一、技术创新：智能体AI引领自动驾驶突破

人工智能技术的进步正推动自动驾驶汽车迈向新阶段。当前AI技术创新从生成式AI转向智能体AI，后者以目标驱动为核心，有望在自动驾驶领域实现感知、决策与控制能力的重大突破，使大量新车具备高级别辅助及完全自动驾驶能力。

自动驾驶技术存在两种走向。“端到端”技术通过单一AI模型将传感器数据直接转化为驾驶操作指令，但需海量高质量数据训练，视频数据获取成本高、难度大；模块化技术采用人工与智能混搭，分工明确便于问题定位，但在复杂驾驶任务中表现受限。目前车企多采用辅助驾驶，受限于技术和成本，“既要相信系统，又要随时准备接管”是当前智能驾驶的最大悖论。不过，易控智驾、小马智行、特斯拉等企业在特定场景或区域已开展无人驾驶应用，为技术落地积累经验。

二、成本降低：从实验室到市场的关键跨越

成本是自动驾驶技术普及的关键因素。历史上，福特T型车通过移动流水线组装大幅降低成本，推动汽车进入千家万户。中国在AI降成本方面取得突破，如DeepSeek训练成本仅为美国同类产品的三十分之一，为AI技术普惠化铺平道路。

车企也在积极降本降价。特斯拉预计自动驾驶出租车Cybercab成本低于30000美元，萝卜快跑Robotaxi每公里运营成本仅0.81元，较传统油车节省58%，较传统电车节省43%。随着技术发展和成本降低，自动驾驶将从小众走向普及，萝卜快跑等企业布局海外市场，也预示着其商业潜力的释放。

三、规则建构：为自动驾驶确立长效保障

技术解决主义认为技术可解决一切问题，但自动驾驶的发展需要规则的适应和调整。一方面，不应以现行规则“一刀切”否定新事物，而应以开放心态包容新技术，推动社会价值归属的重构；另一方面，需积极进行制度建构，确立自动驾驶的长效规则。

安全问题是规则建构的核心。研究表明，自动驾驶可减少人为原因导致的交通事故，但2025年安徽铜陵的车祸引发了对自动驾驶安全性能及责任归属的关注。需明确人机关系、责任分配等基本规则，优先关注安全问题，通过大量测试提高安全性，同时解决事故追责难题，涉及AI子系统及其供应商的责任界定。此外，还需平衡乘客、路人、财产安全等多方利益，探索车企、运营商、乘客、保险公司等利益关系问题。

四、综合展望：多方合力推动自动驾驶落地

自动驾驶汽车的落地需要技术创新、成本降低和规则建构三方面的协同推进。技术创新为自动驾驶提供核心驱动力，成本降低使其更具市场竞争力，规则建构则为技术的广泛应用提供保障。

当前，自动驾驶技术已在特定场景取得进展，成本也在逐步降低，但规则的完善仍需社会各界共同努力。只有当技术、成本和规则达到平衡，自动驾驶汽车才能真正实现大规模商业化应用，改变人们的出行方式，推动交通行业的变革。

五、结语

自动驾驶汽车落地是一个复杂的系统工程，涉及技术、经济和社会等多个层面。虽然面临诸多挑战，但随着AI技术的不断进步、成本的持续降低以及规则的逐步完善，自动驾驶的未来充满希望。各方应携手合作，共同推动自动驾驶汽车从实验室走向市场，让这一创新技术更好地服务于人类社会。