2026北京車展前瞻 | 自動駕駛激戰正酣，車企圍攻“光明頂”

在自動駕駛這條賽道上，“技術突破”和“商業落地”之間的較量一刻也沒停過。

從乘用車到商用車，從L2+輔助駕駛逐漸成為標配，到無人配送車、無人環衛車、自動駕駛出租車、自動駕駛巴士等加速落地，自動駕駛技術應用如火如荼。

4月24日即將開幕的2026北京車展將成為高階自動駕駛技術“華山論劍”的演武場，車企與科技巨頭圍繞L3量產落地、城市NOA規模化、VLA與世界模型融合、場景化垂直賽道、開放合作生態五大方向展開激烈競爭，共同圍攻自動駕駛商業化“光明頂”。

這場技術與商業的巔峰對決，不僅將定義中國智能汽車產業的未來格局，更將重塑全球汽車產業的技術演進路徑與商業價值分配規則，也預示著一度被流量裹挾的汽車行業，正逐步回歸以產品和用戶為核心的行業本質。

趨勢一：自動駕駛政策加速完善

2025年底，工信部向長安深藍SL03和北汽極狐阿爾法S（L3版）頒發首批L3級有條件自動駕駛準入許可。自此，L3級有條件自動駕駛獲得全國合法上路身份，這是中國自動駕駛發展史上的里程碑事件。

今年，中國L3級自動駕駛全國統一管理新規正式實施，結束了此前各地試點“各自為戰”的局面。2月，工信部發布《智能網聯汽車自動駕駛系統安全要求》強制性國家標準征求意見稿，擬于2027年7月1日實施，替代2024年的推薦性標準GB/T 44721—2024，首次對L3/L4系統提出全國統一技術規范。

新規首次在法律層面明確：在符合規定的場景（如封閉高速公路、城市快速路）內，當L3級系統處于激活狀態時，駕駛責任由車企承擔；若系統發出接管請求而駕駛員未及時響應接管或違規操作，責任則轉由駕駛員承擔。

這一“雙軌制”責任劃分，厘清了長期困擾行業的法律模糊地帶，既為車企技術創新提供了法律保障，也倒逼車企提升系統安全性，為L3/L4規模化落地提供了基礎保障。

隨著2026年1月1日起開始實施的GB 44495-2024《汽車整車信息安全技術要求》、GB 44496-2024《汽車軟件升級通用技術要求》等多項強制標準的落地，高階自動駕駛安全強制標準的補位成為必然。

對于車企來講，這一系列標準規定企業須為車型建立安全檔案，系統記錄從設計開發、測試驗證到生產運行的完整過程，包含系統描述、安全概念、聲明論據證據以及內審記錄。這意味著車企不能再依賴碎片化的研發文檔，而需要構建覆蓋全生命周期的可追溯證據鏈。

同時，車輛必須通過至少2種有效指標（如眼部運動、頭部運動、特定人機交互動作）持續監測后援用戶是否具備接管能力。一旦監測到用戶未系安全帶、離開駕駛位或30秒內未通過能力驗證，系統必須立即發出明確提示，并在15秒內觸發接管請求。

這意味著車企不能只裝一個攝像頭擺樣子，而必須設計出能精準識別用戶狀態、分級預警的監測策略，且所有閾值設定都需在安全檔案中說明。

此外，L3級的最小風險策略（MRM?，Minimum Risk Maneuver）要求后援用戶未接管時，車輛自動靠邊停車，且必須重新啟動動力系統才能再次激活；L4級MRM則允許車輛自主處置且無重啟限制。

針對高/快速路L3系統，將前向探測范圍與最高車速掛鉤（如120km/h必須看130米），并要求具備變更車道能力的系統橫向覆蓋中心線兩側至少9米。這些數據綜合考慮了制動時間、通信時延等因素。這意味著車企不能再靠堆料含糊過關，傳感器布局必須經過精確計算，確保在各類工況下都能滿足探測距離要求。

更關鍵的是，標準要求車企須在說明書里寫清楚：系統是什么級別、能干什么、不能干什么、接管需要多長時間。這意味著過去那種把L2吹噓成無所不能的夸大宣傳，今后將會被嚴格規范，以后如果買車出現安全問題，可以依法進行追溯。

趨勢二：城市NOA迎規模化滲透新周期

從去年開始，城市NOA已走完“高端嘗鮮”階段。2025年，L2級輔助駕駛新車滲透率已達77.3%，基本完成“標配化”進程。2026年，市場焦點將全面轉向城市NOA，正式進入“全面普及+規模化滲透”的行業新周期

城市NOA是從高速NOA演進而來，但城市NOA面臨更復雜的交通參與者和場景，其技術難度和應用挑戰也更大。城市NOA主要依賴于先進的感知系統，包括雷達、攝像頭、激光雷達等，以及更高級的算法SLAM（同時定位與地圖構建）來理解周圍環境并進行實時決策。此外城市NOA還需要處理大量的交通標志和信號，這就要求系統具有高度的靈活性和適應性。

目前，已有多家車企推出了搭載城市NOA功能的車型，技術路線各不相同。以特斯拉為首的純視覺技術方案，不依賴于傳統的地圖數據，而是完全依靠車輛自身的感知設備，來實時捕捉周圍的環境信息，并利用這些傳感器獲得的數據，實時構建周圍環境的地圖，并在此地圖上確定自己的位置。而系統通過分析感知到環境信息預測道路環境其他人的行為和意圖，NOA系統基于感知數據和預測結果進行實時決策和路徑規劃，如換道，調整車速等。系統再向車輛的執行機構發送控制指令，以實現自動駕駛。

在國內，以華為ADS、小鵬XNGP為代表的“重感知、輕地圖”技術路線，不依賴于傳統的高精度地圖，通過車輛自身的感知系統來實現在城市環境中的自動駕駛，雖然不依賴高精度地圖，但系統可能使用標準的導航地圖（如SDmap）來獲取基本的路線信息。借助BEV+Transformer模型算法，通過實時感知與轉換構建實時地圖，從而推動NOA系統中“感知-決策-規劃”的任務進行。

據中國汽車工業協會發布的《2025城市NOA汽車輔助駕駛研究報告》顯示，2025年1-11月，我國搭載城市NOA功能的乘用車累計銷量達312.9萬輛，滲透率占乘用車上險量的15.1%。其中，起售價在30萬元以下的主流乘用車搭載城市NOA車型的銷量達到215.5萬輛，占比超過68.9%。這一數據表明，城市NOA已從高端車型的專屬配置，轉變為大眾市場的標配功能。

預計隨著城市NOA滲透率的提升，2030年城市NOA將成為輔助駕駛和自動駕駛主流功能。同時，在供應商技術平民化與消費者付費意愿增強的雙重推動下，城市NOA功能正從高端車型下探至15-20萬元的主流價格帶，預計未來將進一步覆蓋10-15萬元市場，實現規模化普及。

趨勢三：VLA與世界模型加速融合統一

縱觀技術發展，VLA和世界模型是當下自動駕駛技術發展潮流中兩個弄潮兒，共同承擔著將原始感知提升至高層次認知，并為最終決策提供關鍵支持的戰略性角色。

在經歷2025年端到端大模型上車后，2026年自動駕駛技術路線出現重大轉變：VLA與世界模型從相互競爭走向融合統一，塑造一個“既會思考，又會溝通”的終極駕駛大腦，成為提升系統泛化能力和可靠性的核心路徑。

VLA擅長語義理解、規則推理、復雜交互，具備“類人思維”，可以處理模糊場景，擅長應對城市復雜路況、行人電動車混行、突發交通狀況等各類交互場景，遇到阻礙時會主動規劃繞行路線，而非固守預設軌跡停滯不前。從場景適配性來看，VLA無疑更適合復雜的城市道路駕駛。雖然理解當下的能力強，但缺乏預測未來的能力。

世界模型則適合于高精度物理仿真、軌跡預測、海量數據訓練，確保執行的精準與安全，它能夠通過大規模訓練，生成極端場景，也能根據眼前的路況，推測出下一秒的環境變化，但它只負責預測，不對預測結果進行反思推理，確定結果是否安全，一旦碰到訓練庫之外的非標場景，就容易出現決策僵硬的問題。

而兩者的結合，既可以解決世界模型“不懂變通”的問題，又彌補了VLA“效率不足” 的缺陷，讓智駕系統既能精準算物理軌跡，又能靈活懂社交規則，真正接近人類司機的駕駛水平。

事實上，行業內也早已開始布局這種融合式技術路徑。小鵬VLA 2.0、理想 MindVLA-o1、Momenta R7強化學習世界模型正是將兩者融合的代表方案，業內也將其稱作智駕“雙引擎”模式。

通過在強化學習的基礎上引入世界模型，讓AI能夠逐步理解世界的物理本質，包括物體的物理屬性、運動的因果關系以及交互過程中的潛在可能，不再只是簡單地模仿駕駛動作。

在這套協同架構里，世界模型承擔“底層基建”的核心角色，依托激光雷達與算力支撐，在云端構建高精度物理仿真環境，生成海量長尾極端場景，完成物理軌跡規劃與底層數據訓練，筑牢智駕的精準執行基礎。

VLA則主攻“上層決策”，依托世界模型的精準物理預判，結合自身擬人化語義邏輯推理能力，專門處理復雜道路社交場景、非標突發路況，做出更貼合人類駕駛習慣的柔性決策。

這也印證了，下一代自動駕駛技術的發展方向，并不是非此即彼的路線之爭，而是通過分層協同、精細化打磨，讓一套系統適配全場景復雜路況，再依托持續完善的數據閉環迭代，讓智駕系統隨著使用不斷優化，變得越來越聰明。今年車展上，雙引擎智駕方案必然會成為大多數頭部車企的選擇，整個行業的競爭焦點將不再是單一的技術路線，比拼技術綜合實力的時代已經到來。

趨勢四：垂直賽道成為市場下一個“新賽點”

面對自動駕駛商業化的巨大挑戰，越來越多自動駕駛企業選擇“垂直突破”，而非“全面開花”，聚焦特定場景打造差異化競爭力，市場將形成“全場景巨頭+垂直賽道冠軍”的產業格局。

如果說乘用車智駕在2026年進入了規模化普及期，那么Robotaxi和Robobus、自動駕駛干線物流就到了關鍵臨界點。

從今年開始，Robotaxi行業將出現兩極分化的局面。

一邊是頭部玩家的盈利突圍，百度蘿卜快跑、小馬智行、文遠知行等頭部企業，在廣州、深圳、北京、上海等一線城市的核心區域，通過規模化運營，大幅壓縮Robotaxi運營成本，力求實現盈利。今年，這些頭部玩家將進一步擴大運營范圍，完成從“試點運營”到“商業化運營”的跨越。

另一邊是中小玩家的批量出局。沒有車企背景、沒有海量數據、沒有持續資金支撐的中小Robotaxi企業，將徹底退出市場，這些企業已經沒有了繼續輸血的可能，最終只能要么被收購，要么黯然離場。

與Robotaxi相比，Robobus、自動駕駛干線物流的商業化落地，節奏反而更快。

高速干線物流場景，路況相對簡單，沒有行人、非機動車等復雜因素，是自動駕駛的絕佳落地場景。更重要的是，干線物流行業有著強烈的降本需求，司機成本占了物流總成本的30%以上，而自動駕駛能夠實現“單人單車”甚至“無人化”運營，大幅降低司機成本。同時，自動駕駛的平穩駕駛，能夠降低10%左右的油耗，進一步壓縮物流成本。

2025年，智加科技、嬴徹科技等頭部企業，已經與順豐、京東物流、中通等物流巨頭達成了合作，實現了數千臺自動駕駛重卡的商業化運營，今年干線物流自動駕駛將進入規模化爆發期，在全國主要高速干線實現常態化運營。

Robobus則憑借公共交通屬性帶來的政策支持和社會價值，精準踩中了城市微循環、公共交通接駁、園區景區通勤等高頻剛需場景，成為最具確定性的落地賽道之一。Robobus直接服務于公共出行，覆蓋的場景多為公共出行剛需場景，需求穩定性強，能夠有效緩解交通擁堵、提升出行體驗，具備更強的政策優先級和社會認可度，其憑借場景適配性強、政策確定性高、商業化路徑清晰等諸多優勢，在技術落地難度與商業價值回報之間找到了最佳平衡點。

從政策層面來看，全球多個國家和經濟體已將Robobus納入公共交通升級規劃，為其商業化落地提供了明確的政策保障。聯合國歐洲經濟委員會（UNECE）已批準L3級自動駕駛法規框架，為L4級商業化鋪路；新加坡明確提出三年內實現自動駕駛巴士與普通巴士協同運營。

今年3月，蘑菇車聯自動駕駛公交巴士MOGOBUS運抵新加坡，這是中國自動駕駛公交巴士首次進入發達國家公交骨干網絡。同月，國內首條跨境就醫自動駕駛微循環專線“琴澳醫線”開通運營，精準覆蓋橫琴粵澳深度合作區跨境就醫人群出行需求，成為Robobus代表性案例之一。

2026年，對于自動駕駛企業來說，已經沒有了“講故事”的空間。資本和市場，只看一個指標：能不能真的賺到錢。能實現商業化盈利的玩家，將迎來新的增長空間，而不能落地的玩家，只能被行業淘汰。

趨勢五：“自研+開放合作”助力智駕平權

在自動駕駛技術路線上，“獨行快，眾行遠”正在成為共識。

本屆車展不僅匯聚了整車企業的智能駕駛、智能座艙新品，更吸引了地平線、高通等芯片供應商以及多家智能駕駛解決方案企業同臺亮相，自動駕駛芯片、智能座艙芯片、車規級算力平臺成為行業關注的焦點。

在智能化賽道，部分自主品牌和新勢力高階智駕方案與自研芯片陸續落地，持續構建技術壁壘。多家車企將在車展上展示最新的自動駕駛技術，華為則通過技術賦能，推動高階智駕向更多合作車型普及。外資品牌則加快本土化合作步伐，寶馬、奔馳、奧迪紛紛與中國本土芯片及智駕企業展開合作，推出適配中國市場的智能駕駛系統。

而車規級芯片作為智能化的核心硬件，也成為產業鏈爭奪的關鍵，華為、寧德時代、博世、地平線、黑芝麻智能、億咖通這些頭部供應商也借助車展平臺展示技術成果，他們不再被“發配”到單獨的零部件館，而是與車企處于同一個展區。

隨著整車廠加速從“全棧自研”轉向“生態協作”，自動駕駛核心供應鏈也迎來了價值鏈條重塑。

以比亞迪、吉利等為代表的“開放合作派”正在與全球巨頭開展合作，加速自動駕駛落地。2026年3月，英偉達在GTC開發者大會上宣布重大合作升級，比亞迪、吉利等車企正式加入其Drive Hyperion自動駕駛平臺生態，實現解決方案快速集成上車，共同開發下一代自動駕駛系統。

蔚來、小鵬、理想等中國新勢力所構成的“并行派”，在核心算法上堅持自研以確保差異化體驗，同時在高算力芯片、傳感器等硬件層面與供應商深度合作。小鵬汽車在3月初發布了第二代VLA智駕系統，并將其定義為“面向L4級別的物理世界大模型”，展示了在算法層面的自研深度。而理想汽車同樣在3月初發布了端側大模型“軟硬協同設計定律”，展現了中國新勢力在技術路線上的獨特選擇。

第三方供應商市場也呈現“雙強引領”格局。華為乾崑與Momenta合計占據超80%的智駕市場份額，前者憑借全棧解決方案覆蓋10萬元入門級到百萬級豪華車型，后者通過“飛輪式L4”技術路徑反哺量產方案，適配數十款主流車型。此外，元戎啟行、地平線等企業通過低成本普惠方案，推動高階智駕向10萬以下市場普及，讓更多消費者享受到技術紅利。

2026年，被業界公認為自動駕駛規模化商用關鍵節點，自動駕駛技術已從概念驗證轉向工程落地，這一趨勢將在今年的車展得到更明顯的體現。車企的“光明頂之戰”已然打響，真正的贏家不僅要技術領先，更要懂得如何將技術優勢轉化為市場勝勢，而本屆車展，正在為中國智能汽車未來十年的格局埋下新的伏筆。