自動駕駛技術(shù)正以前所未有的速度發(fā)展，全球范圍內(nèi)，該行業(yè)正處于L2+級別規(guī)模化應(yīng)用與L4級別特定場景應(yīng)用并行的關(guān)鍵時(shí)期，而L5級別的全自動駕駛?cè)蕴幱谠缙谔剿麟A段。國際與國內(nèi)對于高級別自動駕駛的定義大體一致，但在責(zé)任歸屬上存在細(xì)微差別：國際標(biāo)準(zhǔn)將L3和L4級別的責(zé)任主要?dú)w咎于汽車制造商，而中國則明確規(guī)定駕駛員為首要責(zé)任人，系統(tǒng)故障時(shí)可向車企追償。

在技術(shù)路線上，自動駕駛呈現(xiàn)出多樣化的趨勢。感知端主要有兩種路徑：一種是以激光雷達(dá)為核心的多傳感器融合方案，適用于高階自動駕駛和復(fù)雜場景；另一種是純視覺方案，更適合大規(guī)模、普惠型的智能駕駛系統(tǒng)。決策層面，自動駕駛技術(shù)正從基于規(guī)則的算法向端到端算法過渡，其中端到端算法又分為一段式和分段式。一段式算法將全流程整合為單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具備高度擬人化特點(diǎn)，但調(diào)試難度較大；分段式算法則將感知與規(guī)劃控制分階段處理，便于優(yōu)化調(diào)整。

執(zhí)行端方面，傳統(tǒng)執(zhí)行系統(tǒng)正逐步被線控執(zhí)行系統(tǒng)所取代。算法架構(gòu)上，技術(shù)演進(jìn)從2D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）發(fā)展到鳥瞰圖（BEV）+Transformer架構(gòu)，再到BEV+Transformer+遮擋處理（OCC）的復(fù)合架構(gòu)，同時(shí)引入了生成式AI技術(shù)，如特斯拉的World Model和理想汽車的VLM認(rèn)知模型。到2025年，頭部車企將競相角逐VLA模型。

商業(yè)模式上，L3級別自動駕駛技術(shù)預(yù)計(jì)將于2025年迎來商用元年。全棧自研的車企將主導(dǎo)“技術(shù)溢價(jià)”模式，通過推出高溢價(jià)車型和軟件訂閱服務(wù)等方式盈利。同時(shí)，華為系合作伙伴和混合路線車企也在積極推進(jìn)L3技術(shù)的應(yīng)用。而在L4級別自動駕駛領(lǐng)域，涵蓋了Robotaxi、Robotruck、Robobus和Robovan四大應(yīng)用場景。其中，Robotaxi技術(shù)門檻高、市場空間廣闊，百度蘿卜快跑、小馬智行等企業(yè)已實(shí)現(xiàn)單車盈虧平衡；Robovan有望成為首個(gè)盈利的應(yīng)用場景，頭部企業(yè)已實(shí)現(xiàn)盈利；Robotruck在封閉場景下已實(shí)現(xiàn)盈利；Robobus則普遍處于虧損狀態(tài)。

在自動駕駛的諸多應(yīng)用場景中，Robotaxi無疑是競爭最為激烈的領(lǐng)域。該領(lǐng)域由技術(shù)提供方、平臺運(yùn)營方和整車提供方共同構(gòu)成，運(yùn)營模式主要分為自運(yùn)營模式和金三角模式。關(guān)鍵性能指標(biāo)包括接管頻率、日均訂單量和累計(jì)行駛里程。Waymo的接管頻率已接近商業(yè)化技術(shù)拐點(diǎn)，蘿卜快跑的安全性表現(xiàn)與人類駕駛相當(dāng)，小馬智行等企業(yè)的日均訂單量已達(dá)到盈虧平衡的臨界值。