花似錦，實則總結起來就是三個派系。比如以長安為代表的激進派。長安深藍SL03拿下准入許可後，計畫2026年一季度與旗下出行平台“長安車聯科技”啟動上路試點，並明確表態“未來可下沉到15萬等級車型”。圖源：長安汽車簡單來說，就是先以高端車型樹立技術標竿，再快速將成本攤薄至主流市場，用規模優勢碾壓對手。其“北斗天樞2.0”計畫更是立下軍令狀：2026年全場景L3，2028年直跳L4。新勢力中，小鵬也可以說是最激進的，在拿下廣州測試牌照後，何小鵬立下了“明年8月VLA技術超越特斯拉FSD”的賭約，否則負責人裸奔。小鵬的VLA大模型路線與特斯拉FSD同源，試圖通過“端到端+世界模型”繞過高精地圖依賴。同時小鵬還宣佈2026年直接推出三款Robotaxi。打算跳過L3純C端、直奔L4營運，或許對小鵬來說，L3隻是技術驗證的副產品，Robotaxi才是主戰場。圖源：電車通攝製廣汽則是合作派，打法更倚重華為，昊鉑A800斬獲全國首張120km/h高速L3測試牌照，槍口直指小鵬、理想佔據的高端市場。但細究技術來源，星靈智駕架構背後站著華為ADS，本質上是通過與華為合作實現快速卡位。廣汽總經理閤先慶也曾對外表示，使用華為方案的L3車型“會很快推向市場”，因此獲120km/h高速L3測試牌照，與其說是廣汽的，不如說是華為的。今年4月的上海車展，華為聯合賽力斯、阿維塔、奇瑞汽車、北汽新能源、嵐圖汽車、江汽集團、上汽集團、廣汽集團等11家車企，在央視直播鏡頭前談起了L3，這些車企基本囊括了中國汽車行業的四大央企和新勢力代表，堪稱中國新能源汽車行業的“半壁江山”。圖源：鴻蒙智行比亞迪則是“悶聲發大財”。儘管獲得測試牌照的消息被頻繁提及，但其L3技術路線極少對外披露。結合其自建60萬平方米測試場、手握400萬輛年銷量資料的背景，比亞迪大機率在下一盤“悶聲發大財”的棋，這種後發先至策略，也符合比亞迪一貫的打法。技術路線上，以華為、小鵬為代表的“VLA派”認為，大模型是突破L3場景的唯一路徑。通過雲端千億參數模型學習海量駕駛資料，再蒸餾到車端實現即時決策，可大幅降低對高精地圖與規則演算法的依賴。不過，朱西產教授指出，L3的“故障靜默”要求系統在任何失效模式下仍可運行，而基於深度學習的“黑箱決策”難以通過ISO 26262功能安全認證。VLA模型的算力成本與功耗，在15-20萬級車型上根本無解。民生證券則測算，L3需要5000-25000核算力資源，這筆帳最終只能轉嫁給消費者。因此我們可以大膽預測一下，未來L3市場將呈現高端車型堆大模型、中低端車型用規則演算法的雙面格局。就像如今L2之間亦有差別，L3不會存在所謂的統一標準，依舊是百花齊放。搶跑的不一定是贏家，走得穩的才能到達終點站在2025年末，行業普遍預測2026年是L3智駕量產落地的關鍵節點。但這個“關鍵節點”究竟意味著什麼？是普通消費者能買到L3車型，還是僅限特定場景的B端營運？答案可能比想像中複雜。毫無疑問，L3已經從“測試驗證”邁入“准入應用”新階段。產業鏈在快速成熟。從禾賽科技、速騰聚創的雷射雷達，到四維圖新的高精度地圖，再到地平線、高通的智駕晶片，每個環節都已形成龍頭企業引領的生態格局。這種成熟生態既保障了量產穩定性，也降低了行業門檻。圖源：小鵬汽車然而，預測是樂觀的，現實是冰冷的。根據澎湃新聞採訪的業內人士指出：“目前乘用車L3仍以To B商用模式為主，距離To C尚有較長距離。”當前試點車輛不能面向消費者銷售，只能由試點主體在限定路段營運，普通消費者雖然可以通過小程序預約體驗，但無法真正擁有。至少2026年上半年，L3仍是B端營運為主。即便到了2026年下半年，首批面向C端的L3車型上市，其限制條件依然會極為苛刻。高速場景、單車道、80km/h限速、特定區域——這些限制讓L3的實際價值大打折扣。對大多數城市通勤族而言，每天上下班的擁堵路段才是痛點，而L3在這些場景下要麼無法啟動，要麼頻繁要求接管，使用者體驗可能還不如成熟的L2+系統。朱西產教授給出的時間表更保守：即便2026年自動駕駛標準開始徵求意見，到國標委審批、過渡期結束，消費者最早也要到2027-2028年才能買到真正的自動駕駛汽車。這個時間點，比我們預想的要晚一些，也因此，不少人認為L3隻是L4的跳板，L3和L4最主要的區別在於兩點，一個是駕駛員是否還需要接管，另一個則是事故責任的劃分。基本都不是技術端的問題，一旦L3形成突破，L4就會立馬跟上。地平線副總裁蘇箐認為，傳統L4路徑依賴高成本感測器與縮小運行範圍，屬於“線性遞推的高成本複製”。但“端到端”大模型興起後，攻克一個複雜城市後方案可泛化至全國同類城區，有望以極低邊際成本繞過傳統L3階段。圖源：地平線地平線的預測，正好說明L3可能只是一個“過渡品”。消費者不會為“半吊子”的L3買單，而是等待更成熟的L4，或者乾脆享受不斷升級的L2+。零跑B10等12萬元級車型已搭載雷射雷達，地平線HSD城區智駕系統下放至星途ET5等15萬元級車型，“智駕平權”正在加速，這反而可能壓縮L3的生存空間。從這點來看，L3的價值不在於它本身，而在於為L4/L5鋪路，由L3蹚出制度路徑、積累真實道路資料、建構產業生態。對於普通消費者，2026年不妨把L3當作“智駕體驗的豪華版”，而非“自動駕駛的必選項”。與其做個等等黨苦等L3，不如看看，那些搭載端到端大模型的L2+會不會在2026年帶來驚喜。在自動駕駛這場馬拉松裡，搶跑的不一定是贏家，走得穩的才能到達終點。L3的狂歡，我們暫且觀望。 (電車通)

我們曾以為，2025會是自動駕駛“油門到底”的一年。直到今年3月底安徽高速路上那聲巨響，震碎了所有關於“解放雙手”的輕率幻想。三個年輕生命的逝去，用最殘酷的方式告訴我們：技術可以試錯，但生命無法重來。好在，痛定思痛後的中國汽車，選擇了一條更難、更慢，但更正確的路。12月23日，這條路邁出了實質性的一步：渝AD0001Z、京AA0001Z！隨著重慶、北京兩地正式發出國內首批L3級自動駕駛專用號牌，中國汽車史跨越了一個新紀元。但這並非一場遲到的狂歡，而是一次極度克制的試探。在九家遞交申請的車企中，竟然只有兩家拿到了這張“限時體驗券”，而且還被套上了重重枷鎖。這場關於“速度與安全”的博弈中，中國自動駕駛沒有選擇盲目衝刺，而是主動按下了“限速鍵”。01 致命一秒鐘：理想與現實的慘烈碰撞今年3月底，安徽高速上的一聲巨響，震碎了許多人對自動駕駛的美好濾鏡。一輛開啟輔助駕駛模式的小米SU7，在時速約 116公里（72英里） 的飛馳中遭遇施工路段。儘管系統發出了預警，駕駛員也迅速接管，但在那生死存亡的“一秒鐘”裡，悲劇還是發生了，三名年輕生命的逝去迅速引爆了全網討論。這起事故成了監管風向轉變的導火索。過去那些可能被“消音”的輔助駕駛事故，如今在聚光燈下無所遁形。公眾的質疑隨之而來：當方向盤交給電腦，命懸一線時，責任到底該算誰的？監管部門發佈聲明警告稱，目前中國量產汽車上搭載的輔助駕駛技術並非完全自動駕駛，提醒駕駛者避免可能分散注意力的交談行為。這種對法律責任與保險體系的追問，直接讓原本“快步走”的商業化處理程序被迫按下了減速鍵。02 尬的現狀：昂貴的硬體配上“降級”的靈魂監管的“急剎車”，讓一眾車企陷入了尷尬的境地。（圖片由AI生成）像吉利、小鵬、理想等車企，此前為了搶佔先機，已經在量產車上“預埋”了大量昂貴的L3級雷射雷達和感測器硬體。結果現在政策收緊，這些原本為L3設計的豪車，只能掛著L2級的軟體“降級”銷售。央視在7月播出的一份報告中提到，與懂車帝聯合測試的資料更是給國產廠商潑了一盆冷水： 在夜間施工場景的避撞測試中，略少於一半的車輛能夠安全避撞，表現不及在該測試中表現可靠的兩款特斯拉車型。這種“軟硬不匹配”的困局，也讓監管部門下令：禁止在宣傳中使用“智能駕駛”或“自動駕駛”等極具誤導性的詞彙。03 嚴苛的“綠燈”：通過率不足四分之一的考核在安全隱患和虛假宣傳的雙重壓力下，監管部門對車企的“准入考試”變得異常嚴格。早在今年年初，中國車企曾熱情高漲地宣佈將很快大規模生產自動駕駛汽車。 共有九家主流車企向工信部提交了L3級自動駕駛的准入試點申請，試圖爭奪量產的頭籌。然而，工信部最新的稽核結果卻給了市場一記重錘：九家申請者中，最終只有北汽和重慶長安兩家拿到了在指定高速路上開展L3級自動駕駛測試的許可。但即便拿到“入場券”，規則也極其嚴苛：· 空間設限： 僅限北京和重慶的各三段指定高速公路。· 動作受限： 電腦控制下禁止變道，出了指定路段必須由人類駕駛員接管。· 身份定義：這僅僅是“進一步測試”，而非大家期待已久的大規模量產。這標誌著五年前設定的“2025年年底實現量產銷售”的目標，在現實面前顯得過於雄心勃勃了。04 進階之路：從“有條件”到“全場景”的技術跨越在自動駕駛的演進過程中，技術層級的界定直接決定了“誰在開車”以及“出了事誰負責”。根據目前的行業共識與監管邏輯，中國市場討論最集中的是以下三個層級：（圖片由AI生成）L2級輔助駕駛：目前已廣泛普及的“輔助手”這是目前大多數市售“智能汽車”所搭載的技術水平。在這一階段，系統可以輔助控制方向盤和速度，但駕駛員依然是絕對的主角，要求雙手必須扶著方向盤，且眼睛必須時刻注視路況。雖然L2級已深入千家萬戶，但其實際表現仍面臨考驗，例如在夜間施工等極端場景下的可靠性，仍是擺在各大廠商面前的難題。L3級有條件自動駕駛：作為當前行業博弈的核心，L3級被視為真正的分水嶺。它允許駕駛員在特定條件下雙手脫離方向盤，甚至眼睛可以短時間離開路面，實現所謂的“放手脫眼”。但“有條件”意味著責任並未完全移交：駕駛員必須坐在駕駛位上，且隨時準備在系統發出接管請求時立即介入。目前，儘管車企在硬體預埋上已“卷”至極限，但監管審批依然保持高度審慎，僅有極少數品牌獲准在特定路段開展受限試點。L4級高度自動駕駛：當技術跨越到L4級，便進入了真正的“無人駕駛”階段。 此時，車輛已能自主完成所有駕駛任務，無需人類干預。在武漢等十多個城市正在測試的自動駕駛計程車（Robotaxi）中，乘客只需坐在後排，前排甚至可能設有物理隔離裝置，徹底切斷了人與駕駛機構的接觸。此外，技術圖譜的終極目標是L5級完全自動駕駛。這是自動駕駛的最高境界，意味著車輛可以在任何環境、任何路況下，完全無需人工干預地自由馳騁。從輔助駕駛到真正的自動駕駛，這絕非簡單的硬體堆砌，而是一次對安全底線與責任歸屬的極限挑戰。05 專家視角：不是停止，是設定“防護欄”對於這次車企集體的“放慢節奏”，業內專家看得透徹。上海電動汽車專家比爾·拉索（Bill Russo）直言不諱地指出，之前的L3推廣更像是一場“由行銷驅動的超前衝刺”。當監管框架、保險體系和公眾信任還沒準備好時，盲目衝鋒只會適得其反。現在的放緩，並不是進步的終結，而是政府在為這項技術設定必要的“防護欄”。將範圍縮小、穩步推進，或許才是通往完全自動駕駛最快、也最安全的路徑。無論是“001號”車牌的發放，還是對“自動駕駛”宣傳的禁令，都在指向同一個終局：重建信任。當技術跑得太快，把倫理和安全甩在身後時，事故是唯一的結局。對於車企而言，現在的任務不再是繼續畫大餅，而是要證明：當那個生死攸關的“一秒鐘”再次來臨時，你的AI，真的能救命嗎？ (網易科技)

荷蘭租賃公司Mistergreen正面臨破產。這家以"純特斯拉車隊"聞名、曾豪賭自動駕駛計程車未來的企業，其財務崩盤猶如一記警鐘，揭示了盲目追隨伊隆·馬斯克（Elon Musk）所謂特斯拉將成為“增值資產”論調的巨大風險——在二手車市場的凜冽寒風中，這個預言已被現實擊得粉碎。截至目前，荷蘭特斯拉專營汽車租賃公司Mistergreen已清償債券持有人債務，並正在出售其業務。錯誤的槓桿投資MisterGreen成立於2019年，是荷蘭電動出行領域的先驅，它通過僅提供特斯拉電動汽車的租賃服務來實現這一目標。這是一個大膽的選擇，但也是有道理的：當時，特斯拉無疑是最先進的電動汽車製造商，幾乎獨自引領著電動汽車革命。六年後的今天，市場格局已天差地別，特斯拉不再是市場的寵兒。以美國市場為例，最新資料顯示，特斯拉2025年11月在美國的銷量達到39800輛，降至近四年來的最低點。特斯拉先發優勢的消退部分在意料之中——隨著時間的推移，其他製造商迎頭趕上；歐洲和中國車企如今推出大量電動車款，其競爭力已不輸特斯拉，相比之下特斯拉車型陣容顯得老舊：核心車型Model 3和Model Y已分別上市七年和五年。但另一些因素完全是特斯拉自身造成的。比如，由於馬斯克高調涉足政治並公開力挺美國前總統川普，特斯拉品牌聲譽亦受損。早在2019年，馬斯克就曾聲稱，由於特斯拉具備完全自動駕駛（FSD）功能，它們現在已成為“增值資產”。他甚至大膽預測，一輛特斯拉Model 3作為一款能盈利的無人駕駛計程車，價值可能在10萬到20萬美元之間。Mistergreen接受了這一說法，實際上是對這種可能性進行了一次槓桿投資。他們在2022年的年度報告中寫道：我們之所以如此關注特斯拉，是因為其電動汽車目前是市場上質量最高的電動汽車（無論從電池質量、軟體更新、效率和續航里程，還是充電網路和速度方面來看），其硬體和軟體都已為未來的自動駕駛汽車做好準備，而且特斯拉（超級充電站）充電網路的質量和覆蓋範圍也遙遙領先。因此，市場對特斯拉的需求十分旺盛。我們預計，鑑於目前市場上特斯拉汽車的高品質，其未來也將擁有更高的殘值。然而，事實恰恰相反。執拗的代價早在今年5月，在挪威和瑞典，一些只租賃特斯拉汽車的小型租賃公司被迫重新協商租賃條款或自行承擔特斯拉汽車殘值下降造成的損失。在主要市場，特斯拉提供了最高達2000歐元的非官方折扣以及其他財務激勵措施，比如汽車貸款折扣。然而，聲譽和財務上的損失已經造成。無論是小型還是大型租賃公司，對於特斯拉問題的解決辦法都是一致的：豐富產品種類，減少對特斯拉的依賴，更多地依靠其他電動汽車製造商。但在荷蘭，MisterGreen公司卻並未做出這種轉變。該公司尚未涉足其他電動汽車品牌，但已停止租賃新的特斯拉汽車，僅通過其名為ReDrive的項目租賃二手特斯拉汽車。這一策略有助於該公司降低特斯拉汽車的剩餘價值，其數值遠低於預期。此前，MisterGreen公司曾被迫拍賣數十輛租賃期滿的車輛以維持現金流。該公司已無力支付利息，債權人也開始感到不安。Mistergreen的整個商業模式都建立在這樣一個前提上：營運的特斯拉車隊不僅能保值，最終還能作為自動駕駛計程車產生收益。然而，由於特斯拉在過去兩年裡大幅降低新車價格，導致二手電動汽車價格暴跌，該公司被迫減記數百萬美元的車隊價值。特斯拉汽車的貶值速度高於行業平均水平，這既因特斯拉為維持需求主動降價而加劇，也因其始終未能兌現其將消費級車輛變成無人駕駛計程車的承諾。自2020年以來，馬斯克不斷承諾“年底前實現100萬輛自動駕駛計程車”。如今已是2025年末，雖然我們看到了進展，但僅在德克薩斯州地理圍欄區域內有一個處於持續監管下的小型試點項目，遠未形成所謂的增值資產車隊。雖然FSD（全自動駕駛）技術令人印象深刻，但沒有任何證據表明它能在消費級車輛上實現L4級自動駕駛。指望它在短期內將汽車變成增值的自動駕駛計程車，無異於自尋死路。更為沉重的打擊通過大幅降價，特斯拉給租賃和租車公司造成了難以估量的損失。租賃公司的不滿最終化為行動，有的行動更為激進。在特斯拉降價導致其2023年收益減少4000萬歐元後，德國租車公司Sixt停止購買特斯拉汽車。同樣，美國的赫茲公司也開始出售其特斯拉車隊。得益於馬斯克雄厚的資金實力，特斯拉自身完全可以安然度過低谷期，但Mistergreen卻沒有這樣的幸運。巔峰時期，Mistergreen擁有超過4000輛特斯拉汽車，規模驚人，但這也意味著貶值帶來的打擊更為沉重。對買家來說，特斯拉價格下降無疑是好消息。但對於持有數千輛特斯拉、背負高殘值擔保的車主或租賃公司來說，這無異於死刑判決。租賃公司預測其資產總擁有成本（TCO）以及最終業務盈利能力的關鍵，恰恰在於車輛殘值（RV）的可預測性。Mistergreen曾發行債券用於購買特斯拉汽車，但自去年以來一直無力償還。這場豪賭具體吞噬了多少投資者資金尚不明確，但數額已達數千萬歐元等級。截至目前，Mistergreen的車隊已被出售：荷蘭和比利時的車輛賣給了Kroymans（克羅伊曼斯集團）旗下的Rebel Lease公司；德國的車輛則被Van Mossel Lease接管。Van Mossel Lease董事總經理阿爾芒·范費恩（Armand van Veen）向媒體表示，其公司已收購MisterGreen在德國的業務類股。此次交易涵蓋約200名客戶的600輛汽車。范費恩表示："對我們而言，重點不在於車輛本身，而在於客戶基礎。這符合我們在德國市場的增長戰略。"車隊與客戶將整合至范·莫塞爾汽車租賃德國公司（Van Mossel Autolease Deutschland）。目前該荷蘭租賃集團在德管理約3000輛汽車。自2023年起，為應對中國新入局者的競爭，特斯拉多次下調官方售價。Mistergreen指出，巨額虧損主要源於特斯拉車隊的大幅資產減值。去年，特斯拉曾向車隊業主提供折扣以修復銷量。電動車殘值壓力與特斯拉的定價策略形成雙重打擊。據悉，今年第二季度，MisterGreen就已經停止提供新的特斯拉租賃合同。 (汽車商業評論)

港股“無人駕駛礦卡第一股”，終於落地！率先成功沖線的是“大疆教父”李澤湘帶隊的希迪智駕，剛剛在港交所正式敲鐘。本次IPO，希迪智駕全球發售540.8萬股，每股最終發售價為263港元，募資總額為14.22億港元，扣除上市開支後淨額約13.09億港元。敲鐘前，公司引入了5位基石投資者，分別為湘江智騁、智駕一號、工銀瑞信、工銀瑞信國際、前海開源群巍，合計認購2007.6萬股，佔發售股份總數的38.39%。希迪智駕今日開盤價為263港元/股，和發行價持平，開盤市值111.6億港元。希迪智駕在做什麼？希迪智駕，中國商用車智能駕駛產品及解決方案的供應商，是中國最早在自動駕駛商用車領域，實現商業化的公司之一。產品矩陣包含三大類：自動駕駛解決方案、V2X、智能感知解決方案。自動駕駛解決方案是希迪智駕目前的核心業務，包含兩部分：首先是元礦山解決方案，也就是封閉環境自動駕駛礦卡解決方案。這類產品主要是在鑽孔、爆破、挖掘以及運輸等採礦流程中，實現無人駕駛和智能化操作，把勞動密集型採礦作業自動化。在指揮無人駕駛礦卡裝載、運載及卸貨的同時，實現遠端調度車輛，監管採礦作業，也可以實現遠端操作挖機等操作。招股書援引灼識諮詢資料，希迪自動駕駛礦卡已經把採礦效率大幅提升到人工駕駛礦卡作業效率的104%；公司也是全球首個完全無人駕駛純電採礦車隊營運商。還有一類自動駕駛解決方案，是封閉環境自動駕駛物流車。和元礦山的基本功能類似，這類產品在封閉及半封閉環境中，可實現從一個裝載點到另一個裝載點的“端到端”自動駕駛，主要是供給工業及物流園區等。接下來是V2X產品及解決方案，涵蓋車載裝置（OBU）、路側裝置（RSU）及雲平台，應用於智能交通系統。在全國七個國家級車聯網先導區中，其中五個都成功實施了希迪智駕的V2X項目。最後是智能感知解決方案，這部分也被分為兩塊：列車自主感知系統（TAPS）：不依賴現有軌道資訊系統，無需新增軌旁裝置，是中國唯一實現列車獨立安全感知的產品；車載智能感知與安全管理解決方案：適用於商用車輛，能提供360°環視、預警、行車記錄等功能。希迪智駕的銷售模式，以產品銷售為主，非車隊營運。客戶類型覆蓋礦山企業、物流園區、汽車OEM、政府與科研機構等等。從2022年到2025年6月，公司的客戶數已經從44家增長到了152家。截至IPO前，希迪智駕已交付了304輛自動駕駛礦卡、110套獨立自動駕駛卡車系統，並收到了357輛自動駕駛礦卡，以及290套獨立自動駕駛卡車系統的指示性訂單。這些增長訂單，為希迪智駕的財務水平帶來怎樣的提升呢？希迪智駕財務表現如何？2022年~2024年，希迪智駕營業收入分別為0.31億元、1.33億元和4.1億，復合年增長率達263.1%。今年上半年營收4.08億元，同比增長57.9%，已經接近2024年全年水平。其中，自動駕駛解決方案貢獻了多數收入，主要由無人礦卡產品和解決方案佔大頭。過去三年和今年上半年，自動駕駛解決方案的相關收入分別佔同期總收入的90.2%、56.1%、62.1%和92.%。利潤層面，2022年~2024年，公司毛利分別為-0.06億元、0.27億元、1億元，同期毛利率分別為-19.3%、20.2%、24.7%。今年上半年，希迪智駕的毛利為0.7億元，毛利率為17.1%。2022年毛利為負，是因為當時公司正在投入首個大規模實施的自主採礦項目，技術要求精密且人力投入龐大；物流車也處於初步商業化階段，業務規模相對有限。之後自動駕駛業務的毛利率升高，毛利更高的智能感知也開始產生收入，從2023年起公司綜合毛利也隨之提高。2022~2024年，公司期內虧損分別為2.63億、2.55億、5.81億，三年累計虧損超10億元。今年上半年，公司期內虧損為4.55億元，高於去年同期的1.23億元。今年上半年的虧損擴大，主要原因是支出明顯增加，上半年的研發開支、一般及行政開支分別為1.51億元和2億元，同比分別增長了328%和256%。而截至今年上半年末，公司的現金及現金等價物為1.86億元。本次上市募資金額，希迪智駕計畫將首要用於公司未來五年的研發，再用作提高中國國內外商業化能力，提升國際化佈局。還有部分會被用於進一步整合產業鏈上下游資源的潛在投資和併購機會，以及公司的正常營運。“大疆教父”帶隊，百度紅杉投了希迪智駕創立於2017年，前身是長沙智能駕駛研究院有限公司，核心高管有3位。公司創始人、董事長李澤湘，1961年出生於湖南，1979年在中南礦冶學院(現中南大學也是王傳福的母校)獲公派留學。1989年12月獲加州大學伯克利分校工程學博士學位。3年後李澤湘加盟香港科技大學，開設了一門機器人比賽與設計的課程，有個學生修了兩次，後來借此機會又成為了李澤湘的研究生。這個人就是大疆創始人汪滔。在讀研期間，汪滔創立了大疆，李澤湘為汪滔介紹了一些學生，還提供了資金支援，大疆很快成長起來，李澤湘一度擔任大疆的董事長。或許這就是江湖尊稱李澤湘為“大疆教父”的原因。再後來李澤湘從大疆退居二線，只擔任董事，開啟了新的創業，目前通過新驅動香港、長沙港灣和清水灣香港創投及長沙晟譽持有希迪智駕43.64%的股份。與李澤湘一同創立希迪的是馬濰，今年69歲，本碩畢業於西安電子科技大學通訊工程，畢業後留校擔任了4年講師，1994年在英國薩裡大學獲訊號處理博士學位，曾任德州儀器董事。現在是希迪智駕的副董事長、執行董事、研發團隊負責人，負責技術框架和業務模式的建構。還有一位是希迪智駕的CEO胡斯博，是一位“85後”，今年37歲，是李澤湘的校友，2017年在加州大學伯克利分校獲工商管理博士學位。畢業後即加入希迪智駕，現在負責希迪的系統演算法及模擬研發，還有集團業務發展、行銷和生產。由這樣一支隊伍孵化而來的希迪智駕，8年間累計融資超8輪，2024年C+輪融資之後的隱含估值為90.24億元。投資陣容包括A輪就投資的紅杉中國，還有百度、聯想、兩江基金、光大控股等知名機構。今年的L4無人車，在資本市場空前活躍。據智能車參考不完全統計，這已經有至少五家L4級自動駕駛卡車公司衝刺港股IPO，易控智駕、DeepWay深向、馭勢科技，還有主線科技都已在港交所遞表。L4礦卡玩家齊聚的港股IPO門口，現在終於有第一位玩家過線了。 (智能車參考)

“追不上特斯拉，當街裸奔！”——這是何小鵬和他的自動駕駛負責人劉先明剛剛立下的賭注。何小鵬前兩天親赴北美，評測了特斯拉最新FSD V14.2，讚不絕口同時也表示沒啥大不了：於是就定下了“舊金山名場面”，或何小鵬自掏腰包給北美員工建食堂的賭注。到底是純行銷噱頭還是何小鵬胸有成竹？智能車參考深挖了一番如今的小鵬自動駕駛團隊，發現何小鵬放話半年追上特斯拉，可能不完全是吹牛。自動駕駛一號位：劉先明何小鵬微博貼出的圖片中，除了自動駕駛一號位劉先明，其他所有人都做了P圖處理避免露臉，由此可見AI圈人才的搶手與稀缺。那就先從一號位看起。劉先明本科、碩博學位均在哈爾濱工業大學獲得，之後在伊利諾伊大學香檳分校又攻讀了電氣與電腦工程博士學位，研究方向涵蓋深度學習與電腦視覺。此前，他還曾作為訪問學生在清華大學和德克薩斯大學聖安東尼奧分校修讀電腦科學。學生時期，劉先明就已經有豐富的實習經歷，包括在微軟亞洲研究院、百度IDL、Adobe、Facebook等等。其中值得一說的是Facebook實習經歷，劉先明所在的項目是把基於深度學習的圖像識別技術應用到地圖識別，根據人口分佈情況來做通訊基礎設施的建設規劃。Facebook也是劉先明入職的第一家公司，2年半後以“高級研究員”畢業。2018年，劉先明在百度IDL的實習經歷發揮作用，他離開了Facebook，加入了余凱創辦的地平線，擔任Applied AI Lab研發負責人，專注於嵌入式AI與感知演算法落地。地平線在這個階段還沒有把全部精力聚焦到車載業務，主營仍然是AIoT，但劉先明此時的工作仍然可以說已經和自動駕駛緊密相關了。後面就是2019年末，余凱下決心轉向，砍掉地平線AIoT業務，並進行組織架構大調。2020年起，劉先明跳槽到當時還炙手可熱的Robotaxi公司Cruise，領導檢測、分割與新型感測器方向的研究，推動自動駕駛感知系統性能最佳化。Cruise的故事發展大家都知道，不過劉先明仍然給這段職業經歷給予了超高評價。Cruise倒下之前，劉先明就選擇了離開，以“AI團隊負責人”的身份加入小鵬。“AI團隊負責人”其實是何小鵬內部雙線賽馬的策略一部分，其中第二代自動駕駛負責人李力耘的團隊負責端到端系統的量產交付；劉先明的團隊則押注VLA基座大模型，希望從根上解決早期端到端黑盒、corner case問題，以及打通L4與量產智能輔助駕駛壁壘。劉先明自己曾透露，這個期間燒掉至少20個億，前期模型總是不work，何小鵬自己也曾心生動搖。但在和智能車參考的交流中，劉先明並不認為自己在這個過程中有“賭”的成分或不確定性：模型不work團隊能夠迅速歸因，智能湧現“節點”出現的條件和時機，團隊也有合理的預期。後來的故事大家都清楚了，劉先明團隊的成果成了今年小鵬科技日主推的第二代VLA，不僅用在量產智能輔助方案，同樣也是小鵬Robotaxi的方案。甚至“智能湧現”這個詞，成了如今何小鵬口中使用頻率最高的詞之一。自然而然，劉先明接替李力耘，成了小鵬新的自動駕駛負責人。從技術角度出發，劉先明負責的是小鵬基座模型，參數量之前透露的是720億，L2/L4之外，也是具身智能、飛行汽車等等團隊AI大腦落地應用的基礎。自動駕駛基座模型負責人：張航張航這個名字從未在公開資訊中出現過，但卻是劉先明團隊至關重要的角色——首席工程師、基礎大模型負責人，也是劉先明在Cruise的同事舊部。可以理解成小鵬自動駕駛團隊的技術“二號位”。張航本科畢業於東南大學自動化系，又在紐澤西大學布朗斯維克分校取得博士學位，研究方向就是電腦視覺。張航本人屬於學術大佬型骨幹，Google學術被引10000+，個人開源貢獻在GitHub超10000星。比較知名的工作是在Facebook任職時的ResNeSt模型，在多個視覺基準測試中取得了最先進的成果。沒錯張航和劉先明一樣都曾效力於Facebook。實際上二人的職業生涯屬於“前後腳”，張航加入Facebook時，劉先明已經跳槽到了地平線，而當張航2022年離開Facebook時，二人的職業生涯首次產生交集——張航也選擇加入了Cruise。在Cruise的工作前期包括視覺為主的感知模型開發，後期則負責檢測、分割與感知模型的整合工作，可以理解成多模態基座模型。視覺、多模態基座模型，不難理解為何張航現在的職責是小鵬自動駕駛基礎模型負責人。自動駕駛高級工程師：Shi junyuan小鵬對人才的保密意識超強，整個團隊除了leader劉先明本人，沒有透露過任何其他人的資訊。不過智能車參考抽絲剝繭順藤摸瓜，仍然找到了這樣一個名字：Shi junyuan。與前面兩位一號位、二號位這樣的技術leader相比，Shi junyuan更能代表如今小鵬自動駕駛團隊基層研發構成。還是先說背景，Shi junyuan本科畢業於上海交通大學電子電腦專業，又在美國南加州大學讀了碩士學位。職業生涯第一站是高通，供職8年，主要負責相機AI相關業務，包括基於機器學習加速器的訓練與推理框架設計等等。2021年，Shi junyuan從高通跳槽，加入Cruise。在Cruise，Shi junyuan職位是機器學習高級工程師。今年2月，Shi junyuan加入小鵬，同樣是機器學習高級工程師，負責自動駕駛基座模型的最佳化、部署。想必大家已經發現，這又是一位劉先明、張航在Cruise的“故舊”與下屬。自動駕駛產品負責人：袁婷婷袁婷婷目前是小鵬汽車的自動駕駛產品高級總監，於2024年6月正式加入。她本科畢業於浙江大學竺可楨學院財務管理專業，職業生涯始於浙江海事局，後曾任職於新能源汽車出行平台盼達用車。在加入小鵬前，她是阿里巴巴達摩院的自動駕駛業務負責人，在自動駕駛的產品化與規模化應用方面積累了經驗。加入小鵬後，她全面負責自動駕駛相關的產品工作。除了何小鵬本人，袁婷婷實際上是小鵬在智能駕駛方面對外發聲最頻繁的一位，長期活躍在微博以及小鵬使用者社區。比如她加入小鵬之際，正是小鵬“拋棄”雷射雷達的轉折點，她多次對外輸出小鵬向純視覺技術路線轉向的邏輯，而且頗有爭議，比如“雷射雷達看得遠是偽命題”等等。當然最有爭議的一次，還是她關於華為ADS 3.0體驗，一不小心說了大實話：當然對外只是袁婷婷工作內容很小的一部分，核心職責其實是負責將技術轉化為實際可用的功能，並管理其全生命周期。包括XNGP的產品規劃與定義，各個車型版本的項目推動與協同，以及更加長期的資料、評測與質量閉環。資料智能中心負責人：梁劍坤自動駕駛三要素：演算法、資料、算力。前面介紹的幾位技術大牛，是聚焦在演算法層面的，在這個團隊之外，小鵬其實還有一個團隊，負責資料、算力部分，直接支援劉先明團隊工作——資料智能中心（DIC）。因為算力資源本身由阿里雲合作提供，所以資料智能中心主要負責為整個公司的智能化業務提供底層的資料與系統支援。資料智能中心的負責人是梁劍坤。他其實是何小鵬華南理工電腦嫡系校友，擁有近20年的電腦與通訊行業經驗。他職業生涯早期在亞信科技任職，還與何小鵬是同事。此後，梁劍坤在中國網通、21CN等公司擔任技術專家、首席技術官等職務。2008年起開始創業，曾創辦常盈網路，並作為3N技術合夥人，為網際網路企業提供技術服務等等。他於2024年上半年加盟小鵬，並直接向公司CEO何小鵬匯報追上FSD可能嗎？網友紛紛立帖為證，喊話何小鵬不准刪微博，賭約期滿回來檢查作業：當然也有人不屑，認為這本身就是“自己出題，自己監考，自己考試”，沒啥意義：其實從模組化到端到端再到大模型，小鵬自動駕駛團隊已經經歷多次重構。如今已經沒有所謂感知、規劃等等模組負責人，自動駕駛團隊更準確應該被稱作多模態大模型團隊。不光自動駕駛，同樣支援機器人、飛行汽車等等業務。所謂技術範式一代版本一代神，鐵打的何小鵬流水的AI一號位。如今的小鵬自動駕駛，或者說VLA團隊，有了“Cruise班”的味道，關鍵崗位由劉先明，以及他在Cruise的舊部擔任。不過何小鵬似乎更加信任劉先明的團隊，就比如小鵬北美CEO，剛剛換了一位純HR背景的經理人：小鵬北美CEO現在正在做的，就是密切配合劉先明團隊在北美頂尖高校招人：小鵬XNGP半年追趕上FSD V14，也不是沒有可能。One more thing何小鵬的賭約，其實還“留”了不易察覺的一手。承諾半年內追平的，是特斯拉FSD V14.2版本，也就是上個月更新的那一版。以現在FSD幾乎一周一個小版本的迭代速度計算，半年之後可能FSD15、16都要上線了。所以，這算不算何小鵬變相承認，小鵬和特斯拉的差距，始終有半年？ (智能車參考)

如果說自動駕駛是一場漫長的技術馬拉松，那Waymo和特斯拉絕對是賽道上最惹眼的“領跑雙雄”。2025年12月第三周，兩家巨頭接連甩出重磅動作，瞬間點燃了整個行業的熱度。12月17日，來自Alphabet旗下的自動駕駛巨頭Waymo傳出融資捷報。據知情人士透露，Waymo正與投資者洽談新一輪融資，計畫由母公司領投150億至200億美元，一旦融資落地，公司估值將一舉突破1000億美元大關。這一估值較2024年10月上一輪融資時的450億美元實現翻倍增長，不僅彰顯出Alphabet對Waymo的持續戰略押注，更印證了其作為全球頂尖自動駕駛平台的地位日益穩固。儘管目前談判尚處初步階段，具體條款未最終敲定，但此次擬議融資的規模，已然躋身自動駕駛領域有史以來最大的私募融資行列。而就在兩天前，12月15日，特斯拉則上演了一出“低調突襲”。社交媒體平台X上，一位網名為Mandablorian的特斯拉粉絲率先放出一段視訊：一輛黑色Model Y在奧斯汀街頭平穩穿梭，駕駛座上空無一人。這段畫面迅速在特斯拉粉絲圈炸開了鍋。很快，馬斯克親自下場在X上回應：“測試正在進行中，車內無人”，正式證實特斯拉已在奧斯汀啟動真正意義上的無人駕駛路測。特斯拉股價應聲上漲——當天收盤時漲幅達3.6%，報475.31美元，今年迄今累計漲幅已達18%，距離2024年12月創下的歷史高點僅差約1%。此前12月10日，馬斯克更在回應GoogleDeepMind首席科學家的推文時放話：“Waymo從來沒有真正與特斯拉抗衡的機會。”狠話背後，是雙雄早已暗流湧動的戰略博弈。從技術路線到商業佈局，兩家企業的競爭維度正不斷延伸。Waymo：以規模與安全構築擴張版圖2025年3月，Waymo擴大了服務範圍，在加利福尼亞州新增了27平方英里的覆蓋區域，包括山景城、帕洛阿爾托、帕洛阿爾托以及桑尼維爾的部分地區。2025年11月，Waymo已將其自動駕駛服務擴展至洛杉磯、鳳凰城和舊金山的高速公路路段，成為首家在無駕駛員情況下於高速公路提供付費無人駕駛服務的公司。對此，Waymo聯合首席執行長德米特裡·多爾戈夫（Dmitri Dolgov）表示：“高速公路駕駛很容易上手，但要真正掌握卻非常困難，尤其是在沒有人類駕駛員作為後備的情況下，大規模實現完全自動駕駛。我們花了很長時間才把它做好。”高速公路場景帶來了更高挑戰，車輛時速可達65英里，增加了安全風險。為此，Waymo進行了長期測試，並與高速公路巡警部門合作制定應急預案，承諾車輛在技術故障時將自動駛離高速。Waymo的另一位聯合首席執行長特克德拉·馬瓦卡納（Tekedra Mawakana）被問及她是否認為公眾能夠接受涉及無人駕駛計程車的致命事故。她說：“我認為社會會接受的。”並且，馬瓦卡納補充說，她的公司並沒有考慮“允許發生多少起事故”，而是致力於確保“安全標準”足夠高。經過2025年11月的這次擴張，Waymo在矽谷的服務範圍已拓展至約260平方英里。安全資料成為其擴張的核心底氣。根據官方披露的資料，截至2025年9月，Waymo已累計完成1.27億英里的純載客行駛里程，全程無人駕駛。與人類駕駛員相比，Waymo自動駕駛系統造成的嚴重事故減少90%，行人受傷事故減少92%。這一表現印證了投資方Tiger Global的評價：“Waymo的安全表現達到人類駕駛員的10倍。”截至2025年12月初，Waymo周付費訂單量突破45萬單，較2025年4月的25萬單近乎翻倍，較2023年5月的1萬單更是實現45倍增長，使用者復合月增長率達12.9%。目前，Waymo憑藉千億估值啟動的融資，勢必會為其全球化佈局注入更加強勁的動力。按照規劃，Waymo將於次年進軍全球十幾個大城市，其中包括其歐洲首個落地點——倫敦。選擇倫敦的重要原因之一，是英國政府正加快完全無人駕駛車輛的審批流程，為行業發展提供了政策便利。並且，Waymo已在東京啟動試點項目，並計畫將業務版圖拓展至紐約等更多美國城市。事實上，Waymo早在2025年8月就表示：“在美國5個以上的主要城市營運，並在全國和東京進行測試，增強了我們的系統，打造出強大且適應性強的Waymo駕駛員系統，可以擴展到新的城市。”特斯拉：試圖以FSD實現彎道超車雖然Waymo在服務規模、商業化和營運經驗上明顯領先，但特斯拉則憑藉其獨特的基於視覺的FSD（完全自動駕駛）系統和龐大的量產車資料積累，試圖實現彎道超車。十多年來，馬斯克一直向特斯拉的投資者和客戶承諾，該公司生產的電動汽車很快就能升級為自動駕駛汽車，直到2025年，這份承諾才迎來實質性突破。2025年6月，特斯拉在奧斯汀推出了自己的計程車網路，每輛車的副駕駛座位上都配備了一名安全監控員，可在系統遇困時隨時接管控制權，本質上仍是“有人監督的自動駕駛”，與真正的無人駕駛存在明顯差距。12月9日消息：在一次為xAI舉辦的駭客馬拉松活動的視訊會議上，有人問馬斯克關於無人監管的完全自動駕駛有什麼障礙。馬斯克回答說：“無人駕駛的問題現在基本解決了。大約三周後，特斯拉無人駕駛計程車將在奧斯汀投入營運，車內無人，甚至連副駕駛座位上都沒有人。我認為這個問題已經基本解決，我們現在只是在進行驗證。”僅一周，這一承諾便照進現實。不過，雖然大家看到特斯拉在奧斯汀進行無人駕駛路測，但特斯拉仍未透露何時才能在無人駕駛的情況下營運網約車服務。特斯拉的Robotaxi由其FSD系統驅動，該軟體也應用於消費者車輛，體現了其“從消費級輔助駕駛到無人出租”的垂直整合思路。2025年10月，全球搭載FSD測試版的特斯拉車輛已超200萬輛，每天產生的道路場景資料以PB級增長。特斯拉的商業化處理程序也正在按部就班推進。安全監控員的Robotaxi服務已覆蓋奧斯汀和舊金山兩大核心城市，計畫2026年向更多城市擴張。車隊規模也在快速擴容。截至2025年10月，奧斯汀地區營運的Robotaxi約30輛，按照規劃年底前將翻番至60輛，為後續無人駕駛商業化積累營運經驗。實現“無人化”的挑戰仍存儘管Waymo和特斯拉均在自動駕駛領域加速擴張，但技術成熟度、安全表現及監管適配等問題仍持續凸顯。Waymo在實際營運中多次陷入場景適配尷尬。12月6日，使用者Chii_Rinna在TikTok發佈的視訊顯示，三輛Waymo自動駕駛汽車在舊金山一條陡峭街道上相互對峙，引發了網路熱議的交通擁堵。10月14日，一位自稱科技惡作劇者Riley Walz在X上發佈的一篇文章稱，今年夏天早些時候，一群舊金山的技術顛覆者決定測試一下自動駕駛共享出行服務的靈活性。他們通過同時下單將50輛Waymo自動駕駛汽車召喚至科伊特塔附近的一條死胡同，人為製造交通堵塞。並且，這些參與者未實際乘車，僅支付5美元爽約費便離開，Waymo最終不得不關閉事發地周邊兩個街區的叫車服務，直至次日才恢復正常。特斯拉的自動駕駛之路同樣面臨多重挑戰。隨著公司計畫逐步取消人類駕駛員，其底層FSD（完全自動駕駛）軟體的性能備受考驗，而目前該軟體仍存在明顯短板。儘管Model Y等車型在多數場景下能自主完成剎車、轉彎、加速及導航，但實際營運中已出現不少違規案例，乘客拍攝的視訊證實其無人駕駛計程車存在違反交通規則的情況。據特斯拉披露，截至2025年10月中旬，其部署在奧斯汀的自動駕駛車隊已累計發生7起碰撞事故。值得注意的是，涉事車輛均搭載了尚未大規模商用的自動駕駛系統，且車內副駕駛位或方向盤後均配備了人類安全員。卡內基梅隆大學的安全研究員菲利普·庫普曼（Philip Koopman）指出，在每輛車均有安全員的情況下，如此小規模車隊發生7起事故值得關注。更大的挑戰來自監管層面。特斯拉的自動駕駛技術長期處於州與聯邦監管機構的嚴密審查之下，這對於一家將未來發展與自動駕駛汽車深度繫結，且已正式推出無人駕駛計程車業務的企業而言，無疑埋下了不小的經營風險。12月16日，加州車輛管理局（DMV）明確要求特斯拉更改“Autopilot”的名稱，以澄清該公司擁有的是先進駕駛系統，而非自動駕駛系統或無人駕駛汽車，更改必須在90天內完成，否則DMV將“強制停止銷售”。特斯拉回應稱，該裁定是無消費者投訴基礎的“消費者保護令”，不會影響加州地區銷售，同時辯稱已明確告知使用者該系統的輔助性質，要求駕駛員全程保持監控。究竟是誰能贏得未來？答案，或許就藏在特斯拉無人駕駛計程車上路後的事故統計表裡。誰能用更優的安全資料，誰就能讓未來駛入現實。 (汽車商業評論)

誰都沒想到這一次中美雙方的反應會如此之大！如此之迅猛！現在全球很多很多人都在說，中美可能要提前開啟無人駕駛的終極大決戰！最近全球汽車圈科技圈都被中國跟美國宣佈的無人駕駛大消息給引爆了！你們根本不知道有多麼瘋狂？！先看美國的！12月15日，特斯拉正式發文確認：已經獲得美國政府同意，在美國德州奧斯汀開啟無人駕駛大測試，而且是取消了安全員的特斯拉無人駕駛網約車大測試。消息一經宣佈，全球無數資本都在押注特斯拉，押注美國的這一次無人駕駛大趨勢！實際上特斯拉只是美國最近無人駕駛大行動的一個縮影，最近一年美國在無人駕駛領域瘋狂的大提速。包括無人駕駛的計程車，無人駕駛的卡車貨車，以及無人駕駛的新能源汽車等等全都在瘋狂開展測試，瘋狂的部署！資料顯示，截至目前全美已經有30多個州完成了立法，允許開展自動駕駛大測試，其中不需要安全員的真正無人駕駛就有十幾個州通過了立法！不僅美國如此瘋狂，再看我們中國的。時間同樣是來到12月15日，中國突然向全球宣佈，中國首批L3自動駕駛的牌照發放，消息一經宣佈全球汽車圈科技圈都沸騰了！這意味著美國之後，全球第二個正式達到L3自動駕駛技術等級的超級大國出現了！隨後更多的細節在全球刷屏，我們中國將在北京與重慶的部分區域正式開啟L3等級的汽車營運！重慶的道路有多複雜，我想任何一個開車的人都非常清楚！這也從側面說明這一次我們國家的決心有多麼強烈！或許有人不理解，不就是自動駕駛L3技術的大突破嗎，不就是美國與中國同時開啟商用大測試嗎！值得如此巨大的討論嗎？當然！這涉及到一個巨大的經濟大蛋糕！更代表誰能率先突破！成為全球第一個擁有最完整的頂級自動駕駛技術的超級大國！誰就將吃下未來汽車領域幾十年全球最大的蛋糕！開啟L3等級的自動駕駛商用測試只是一個剛剛開始，全球所有大國都非常清楚，最後誰能率先第一個完善自動駕駛的系統，令系統真正大成，進化到L4,L5的等級！誰才是真正的大贏家！才能擁有未來制定規則！分走全球汽車領域未來幾十年最大的那一塊蛋糕的權利！而要想自動駕駛技術再次大升級，系統大成！需要的不是一個車，100個車，1000個車的路上資料！需要的是一個一個城市，千千萬萬的汽車路上自動行駛的資料，才能令系統徹底大成，進化成真正的智能駕駛系統！所以中美現在全都在瘋狂加速，開啟L3等級的大測試，誰都想第一個率先系統大成，率先突破！並且！這一次大競爭還關係到另一個超級核心的問題！就是自動駕駛的核心關鍵技術，到底由誰掌控？由那個國家來制定？！如果我們現在不做，那以後等別人做出來了，就只能用別人的自動駕駛系統，買別人的自動駕駛技術。這不是錢的問題！而是涉及到國家級安全的大問題！舉一個最簡單的例子，自動駕駛的車輛是由系統智能控制的，如果你是買的別國的系統；那就是要被別人控制的。在關鍵時候，它有沒有可能成為一個武器？！我們中國現在大概有3億輛汽車！如果這個系統被人利用了！那麼這3億輛車，就是別人手裡隨時能動用的3億個武器！3億個不定時的炸彈！這個後果，腦海裡想一想都覺得無比恐怖！這也是為什麼日本韓國德國，其實自動駕駛比中國美國落後不止一個檔次了，但仍然還在強調要自主研發的原因！因為自動駕駛的資訊安全，車子的系統安全真的太重要！太重要！在人命關天的大事上！我們必須確保！相關的核心技術！所有自動駕駛的關鍵技術，我們中國全都自己掌控！必須全部自研！！全部由中國人自己掌控！！ (王晶華說科技)

15日，工業和資訊化部正式公佈中國首批L3級有條件自動駕駛車型准入許可，共有兩款車型。據悉，兩款產品分別是長安牌SC7000AAARBEV型純電動轎車，可以實現在交通擁堵環境下高速公路和城市快速路單車道內的自動駕駛功能；極狐牌BJ7001A61NBEV型純電動轎車，可以實現高速公路和城市快速路單車道內的自動駕駛功能。此次准入許可意味著什麼？未來，L3自動駕駛將在京渝上路試點，限定區域、限定場景，上路試點通行還需要試什麼？L3級自動駕駛離我們還有多遠？■ 中國首批L3級自動駕駛車型獲批意味著什麼？工業和資訊化部裝備工業發展中心副主任劉法旺介紹，此次試點准入意味著在前期擇優評選基礎上，試點車型通過方案驗證、測試評估、專家評審等環節，可進入下一階段上路通行試點。對於整個行業而言，意味著中國自動駕駛正從技術驗證轉向量產應用，也意味著中國自動駕駛准入管理邁出關鍵一步。在保障安全的前提下，支援產業創新發展亦邁出關鍵一步，對整個行業具有重要意義。■ 為什麼是這兩款車型獲批？據瞭解，2023年11月工信部聯合相關部門發佈准入試點相關通知，共29家聯合體參與試點申報，經初審及擇優評審，9家聯合體開展准入試點，依據四部門明確流程，後續主要通過幾方面工作來確定：一是組織行業力量，對試點生產企業的研發、測試及應急保障能力開展全方位考核。二是組織第三方測試機構及專家，針對公眾關注的試點車型預期功能安全、網路安全等風險，開展系統性測試。在此基礎上，同步驗證試點依託城市的管理能力及相應應急保障能力，綜上擇優確定兩家聯合體通過首批准入試點。■ 個人車主能開上嗎？依據四部門明確的准入試點工作規範，試點包含准入試點與上路通行試點兩個環節。當前試點主體僅可在限定路段、限定車型範圍內使用。此外，該車型暫時不面向普通消費者，僅限試點使用單位營運，消費者可通過打車方式體驗自動駕駛功能。劉法旺分析，隨著試點深化及行業對安全風險規律性認識的提升，後續相關限制條款或將逐步放寬，自動駕駛也將逐步進入公眾日常生活。■ 法律體系如何健全？可持續交通創新中心研究員鄭飛介紹，自動駕駛與傳統駕駛不同，L3級及以上自動駕駛需建立新型責任認定規則。當前L3至L5級採用同一種技術分級標準，未來需結合技術分級及應用場景開展法律類型化規制，比如可以分為兩種：一種為純無人駕駛場景，車內以乘客為主；另一種為有人駕駛模式，可在自動駕駛與人工駕駛模式間切換。在此場景下，需明確區分責任主體，界定何種情形下應由人承擔責任，或由車輛、系統及指定授權營運主體承擔責任。這就要求明確區分人機責任，尤其需明確“接管”概念。例如，自動駕駛功能開啟後發生事故需駕駛員接管時，接管行為屬權利還是義務，均需在法律層面予以明確，才能為責任分配提供依據。這一過程需從傳統技術分級思路，轉向法律類型化規制框架，建構更為精細化的責任認定與分配機制。 (央視財經)