自动驾驶商业化提速 制度供给成行业焦点

2026年全国两会期间，自动驾驶再次成为汽车产业与交通治理领域讨论的重点议题。过去几年间，中国智能驾驶产业持续推进：乘用车市场L2级及以上辅助驾驶渗透率已超过60%，并逐步向L3及更高级别过渡；与此同时，北京高速已允许L3级车型上路测试，自动驾驶巴士在广州、深圳等城市开始进入商业收费阶段。

与此前以测试示范为主的阶段相比，行业关注点正出现明显变化。一方面，多家车企和技术公司已开始推动自动驾驶车辆进入规模化量产和商业运营阶段；另一方面，围绕立法、责任认定、标准体系与数据治理等制度议题的讨论明显升温。技术能力与制度供给之间的节奏差异，成为当前行业讨论的重要背景。

在这一背景下，作为第十四届全国人大代表的长安汽车党委书记、董事长朱华荣，小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏以及广汽集团党委书记、董事长冯兴亚，分别围绕自动驾驶立法、监管体系与商业化落地提出建议。多位产业人士与研究机构专家在接受《中国经营报》记者采访时也指出，自动驾驶行业正处在由技术试水向商业落地过渡的关键阶段，制度框架与产业协同成为新的关注焦点。

从技术验证到规模化运用

从产业发展阶段来看，中国自动驾驶正处于由技术验证向规模化应用过渡的重要节点。

朱华荣在其《关于加快自动驾驶立法，推进自动驾驶面向消费者规模化商用的建议》中提到，2025年我国汽车产销规模均超过3400万辆，其中乘用车占比超过85%。在此基础上，L2级及以上辅助驾驶渗透率已超过60%，并持续向L3级及更高级别自动驾驶迈进。

与此同时，部分企业的技术与应用探索已经进入更高阶段。朱华荣介绍，目前包括长安汽车、北汽在内的首批试点企业已在L3级有条件自动驾驶试点中获得首批车型准入许可；在自动驾驶技术服务领域，华为乾崑累计辅助驾驶里程已超过87亿公里；百度、文远知行、小马智行等企业则已在中东、欧洲和新加坡等地区开展Robotaxi公开道路测试。

这些变化也体现在具体应用场景中。科方得咨询机构负责人张新原向记者指出，随着L3级自动驾驶在北京高速落地，以及自动驾驶巴士在广州、深圳等城市进入商业收费运营阶段，我国自动驾驶产业已逐步跨越技术验证阶段，开始进入商业化探索期。

在产业层面，车企对自动驾驶商业化路径的关注也逐渐从单一技术突破，转向制度与应用体系建设。朱华荣在建议中提出，当前自动驾驶产业正处于从“示范”“试点”向“规模化商业应用”过渡的重要阶段，同时也是走向全球市场的重要窗口期。

围绕自动驾驶监管框架，何小鹏则将关注重点放在技术路线与管理体系的衔接上。他在建议中指出，随着大模型与高算力的应用加深，自动驾驶正从“软件定义功能”的阶段，逐步迈向由人工智能驱动的智能化阶段，技术迭代速度明显提升。

在这一背景下，何小鹏提出推动自动驾驶政策体系从L2级向L4级跨越，并提出“聚焦两端、简化中间”的思路，何小鹏认为，在全球自动驾驶法规窗口期收窄的背景下，应推动政策体系从L2级直接向L4级跨越，在保持L2级安全监管的基础上，简化L3中间环节，为技术创新释放更大空间。

具体而言，何小鹏建议赋予特定场景下L4级无人驾驶C端应用的地方试点管理权，允许部分基础条件成熟的直辖市或副省级城市，率先开展夜间无人驾驶充电和洗车、停车场无人泊车取车等低风险场景的应用试点。

冯兴亚的关注点则集中在责任认定与标准体系层面。冯兴亚表示，在自动驾驶逐步进入实际出行场景的过程中，事故责任认定、道路行驶权限以及数据安全管理等问题均需要在法律层面予以明确。

“只有让行业发展有清晰的‘标尺’，才能让企业的研发投入更有方向，让技术创新更有底气。”冯兴亚表示。

在冯兴亚看来，当前L3、L4级自动驾驶落地过程中，责任认定缺乏法律层面的明确界定，是制约产业发展的重要因素之一。

冯兴亚坦言，当前中国智能驾驶技术已形成自身优势，部分车企已实现L4级前装量产能力，Robotaxi车型成本大幅下降，商业化运营已初具规模。 他认为，制度供给需与技术创新同频共振，以“制度软实力”护航“技术硬实力”。

制度供给与产业协同约束

随着自动驾驶迈入商业化落地关键期，制度框架、产业协同与成本结构等因素逐渐成为行业讨论的重要内容。

从制度环境看，自动驾驶规模化应用首先面临的是法律与监管框架问题。朱华荣指出，我国汽车行业长期实行以法律法规为基础的强准入、强监管管理模式，如果相关法律法规未做修订，自动驾驶汽车将难以实现规模量产并合法上路通行。

事实上，我国自2021年起便开始推进《中华人民共和国道路交通安全法》（以下简称：《道路交通安全法》）相关修订，将自动驾驶纳入法律框架，并已被列入2025年国务院和全国人大常委会立法计划。但朱华荣指出，在产业发展加速的背景下，相关立法进程目前仍未按计划推进，且滞后于产业发展。

在此基础上，朱华荣建议加快修订《道路交通安全法》及其实施条例，并加快自动驾驶相关强制性国家标准的发布与实施，以支撑自动驾驶汽车产品的大规模量产与准入。

除法律框架外，责任认定与风险分担机制同样成为行业关注重点。冯兴亚在接受采访时表示，随着自动驾驶车辆逐步进入日常出行场景，明确车企、运营方与监管部门之间的权责边界，将有助于提升公众对自动驾驶技术的接受度。

“只有从法律上明确车企、运营方、监管部门的权责边界，才能消除顾虑，让大家敢坐、敢用自动驾驶汽车。”冯兴亚说。

在商业化推进过程中，保险机制也被认为是重要制度支撑之一。朱华荣在建议中提出，应在现有车险体系基础上推出适配自动驾驶的新型保险产品，通过风险覆盖与制度设计，为自动驾驶产业发展提供支持。

除制度层面外，产业链协同与成本结构也被认为是自动驾驶商业化推进的重要因素。

张新原向记者指出，当前自动驾驶商业化面临的核心问题之一，是高频场景算法鲁棒性与规模化成本之间的矛盾。要解决这一问题，需要传感器供应商、高精度地图服务商、车企、算法企业以及保险机构之间形成更加紧密的协同关系。

例如，在硬件层面，上游传感器企业可与整车企业联合开展定制化研发，通过规模化量产降低激光雷达、摄像头等核心部件成本；在数据层面，地图服务商可通过实时更新路网与交通信息，与车企算法系统实现数据互通，从而提升系统在复杂交通环境下的适配能力。

北京社科院副研究员王鹏也向记者指出，在商业化阶段，自动驾驶技术不仅依赖单车智能，还需要更多系统层面的协同机制。

在王鹏看来，通过地图企业与车企之间的数据互通，可以利用实时路况信息弥补传感器在极端天气等场景下的感知不足，将“单车智能”的技术能力进一步扩展为“群体智能”的系统优势。

与此同时，产业链协同还体现在风险管理机制上。王鹏认为，引入保险机构参与自动驾驶风险管理，有助于将技术风险转化为可精算的商业成本，同时推动企业进一步优化安全技术。

在更宏观层面，自动驾驶产业的发展也与标准体系建设密切相关。冯兴亚提出，应构建全国统一的自动驾驶标准与测评体系，为行业发展提供统一规则。

“完善的法律法规是自动驾驶规模化落地的安全底线。”冯兴亚表示。

从全球产业格局看，自动驾驶也逐渐进入国际规则与标准竞争阶段。张新原指出，中国自动驾驶产业在推进商业化的同时，也需要推动本土标准与国际法规之间的衔接，例如与联合国UN ECE R157等自动驾驶法规的对接。

张新原提出，应采取“核心规则兼容、特色条款保留”的对接策略，在深耕本土民生应用场景的同时，推动中国标准与国际主流法规互认。这不仅能降低车企出海成本，更助力中国自动驾驶实现从“全球领先”向“全球引领”的跨越。