一、问题：商业化临界点上的多重瓶颈 当前，高级别自动驾驶技术——涵盖L4级高度自动驾驶与L5级完全自动驾驶——正加速走向商业落地。国内已有多家企业部分城市推出全无人驾驶出行服务，技术积累逐步形成，但产业规模化推进仍不顺利。 江浩然指出，高级别自动驾驶规模化应用的主要障碍集中在四个上：现行法律法规尚未明确自动驾驶系统的法律主体地位，责任认定存在模糊空间；应用场景多局限于特定区域，难以形成连片规模效应；行业准入与标准体系不完善，各地政策口径不一；城市路侧基础设施建设偏慢，“车路云”协同能力不足，影响整体效率发挥。 这些问题叠加，使技术优势难以转化为产业优势，规模化应用的空间被明显压缩。 二、原因：制度供给滞后于技术发展 从更深层看，困境的关键在于制度供给与技术演进之间存在错位。高级别自动驾驶迭代迅速，而立法、标准制定与基础设施建设推进相对滞后，产业长期处于“技术先行、制度跟进不足”的状态。 同时，跨部门协同机制仍不健全。交通、住建、工信、公安等部门在数据共享、接口标准、路权管理等缺少统一协调，形成一定行政壁垒，增加了规模化落地的难度。 三、影响：国际竞争格局加速演变 在国际竞争背景下，上述问题的紧迫性更加突出。今年2月，美国众议院通过《2026年自动驾驶法案》，显著放宽无方向盘、无踏板车辆的上路限制，表达出明确的政策加速信号。这表明，主要经济体正通过立法为本国自动驾驶产业扫清制度障碍，加快抢占未来智能出行市场。 鉴于此，若我国不能及时补齐制度短板、加快规模化部署，既有的技术积累和场景优势可能被削弱，甚至面临被赶超的风险。如何把技术领先转化为产业领先，已成为行业发展的关键问题。 四、对策：四维共同推进规模化应用 根据上述问题，江浩然从法律、场景、标准、设施四个维度提出系统性建议。 在法律层面，建议加快推进道路交通安全法及其实施条例修订，从国家层面明确自动驾驶系统的法律地位；同时推动智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范修订，支持有条件地区先行先试，为新车型、新服务、新模式验证拓展制度空间。 在场景层面，建议优先在长三角、京津冀、粤港澳大湾区、成渝等基础条件较好的区域，搭建区域性工程验证平台，推动端侧智能与路侧智能协同发展；并结合国际赛事、大型展会、文旅活动等多元场景，扩大高级别自动驾驶车辆投放规模，形成示范带动。 在标准层面，建议结合出租车、公交、物流、环卫、快递等细分行业需求与市场规模，制定清晰、可操作的规模化应用准入标准，为产业有序扩张提供依据。 在基础设施层面，建议加快构建“车路云一体化”基础设施体系，建立跨部门协同推进机制，整合资源，推动感知、通信、接口等关键标准统一，补齐城市路侧基础设施短板，为规模化应用提供硬件支撑。 五、前景：纳入顶层设计，跑出中国速度 江浩然还建议，将高级别自动驾驶纳入国家顶层设计，因地制宜支持有条件地区拓展更大范围、更多场景的应用，通过规模化部署加速技术迭代，在全球智能驾驶竞争中形成差异化优势。 业界普遍认为，我国具备超大规模市场、丰富应用场景和较完整的产业链配套等综合优势，关键在于能否通过有效制度设计，把潜在优势转化为现实的产业竞争力。
自动驾驶规模化应用不仅关乎产业升级，也是国家科技竞争力的重要体现。在全球竞争加速的背景下，只有以制度创新打通关键环节，以场景规模带动技术迭代，才能在新一轮科技竞争中掌握主动。这既需要政策端持续完善规则与供给，也需要产业各方联合推进，共同形成智能交通发展的中国方案。