过去十年，移动互联网重塑了人们的生活方式。未来十年，自动驾驶将成为改变人类出行的核心力量。从科技巨头到传统车企，再到资本市场的敏锐玩家，都意识到这不仅是技术革新，更是对万亿级市场蛋糕的激烈角逐。
特斯拉FSD、Waymo的Robotaxi、百度Apollo的城市NOA等高频出现的行业名词，背后是技术迭代加速与商业边界的拓展。我们正经历交通出行领域堪比“智能手机替代功能机”的范式转移，从“辅助驾驶”向“完全无人化”跨越的关键拐点已经到来。谁能率先突破L4级自动驾驶大规模商用瓶颈，谁就有望掌握未来十年全球科技与出行产业的话语权。
如今试驾主流新能源车时，L2+级辅助驾驶已不新鲜：自动跟车、车道保持、高速领航，部分车型甚至能在城市道路自主变道。2023年起，城市NOA快速落地，标志着自动驾驶从简单高速场景迈向复杂城市环境。按国际汽车工程师学会（SAE）标准，自动驾驶分L0至L5六级。目前量产车型多处于L2向L3过渡阶段，真正的“无人驾驶”（L4/L5）仍局限于特定场景，如Waymo在旧金山的全无人出租车、封闭园区的自动驾驶物流车。
即便头部企业有局部突破，L4级大规模落地仍面临技术可靠性、法规适配性与成本控制三重考验。行业在技术路线选择上已形成两大阵营。以特斯拉为核心的纯视觉路线，靠摄像头模拟人类视觉，搭配AI算法实现感知决策。优势在于摄像头成本低、易量产，叠加超千万辆在运营车队，能持续收集海量路况数据反哺神经网络。如今FSDV12已实现“端到端决策”，无需依赖预设规则，直接输出驾驶指令，复杂场景应对能力显著提升。但短板也突出：暴雨、大雾、强光等场景下，摄像头感知精度易受影响。
Waymo、华为等选择的“多传感器融合路线”，强调“安全冗余”：激光雷达（精准测距）、毫米波雷达（抗干扰）、摄像头（捕细节）协同工作，降低单一传感器失效风险。过去制约该路线的核心是成本——早期激光雷达单价数十万元，如今已降至千元级，为量产铺路。如华为ADS2.0，就靠“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”，实现无高精地图的城市NOA功能。两条路线尚无定论，但都在快速进化：特斯拉靠数据补硬件短板，融合派靠成本破量产难题。
