高级别自动驾驶迎来商业化盈利拐点

3月26日，2026中关村论坛年会未来产业创新发展论坛上，一份重磅报告引发全场关注。

中国电子信息产业发展研究院发布《2026年未来产业十大赛道》，这是中关村论坛连续第二年发布未来产业赛道研究成果。

表丨2025年和2026年未来产业十大赛道对比

内容参考丨中国电子信息产业发展研究院《2026年未来产业十大赛道》报告、《未来产业新赛道研究报告》（2025年）

高级别自动驾驶作为连续两年上榜的未来产业之一，究竟有何魔力，让资本竞相加注、企业重兵布局？

高级别自动驾驶指L4和L5级自动驾驶技术。

目前，全球范围内广泛采用的自动驾驶分级标准主要分为两大体系：由国际自动机工程师学会（SAE）制定的SAE J3016标准，以及中国的国家推荐性标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）。

二者均将自动驾驶技术划分为0至5级，共六个等级。

表丨SAE与国标自动驾驶分级标准对比

内容参考丨《从公交的角度解读<汽车驾驶自动化分级GB/T 40429-2021>》（作者：王小磊）

前几年，高级别自动驾驶还在“技术突破期”。

各大车企忙着拼算力、堆激光雷达，城市NOA（导航辅助驾驶）还是30万以上车型的专属卖点。

但从“能不能跑”到“能不能赚钱”，高级别自动驾驶（L4）相关应用已经交出了一份令资本满意的答卷。

图丨潍坊邮政首辆无人驾驶快递车正式上路运行（公众号“新黄河”）

RoboVan（无人驾驶货运车）的商业化落地，节奏更快。2025年10月，九识中标中国邮政7000台无人车租赁集中采购项目，成为全球最大L4级无人货运车集采订单的最大规模中标方。2026年1月，九识与菜鸟无人车业务正式完成战略整合，双品牌独立运营，共同打造无人货运航母级企业。

图丨萝卜快跑Robotaxi（“萝卜快跑”官方网站）

Robotaxi（无人驾驶出租车）完成从“试点运营”到“商业化运营”的跨越。小马智行率先在国内一线城市核心城区实现单车盈利转正，文远知行完成海外市场盈利验证。2026年2月，支付宝上线Robotaxi打车小程序，运营区域涵盖广州、东莞、北京、武汉、深圳五个城市的部分地区。

图片丨MOGOBUS为F1中国大奖赛提供接驳服务（“蘑菇车联”官方网站）

相较于Robotaxi面对的城市开放道路无限复杂度，Robobus（自动驾驶巴士）聚焦城市微循环公交、封闭及半封闭场景等特定场景探索出差异化的商业模式。蘑菇车联在国内10余个城市布局了接驳、观光等运营线路，于2025年10月独家中标新加坡首个L4级自动驾驶巴士官方项目。

图丨三一、小马智行等联合打造的全球第一台5G电动智能重卡首次完成自动驾驶路测（“三一集团”官方网站）

Robotruck（自动驾驶卡车）主要用于干线物流、港口、矿山等场景。2025年11月，小马智行宣布与三一重卡、东风柳汽达成合作，将联合打造第四代自动驾驶卡车家族。智加科技、嬴彻科技等头部企业，已经与顺丰、京东物流、中通等物流巨头达成了合作，实现了Robotruck的商业化运营。今年干线物流自动驾驶将进入规模化爆发期，从简单的封闭场景进入到万亿级规模的干线物流大市场。

2026年3月29日，国家金融监督管理总局北京监管局宣布，在北京先行先试L2-L4级别的智能网联新能源汽车商业保险。北京金融监管局相关负责人直言：

“L3、L4面临的就是‘人机共驾’，甚至完全是‘机驾’的状态，目前的车险对于驾驶人的定义、特定的风险场景确实差异很大，需要专门的产品给予保障。”

多重信号印证，高级别自动驾驶的盈利拐点已提前到来，远超行业预期。

尽管L4级自动驾驶在特定区域已“跑通”，但“全场景、全天候”的高级别自动驾驶落地仍需循序渐进，L5——那个“任何时间、任何地点、任何路况都不需要人”的终极形态，依然在远方。

北京智行者董事长兼CEO张德兆在接受新华网专访时表示：

“高级别自动驾驶技术在城市开放道路场景的落地应用，至少还需要4—5年的时间。”

行业人士也普遍认为，高级别自动驾驶技术的落地仍需要一个长期的过程。

当前，高级别自动驾驶仍有几大难题。

一是技术瓶颈。目前自动驾驶系统只能做到“识别”和“反应”，但对于极端天气、突发事故、无规则路况、不规范行人等“长尾场景”，不具备“预判”能力。高级别自动驾驶还需要接一个经验丰富且能够及时判断的“大脑”，才能推动高级别自动驾驶从局部可用走向可验证、安全的大规模商业化落地。

二是成本高企。高级别自动驾驶还不能实现全场景、全天候的覆盖。其背后依赖海量数据的采集与标注、模型反复训练与算法迭代，每一环都需要极高的算力与资金投入，短期内难以快速摊薄。

三是客户信任度问题。用户普遍担忧系统是否会突然故障，一旦发生事故责任由谁承担。任何一起自动驾驶安全事故，都可能被舆论无限放大，进而拖累整个行业的口碑。如何让用户“敢用”“想用”，是行业长期需要破解的信任难题。

四是伦理与法规困境。当事故无法避免时，系统应优先保护车内乘客还是路人？这一“电车难题”在全球尚无统一标准，成为立法与商业落地的深层障碍。

端到端大模型是当下最关键的加速器。

与传统“感知－决策－控制”分模块的架构不同，端到端大模型将摄像头、激光雷达等传感器数据直接输入一个大模型，输出方向盘转角、油门等控制信号，让车辆像人类司机一样“凭直觉”驾驶。无论是VLA（视觉－语言－动作模型）大模型还是World Model（世界模型）都需要时间去验证。

纯视觉方案的性能边界持续拓展。

多传感器融合方案正在变得更可靠、更便宜。2026年2月，现代汽车宣布成功开发出基于UWB（超宽带）无线电波的先进传感技术Vision Pulse，可实时、精确识别车辆周边障碍物位置，定位误差最低可达10厘米。2026年3月，华为乾崑在深圳正式发布新一代双光路图像级激光雷达，这款产品以896线的高线数，成为当前全球量产规格最高的车载激光雷达。

“车路云一体化”则是另一条突围路径。

通过将部分感知和决策能力“上移”到道路基础设施和云端，可显著降低单车智能的成本与复杂度。目前，北京、武汉、深圳等20个城市已入选“车路云一体化”应用试点，探索基于车、路、网、云、图等高效协同的自动驾驶技术多场景应用。北京更是累计投入170亿元建设智能化基础设施，成为全球自动驾驶技术验证与城市数字化转型标杆。清华大学李克强院士指出，“车路云一体化”为自动驾驶大模型训练提供了“同时具备海量性和完备性的智能数据底座”。

高级别自动驾驶的实现仍需跨越技术、成本、伦理的多重山峰，但盈利拐点已经到来。

未来，随着技术的不断突破，产业链上下游的深度协同，用户信任度的不断提升以及法律法规的逐步完善，高级别自动驾驶将真正从“未来产业”走进现实生活。