摘 要:高级别智能驾驶作为人工智能与物理世界结合的关键场景，已成为抢占科技发展制高点的关键入口。面对全球高级别智能驾驶的规模化竞赛与生态体系综合实力的对决，我国需将得天独厚的场景优势和超大规模市场优势，转化为持久的技术、产业与规则优势。通过强化顶层设计、扩大场景开放、构建创新共同体，以规模化应用加速实现技术突破与生态培育，从而在全球智能化变革浪潮中抢占战略主动。
关键词:新质生产力 高级别智能驾驶 科技发展制高点 产业生态 社会适配
【中图分类号】U463.6 【文献标识码】A
9月，习近平主席向2025世界智能产业博览会致贺信指出：“当前，人工智能技术加速迭代演进，正在深刻改变人类生产生活方式、重塑全球产业格局。”[1]党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出，“全面增强自主创新能力，抢占科技发展制高点，不断催生新质生产力”[2]。
高级别智能驾驶作为人工智能与物理世界深度结合，具备实现高价值、规模化落地的“第一场景”，已跃升为抢占科技发展制高点的关键入口。最新一期《经济学人》封面文章中提到：中国在自动驾驶汽车领域的进展令人震惊，并将自动驾驶视为一场革命，将重塑交通、物流和城市日常生活。当前，全球高级别智能驾驶竞争态势日趋激烈。Waymo、特斯拉等国际公司巨头，正试图跨越规模化商业应用的“奇点”，在技术迭代、生态构建与全球布局上加速构筑护城河。高级别智能驾驶竞争维度也从单一技术突破，全面升格为技术标准、产业生态与全球规则的综合性博弈。
在这一背景下，加快发展高级别智能驾驶，关乎能否在新一轮科技产业变革中抢占科技发展制高点。我们需要从发展新质生产力的视角审视其战略价值，以规模化应用加速技术迭代，全力抢占未来产业发展的战略主动。
战略锚点：高级别智能驾驶的三重价值
提供技术范式与工程经验，赋能空间无人体系整体演进。在传统认知中，智能驾驶仅是交通领域的技术革新，但从技术本质看，这一技术与无人机、无人艇、无人装备等领域，具有高度的技术同源性和架构统一性。它们均建立在“感知—认知—决策—控制”的闭环之上，共享从多模态融合感知、智能决策算法到高性能计算平台的底层技术栈。而实现车辆智能的关键在于“驾驶脑”的研发，其承载的认知形式化能力是各类无人系统的共通核心[3]。高级别智能驾驶作为贴近民生且有望率先实现规模化落地的领域，可以为上述领域无人化技术的协同突破，提供可迁移、可验证的技术范式与工程经验，从而牵引和赋能全空间无人体系的整体演进。
迈向通用人工智能的关键路径，驱动产业链整体跃迁。高级别智能驾驶是人工智能从数字世界迈向物理世界的标志性领域，是当前最有可能孕育通用人工智能（AGI）的领域之一。早期基于规则的系统，已无法应对无穷尽的长尾场景，而多模态大模型、视觉—语言—行动模型、端到端学习以及世界模型等新一代人工智能技术，正在此深度集成。这种对物理世界的深度理解与交互能力、近似人类的推理与决策能力，使得高级别智能驾驶成为公认通向通用人工智能的关键路径。高级别智能驾驶作为复杂技术的系统级集成平台，强力驱动上下游产业链升级，逐步释放出强大的产业辐射效应。一方面，强力牵引人工智能算法、车规级芯片、高精传感器、网络通信等产业链升级；另一方面，其先行探索成果也为低空经济、机器人等新兴领域提供可借鉴的解决方案。这种由一个核心场景引爆多个前沿产业的“头雁效应”，正是新质生产力以点带面、驱动整体产业升级的生动体现。
构建人机协同的智能原生业态，重塑未来交通图景。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，探索无人服务与人工服务相结合的新模式。[4]高级别智能驾驶将从根本上重构人、车、路与社会的关系，催生“智能原生”的新业态与新生活方式，而非在传统交通工具上简单叠加人工智能功能。一方面，重塑出行的价值与功能。一是释放时间价值，将出行时间转化为消费或生产的“新时间资源”。二是重构空间功能。出行不再是点到点的位移，汽车从单纯的交通工具，升级为可办公、娱乐、消费的移动智能空间，实现“出行即服务”（MaaS），创造新型服务业态。长远来看，当高级别智能驾驶普及，城市中用于道路和停车的大量土地资源将被高效释放，可能引发城市空间结构与土地价值的深刻重构。另一方面，提升社会安全水平。据统计，全球每年因交通事故死亡人数约130万，其中90%以上由驾驶员分心、疲劳或违规驾驶导致。[5]高级别智能驾驶通过多传感器融合感知与毫秒级决策等技术优势，可有效规避人为失误风险，实现24小时无疲劳持续运行。谷歌旗下Waymo公司发布的研究报告显示，交叉路口车辆碰撞是美国道路伤害的主要原因，在这一事故类型中，高级别智能驾驶事故率远低于人类驾驶员。百度自动驾驶开放平台Apollo累计里程已经超过2.4亿公里，出险率仅为人工驾驶的1/14[6]。这种原生安全能力，不仅降低个体出行风险与社会治理成本，也为大规模推广人机协同出行服务奠定信任基础。
全球竞速：规模化竞赛与生态竞争新格局
国家层面：顶层设计抢占战略先机。从全球来看，美国、欧洲、日本等汽车工业领先的国家和地区，对高级别智能驾驶汽车发展高度重视，注重进行顶层设计规划。美国通过《自动驾驶汽车4.0》等一系列联邦政策，逐步放宽对高级别智能驾驶汽车创新和发展的限制，持续优化创新环境、推动市场规范、加强部门之间的协作统一，旨在保持其在技术和商业化上的领先地位。欧盟通过发布《欧洲汽车行业行动计划》等顶层设计，系统性推动产业转型。例如，成立“欧洲互联与自动驾驶汽车联盟”，旨在汇聚产业力量开发共享的软件与硬件平台；通过“地平线欧洲”计划等渠道，提供专项研发资金，并致力于整合自动驾驶等关键领域的合作伙伴关系，从而构建本土化、有韧性的价值链。
产业层面：巨头角逐与生态联盟崛起。从产业实践来看，头部企业正在全球范围内展开规模化竞争。以Waymo、特斯拉、百度旗下萝卜快跑为代表的高级别智能驾驶“三大家”之间的竞争日益白热化。Waymo已在全美部署超2500台自动驾驶出租车[7]，周订单超45万次[8]，明年还将再增加2000台[9]，并加速向日本、英国扩张。特斯拉自动驾驶出租车服务也已上线，在美国奥斯汀累计里程超过40万公里，在美国湾区达160万公里[10]。国内企业萝卜快跑已经覆盖北京、上海、武汉、深圳、香港、迪拜、阿布扎比等22座城市，订单超过1700万单[11]，并加快在东南亚和欧洲市场布局。
竞争本质：技术、产业与规则的终极博弈。高级别智能驾驶的竞速，其深层逻辑是全球技术、产业与规则话语权的终极博弈。美国科技企业在高级别智能驾驶等领域呈现出明显的“抱团”发展趋势，通过技术联盟与生态扩张构筑产业护城河，其协同态势呈现两大特征。一是核心驱动，以平台构建生态。例如，美国跨国科技公司英伟达作为关键推手与受益者，将同一套人工智能基础设施向车企全面输出，同时计划与优步等公司自2027年起规模化部署高级别智能驾驶车辆，拓展全球L4出行网络。这种“软硬一体”的解决方案，使英伟达从芯片供应商蜕变为物理人工智能时代的“基石型玩家”，其竞争壁垒也从技术优势升维为生态主导权。二是多点联动，以合作强化布局。其他巨头也在加速“合纵连横”。例如，Waymo与优步在多个城市落地服务后，又与丰田合作打造新的高级别智能驾驶平台。这些企业间的深度绑定，正快速构建起一个技术共生、生态共享、供应链联动的坚固体系，竞争已从单一技术突破，升级为生态体系综合实力的对决。Waymo一系列的国际化布局，其目的不仅在于市场覆盖，更在于通过技术输出绑定产业链、借助早期合作影响地区法规，试图以市场实践推动标准认同，从而在全球自动驾驶规则体系中植入美国范式。
社会适配：技术变革下的就业转型与机遇
纵观人类发展史，每一次划时代的产业技术革命在提升社会生产力的同时，都伴随就业结构的深刻调整与转型升级。而历史进程雄辩地证明，技术进步的潮流不可逆转，其长期效应是创造远比所取代岗位更多、更具价值的新工作，并推动社会整体福祉的跃升。高级别智能驾驶作为当前新质生产力的突出代表，其发展同样遵循这一规律，将促进劳动力市场实现深刻转型。
岗位转换：从“驾驶操作者”到“系统运维者”。智能驾驶是对特定工作任务的重组与升级，而非对“驾驶员”这一职业的简单替代。传统驾驶员的职责，可解构为驾驶操作、车内服务、异常处置及车辆维护四大类。高级别自动驾驶技术主要接管第一类重复性、高强度的驾驶操作任务，其余三类任务则可被转化、升级为新的专业岗位。在实践中，一个“车内无人”的智能驾驶系统，需要“车外有人”的庞大新型团队支持。这催生安全监护员、远程协助专家、车队运维工程师、数据标注分析师、云端调度管理员等一系列新职业。这些岗位较好地对传统驾驶员群体形成承接与转化。国内主要自动驾驶企业的车辆安全员，大部分来源于经验丰富的网约车或公交车司机，他们通过平均2—4周的系统性培训与考核，即可转型上岗，实现职业身份的平稳过渡与技能初步升级。
领域拓展：从“交通运输业”到“移动服务生态”。以高级别智能驾驶为代表的“人工智能+”应用，将孵化出一个基于移动空间的全新服务生态，其就业潜力巨大且多样。麦肯锡全球研究院估计，到2030年，全球约有8%—9%的劳动力需求将来自今天尚未出现的新职业[12]。麻省理工学院的研究亦指出，2018年约60%的工作岗位在1940年时并不存在[13]，这揭示了技术创造就业的澎湃动力。智能驾驶释放的就业机会远不止于车辆本身。当汽车转变为安全、可靠、可定制的“移动智能空间”，其衍生出的服务将渗透至文旅、零售、娱乐、办公乃至医疗康养等方方面面。这意味着，未来就业岗位将大规模向数字内容创作、场景体验设计、移动空间服务管理等更具创造性的领域延伸，形成比传统运输业更为广阔和高级的就业矩阵。
价值升维：从“规模就业”到“高质量就业”。人工智能的价值在于与人类优势互补，通过“人机协同”将劳动者从重复性劳动中解放，在更高维度上重新定义劳动价值，实现就业质量的系统性提升。在工作体验与保障上，智能驾驶催生的新岗位，在更规范的劳动时间、更安全的工作环境和更稳定的薪酬体系方面，可能会更具竞争力。在职业成长性上，职业路径从单一的“驾驶”技能，扩展为涵盖技术、运营、服务的复合能力体系，使劳动者从技术的“被影响者”转变为“共建者”，大幅延长职业生命周期。从更宏大的社会视角看，发展高级别智能驾驶是应对人口结构变化的积极战略举措。清华大学相关研究显示，2021年46岁以上司机占网约车司机比例达31%，预计2021—2035年间将有约400万司机退休[14]。在此背景下，规模化部署自动驾驶出租车，既能填补劳动力缺口，更能通过提升整体交通系统的效率和可靠性，优化社会资源配置。
中国破局：发挥场景优势，加速抢占科技发展制高点
我国在新能源汽车“上半场”建立的产业优势有目共睹，而决定全球汽车产业终极格局的智能网联“下半场”竞赛已然开启，其技术复杂度与生态竞争烈度远超以往。赢得“下半场”竞争，关键在于能否将我国得天独厚的场景优势，转化为可持续的技术优势、产业优势与规则优势。
当前，我国在政策和市场形成双重合力，构建起良好发展基础。20个城市开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，全国累计开放测试示范道路35000多公里，为技术验证提供广阔空间。[15]《国务院办公厅关于加快场景培育和开放 推动新场景大规模应用的实施意见》提出，打造“全空间无人体系”[16]，为高级别智能驾驶场景创新与规模化应用，提供坚实政策支撑。
面向“十五五”时期，我们需清醒认识到，技术的先进性与竞争力最终要通过规模化商业应用来验证和反哺。为此，应构建一个与创新节奏相匹配、鼓励大胆探索的政策环境。其一，强化顶层设计与战略引导。将高级别智能驾驶作为代表新质生产力的新兴支柱产业，纳入“十五五”规划文件国家科技战略的核心布局，提供长远规划与政策支持。其二，深化场景开放与机制创新。充分授权有条件的地方和区域，开展更大范围、更多场景、更高阶的示范运营。简化非必要的前置审批与监管流程，探索适应技术特性的新型监管模式，给予创新实践必要的包容与便利。其三，构建“产学研用金”协同的创新共同体。通过政策引导与市场机制，促进耐心资本、人才、数据等关键要素向产业汇聚。鼓励领军企业牵头组建创新联合体，打通从基础研究、技术攻关到商业化落地的链条，加速培育“智能原生”的新业态与新需求。
当前，百年未有之大变局加速演进。我们唯有系统性推动技术突破、生态培育与规则建设，才能将眼前的场景优势，转化为引领全球智能网联汽车发展的持久核心竞争力，在这场塑造未来的全球智能化变革浪潮中，牢牢占据战略主动，抢占全球科技发展制高点。
【本文作者为清华大学公共管理学院教授，人工智能国际治理研究院副院长；清华大学公共管理学院博士研究生杨雷，对本文亦有贡献】
注释略
责编：刘 明／美编：石 玉