从辅助驾驶到全无人驾驶，一场关于技术、资本与商业化的长途竞赛正在全球上演。

清晨通勤路上，一辆汽车自动识别车道线、跟车行驶，甚至主动超车变道，驾驶员双手无需触碰方向盘；港口码头间，无人驾驶集装车精确往返，自动装卸货物……这些曾存在于科幻电影中的场景，如今正逐步成为现实。

根据SAE J3016国际标准，自动驾驶分为L0-L5六个等级。从L1到L5，每个等级的跨越都意味着技术质变与商业模式的革新。当前，L2级辅助驾驶已大规模商用，L3级有条件自动驾驶进入法规试点阶段，而L4级高度自动驾驶在特定场景逐步落地。

自动驾驶分级标准，从辅助到全自动的演进之路

自动驾驶技术的核心在于系统对车辆控制权的逐步接管。根据SAE国际标准和中国强标GB/T 40429-2021，自动驾驶分为六个等级，每个等级对应不同的技术要求和责任归属。

L1和L2级属于辅助驾驶阶段，责任主体始终是驾驶员。L1可实现单一方向的辅助控制，如自适应巡航或车道保持。

L2则能同时控制车辆横向和纵向运动，实现组合驾驶辅助。

L3是自动驾驶系统的分水岭。从这一级别开始，系统在某些特定条件下可以完全接管驾驶任务，责任主体也从驾驶员转向系统。

L4级高度自动驾驶可在限定场景下实现完全无人驾驶，而L5级全自动驾驶则无需任何人员介入，适应所有场景。

技术发展现状,L2普及率攀升，L4特定场景落地

2025年，自动驾驶行业正处在从辅助驾驶向有条件自动驾驶过渡的关键期。L2级辅助驾驶在新车中的渗透率正迅速提升，接近20%。市场上同时配备自适应巡航和车道保持功能的车型占比已达8.8%。

L3级有条件自动驾驶已进入法规试点阶段。联合国欧洲经济委员会发布的UNECE R157法规成为全球首个L3级自动驾驶国际法规，允许车辆在60km/h以下脱手驾驶。奔驰DRIVE PILOT已通过该认证，成为首批合法上路的L3级系统之一。

在更高阶的自动驾驶方面，L4级系统在特定场景已实现商业化落地。 Waymo在旧金山开展的Robotaxi服务、文远知行在新加坡实现的无人驾驶小巴运营，都是L4级自动驾驶技术落地的典型代表。

多元应用场景,从城市道路到封闭区域

随着技术进步，自动驾驶正从单一场景向多场景扩展。在城市开放道路场景，Robotaxi（无人驾驶出租车）服务正从小范围测试逐步向公众开放。滴滴自动驾驶已在北京和广州开展全无人测试，并逐步向部分公众开放全无人Robotaxi服务测试。

在园区接驳场景，无人驾驶小巴已实现“车内无安全员”运营。文远知行的无人驾驶小巴不仅在北京世界智能网联汽车大会提供接驳服务，更在新加坡圣淘沙名胜世界开启纯无人运营，成为东南亚首款实现“车内无安全员”运营的无人驾驶车辆。

物流场景同样成为自动驾驶技术落地的重要领域。无人配送企业新石器推出的X3集装车，专为物流行业中的大型中转场与干线转支线场景研发，单车单次可装载快递400-500件，能满足半径15公里的城市末端配送需求。

在封闭区域，如矿山、港口等场景，自动驾驶技术也已实现规模化应用。伯镭科技的无人重卡在江苏港口实现24小时不间断运输，使运输效率提升30%。

技术架构,感知-决策-执行的协同进化

自动驾驶系统由三大核心模块构成：感知、决策与执行。

感知层相当于系统的“眼睛”，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达和超声波传感器等多种传感器。这些传感器通过传感器融合技术（Sensor Fusion）相互补充，提供全面的环境感知能力。特斯拉坚持纯视觉方案，依靠摄像头和AI算法实现环境感知。而多数厂商则采用多种传感器融合的方案，激光雷达（LiDAR）成为L4级系统的关键传感器，成本已降至500美元以下。

决策层是自动驾驶的“大脑”，负责路径规划和行为决策。高精地图（HD Map）为车辆提供精准定位和先验信息。BEV+Transformer技术正在取代传统CNN，提升跨模态融合能力。端到端自动驾驶技术更是行业新趋势，它输入传感器数据，直接输出控制信号，大幅简化了系统架构。

执行层将决策转化为实际行动，通过线控转向（SBW）、线控制动（EHB）等系统控制车辆。为满足高阶自动驾驶的安全要求，这些系统通常采用冗余设计，符合ISO 26262 ASIL-D功能安全标准。

全球主要玩家,中美领跑，多元发展

全球自动驾驶市场已形成多元竞争的格局。美国企业中，特斯拉凭借纯视觉路线和庞大的真实数据积累，在L2-L3领域占据领先地位。Waymo则专注于L4级Robotaxi，在特定区域提供完全无人驾驶服务。中国企业在自动驾驶领域同样展现出强大竞争力。百度Apollo坚持车路协同技术路线，在北京亦庄开展L4级运营。

文远知行和小马智行则作为L4级自动驾驶的代表企业，近期均提交赴港上市招股书，展现出资本市场的认可。

从运营策略看，各家企业的侧重点有所不同。小马智行深耕中国市场，已获取所有可获得的自动驾驶出租车许可证类别；而文远知行则采取“海外优先”策略，在欧洲及中东市场建立领先优势。

科技巨头也在自动驾驶领域积极布局。滴滴自动驾驶发布新一代前装自动驾驶车，搭载33个传感器，通过多传感器融合实现360度全场景感知。华为的MDC智能驾驶计算平台则为车企提供强大的算力支持。

融资热潮再起,资本向头部企业和核心赛道集中

经历前几年的资本寒冬后，2025年自动驾驶行业再现融资热潮。据统计，今年以来该行业融资事件总数已跃升至19起，融资总额超过367亿元。资本市场正用真金白银，为自动驾驶的商业化前景投下信任票。从细分赛道来看，Robotaxi成为最吸金的领域。2025年第三季度，Robotaxi赛道独揽57.14亿元融资，占整车端融资额的半壁江山。滴滴自动驾驶完成20亿元D轮融资，哈啰也宣布进军无人出租赛道并完成超30亿元融资。

L4级细分场景同样受到资本青睐。2025年10月，九识智能完成数亿美元新一轮融资，由蚂蚁集团领投。零一汽车、主线科技、斯年智驾等也获得数亿元不等的融资，显示出资本对特定场景自动驾驶落地的信心。在零部件领域，激光雷达成为最吸金的赛道。2025年第三季度，5起激光雷达相关融资就拿下超41亿元，占零部件融资的七成以上。禾赛科技通过港股IPO募集41.6亿港元，速腾聚创则通过港股配售获得9.89亿港元资金。

资本市场的投资逻辑正趋于务实，从追逐技术前沿叙事，转向看重技术的商业化落地前景。有场景、能落地的企业正获得更多资本支持，而资本的加持又进一步加速了他们的商业化进程，形成正向循环。

技术路线之争,单车智能与车路协同并行

自动驾驶技术的发展路径主要分为两条：单车智能和车路云一体化。

单车智能侧重于由单车完成感知、计算和驾驶决策。目前市场上主要的智驾方案多采用此路径。特斯拉是单车智能的典型代表，其FSD系统基于纯视觉方案，通过“端到端”神经网络实现环境感知和决策控制。车路云一体化则通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间和信息空间融合为一体。这一方案能弥补单车智能的感知局限，实现超视距感知和群体协同决策。

中国正在积极推进“车路云一体化”应用试点，已发布十大功能场景，包括交通信号灯信息服务、交通事件信息预警、协同式弱势交通参与者避撞等。工业和信息化部副部长辛国斌表示，下一步将组织编制“十五五”智能网联新能源汽车产业发展规划，统筹推动产业高质量发展。

从技术演进角度看，短期以单车智能为主导，长期演进为车路云协同是必然趋势。两者具有相互促进作用，单车智能是发展智能驾驶的基础，车路云协同则是智能驾驶模式的升级。

技术瓶颈与商业化的双重挑战

尽管自动驾驶技术发展迅速，但仍面临多重挑战。长尾问题（Corner Cases）是技术层面的主要障碍，罕见但可能致命的极端场景考验着系统的应对能力。

数据合规同样是全球性挑战，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）和中国《个人信息保护法》都对数据收集和使用提出了严格要求。商业化落地仍需时间。L2级系统已实现大规模商用，但更高级别的自动驾驶系统仍处于商业化早期。高昂的硬件成本、复杂的技术挑战以及尚未完善的法规标准，都制约着高阶自动驾驶的普及。行业共识是，自动驾驶将循序渐进地实现普及。据IHS预测，到2025年L3级前装渗透率将达到10%。麦肯锡则预计，到2030年L4级Robotaxi市场规模将达到500亿美元。

未来，随着固态激光雷达等硬件成本进一步下降、算法不断优化，以及法规标准的逐步完善，自动驾驶技术将在更多场景实现商业化落地。从辅助驾驶到全无人驾驶，这条道路既充满挑战，也蕴含无限可能。

自动驾驶的竞争，早已从“技术比拼”变为“生态比拼”。资本市场用真金白银投票，146亿元集中砸向Robotaxi和激光雷达等核心赛道。

随着“车路云一体化”试点成果显现，中国独特的智驾生态正在形成。而欧美企业则继续深耕单车智能，特斯拉FSD的“端到端”神经网络引发全球关注。