當無人駕駛汽車從實驗室駛向城市街道，自動駕駛行業正經歷著從技術驗證到規模化商用的關鍵跨越。資本市場的態度如同風向標，折射出行業的冷暖變遷——2022年前后，曾經狂熱的投資潮逐漸退去，但頭部企業依然獲得資本加持。小馬智行與文遠知行通過證監會備案啟動港股再融資，百度蘿卜快跑與小馬智行率先在北京獲得付費載人服務牌照，這些動作標志著Robotaxi正式撕下“測試”標簽，開啟商業化運營新篇章。全球范圍內，Waymo每周完成超25萬次付費出行服務，印證著無人駕駛出租車的市場潛力正在加速釋放。
技術突破的焦點集中在感知與決策兩大核心領域。在感知層面，行業形成兩條技術路徑：以特斯拉為代表的純視覺方案模擬人類視覺，而激光雷達主導的多傳感器融合方案則通過多維度數據提升復雜場景下的安全性。決策系統的進化更為關鍵，VLM（視覺語言模型）與VLA（視覺語言動作模型）的競爭日益激烈。前者如同輔助駕駛的“參謀”，后者則試圖構建從零學習的“全能司機”。蘑菇車聯推出的MogoMind大模型通過實時處理道路圖像與歷史數據，能夠預判行人車輛動向，這種基于AI的決策機制使自動駕駛系統迭代效率提升數倍。
商業化落地的關鍵在于場景拓展與經驗遷移。蘑菇車聯在新加坡中標自動駕駛巴士試點項目，同時在國內多個省份實現常態化運營，這種“海內外聯動”的模式成為行業范例。企業通過引入互聯網行業資深管理者補強運營短板，復用出行APP的商業化邏輯。自動駕駛的普及正在重塑社會生態：共享出行成本下降可能削弱私人購車需求，高性能車輛市場或迎來復蘇；車載空間商業化潛力被挖掘，餐飲、零售等場景有望延伸；貨運體系無人化將推動物流成本降低，進而帶動智慧交通基礎設施建設。
技術落地速度、成本控制能力與法規完善程度構成當前三大挑戰。某頭部企業測算顯示，單車硬件成本較三年前下降40%，但規模化運營仍需突破最后10%的技術瓶頸。法規層面，跨區域數據共享、事故責任認定等制度空白亟待填補。行業競爭已從技術比拼轉向生態構建，企業需要同時應對技術迭代壓力與商業模式創新需求。在這場變革中，誰能率先實現技術穩定性、商業可持續性與法規適應性的平衡，誰就將主導下一個出行時代的競爭格局。
