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全球汽车自动驾驶行业发展现状简述(三)

2026-07-30 12:17:39

全球汽车自动驾驶行业发展现状简述(三)

4. 人工智能与技术平台

4.1 NVIDIA Alpamayo

NVIDIA 在 2026 年国际消费电子展上推出的 Alpamayo平台，是近年来自动驾驶汽车领域最重要的软件开发里程碑。NVIDIA CEO 黄仁勋将其描述为"实体 AI 的 ChatGPT 时刻"。Alpamayo 是一个开源生态系统，旨在为自动驾驶汽车带来基于推理的智能。

● 整合了三大支柱：开源 AI 模型、仿真框架和大规模真实世界数据集。

● Alpamayo 模型扮演大规模教师模型的角色，开发者可在此基础上针对其特定的自动驾驶技术栈进行微调和提炼。

● 使车辆能够推理处理罕见的边缘案例场景，并解释其驾驶决策。

● 与 NVIDIA 的 DRIVE Hyperion 架构和 DRIVE AGX Thor 计算平台兼容。

● Lucid、Nuro 和 Uber 已采用 Alpamayo 作为联合生产型机器人出租车计划的基础。

4.2 视觉-语言-行动（VLA）模型

一类新的 AI 模型——视觉-语言-行动模型——正在将城市部署时间从数年缩短到数月，其方法是使车辆能够从先前的训练中进行泛化，而无需详尽的高精地图。

● VLA 技术允许自动驾驶系统在结合视觉感知的同时理解自然语言指令。

● Wayve 的 AI 原生通用驾驶员模型是欧洲采用此方法的领先范例。

● 泛化能力降低了对预建高精地图的依赖，这曾是进入新市场的重要障碍。

4.3 传感器技术：固态激光雷达（LiDAR）

成本更低的固态激光雷达传感器正开始取代昂贵的旋转式激光雷达设备，显著降低了单车硬件成本，并实现了大规模的市场化部署。

● 固态激光雷达没有移动部件，提高了可靠性并降低了制造成本。

● Waymo 的下一代车辆平台采用此技术作为关键的成本降低手段。

● 更广泛的传感器硬件商品化预计将加速2030 年之前的车队增长。

5. 监管环境

美国的监管模式被描述为"许可性碎片化"——一种去中心化的方法，授予各州对自动驾驶部署的主要权力，而联邦政府则通过 NHTSA 提供指导。这加快了测试和商业推出的时间表，但导致了跨司法辖区标准不一致。

● 2025 年 6 月，美国根据 FMVSS 第 555 部分扩大了豁免范围，允许开发者在通过安全验证的情况下部署自动驾驶汽车，而无需满足所有旧版安全标准。

●多项联邦立法提案正在审议中：《自动驾驶汽车加速法案》、《AMERICA DRIVES 法案》以及一项要求 NHTSA 披露自动驾驶事故的数据报告法案。

● 德克萨斯州现在要求完全自动驾驶车辆需获得许可。加州正在更新法规，强制要求提交安全案例，并从"脱离报告"转向记录动态驾驶任务失败。

● 尽管特朗普/达菲（交通运输部长）政府总体上持支持自动驾驶的立场，但由于市议会层面的政治反对，华盛顿特区的部署仍不确定。

中国采用集中监管模式，将国家标准与本地化试点项目及智能基础设施投资相结合。该国在城市环境中的 L4 级机器人出租车部署方面全球领先。

● 2025 年 12 月，中国颁发了首批 L3 级自动驾驶测试运营许可：深蓝 SL03 和极狐 Alpha S，分别在北京和重庆进行测试运营。

● 中国工业和信息化部（MIIT）已发布 L3 和 L4 级系统安全标准草案，要求配备自动驾驶数据存储系统（DSSAD），该规定将于 2027 年 7 月 1 日生效。

● 中国预期的"十五五"规划可能会设定国家 L4 级基础设施目标，包括数据中心要求和互联标准。

欧盟执行统一的、注重安全的监管框架，优先在定义的运行域内进行结构化验证。关键法规包括UNECE 第 157 号条例和第 171 号条例（L2级驾驶员控制辅助系统）。

● 德国通过《自动驾驶车辆批准和运行条例》（AFGBV），成为欧洲的监管领导者，该条例管理 L4 级自动驾驶的批准和运行。

● 梅赛德斯-奔驰的 Drive Pilot 是德国唯一获得商业批准的 L3 级系统。

● 包括 Waymo、百度和 Wayve 在内的多家运营商计划于 2026 年在欧盟开展监管试点。

2025年 3 月更新的韩国《自动驾驶汽车商业化法案》简化了 L4级车辆的性能认证和监管批准流程，即使对于那些尚无既定安全标准的车辆也是如此——这是向商业灵活性迈出的重要一步。

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