世界头条通讯社（香港讯）
香港新聞網11月23日電 作為人工智能（AI）技術的一個重要應用領域，自動駕駛的發展始終吸引著大眾的目光，中美兩國目前在這一領域正呈現“兩強並立”的局面。近期，自動駕駛技術和應用有哪些新的進展？中美在這領域的競爭前景如何？香港新聞網就此採訪了經濟與地緣政治學者葉思苑，全文如下：
1、中美在自動駕駛領域正在展開競爭，美國在技術方面領先，中國應用場景更廣，兩者的競爭前景如何？
答：中美在自動駕駛領域正形成技術路線與發展模式的全面競爭。美國以Waymo、特斯拉為代表，在底層算法、核心傳感器融合、端到端視覺系統等關鍵技術上保持全球領先優勢：Waymo已率先實現無安全員、全高速、全時段的L4級無人駕駛商業化運營，展示出其在感知、決策與冗餘安全系統方面的成熟度；特斯拉則在端到端“純視覺＋統一神經網絡”上不斷突破，使汽車具備更強的感知、記憶、推理和預判能力，向類人智能持續進化。從技術縱深上看，美國處於更接近真正自動駕駛AI的前沿位置。
相比之下，中國的優勢在於應用規模、城市場景複雜度和迭代速度。以“蘿蔔快跑”為代表的中國自動駕駛平台已在10餘城常態化運營，累計提供超過1700萬次出行服務，并且在北京、武漢、重慶、深圳實現全無人試運營。中國采取“場景先行、技術迭代”的策略，通過海量真實道路數據不斷反哺算法優化，加速自動駕駛商業落地。在上海等地，L4級自動駕駛已進入規模化試驗階段，未來將在出租、重卡、公交等多場景全面鋪開，政策與城市治理體系的開放度為行業擴張提供了重要制度支撐。
從未來競爭看，中美將呈現“技術前沿 vs. 應用生態”的雙線賽跑。美國在算法體系、傳感器架構、端到端大模型智能上仍佔領先地位，但成本高昂、落地範圍有限；中國雖在前沿技術仍在追趕，但憑藉人口與場景規模、產業鏈完備性、政策支持力度與更低的硬件成本，正快速逼近高等級自動駕駛的商業化門檻。隨著L4級自動駕駛在中國的試點擴大、成本下降和監管體系完善，中美差距可能進一步縮小。
美國將繼續引領全球自動駕駛的技術創新方向，而中國可能率先在城市規模化運營、商業模式創新與成本可及性上取得突破。未來全球自動駕駛格局，將很可能由“美國技術源頭＋中國大規模落地應用”共同塑造，形成雙核心競爭的局面。
參觀者在體驗北京馭勢科技的一款無人駕駛巴士。新華社資料圖片
2、自動駕駛近期是否會有新突破？
答：從當前全球技術與應用的發展態勢來看，自動駕駛在未來一至三年內極可能迎來實質性的突破，并體現在“技術能力—場景落地—商業模式”三個維度的同時躍升。首先，從技術側看，美國Waymo在洛杉磯、舊金山等城市全面開放全高速、無安全員、全天候的L4級Robotaxi服務，標誌著自動駕駛已經從受限測試邁向真正的“可規模複製”的階段；特斯拉的FSD通過端到端神經網絡，將視覺、聽覺、記憶與推理統一整合，使汽車具備人類式“預判駕駛”，攻克自動駕駛“最後100米”的難題。這些跡象表明自動駕駛的智能化程度從“反應式駕駛”開始跨向“認知式駕駛”，為下一代技術（L4/L5）突破奠定基礎。
從應用側看，中國正在以全球最大規模的真實道路試運營推動技術快速迭代。百度“蘿蔔快跑”累計2.4億公里實測里程、1700萬次載客服務，已經在北京、深圳、武漢等地實現全無人運營，并將L4大模型（Apollo ADFM）推向應用。上海正在加速推進高級別自動駕駛引領區，到2027年目標覆蓋2000平方公里、5000公里道路，并在出租、公交、重卡等場景實現規模化L4運營。海量真實數據的“場景反哺技術”模式，有望在訓練效率上彌補中國與美國在底層算法上的差距，使L4落地提速。
從商業模式看，多地開始許可全無人化商業化運營，香港也發放了首批自動駕駛先導牌照，意味著自動駕駛從“技術突破”向“產業化加速”轉變。隨著硬件價格（尤其是激光雷達）下降、運營車型量產化推進、監管框架逐步完善，Robotaxi、自動駕駛貨運、無人微循環公交等將成為最早實現盈利的領域。
無論是美國以技術為先的路線，還是中國以場景推動的路徑，都正在逼近自動駕駛從L2/L3向真正大規模L4過渡的臨界點。技術智能化、場景開放度、政策支持度三者正在同步上升，因此未來幾年很可能成為自動駕駛邁向“可規模複製、可商業閉環”的突破期。可以預期，在高速、城市道路、物流運輸以及限定場景交通等方面，自動駕駛將率先形成可持續的產業化樣板，并對傳統出租車、網約車及部分運輸業態產生結構性衝擊。
3、自動駕駛方面的競爭事實上是中美在人工智能領域競爭的一個方面，該競爭對中美科技競爭有什麼影響？
答：自動駕駛的快速演進也在重塑中美機器人產業競爭格局。美國依託算法體系與端到端神經網絡，推動機器人向具備高級認知能力的“通用智能體”發展；中國則依靠巨大的應用市場、供應鏈完備性和政策體系，將“自動駕駛汽車”視為“車形機器人”率先規模化落地的場景，從而帶動服務機器人、物流機器人、園區機器人等領域并行發展。未來誰能在自動駕駛中率先實現低成本、全場景、無安全員的規模化運營，誰就能率先積累最真實的具身智能數據與最豐富的機器人場景，這將直接決定智能製造、智慧城市、國防科技甚至未來AI產業體系的競爭力。 （完）
【編輯：郑景文】
