近日，工业和信息化部正式公布我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可，两款分别适配城市拥堵、高速路段的车型将在北京、重庆指定区域开展上路试点。这些自动驾驶领域的新“动作”，为更高阶的无人驾驶商业化落地开辟了合规路径。

自动驾驶是人工智能与物理世界深度结合，具备实现高价值、规模化落地的“第一场景”。它能够加深AI对物理世界的理解和交互，是通往通用人工智能（AGI）的关键路径。从产业的角度看，自动驾驶作为复杂技术的系统级集成平台，能够强力驱动上下游产业链升级，逐步释放出强大的产业辐射效应。自动驾驶既能强力牵引人工智能算法、车规级芯片、高精传感器、网联通信等产业链升级，也能为低空经济等新领域提供先行经验，推动全空间无人体系协同演进。

自动驾驶的智能化程度可以分为低阶和高阶两阶段。低阶自动驾驶为L0—L2，以驾驶员为核心，AI辅助感知和控制，大模型应用有限，驾驶员依然为责任主体，系统仅提供辅助功能；高阶自动驾驶为L3—L5，以大模型为“大脑”，系统在特定条件下主导驾驶，具备环境理解、决策规划和执行能力。也就是说，高阶自动驾驶阶段，系统在特定条件下可独立完成全部驾驶任务，甚至无需人类接管，这也带来了重新定义“驾驶活动”责任主体的挑战。

随着L3级自动驾驶政策落地，我国释放出大力发展自动驾驶的明确信号。未来，产业竞争的核心将聚焦于L4乃至L5级别的无人驾驶。塑造未来的出行格局，当前有两个焦点：一是持续优化技术路线，业界的多传感器融合路线和纯视觉路线正在融合迭代；二是如何在落地运行中，获得真实路况的数据，我国已有企业率先在中东国家实现全无人驾驶规模化运营。与此同时，美国也在底特律、华盛顿等多地加速无人驾驶落地。

在抢占这个科技发展制高点的关键入口，竞争的时间窗口有限，慢一步就可能差一个时代。因此，尽管目前我国已取得一定优势，但仍不能松懈，毕竟最终胜负还要看“下半场”——随着复杂道路环境、真实场景运营不断拓展，安全性持续提升，高阶自动驾驶处理复杂场景的能力将不断提升，从限定场景向更开放环境拓展，从而获得L4乃至L5级别的全场景能力。而率先具备全场景能力，就能在标准制定、产业生态和规则话语权方面占据主动。

必须清醒地认识到，无人驾驶正成为下一代汽车产业的“大脑”。一旦发达国家在无人驾驶技术上形成代际领先，其通过“硬件（芯片）+软件（算法）+服务（出行网络）”的生态捆绑，将重构全球智能汽车产业链价值分配，我国目前在自动驾驶领域取得的优势，以及新能源汽车产业的优势将面临被“架空”的挑战，汽车产业有再度陷入“硬件组装”这一被动局面的风险。

2025年11月，国务院办公厅印发的《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，将全空间无人体系列为重点培育的22类新场景之一。中国信息通信研究院近期发布的报告也提出，围绕自动驾驶等无人技术，应充分授权有条件的地区，因地制宜，探索更广范围、更多场景的应用，从而实现从技术驱动向规模化商业化驱动的关键跨越。

我国道路交通场景复杂，能产生大量数据，在多元场景、应用生态、基础设施建设等方面具有得天独厚的优势。有国外知名投资机构预测，一旦在一线城市实现自动驾驶规模化部署，将为中国从“技术应用者”向“规则输出者”的角色转变提供关键跳板。

与L3相比，L4级无人驾驶的核心在于系统全程负责驾驶任务，无需人类干预，真正实现“无人化”运营。这种技术代际的差异，决定了L3是渐进式创新的重要阶段，而L4才是重构出行体验、打造全新商业生态的关键跃升。在汽车产业智能化竞争的“下半场”，谁能率先实现L4级无人驾驶规模化落地，谁就能在未来出行生态中掌握定义权与话语权。

需要注意的是，迈向完全成熟的L4、L5级高阶自动驾驶，既需要积极作为，又需要谨慎行事。笔者认为，亟须加强以下三方面的工作：

二是法规与责任认定。目前，L3级及以上自动驾驶的权责划分、事故责任认定等法律框架仍在不断完善中。例如，L3级系统要求驾驶员在必要时接管，但接管的具体预警时间等细节仍需明确，因此需要“体系化、可量化、可审计”的政策法规体系，合理界定车企、系统供应商、服务平台，尤其是保险、事故认定等关键环节，各个不同参与方的责任边界，为产业安全有序创新发展筑牢制度基石。

三是构筑支持创新的客观包容社会氛围。无人驾驶技术的发展是与复杂的真实世界持续对话、不断学习调适的过程，引导社会各界以科学、理性、发展的眼光看待技术进步，并给予创新以足够的时间和耐心，无人驾驶技术才能在真正的迭代中成熟。

自动驾驶，是一场关乎未来技术主权、产业生态与全球标准话语权的系统性竞争。我国凭借复杂的场景优势、领先的应用规模与快速迭代的企业能力，已在第一回合中占据有利身位。下一步，必须保持战略定力，将先发优势转化为持续领先，才能真正夺得AI时代科技发展的制高点。

（吕本富 中国科学院大学经济与管理学院教授）

来源：光明网-《光明日报》

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