如果用一句话概括自动驾驶过去的这十年，那大概是：一场烈度空前的集体豪赌，押的是技术、金钱、政策，还有无数人的青春。

赌桌上有人满载而归，有人铩羽而归，有人还没等到开牌就被人抬出了场子。

但无论如何，这十年结束后，中国已经成了全球自动驾驶赛场上，谁也绕不开的那个对手。

序章：为什么偏偏是2016年？

历史从来不喜欢在整数年份给人发令枪。

但2016年，就是这么一个奇怪的节点，它不是偶然的，而是无数股力量在同一个时间窗口里撞在了一起，于是轰然引爆。

第一股力量，来自地球另一端的一场车祸。

2016年5月，美国佛罗里达州，一辆特斯拉ModelS高速行驶，撞上了一辆横穿公路的白色拖挂车，车毁人亡。在事故发生的全程，特斯拉的Autopilot自动辅助驾驶系统始终处于开启状态，它误把高亮度天空背景下的白色车体识别为路上的白色光斑，就这样，漏报了。

这起事故在全球掀起轩然大波，但在中国，无数工程师、投资人、政策制定者在读完新闻之后，得出了一个几乎相同的结论：

自动驾驶，是真的可以量产的。

如果自动驾驶不可能量产，特斯拉根本不会把它推向市场。这起事故说明自动驾驶跑通了技术路线，只是还没跑完。

第二股力量，来自阿尔法go。

2016年3月，DeepAlpha旗下的AlphaGo接连以4:1的成绩击败世界围棋冠军李世石，全球震惊。对于普通观众来说，这是一场棋局；但对于自动驾驶工程师来说，这是一次决定性的信号：深度学习，已经强大到可以解决现实世界的复杂问题了。感知，是自动驾驶的第一道门。门开了，后面的故事就有了可能。

第三股力量，是钱。

中国互联网的第一波红利接近尾声，BAT们手握大量现金，苦苦寻找下一个万亿级市场；硅谷那边的Waymo、Uber等一批自动驾驶公司，已经开始吸收天量融资。资本永远比政策嗅觉更灵敏。它们嗅到了气味，开始往这个方向拱。

三股力量合而为一，2016年就此成为中国自动驾驶史上的起点年，尽管当时没有人意识到，这列刚刚启动的列车，在接下来十年里会经历无数个弯道、隧道、急刹车，以及那些轰轰烈烈的出轨。

第一章：开局三板斧（2016—2017）

一、长安的2000公里"作秀"与不作秀

2016年4月12日，重庆，一辆外表普通的长安睿骋轿车静静停在起点处，准备出发。它的目的地是北京，距离2000公里。这不是普通的自驾游。这辆车装载了长安汽车研发的无人驾驶系统，车内坐着安全员，但方向盘、油门、刹车，全部交给系统控制。从重庆出发，经西安、郑州，一路杀到北京。

六天后，这辆车抵达北京。

公众反应大致分成两派：一派觉得，哇这也太厉害了；另一派觉得，高速路上跑2000公里算什么，遇上一个复杂路口就完了。

两派都有道理。

但事情的关键不在于这次跑通了多少，而在于：这是中国本土车企第一次用真车、真路、真里程，在全社会面前公开展示自动驾驶的可行性。

它不仅仅是一次技术验证，更是一次观念革命。它告诉所有人，这件事不只是谷歌、特斯拉能干，中国人也能干。

同年，上海嘉定的国家智能网联汽车（上海）试验区正式开园。这里是中国第一个专门为自动驾驶汽车划定的合法测试空间，占地面积超过1平方公里，内有城市道路、高速公路、乡村道路等多种测试场景。

上海嘉定，此后连续多年成为中国自动驾驶政策和技术演进最密集的地方之一。

二、百度：一个互联网公司为什么要造无人车

2013年，百度宣布启动无人车研发。彼时外界把这个消息当成段子看：一个搜索公司，造车？

到了2015年，百度的无人车已经在北京五环上试跑，还拿到了美国加州的自动驾驶测试牌照—这是中国企业第一次拿到这个牌照。

但真正让百度在这个赛道上奠定格局的，是2017年。

2017年4月19日，上海国际车展开幕首日，百度的陆奇站上舞台，正式发布Apollo计划。

陆奇，这位曾任微软全球执行副总裁的传奇人物，彼时刚刚加入百度不久，便抛出了这颗重磅炸弹。Apollo阿波罗，这个名字本身就是一种雄心的表达：向1969年人类第一次登月致敬，也暗示百度要做自动驾驶的"登月工程"。

它的核心逻辑不是自己做车，而是做平台：向全行业开放自动驾驶软件系统，把地图、感知、决策、执行全套能力打包，让合作伙伴在上面快速开发。

这个策略，是对标安卓的。

谷歌当年靠开放安卓系统，一举拿下移动互联网时代的基础设施入口；百度希望用Apollo，拿下智能驾驶时代的基础设施入口。

截至2017年底，Apollo平台的生态伙伴已经超过70家，涵盖整车企业、供应商、出行服务公司，以及数十所高校。

这是一个漂亮的起手式。

三、创业公司：大潮涌来

大公司的入场，带来了示范效应。

2016年前后，一大批自动驾驶创业公司相继诞生。

小马智行（Pony.ai），2016年12月，由百度前首席架构师楼天城和前谷歌自动驾驶项目工程师彭军共同创立，落地广州。

文远知行（WeRide），2017年，由前百度无人驾驶团队的韩旭牵头，在广州创立，定位"面向量产的L4自动驾驶"。

元戎启行，2019年，由原英特尔Mobileye中国区负责人周光联合创立。

AutoX（安途），2016年，由普林斯顿大学教授肖健雄在美国硅谷创立，次年将研发重心迁回中国。

还有驭势科技、智行者、轻舟智航……一大批工程师们从百度、谷歌、英特尔、微软纷纷出走，揣着PPT和激情，一头扎进这个赛道。

2017到2019年，是自动驾驶创业公司融资的"黄金三年"。钱来得又快又猛，动辄数亿美元的A轮、B轮融资，让这些刚成立没几年的公司估值迅速膨胀到十亿美元以上。

投资人的逻辑是：这个赛道只有一两个赢家，而且赢家通吃，所以不管多贵都得投。

大家都觉得，再等两三年，自动驾驶就商业化了。

他们错了，不是错在方向，而是错在对"两三年"的理解。

第二章：政策密集下注（2017—2020）

自动驾驶发展至今有一个铁律：技术从来不是唯一的门槛，政策才是那把真正的锁。

中国政府在这件事上的效率，出乎很多人的意料。

一、第一把钥匙：路测管理办法

2018年4月，工业和信息化部、公安部、交通运输部联合颁布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》—国家层面第一部针对自动驾驶路测的全国性管理文件。

在此之前，各地测试要么是在封闭园区里打转，要么靠地方政府的默许睁一只眼闭一只眼。现在有了国家级的管理框架，自动驾驶车辆上公开道路测试，终于有了法律依据。

这个时间点比很多人预期的要早。

彼时政府的逻辑清晰：与其等行业成熟了再管，不如提前布局，通过政策引导把赛道规则定下来，顺便把先发优势锁在国内。

同年，各地相继出台地方性路测管理细则。北京、上海、广州、深圳，以及各种产业园区，几乎在六个月内密集出台了一批路测政策。一时间，各城市政府开始以"XX市自动驾驶示范区"为名，争相为辖区内的自动驾驶公司开辟测试道路。

示范区这个概念，从此成为中国自动驾驶版图上最密集的基础设施。

二、第二把钥匙：国家战略定调

2019年9月，中共中央、国务院发布《交通强国建设纲要》，明确提出"推动自动驾驶技术发展与商业应用"。

2020年2月，国家发改委联合11部委发布《智能汽车创新发展战略》，提出到2025年实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产、到2035年高度自动驾驶智能汽车实现规模化应用的目标。

这意味着：自动驾驶不再是某个公司或某个城市的探索性试验，而是被写入了国家级战略蓝图。

不过，战略蓝图永远比现实更乐观。

2020年，疫情来了。

新冠疫情的爆发，对整个自动驾驶行业来说，是一把双刃剑。

一方面，封控、隔离让无人配送的需求暴增—无接触配送、无人医疗物资运输车、无人消毒车，这些在疫情之前还被视为"科技展示品"的东西，突然变成了真实需求。很多无人配送公司借此完成了第一批规模化商业订单。

另一方面，融资市场在疫情初期明显收缩，一批资金不充裕的中小创业公司开始陷入困境。

历史就是这样，从不按剧本走。

三、车路云：中国走出的"第四条路"

在自动驾驶的技术路线上，全球大致有三条主流路径：

一是以特斯拉为代表的"纯视觉"路线，相信摄像头足够，激光雷达是冗余；

二是以Waymo为代表的"激光雷达+高精地图"路线，堆硬件、堆数据，暴力求解；

三是以英特尔Mobileye为代表的"ADAS渐进"路线，从L2开始，一步步往上爬。

中国在尝试了以上三条路之后，逐渐走出了自己的第四条路——"车路云一体化"。

核心思路是：不光让车变聪明，还要让路变聪明，再让云变强大，三者协同，共同完成感知和决策。

道路上布设激光雷达、摄像头、V2X通信设备，实时感知路况；云端大脑处理海量交通数据，向车辆下发实时决策辅助信息；车辆本身负责精细化感知和执行。

这条路的好处是：单车成本可以降低（路端补充了大量感知能力），系统鲁棒性更强（多点冗余）；坏处是：基础设施建设成本极高，推进速度依赖政府投资。

2020年前后，住建部和工信部联合选定了多批城市，开始推进"新型智慧城市"和"智能网联汽车示范区"的协同建设，车路云一体化开始在全国多地落地实施。

这是一条只有中国才能走通的路—因为它依赖大规模政府基础设施投资，以及统一协调的政策体系。

第三章：资本寒冬与大浪淘沙（2021—2023）

"两三年内商业化"的期限，悄悄变成了"五年内"，然后又悄悄变成了"下个十年"。

历史终于开始还债了。

一、第一波倒下的人

2021年，自动驾驶行业迎来第一次大规模洗牌。

图森未来，一度是全球最大的自动驾驶卡车公司，在美国纳斯达克上市，市值一度超过80亿美元。然而，接连不断的高管内斗、美国政府的安全审查以及与中国国有资本的合规风险，让这家公司陷入了持续动荡。2023年，图森未来的中国业务最终被迫与美国业务切割，估值跌去九成，成为这个行业里最触目惊心的教训之一。

毫末智行，曾经的明星企业，背靠长城汽车，一度被视为乘用车智驾的重要力量。2025年末，它突然宣布停工放假，震惊业界。

还有更多名字较小的企业，在这个时期悄然消失，没有新闻，没有声响，只有银行账户清零和工程师的离职通知。

自动驾驶行业的融资总额，在2021年达到峰值后，随即开始一路下行。资本的逻辑变了：从"先占坑、后盈利"变成了"不盈利，不投钱"。

这对绝大多数初创公司来说，是致命的。

二、小马智行：在加州跌倒，在全球爬起来

2022年5月，美国加州机动车管理局（DMV）撤销了小马智行的自动驾驶测试许可。

起因是几起安全员违规驾驶事件，以及一起碰撞事故未按规定上报。

这次撤牌，对小马智行来说是一次沉重打击，不仅直接影响其在美国的测试推进，更在资本市场引发了对中国自动驾驶公司海外扩张前景的普遍质疑。

地缘政治的阴影，也开始笼罩在中国自动驾驶企业的头顶。

2022年以后，美国对中国科技企业的限制持续收紧，数据安全、国家安全成为审查的核心词汇。对于依赖高精地图数据、行驶数据的自动驾驶公司来说，"美国市场"变成了一个越来越难以触碰的禁区。

但小马智行没有就此沉沦。

它开始系统性地收缩美国业务，转而深耕国内市场，同时向中东、东南亚布局，寻找中美博弈棋局之外的落子空间。

这一步棋，日后证明是正确的。

三、寒冬之下，什么在变好？

这个时期，行业表面上很冷，但技术内核却在悄悄热烈地进化。

激光雷达的成本，在以每年三成以上的速度下降。

2017年，一颗Velodyne 64线激光雷达的价格是8万美元。

2023年，同等性能的激光雷达，价格已经跌破200美元。

这不是通货膨胀逆流，这是技术进步带来的降维打击。当激光雷达降到可以装进量产车的成本区间，自动驾驶商业化的门槛就从"可能"变成了"必然"。

端到端神经网络的崛起，重写了技术规则。

过去的自动驾驶系统是模块化的：感知→预测→规划→控制，每个模块由不同的团队分别优化，模块之间靠接口传递信息，像一条拼接起来的生产线。

这种架构的问题是：误差会在每个接口处累积，而且系统无法从整体上做全局最优。

2022年前后，以特斯拉FSD V12为代表的端到端架构开始崭露头角：输入传感器数据，直接输出方向盘和踏板指令，中间没有人工设计的模块，全靠神经网络自己学习。

这个变化，相当于把一条复杂的加工流水线，换成了一个会自我进化的大脑。

从2023年开始，国内的华为、小鹏、百度等企业相继推出端到端自动驾驶方案，技术迭代速度再次加快。

第四章：萝卜快跑与商业化元年（2021—2024）

如果要给中国自动驾驶行业找一个"商业化觉醒"的坐标，那必定是武汉，以及那辆没有安全员的萝卜快跑。

一、百度的武汉赌局

2021年8月，百度正式发布"萝卜快跑"——将自动驾驶出行服务品牌化、产品化，面向公众开放叫车。

武汉，是百度选择的主战场。

这个选择并不偶然。武汉有政府的高度支持，有相对宽松的测试路权，还有足够的城市道路密度可以积累数据。更重要的是，武汉不是北京、上海那样的政治敏感城市，在这里出一点小问题，舆论压力相对可控。

2022年8月，武汉颁布中国第一批准许完全无人驾驶（无安全员）商业化运营的许可—萝卜快跑的车辆，可以在特定区域内，正式以"无人"的方式接单运营。

这一刻，标志着中国自动驾驶从"测试期"迈入了"商业运营期"的门槛。

到2023年底，萝卜快跑在武汉的运营区域已覆盖武汉市几大核心行政区，日均订单量突破数千单，车队规模持续扩张。

一个真实而具体的问题，开始出现在社会讨论中：如果无人车真的跑起来了，滴滴司机、出租车司机，他们怎么办？

这个问题从2024年开始发酵，到2024年中期，一度引发武汉本地出租车司机的集体声援网约车群体抵制萝卜快跑的讨论—让自动驾驶第一次真正进入了普通市民的日常生活视野。

二、那个夏天，全中国都在讨论无人车

2024年7月，事情彻底出圈。

一段视频在网络上迅速传播：武汉市，一辆萝卜快跑自动驾驶出租车在一个复杂路口，与一辆电动车发生轻微碰撞，然后停在原地，等待人工远程接管。

这段视频的传播速度，不亚于一次新闻事件。

支持者说：看，只是轻微剐蹭，比人类司机好多了；反对者说：无人车堵死路口，整个交通系统的效率都崩了。

但不管支持还是反对，全中国都在讨论萝卜快跑，自动驾驶第一次真正意义上成为了"全民话题"。

百度的市值，在那个夏天经历了一次剧烈波动—先因萝卜快跑的热度大涨，又因事故争议小跌，但整体向上。

资本市场的信号很清楚：市场认为，商业化的钥匙已经在萝卜快跑手里。

截至2026年初，萝卜快跑累计完成出行订单超过2000万次，是全球完成商业化运营订单最多的自动驾驶出行服务。

第五章：小马、文远走向资本市场（2024—2025）

2024年，对于中国自动驾驶创业企业来说，是一个重要的历史转折点。

不是因为技术突破，而是因为两张IPO招股书。

一、文远知行：最先敲钟的人

2024年10月，文远知行正式在纳斯达克上市，成为中国首家在美股IPO的自动驾驶公司。

文远知行的故事，有一种独特的国际范儿：它不只做Robotaxi，而是覆盖Robotaxi出租车、无人小巴、无人环卫车、无人配送车等多个场景；它不只深耕中国，而是在新加坡、阿联酋、沙特、美国，乃至瑞士都有测试或运营足迹。

上市当天，文远知行的股价有涨有跌，市场的情绪复杂——既有对自动驾驶商业化进展的期待，也有对烧钱何时到头的担忧。

但这件事本身的意义，超越了股价：一家中国自动驾驶创业公司，用十年时间，从广州的一间办公室走到了纳斯达克的钟声前，完成了从技术赌注到上市公司的全程跨越。

二、小马智行：历经磨难，终于上市

2025年11月，小马智行也在纳斯达克成功上市。

相比文远知行的顺风顺水，小马智行的上市之路要坎坷得多。

2022年被加州撤照，2023年地缘政治压力升级，2025年遭遇做空机构灰熊研究的激烈攻击—指控其数据造假、技术夸大……一系列风波接连而来，每一次都足以让一家中小公司彻底崩盘。

但小马智行挺住了。

它在国内的北京、广州、深圳全面推进全无人商业化运营；在海外，迪拜的无人化测试持续推进，与丰田、广汽的合作深化落地。

上市，只是它向世界递出的一张迟到的名片。

第六章：群雄并起的物流战场

如果Robotaxi是自动驾驶的"面子工程"，那么物流自动驾驶才是真正能跑通商业逻辑的地方。

原因很简单：物流的逻辑是确定的。货物没有情绪，路线相对固定，成本压缩是永恒主题。

而中国，恰好是全球快递物流规模最大的国家。每年超过700亿件的快递包裹，让任何一点效率提升都意味着天量的经济价值。

一、新石器：从无人货柜到无人配送车

新石器无人车，成立于2018年，创始人余恩源。

它的产品路线走了一条很务实的路：不造概念车，不喊口号，专心做无人配送车—能在园区里跑的、能在小区里跑的、能在校园里跑的。

2020年疫情期间，新石器的无人配送车大规模出现在武汉的隔离社区，承担了部分生活物资配送任务，成为那个特殊时期少有的亮点新闻。

此后几年，新石器持续在电商物流、零售配送、外卖配送等多个场景落地，并开始向海外拓展—沙特、日本、欧洲多国，新石器的车辆陆续出现在国际展会和商业合作报告里。

2025年，新石器成为第一批通过国家邮政局"无人车技术研发中心"认定的企业，拿到了物流行业的国家级认证背书。

二、九识智能：后来者的突围

九识智能，成立较新石器略晚，但战略思路更为聚焦：主攻快递末端配送这最后一公里，目标是把无人配送车的价格打到与人工成本真正可比的区间。

2026年4月，九识智能也通过了国家邮政局技术研发中心认定，成为业内第二家拿到这一资质的企业。

两家公司的竞争，折射出中国无人配送赛道的核心命题：谁能最先把车价打到10万以内，谁能最先把单车日均订单做到100单以上，谁就有机会在这个市场里成为下一个顺丰。

三、干线重卡：被低估的战场

在Robotaxi和末端配送占据大量媒体版面的同时，一条安静的赛道正在走向真正的商业化—高速公路干线物流重卡自动驾驶。

嬴彻科技、主线科技，是这个赛道的两个重要玩家。

高速公路干线场景有一个天然优势：环境相对简单，道路结构规整，行驶任务重复性高。这恰好是自动驾驶最容易突破的场景类型之一。

2021年前后，嬴彻科技推出了搭载自动驾驶系统的重卡产品，与陕汽、东风等大型卡车企业合作量产；主线科技则深耕港口-公路联运的特定场景，在天津港等地实现了常态化商业运营。

干线物流的商业逻辑非常直接：一名卡车司机的年均工资约20-25万元，每台自动驾驶重卡的系统成本在60-80万元区间，按每辆车年均节省18万元的人力成本计算，五年以内可以回本。

这个账，资本看得懂，物流公司也算得过来。

第七章：2025，商业化元年再次"到来"

这已经不知道是第几次有人说"商业化元年"了。

2020年有人说，2023年有人说，到了2025年，这次是真的来了—或者说，行业的基础设施已经扎实到让人不得不认真对待这句话。

一、L3上路：一道迟来的门

2025年，是中国自动驾驶法规史上的关键节点。

经过多年的起草、征求意见、反复修改，L3级自动驾驶车辆的上路许可政策终于向规模化商用打开了口子。奔驰、宝马开始申请在高速场景下的L3合法运营资质，华为ADS 3.0、小鹏XNGP相继宣布在特定条件下满足L3能力要求。

这意味着：如果系统在开启状态下发生事故，主要法律责任可以由车企和系统承担，驾驶员不再是唯一责任人。

这一条，才是真正的商业化门槛。

因为没有任何消费者愿意在"系统犯的错、我来坐牢"的法律环境下使用自动驾驶。

二、AI大模型上车：一次不亚于DARPA的历史性跃迁

2023年大模型元年之后，AI的浪潮以一种谁也没有预料到的速度，冲进了自动驾驶这个已经被认为"技术成熟期"的行业，掀起了新一轮海啸。

大模型带来的不只是语音交互的升级。它带来的，是对"理解复杂场景"能力的根本性重构。

过去的自动驾驶系统，面对一个从未见过的场景—比如消防员在路口打手势指挥交通—往往会陷入困境，因为这个情况没有在训练数据里出现过。

但大模型天然具备跨场景的语义理解能力：它见过成千上万条"人类用手势传达方向"的数据，可以推理出这个手势的含义。

2025年，华为乾崑ADS 3.0、百度文心驾驶、轻舟智航物理AI等多个方案宣布将大模型能力深度融入自动驾驶决策层。而在2026年北京车展的前夜，"物理AI"成了每家展商PPT里出现频率最高的词汇。

自动驾驶，正在经历第二次技术范式革命。

三、特斯拉FSD进中国：狼真的来了

2025年，特斯拉FSD（Full Self-Driving）中国版终于落地。

这件事让很多人既兴奋又紧张。

兴奋的是：一个成熟的境外竞品入华，会倒逼国内企业加速；紧张的是：一个在美国已经跑了数十亿英里的成熟方案，进中国后如果迅速拿下市场，国内的自动驾驶生态会被打乱。

结果证明，这两种情绪都有道理，FSD入华确实搅动了市场，但也遭遇了国内数据合规、高精地图授权、道路特殊情况（逆行电动车、大量行人、复杂路口）等一系列"本土化挑战"，并没有出现一边倒的碾压态势。

这场博弈，仍在持续。

第八章：中国路线的底色

写到这里，有一件事值得单独说清楚。

过去十年，中国自动驾驶走出的路径，跟硅谷的路径有本质性的不同，而这个不同，恰恰是它的核心优势，也是它最大的隐患。

中国的自动驾驶，是政策、资本、产业三路合围的产物。

政策给了它测试路权、示范区资质、国家战略加持；资本给了它不计成本的投入周期；产业给了它全球最大规模的道路行驶数据和最密集的应用场景。

三者缺一不可。

但也正因为这种"合围"模式，中国的自动驾驶企业有一种外资难以复制的护城河：你可以在技术上超过我，但你很难在中国的路权体系和政策生态里比我跑得更快。

反过来说，这种模式也带来了一定的依赖性：一旦政策收紧，或者资本撤退，整个赛道的节奏就会被打乱。

2022年到2024年的行业寒冬，给了这道命题一次真实的压力测试。

结论是：有真实商业订单的公司，活下来了；只靠PPT和融资撑着的公司，大多数消失了。

这不是坏事。市场最终还是选择了有用的，而不是好看的。

尾声：2026年北京车展的前一晚

2026年4月23日，北京车展开幕的前夜。

展馆灯火通明，工作人员忙着最后调试那些将在明天亮相的自动驾驶车辆。某家公司的工程师盯着屏幕，调试最后参数，口里说的是"没问题了"，手却还在键盘上敲来敲去，停不下来。大约十年前，这个人刚刚从某个互联网大厂跳出来，加入一家自动驾驶创业公司，每天工作十六小时，头发掉了一大半，父母觉得他疯了。

他不是个例。这个行业里有无数这样的人。他们中的一部分，赶上了好时候，公司上市了，期权变成了真实的财富；另一部分，公司倒了，期权变成了废纸，只留下一段还算精彩的履历。

但无论如何，他们共同做成了一件事：让中国，从零开始，用十年时间，成为全球自动驾驶商业化版图上，谁也绕不开的主角之一。历史，从来不会只记住赢家。它记住的，是那些在关键时刻真正出手的人。