2025年12月26日清晨，重庆市主城区的城市道路上，一辆辆悬挂着自动驾驶号牌的深蓝汽车依次驶入车流。与周围车辆并无外观差异，但在驾驶席上，方向盘后的角色已悄然改变——在特定条件下，车辆控制权交由系统接管，企业成为这一切运行结果的责任主体。
当天，长安汽车旗下深蓝汽车首批46辆搭载L3级自动驾驶系统的车辆正式获准上路，中国自动驾驶也由此跨过“示范运行”的门槛，进入以车企担责为前提的合规商用新阶段。
这并非单一企业的技术展示，而是宏观政策持续加码下，“人工智能+”在具体产业场景中加速落地的缩影。
中央经济工作会议明确提出要“深化拓展‘人工智能+’行动”，并与“十五五”规划建议中“全面实施‘人工智能+’行动”形成前后呼应，其政策指向已从技术突破本身，转向对产业效率、公共服务与社会治理的系统性赋能。自动驾驶，正是人工智能与实体经济深度融合中最具外溢效应和公共感知度的领域之一。
《中国经营报》记者在采访中了解到，围绕Robotaxi、智能出行与运营服务等场景，行业已出现明显分化与加速迹象。除长安深蓝外，小鹏汽车近期也在广州获得L3级自动驾驶道路测试牌照，整车企业正加快从智能辅助驾驶向有条件自动驾驶的责任跃迁。
与此同时，自动驾驶产业链的另一端——技术与运营公司，也在不同城市推进规模化落地。小马智行、文远知行等企业持续深耕Robotaxi模式；如祺出行则尝试将自动驾驶与网约车平台、数据采集和运营服务结合，探索更低成本的商业闭环，而卓驭科技也在进行泛自动驾驶的场景开拓。不同路径的并行推进，说明行业关注点已从单一技术突破，转向系统效率与商业模型的可持续性。
自动驾驶进入规模化落地期
“人工智能+”行动正从政策表述走向工程化、平台化和规模化应用阶段，其最直观的变化，正发生在自动驾驶这一高度依赖真实场景的产业中。
近日，工业和信息化部宣布我国首批L3级有条件自动驾驶车型获得产品准入许可，标志着自动驾驶首次以“产品身份”进入公共交通体系。其中，长安汽车一款纯电动轿车获准在重庆指定区域开展上路试点。这一节点，意味着监管、技术与责任体系开始同步收敛，自动驾驶由示范测试迈入制度化运行的新阶段。
重庆并非“友好场景”。在被业内称为“8D魔幻路况”的城市环境中，连续陡坡、贴山急弯与高密度车流交织叠加，对感知、决策与控制系统构成近乎极限的压力测试。长安深蓝SL03需要在这样的真实交通条件下，累计完成超过500万公里的开放道路测试，覆盖191类典型行驶场景，其中极限工况占比达36%，并在长期、高强度运行中保持零事故纪录。相比以往封闭园区或短周期演示，这类测试更接近自动驾驶商业化所需的“耐久验证”。
这也意味着，自动驾驶的技术逻辑正在发生转变——从“能力展示”转向“责任嵌入”。L3级自动驾驶不再强调全能场景覆盖，而是通过清晰的运行边界、可追溯的责任划分，被纳入日常交通体系的可控部分。
在这一框架下，更多城市开始成为“人工智能+”的现实载体。除长安外，小鹏汽车也已在广州获得L3级自动驾驶道路测试牌照，并在指定高快速路段展开有条件自动驾驶测试。
产业链的另一端，自动驾驶技术与运营公司同样在加速规模化落地。广州清晨的南沙港快速路上，一辆贴有“小马智行”标识的Robotaxi在薄雾中并入车流，语音指令发车、车内无驾驶员也无安全员。这一场景不再是封闭试验，而是已经嵌入城市公共道路系统的常态运行。
小马智行联合创始人兼CFO王皓俊表示，第七代Robotaxi已在广州、深圳、北京实现全无人驾驶商业化运营，并以城市为单位实现单车盈利转正。这意味着Robotaxi首次跨过“可运行”门槛，进入可持续的商业扩张周期。
类似的变化也出现在文远知行身上。该公司全新Robotaxi GXR已于2025年8月在广州市黄埔区开启24小时纯无人商业化运营，“任意点到点”打车功能同步在北京、广州上线。据介绍，广州单车在24小时运营周期内最高可完成25单行程，北京、广州两地的纯无人运营已实现稳定运行。这表明，无人驾驶正从“限定时段、限定路线”向全天候运营演进。
如果说前端运营验证的是自动驾驶的商业可行性，那么数据体系的重构则决定着技术迭代的上限。如祺出行在今年11月首次公开展示“智驾数据采集车”方案，通过对量产车型的快速改装，使车辆在合规运营网约车业务的同时，同步采集道路环境与驾驶行为数据，实现“一边赚钱、一边产数”。这一模式显著降低了数据获取成本，并有效覆盖传统测试难以触达的真实长尾场景。
截至今年9月，如祺出行首批超过300辆智驾数据采集车已在广州常态化运营。依托自研的数据标注平台，原始数据可实现高度自动化预标注，并具备跨场景迁移与抗干扰能力，从而在减少人工依赖的同时提升数据利用效率。这种“运营—数据—模型”闭环，正在成为自动驾驶企业竞争的新核心。
与此同时，卓驭科技则从另一条路径推进“人工智能+”的落地。公司以“智驾平权”为核心，通过极致压榨算力与硬件潜力，推动高阶辅助驾驶从高端车型向主流价位渗透，扩大技术覆盖面；在此基础上，又将智能驾驶能力延伸至商用车、无人物流小车等泛自动驾驶场景，并已与头部商用车企业达成定点合作，实现商业化应用落地。
政策引领自动驾驶产业节奏
2025年的汽车产业，正站在一个高度复杂的转折点上：技术加速演进、竞争持续加剧、营利模式尚未完全跑通，而政策取向正在重新校准产业发展的方向与节奏。在这一背景下，智能化，尤其是自动驾驶，不再只是企业层面的技术选择，而逐渐成为政策、资本与产业协同推进的系统工程。
2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能＋”行动的意见》（以下简称“《意见》”），为这一轮智能化升级提供了清晰的顶层指引。《意见》明确提出，要推动智能终端“万物智联”，大力发展智能网联汽车等新一代智能终端，并以此构建一体化、全场景覆盖的智能交互环境。
这一政策信号的变化，直接影响着自动驾驶商业化的边界和速度。随着“人工智能+”行动的深入实施，自动驾驶的应用场景正从封闭园区和示范道路，加速向真实、复杂的城市交通体系延伸。2025年12月召开的中央经济工作会议进一步明确，要深化拓展“人工智能+”，并同步完善人工智能治理框架，释放出“鼓励创新、但更强调安全与规范”的清晰导向。
政策托底之下，行业并未进入“轻松期”。相反，随着商业化落地临近，自动驾驶企业面临的挑战正从单一的技术攻关，扩展至系统性能力的比拼。
小马智行创始人兼CEO彭军表示，Robotaxi的商业挑战远不止于自动驾驶算法本身，而是一套高度复杂的运营体系：用户获取、车辆制造、车队调度、车辆维护（包括清洁与充电）等环节，缺一不可。在这一体系中，先发优势被迅速放大。“更早上路意味着更高的品牌认知度、更低的单位成本，以及更成熟的合作网络，这些都会形成后来者难以跨越的壁垒。”彭军表示。
监管维度的门槛同样不容忽视。彭军指出，全球范围内，监管机构对Robotaxi的安全要求普遍高于传统出租车，新进入者在任何城市实现规模化运营前，都必须通过循序渐进的验证路径：从少量试点车辆起步，积累安全记录，逐步扩充车队规模和运营区域，并完成牌照与许可审批。这一过程高度依赖时间和安全数据积累，难以通过单纯“烧钱”提速。
站在更宏观的视角，北京社科院副研究员王鹏认为，自动驾驶实现可持续的大规模商业化，仍需在多个层面形成合力。在监管层面，应建立动态、分级的监管框架，在保障安全的前提下为创新预留弹性空间，并推动国际标准的衔接与统一，降低跨国合规成本；在产业协同层面，应强化产业链合作，推动车路协同基础设施建设，加快形成“车—路—云”一体化生态；在企业战略层面，则需要更加务实地聚焦高价值B端场景，如物流和出行服务，优化成本结构与用户体验，通过模块化设计、订阅制等方式提升商业模型的可复制性。
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