自动驾驶就是AI应用和人形机器人的结合体
这两年，AI 行情本质上在炒一件事：硬件。算力、芯片、服务器、光模块不断被推高，但所有估值的前提——AI 一定会有足够大的应用落地。如果大模型最后只停留在聊天、写文案、做工具这类“边际效率改进”，而不能进入真实世界、形成长期和高频使用，那今天这些被反复定价的 AI 硬件，迟早会被现实证伪。
从应用角度看，自动驾驶是目前所有 AI 场景里，体量最大、落地路径最清晰的方向之一，同时也是【AI 端侧】最大的应用场景。一辆智能汽车，本质上就是一个持续运行的 AI 终端：摄像头、雷达不断感知环境，车端算力实时推理决策，模型在边缘侧闭环运行，再把数据回传云端迭代。这种“全天候、实时、强安全要求”的端侧应用，是手机、PC 甚至大多数 AI 设备都做不到的。
再往本质里看，自动驾驶车辆其实就是“半规则化的人形机器人”。路是结构化的，规则是明确的，行为边界和责任可以被制度化约束；而人形机器人面对的是完全开放的真实世界，环境更复杂、变量更多、容错率更低。如果连自动驾驶这种半规则场景都跑不通，却指望人形机器人率先大规模落地，本身就是逻辑倒过来了。
所以现在市场上看到的很多“机器人跳舞、翻跟头”，更多是展示工程能力，而不是真正的应用。这些演示不解决高频需求，也不承担现实责任，对 AI 的长期商业价值帮助有限。真正有价值的 AI 应用，一定是高频、刚需，而自动驾驶正是最典型的代表。
这背景下，工信部正式放行 L3 有条件自动驾驶车辆上路测试，信号意义非常明确。不只是几款车型的问题，而是监管层开始正面回答一个核心问题：AI 能不能在限定场景下，真正参与决策并承担责任。一旦 L3 在真实道路中跑顺，责任划分、保险机制、技术标准和商业模式都会被迅速打通，产业就会从“验证阶段”走向“兑现阶段”。
综合产业节奏判断，2026 年很可能成为 L3 自动驾驶的元年，也是 AI 应用真正起量的元年。之后，市场关注的重点会发生变化：不再只是“你有多少算力”，而是“这些算力有没有被真实场景持续消耗”。自动驾驶如果跑通，将第一次把 AI 硬件和现实需求牢牢绑定；如果跑不通，硬件端的高估值逻辑也会被反向验证。
自动驾驶最核心的方向，集中在具备 L3 推进能力的整车厂（如赛力斯、长安、北汽、江淮），以及域控制器与操作系统厂商（如德赛西威、中科创达），线控底盘（如伯特利），测绘（四维图新）。
