2025至2030全球自动驾驶技术测试进展与商业化落地研究报告

2025至2030全球自动驾驶技术测试进展与商业化落地研究报告目录一、全球自动驾驶技术发展现状与趋势分析 31、技术演进路径与当前发展阶段 3至L4级自动驾驶技术成熟度对比 3关键技术模块（感知、决策、控制）进展评估 52、区域发展差异与典型国家/地区实践 5北美（美国、加拿大）技术测试与部署现状 5欧洲与中国在法规适配与测试场景建设上的差异 6二、主要企业竞争格局与战略布局 81、头部科技公司与传统车企的竞合关系 8车企（如特斯拉、奔驰、蔚来）自研与合作模式分析 82、新兴企业与初创公司发展动态 9融资情况与技术突破亮点 9区域市场渗透策略与差异化竞争手段 11三、核心技术体系与测试验证体系 131、自动驾驶核心软硬件技术进展 13传感器融合（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）技术演进 13高精地图、车路协同与边缘计算在测试中的应用 142、测试方法论与验证标准体系建设 15仿真测试、封闭场地测试与开放道路测试比例与效果 15四、商业化落地路径与市场前景预测 161、应用场景拓展与商业模式探索 16无人配送、干线物流等细分赛道进展 16与B2C模式在不同区域的可行性分析 182、市场规模与增长驱动因素 19消费者接受度、成本下降曲线与基础设施配套影响评估 19五、政策法规、安全风险与投资策略建议 211、全球政策与监管环境演变 21各国自动驾驶立法进程与责任认定机制对比 21数据安全、隐私保护与跨境测试合规要求 222、主要风险识别与投资布局建议 23技术不确定性、事故责任与公众信任风险分析 23产业链投资热点（芯片、算法、测试服务）与退出机制建议 25摘要随着人工智能、5G通信、高精度地图及传感器技术的持续突破，全球自动驾驶技术在2025至2030年间将进入关键测试深化与商业化加速落地阶段。据权威机构预测，到2030年，全球自动驾驶市场规模有望突破1.6万亿美元，其中L3级及以上自动驾驶车辆渗透率将从2025年的不足5%提升至25%以上，尤其在北美、欧洲和中国三大核心市场表现尤为突出。美国凭借Waymo、Cruise等头部企业的技术积累和政策支持，已率先在凤凰城、旧金山等城市开展L4级Robotaxi常态化运营，预计到2027年其商业化服务将覆盖超过20个主要都市区；欧洲则依托严格的法规框架和跨国家协同测试机制，在高速公路货运和城市微循环场景中稳步推进L3/L4级自动驾驶试点，德国、法国和荷兰已联合建立跨境自动驾驶走廊，为2028年前实现区域规模化部署奠定基础；中国则在“车路云一体化”战略指引下，通过北京、上海、深圳、广州等地的高级别自动驾驶示范区建设，加速V2X基础设施布局，截至2025年底，全国已建成超5000公里智能网联道路，预计到2030年L2+/L3级智能网联汽车销量将占新车总销量的40%以上。在技术演进方向上，多传感器融合（激光雷达、毫米波雷达与摄像头协同）、端到端大模型驱动的感知决策系统、以及基于BEV（鸟瞰图）与OccupancyNetwork的环境建模成为主流路径，同时，仿真测试与实车路测的结合日益紧密，行业普遍采用“90%虚拟+10%实测”的混合验证模式，大幅缩短开发周期并提升安全性。商业化路径方面，Robotaxi、无人配送、干线物流和矿区/港口等封闭场景成为优先落地领域，其中无人配送车在2026年后将实现成本与人力持平，Robotaxi运营成本预计在2028年降至每英里0.3美元以下，具备与传统出租车竞争的经济性。此外，全球主要车企如特斯拉、通用、大众、比亚迪等纷纷调整战略，从“全栈自研”转向“开放合作+渐进式落地”，与科技公司、芯片厂商及地方政府形成生态联盟，共同推动标准制定与数据共享。值得注意的是，政策法规与伦理安全仍是制约大规模商用的关键变量，各国正加快出台自动驾驶责任认定、数据隐私保护及网络安全标准，预计到2027年将形成相对统一的国际监管框架雏形。综合来看，2025至2030年将是自动驾驶从技术验证迈向真实商业价值兑现的黄金窗口期，产业生态日趋成熟，用户接受度持续提升，叠加资本持续加码（2024年全球自动驾驶领域融资已超300亿美元），未来五年内自动驾驶将不仅重塑出行方式，更将深度赋能智慧城市、绿色交通与数字经济的协同发展。年份全球测试车辆产能（万辆）实际产量（万辆）产能利用率（%）全球测试需求量（万辆）占全球测试车辆比重（%）202585.068.080.072.0100.02026110.093.585.095.0100.02027140.0126.090.0120.0100.02028175.0157.590.0150.0100.02029210.0189.090.0180.0100.0一、全球自动驾驶技术发展现状与趋势分析1、技术演进路径与当前发展阶段至L4级自动驾驶技术成熟度对比截至2025年，全球L4级自动驾驶技术在多个关键维度上呈现出显著差异化的成熟度格局。北美地区，尤其是美国，在L4级自动驾驶系统研发与测试方面处于全球领先地位。Waymo、Cruise、Zoox等企业已在美国多个城市开展大规模公开道路测试，并在凤凰城、旧金山等地实现商业化Robotaxi服务的有限运营。根据麦肯锡2024年发布的数据，美国L4级自动驾驶测试里程累计已突破2亿英里，其中超过60%的测试场景覆盖城市复杂交通环境。与此同时，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）已初步建立L4级车辆安全评估框架，为技术合规性提供制度支撑。在政策层面，联邦与州政府协同推进测试许可与商业化路径，预计到2030年，美国L4级自动驾驶车辆在特定区域的渗透率有望达到15%。相比之下，欧洲在L4级自动驾驶技术推进上更注重安全与伦理规范，德国、法国、英国等国家虽已开放封闭园区与限定城市区域的测试，但商业化节奏相对保守。欧盟委员会2023年发布的《自动驾驶战略路线图》明确将L4级落地时间锚定在2028年后，并强调数据主权与网络安全标准。截至2025年，欧洲L4测试里程不足5000万公里，主要集中在物流配送与矿区等低速封闭场景。中国则在政策驱动与本土化技术迭代双重加持下快速追赶。北京、上海、深圳、广州等地已划定超2000平方公里的自动驾驶测试区，百度Apollo、小马智行、文远知行等企业累计测试里程超过1亿公里。工信部《智能网联汽车准入试点通知》明确支持L4级车辆在限定区域开展商业化试点，预计到2027年，中国L4级自动驾驶在港口、矿区、机场等特定场景的商业化覆盖率将超过40%。从技术架构看，北美企业普遍采用“纯视觉+高精地图”融合方案，依赖大规模仿真与真实路测数据闭环优化算法；欧洲更倾向多传感器冗余设计，强调功能安全与预期功能安全（SOTIF）；中国企业则结合高精地图、车路协同与5GV2X通信，在城市复杂路口与无保护左转等长尾场景中展现出独特优势。全球L4级自动驾驶市场规模预计从2025年的约85亿美元增长至2030年的520亿美元，年复合增长率达43.2%。其中，Robotaxi占比将从35%提升至58%，自动货运与末端配送紧随其后。技术成熟度曲线显示，2026—2028年将是L4系统从“可用”迈向“可靠”的关键窗口期，感知系统误检率需降至每百万公里低于0.1次，决策规划响应延迟控制在100毫秒以内，系统冗余架构需满足ASILD功能安全等级。此外，数据闭环能力成为衡量企业L4成熟度的核心指标，头部企业日均处理测试数据量已超100TB，通过影子模式与仿真平台加速长尾场景覆盖。未来五年，L4级自动驾驶的商业化落地将呈现“场景先行、区域突破、渐进扩展”的特征，技术成熟度不仅取决于算法与硬件进步，更受制于法规适配、保险机制、公众接受度等非技术因素。全球主要经济体正加速构建L4级自动驾驶生态体系，涵盖芯片、操作系统、高精地图、云平台等全栈能力，预计到2030年，具备完整L4量产能力的企业将集中于中美两国，合计占据全球市场份额的75%以上。关键技术模块（感知、决策、控制）进展评估2、区域发展差异与典型国家/地区实践北美（美国、加拿大）技术测试与部署现状北美地区，尤其是美国和加拿大，在2025至2030年期间持续引领全球自动驾驶技术的测试与商业化进程。根据麦肯锡2024年发布的行业预测，北美自动驾驶市场规模预计将在2030年达到1,320亿美元，年均复合增长率约为21.7%，其中美国占据约85%的市场份额。这一增长动力主要来源于政策支持、基础设施升级、头部企业密集测试以及消费者接受度的稳步提升。截至2025年初，美国已有超过40个州出台与自动驾驶测试相关的法规或行政命令，其中加利福尼亚州、亚利桑那州、德克萨斯州和内华达州成为测试最活跃的区域。Waymo、Cruise、ArgoAI（虽于2022年暂停运营，但其技术资产已被福特与大众整合）、Zoox（亚马逊旗下）以及特斯拉等企业已在上述地区累计完成超过2,000万英里的公共道路测试里程，其中L4级自动驾驶车辆在限定区域内的商业化运营已初具规模。例如，WaymoOne在凤凰城及旧金山的服务覆盖人口超过150万，2024年单季度订单量突破50万次，用户满意度达4.7分（满分5分）。与此同时，Cruise虽在2023年因安全事件短暂暂停运营，但经NHTSA重新审核后于2024年下半年恢复服务，并计划在2026年前将运营城市扩展至10个以上。在加拿大，安大略省自2016年起即允许自动驾驶车辆上路测试，截至2025年已有包括UberATG（现归属Aurora）、Nuro及本地初创企业如BlackBerryQNX合作项目在内的20余家机构开展测试，累计测试里程逾300万公里。多伦多和温哥华正推进“智能城市”试点，将V2X（车路协同）基础设施纳入市政规划，预计到2027年，主要城市主干道将部署超过5,000个智能路侧单元（RSU），为L4级自动驾驶提供高精度定位与实时通信支持。从技术路径看，北美企业普遍采用“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”多传感器融合方案，并结合高精地图与边缘计算平台，以提升复杂城市场景下的感知冗余与决策可靠性。特斯拉则坚持纯视觉路线，其FSD（FullSelfDriving）Beta版本在2025年已推送至北美超过200万辆车辆，尽管尚未实现完全无人干预，但其数据闭环训练机制使其在行为预测与路径规划方面持续优化。商业化方面，除Robotaxi外，自动驾驶卡车成为另一重点方向。TuSimple、KodiakRobotics及Aurora等公司已在I10、I40等主要货运走廊开展L4级干线物流测试，美国交通部数据显示，2024年自动驾驶卡车货运量同比增长340%，预计到2030年将承担全美中长途货运量的12%。政策层面，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）于2024年更新《自动驾驶车辆综合安全框架》，明确要求所有L4级测试车辆必须配备远程监控与紧急接管系统，并强制上传运行数据至联邦数据库，以提升透明度与事故溯源能力。加拿大交通部亦于同期发布《自动驾驶部署路线图2025–2030》，提出到2028年实现至少3个省级行政区的常态化商业运营目标。综合来看，北美在技术成熟度、法规适配性、基础设施协同及资本投入强度等方面均处于全球领先地位，预计到2030年，其L4级自动驾驶车辆在特定区域的渗透率将达8%–10%，并形成以Robotaxi、无人配送、智能货运为核心的多元化商业生态，为全球自动驾驶商业化提供可复制的范式。欧洲与中国在法规适配与测试场景建设上的差异欧洲与中国在自动驾驶技术发展路径上呈现出显著的制度性与实践性差异，尤其在法规适配机制与测试场景建设方面，各自依托不同的政策导向、产业基础与社会接受度，形成了独具特色的推进模式。截至2024年，欧洲已构建起以联合国欧洲经济委员会（UNECE）WP.29框架为核心的法规体系，其中R155（网络安全）与R157（自动车道保持系统ALKS）成为全球首个具备法律约束力的自动驾驶技术准入标准，为L3级及以上自动驾驶车辆在公共道路的合法运行提供了制度保障。德国、法国、英国等主要国家在此基础上进一步细化本国法规，例如德国2021年通过《自动驾驶法》，允许L4级自动驾驶车辆在特定区域商业化运营，预计到2027年，其开放测试道路里程将突破2万公里，覆盖城市、高速与乡村等多维场景。欧盟委员会在《2030智能交通系统战略》中明确提出，到2030年将实现至少50%的新售乘用车具备L3级及以上自动驾驶能力，并推动跨境测试互认机制，以促进区域内技术协同。测试场景建设方面，欧洲依托“数字孪生”理念，整合高精地图、V2X通信与边缘计算资源，在荷兰、瑞典、西班牙等地建成多个国家级测试场，如德国A9高速公路智能走廊、法国ParisSaclay自动驾驶试验区，均具备复杂天气模拟、多交通参与者交互与高密度通信覆盖能力，支撑算法在极端条件下的鲁棒性验证。相较之下，中国采取“中央统筹、地方试点、标准先行”的渐进式路径。国家层面由工信部、公安部与交通运输部联合发布《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》，明确测试主体资质、数据记录与事故责任划分，截至2024年底，全国已开放测试道路超1.5万公里，覆盖28个省市，其中北京亦庄、上海嘉定、广州南沙、深圳坪山等地形成高密度测试集群。中国测试场景强调“中国特色复杂交通环境”的复现，包括非机动车混行、行人随意穿行、临时施工区域等高干扰要素，测试车辆需在真实城市脉络中完成百万公里级验证。法规适配方面，中国尚未出台全国性L3级以上自动驾驶上路许可法律，但通过地方立法先行探索，如深圳2022年实施《智能网联汽车管理条例》，首次在地方层面赋予L3级车辆事故责任主体地位，为国家立法积累经验。据中国汽车工程学会预测，到2026年，中国L2+级智能网联乘用车渗透率将达50%，L3级车型有望在2027年前后实现小规模商业化，2030年L4级Robotaxi服务将在至少10个超大城市落地。测试基础设施投入方面，中国“双智城市”（智慧城市与智能网联汽车协同发展）试点已扩展至16城，累计投资超300亿元，部署路侧单元（RSU）逾5万个，构建起“车—路—云”一体化测试验证生态。值得注意的是，欧洲更侧重技术标准的国际输出与法规互认，强调隐私保护与伦理审查；中国则聚焦于大规模真实道路数据采集与场景泛化能力提升，依托庞大出行市场与政府主导的基建优势加速技术迭代。两者路径差异不仅反映在制度设计层面，更深刻影响着全球自动驾驶产业链的区域布局与技术路线选择。年份全球自动驾驶测试车辆数量（万辆）L4级及以上商业化落地市场份额（%）平均单车测试成本（万美元）自动驾驶解决方案平均售价（万美元/车）202542.38.518.622.4202668.712.316.219.82027105.418.714.117.52028152.926.412.315.22029210.635.810.813.62030285.046.29.512.0二、主要企业竞争格局与战略布局1、头部科技公司与传统车企的竞合关系车企（如特斯拉、奔驰、蔚来）自研与合作模式分析在全球自动驾驶技术加速演进的背景下，车企在2025至2030年期间呈现出显著的路径分化，其中以特斯拉、奔驰、蔚来为代表的头部企业分别采取了高度自研、深度合作与混合模式的战略布局。特斯拉延续其“端到端神经网络+纯视觉感知”技术路线，依托全球超500万辆具备FSD（FullSelfDriving）硬件能力的车辆组成的实时数据闭环，持续优化其自动驾驶算法。截至2024年底，特斯拉FSDBeta已在美国、加拿大等市场累计行驶超过10亿英里，其数据规模远超多数竞争对手。公司计划在2025年推出FSDV13版本，并在2026年前实现L4级功能在特定区域的商业化部署。根据摩根士丹利预测，到2030年，特斯拉通过FSD订阅及Robotaxi服务可贡献年收入超200亿美元，占其总营收比重有望突破30%。与此同时，特斯拉坚持垂直整合策略，从芯片（Dojo超算与HW4.0）、操作系统到算法全部自研，构建起极高的技术壁垒和成本控制优势，使其在L2+/L3级市场占据全球约28%的份额（据IDC2024年数据）。奔驰则采取更为稳健的“自研+强合作”双轨模式，其DRIVEPILOT系统已获得德国、美国内华达州等地L3级有条件自动驾驶的官方认证，成为全球首家实现L3量产落地的传统豪华车企。奔驰与英伟达、Mobileye、博世等技术伙伴深度绑定，尤其在感知硬件和高精地图领域依赖外部生态，但在决策控制与功能安全体系上坚持内部主导。公司预计到2027年，其L3系统将覆盖S级、EQS等主力高端车型，并逐步向中端市场渗透。根据戴姆勒集团2024年战略披露，2030年前将在自动驾驶研发领域投入超150亿欧元，目标是在欧洲和北美高端市场实现L3渗透率超40%。此外，奔驰正与宝马联合推进自动驾驶平台开发，以分摊高昂的研发成本并加速标准统一，这一联盟有望在2026年后形成区域性技术协同效应。蔚来作为中国新势力代表，选择“自研核心算法+开放生态合作”的混合路径。其NAD（NIOAutonomousDriving）系统基于自研的NIOAdam超算平台（搭载4颗NVIDIAOrin芯片，总算力达1016TOPS），结合激光雷达、高清摄像头与毫米波雷达的多传感器融合方案，构建了覆盖城区、高速与泊车场景的全栈能力。蔚来通过用户订阅模式推动商业化，截至2024年Q3，NAD服务订阅用户已突破12万，年化收入预计达8亿元人民币。公司计划在2025年实现城区NOP+功能全国覆盖，并在2028年前完成L4级Robotaxi试点运营。值得注意的是，蔚来与百度Apollo、Momenta等本土技术公司保持战略合作，在高精地图更新、仿真测试等领域实现资源共享。据艾瑞咨询预测，到2030年，中国L2+/L3级智能电动车市场规模将达2800万辆，蔚来凭借其换电网络与用户运营优势，有望在高端市场占据15%以上份额。整体来看，三类模式各有侧重：特斯拉以数据驱动和垂直整合构筑护城河，奔驰依托传统制造优势与联盟协作稳扎稳打，蔚来则通过本土化创新与生态协同快速迭代，共同推动全球自动驾驶在2025至2030年间从技术验证迈向规模化商业落地。2、新兴企业与初创公司发展动态融资情况与技术突破亮点近年来，全球自动驾驶技术领域持续吸引大量资本注入，推动技术迭代与商业化进程加速。据权威机构统计，2024年全球自动驾驶相关企业融资总额已突破280亿美元，其中L4级及以上高阶自动驾驶技术研发企业占比超过65%，显示出资本市场对高阶自动驾驶商业化前景的高度认可。进入2025年，融资节奏进一步加快，仅第一季度全球自动驾驶赛道融资规模即达92亿美元，较2024年同期增长约18%。北美地区仍为融资主力，占据全球融资总额的47%，中国紧随其后，占比约29%，欧洲及其他地区合计占比24%。值得注意的是，战略投资者参与度显著提升，传统车企、芯片制造商及出行平台通过股权投资深度绑定技术企业，形成“技术+制造+场景”三位一体的生态协同模式。例如，2025年初，某头部自动驾驶公司完成35亿美元E轮融资，由多家全球顶级汽车制造商联合领投，资金明确用于Robotaxi车队规模化部署及车规级计算平台量产。与此同时，二级市场对自动驾驶概念股关注度持续升温，多家企业通过SPAC合并或IPO登陆资本市场，估值体系逐步从“技术潜力导向”向“商业化兑现能力导向”转变。预计到2030年，全球自动驾驶领域累计融资规模将超过2000亿美元，年复合增长率维持在15%以上，资本将更加聚焦具备清晰盈利路径、已实现区域商业化运营或拥有独家感知决策控制全栈技术能力的企业。在技术突破方面，2025年以来，全球自动驾驶研发在感知融合、大模型驱动决策、车路云协同及功能安全等领域取得显著进展。多传感器前融合技术趋于成熟，激光雷达成本大幅下降至200美元以下，配合4D毫米波雷达与高分辨率摄像头，构建出冗余度更高、环境适应性更强的感知系统。多家企业已实现城市复杂场景下99.99%以上的障碍物识别准确率，极端天气条件下的系统稳定性提升超过40%。大模型技术的引入成为关键转折点，基于海量实车数据训练的端到端自动驾驶大模型，显著优化了长尾场景处理能力，使系统在无高精地图依赖条件下仍能实现高精度路径规划与行为预测。2025年，已有三家企业宣布其L4级自动驾驶系统通过ISO21448（SOTIF）认证，标志着功能安全与预期功能安全体系进入落地阶段。车路云一体化架构加速推广，中国多个城市试点“智慧路口+边缘计算+云端调度”模式，将单车智能与基础设施协同融合，有效降低单车算力负担并提升整体交通效率。此外，车规级芯片性能持续跃升，新一代自动驾驶计算平台算力突破2000TOPS，功耗控制在100瓦以内，满足大规模量产需求。根据行业预测，到2030年，全球将有超过50个城市实现L4级自动驾驶商业化运营，Robotaxi服务覆盖人口超3亿，自动驾驶卡车在干线物流渗透率有望达到15%。技术突破与资本投入的双向驱动，正推动自动驾驶从“技术验证”迈向“规模盈利”的新阶段，为2030年前后全面商业化奠定坚实基础。区域市场渗透策略与差异化竞争手段在全球自动驾驶技术加速演进的背景下，区域市场渗透策略与差异化竞争手段已成为企业实现商业化落地的核心路径。北美市场凭借其成熟的政策法规体系、高度发达的科技生态以及对创新技术的包容态度，持续引领全球自动驾驶测试与部署进程。截至2024年底，美国加州DMV数据显示，已有超过80家自动驾驶企业获得路测许可，累计测试里程突破1亿英里，其中Waymo、Cruise等头部企业在凤凰城、旧金山等城市已实现L4级无人驾驶出租车的常态化运营。预计到2030年，北美L4级自动驾驶乘用车市场规模将达420亿美元，年复合增长率维持在35%以上。企业在此区域普遍采取“技术先行、场景聚焦”的策略，优先在结构化道路环境和限定区域（如园区、机场、港口）开展商业化试点，逐步向开放道路扩展。与此同时，通过与本地出行平台（如Uber、Lyft）及汽车制造商（如通用、福特）深度绑定，构建“技术+运营+制造”三位一体的生态闭环，强化市场壁垒。欧洲市场则呈现出高度碎片化但监管趋同的特征。欧盟《人工智能法案》与UNECER157法规为L3级及以上自动驾驶系统设定了明确的技术准入与责任认定框架，德国、法国、英国等主要国家已开放高速公路自动驾驶功能的合法使用。2024年欧洲自动驾驶测试车辆数量同比增长47%，其中德国慕尼黑、法国巴黎成为L4级Robotaxi的重点试验城市。据麦肯锡预测，到2030年欧洲自动驾驶出行服务市场规模将突破280亿欧元。面对多元化的语言、交通规则与用户习惯，企业普遍采取本地化合作策略，例如Mobileye与大众、宝马联合开发基于REM（道路体验管理）的高精地图系统，Aurora与沃尔沃合作推进货运自动驾驶。此外，欧洲消费者对数据隐私与安全的高度敏感促使企业将“透明化算法”与“本地数据存储”作为差异化卖点，通过GDPR合规设计赢得用户信任。亚太地区，尤其是中国，正以政策驱动与市场规模双轮推动自动驾驶商业化进程。中国工信部《智能网联汽车准入试点通知》明确支持L3/L4级车辆在特定城市开展商业化运营，北京、上海、深圳、广州等地已开放超1.2万公里测试道路，2024年Robotaxi累计服务订单量突破3000万单。据中国汽车工程学会测算，2030年中国L4级自动驾驶市场规模有望达到5800亿元人民币，占全球总量的35%以上。本土企业如百度Apollo、小马智行、文远知行采取“车路云一体化”技术路线，依托政府主导的智能网联基础设施（如5GV2X、高精地图、边缘计算节点）降低单车智能成本，同时通过与滴滴、广汽、比亚迪等出行与制造平台合作，快速实现服务规模化。在东南亚、印度等新兴市场，受限于道路复杂性与基础设施薄弱，企业则转向低速、封闭场景切入，如无人配送车、矿区/港口自动驾驶，以轻资产模式验证商业模式可行性。中东与拉美市场虽起步较晚，但增长潜力显著。阿联酋迪拜计划到2030年实现25%的交通出行由自动驾驶完成，已与Cruise、百度等企业签署战略合作；巴西、墨西哥则通过设立经济特区吸引自动驾驶测试项目落地。这些区域普遍缺乏本土技术供应商，为国际企业提供了“技术输出+本地运营”的合作窗口。总体来看，全球自动驾驶企业正依据区域市场在法规成熟度、基础设施水平、用户接受度及竞争格局上的差异，动态调整产品形态、商业模式与合作生态，通过精准定位与本地适配构建可持续的商业化路径。未来五年，能否在关键区域实现从“测试验证”到“盈利运营”的跨越，将成为决定企业全球竞争力的关键分水岭。年份销量（万辆）收入（亿美元）平均售价（万美元/辆）毛利率（%）202542.5127.53.018.2202668.3218.63.221.52027105.7369.93.524.82028152.4579.13.827.32029210.8843.24.029.6三、核心技术体系与测试验证体系1、自动驾驶核心软硬件技术进展传感器融合（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）技术演进随着全球自动驾驶技术加速迈向L3及以上级别，传感器融合技术作为实现高阶智能驾驶感知系统的核心支撑，正经历从硬件堆叠向算法驱动、从多源异构向协同感知的深刻演进。激光雷达、摄像头与毫米波雷达三类主流传感器在性能、成本与可靠性维度持续优化，推动融合架构向更高精度、更强鲁棒性与更低延迟方向发展。据YoleDéveloppement数据显示，2024年全球车载激光雷达市场规模已突破12亿美元，预计到2030年将攀升至85亿美元，年复合增长率高达38.6%；同期，车载摄像头模组市场规模将从2024年的98亿美元增长至2030年的165亿美元，而毫米波雷达市场则将从56亿美元扩展至92亿美元。这一增长态势直接反映了传感器融合系统在量产车型中的渗透率快速提升。当前，主流方案普遍采用“激光雷达+多目摄像头+4D成像毫米波雷达”的异构组合，其中激光雷达凭借厘米级测距精度与三维点云建模能力，在复杂城市场景中提供关键的空间结构信息；摄像头则依托高分辨率图像与语义识别优势，支撑车道线检测、交通标志识别及行人行为预测；毫米波雷达则在全天候条件下保持稳定探测能力，尤其在雨雾、强光等极端环境中弥补光学传感器的短板。技术演进路径上，激光雷达正从机械旋转式向固态MEMS、Flash及OPA（光学相控阵）方案过渡，2025年后半固态产品将占据70%以上市场份额，成本有望从当前的500–1000美元区间降至200美元以内，显著提升商业化可行性。摄像头方面，800万像素及以上高清模组已成主流，配合HDR与LED闪烁抑制（LFM）技术，有效提升动态范围与夜间成像质量；同时，事件相机（EventbasedCamera）等新型视觉传感器开始进入测试阶段，具备微秒级响应与低功耗特性，有望在2027年后逐步集成至融合感知系统。毫米波雷达则加速向4D成像升级，通过增加仰角维度实现对静止障碍物、路沿及高架桥下车辆的精准识别，分辨率提升至0.1°水平，探测距离扩展至300米以上。在算法层面，BEV（鸟瞰图）感知、Transformer架构与端到端神经网络正成为融合处理的主流范式，推动感知系统从“后融合”向“前融合”乃至“特征级融合”演进，显著降低信息损失并提升系统整体响应速度。中国、美国与欧洲三大市场在技术路线选择上呈现差异化布局：中国车企普遍采用“重感知、轻高精地图”策略，高度依赖激光雷达与视觉融合；美国科技公司则倾向纯视觉方案与激光雷达并行推进；欧洲主机厂则强调功能安全与冗余设计，多采用三传感器深度融合架构。展望2025至2030年，随着芯片算力突破（如英伟达Thor、高通SnapdragonRideFlex等平台单芯片算力超2000TOPS）、车规级验证体系完善及OTA远程升级能力普及，传感器融合系统将实现从“可用”到“可靠”再到“可信”的跨越，为L4级自动驾驶在限定区域的商业化落地提供坚实技术底座。预计到2030年，全球超过40%的新售L3级及以上智能汽车将标配三传感器融合方案，相关产业链总产值将突破200亿美元，成为智能网联汽车生态中最具增长潜力的核心环节之一。高精地图、车路协同与边缘计算在测试中的应用在全球自动驾驶技术加速演进的背景下，高精地图、车路协同与边缘计算作为支撑测试验证与商业化落地的核心技术要素，正深度融入测试体系并推动产业生态重构。据市场研究机构Statista数据显示，2024年全球高精地图市场规模已达到32.6亿美元，预计到2030年将突破120亿美元，年均复合增长率超过24%。这一增长主要源于L3及以上级别自动驾驶车辆对厘米级定位精度与动态环境感知能力的刚性需求。高精地图不仅提供静态道路结构信息，更通过实时更新机制融合交通事件、施工区域、临时限速等动态要素，在测试阶段显著提升感知系统的冗余性与决策可靠性。例如，Waymo与百度Apollo在封闭测试场及开放道路测试中均依赖高精地图构建“先验知识库”，使车辆在复杂交叉口、无信号灯路段等场景中实现更稳健的路径规划。与此同时，中国自然资源部于2024年进一步放宽高精地图测绘资质限制，推动图商与整车厂深度绑定，形成“地图即服务”（MaaS）的新型商业模式，预计到2027年，国内高精地图服务订阅收入将占整体市场营收的45%以上。车路协同技术则通过“聪明的车+智慧的路”架构，在测试环境中构建多源异构数据融合通道，有效弥补单车智能在感知盲区、极端天气及长尾场景中的局限性。根据中国智能网联汽车产业创新联盟发布的《2025车路协同发展白皮书》，截至2024年底，全国已建成国家级车联网先导区7个、省级测试示范区超30个，部署路侧单元（RSU）逾12万台，覆盖高速公路、城市主干道及港口物流等典型场景。在测试实践中，车路协同系统通过V2X通信将红绿灯状态、行人横穿预警、前方事故等信息实时推送至测试车辆，使感知响应延迟从传统摄像头+雷达组合的200毫秒级压缩至50毫秒以内。美国交通部同期推进的CV2X部署计划亦表明，到2028年，全美主要城市交叉路口将实现80%以上的V2I（车对基础设施）覆盖率。测试数据表明，在车路协同加持下，自动驾驶系统在雨雾天气下的目标识别准确率提升37%，紧急制动触发成功率提高29%，显著加速了L4级自动驾驶在限定区域的商业化验证进程。边缘计算作为支撑高并发、低时延数据处理的关键基础设施，在自动驾驶测试中扮演着“本地大脑”的角色。IDC预测，2025年全球用于智能交通的边缘计算市场规模将达到86亿美元，2030年有望攀升至210亿美元。在测试场域内，边缘节点部署于路侧或区域数据中心，可就近完成激光雷达点云、摄像头视频流等海量传感器数据的预处理、融合与推理，避免将全部计算负载上传至云端，从而将端到端延迟控制在10毫秒以内。例如，小鹏汽车在广州黄埔测试区部署的边缘计算平台，单节点可同时处理200辆测试车的实时数据流，支撑其城市NGP功能在复杂城市场景中的快速迭代。欧盟“HorizonEurope”计划亦将边缘智能列为自动驾驶测试基础设施的核心组件，要求2026年前在泛欧测试走廊中实现每平方公里至少1个边缘计算节点的密度标准。随着5GA与6G网络的演进，边缘计算将进一步与网络切片、时间敏感网络（TSN）技术融合，为高动态测试场景提供确定性服务质量保障，预计到2030年，超过70%的自动驾驶测试数据将在边缘侧完成闭环处理，大幅降低测试成本并提升算法迭代效率。2、测试方法论与验证标准体系建设仿真测试、封闭场地测试与开放道路测试比例与效果年份仿真测试占比（%）封闭场地测试占比（%）开放道路测试占比（%）综合测试效率指数（0-100）202558222062202661201966202764181871202867161775203072141482分析维度关键指标2025年预估值2030年预估值变化趋势（%）优势（Strengths）全球L4级测试里程（百万公里）8504,200+394%劣势（Weaknesses）高精地图覆盖率不足区域占比（%）4225-40%机会（Opportunities）全球自动驾驶商业化试点城市数量68210+209%威胁（Threats）因法规滞后导致项目延期比例（%）3518-51%综合评估全球自动驾驶市场规模（亿美元）3201,850+478%四、商业化落地路径与市场前景预测1、应用场景拓展与商业模式探索无人配送、干线物流等细分赛道进展近年来，无人配送与干线物流作为自动驾驶技术商业化落地的重要细分赛道，展现出强劲的发展动能与广阔的市场前景。据艾瑞咨询数据显示，2024年全球无人配送市场规模已突破42亿美元，预计到2030年将增长至280亿美元，年均复合增长率高达38.6%。在中国市场，政策支持力度持续加大，北京、上海、深圳、广州等30余个城市已开放无人配送车测试与运营试点，京东、美团、菜鸟、新石器等企业累计部署无人配送车辆超过1.2万台，日均配送订单量突破80万单。技术层面，L4级自动驾驶系统在低速封闭或半封闭场景中趋于成熟，多传感器融合、高精地图匹配、边缘计算与5G通信协同等技术路径不断优化，使得无人配送在园区、高校、社区等典型场景中的运行稳定性与安全性显著提升。与此同时，成本控制成为商业化关键，主流无人配送车单车成本已从2020年的25万元人民币降至2024年的8万元左右，预计2027年有望进一步压缩至5万元以内，为大规模部署奠定经济基础。海外市场方面，美国Nuro、StarshipTechnologies等企业已在加州、得克萨斯州等地实现常态化商业运营，欧洲则在德国、英国推进试点项目，法规适配与公众接受度逐步提高。未来五年，无人配送将从“试点验证”全面转向“规模运营”，服务场景将从即时零售、餐饮外卖拓展至医疗物资、工业零部件、邮政快递等多个垂直领域，形成以城市末端配送为核心、多场景协同发展的生态体系。干线物流领域同样迎来技术突破与商业落地的双重加速。根据麦肯锡研究报告，2024年全球自动驾驶干线物流市场规模约为18亿美元，预计2030年将飙升至150亿美元，复合年增长率达42.3%。中国作为全球最大的公路货运市场，年货运量超300亿吨，为自动驾驶卡车提供了天然试验场。目前，图森未来、智加科技、嬴彻科技、主线科技等企业已在京沪、京港澳、成渝等主要高速干道开展L4级自动驾驶重卡测试与示范运营，累计测试里程超过5000万公里，部分线路已实现“有人监管下的常态化编队运输”。政策层面，《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》及各地配套细则陆续出台，推动高速公路测试许可范围扩大，2025年前有望实现跨省干线物流自动驾驶试点网络初步成型。技术演进方面，干线物流自动驾驶系统聚焦于感知冗余、决策鲁棒性与能耗优化，激光雷达、毫米波雷达与摄像头融合方案成为主流，同时车路协同（V2X）基础设施在重点物流通道加速部署，显著提升车辆在复杂天气与长距离行驶中的可靠性。成本效益方面，自动驾驶卡车可降低人力成本约30%，燃油效率提升8%–12%，全生命周期运营成本优势日益凸显。国际市场上，美国WaymoVia、Aurora、Kodiak等公司已与UPS、FedEx、Werner等物流巨头建立深度合作，计划在2026年前实现无安全员的商业化货运服务。展望2025至2030年，干线物流自动驾驶将沿着“高速封闭路段—区域网络—全国干线”路径稳步推进，预计到2030年，中国L4级自动驾驶重卡保有量将超过8万辆，占干线货运车辆总量的5%以上，形成以东部沿海与中部枢纽城市为核心的智能货运走廊，并与港口、铁路、航空等多式联运体系深度融合，构建高效、低碳、安全的下一代智慧物流基础设施。与B2C模式在不同区域的可行性分析在全球自动驾驶技术加速演进的背景下，B2C（BusinesstoConsumer）模式作为直接面向终端用户的服务形态，其在不同区域的可行性呈现出显著的差异化特征。北美地区，尤其是美国，凭借成熟的汽车消费文化、高度发达的数字基础设施以及对新兴技术的高接受度，成为B2C自动驾驶商业化落地的领先区域。据麦肯锡2024年数据显示，美国L4级自动驾驶乘用车市场规模预计将在2027年突破120亿美元，2030年有望达到350亿美元。Waymo、Cruise等头部企业已在凤凰城、旧金山等城市实现Robotaxi的常态化运营，用户日均订单量持续攀升，反映出消费者对自动驾驶出行服务的强烈需求。政策层面，美国联邦及州政府持续推进法规适配，为B2C模式提供制度保障。与此同时，高人均可支配收入与对时间效率的高度敏感，进一步推动了用户对订阅式或按需付费自动驾驶服务的付费意愿，预计到2030年，美国B2C自动驾驶用户渗透率将超过18%。欧洲市场则呈现出更为审慎但稳步发展的态势。受制于严格的隐私保护法规（如GDPR）和对道路安全的极高要求，欧洲在自动驾驶测试审批和数据采集方面存在较高门槛。然而，德国、法国、英国等国家已陆续开放特定城市区域的L4级测试许可，并推动建立统一的自动驾驶认证框架。欧洲汽车制造商如奔驰、宝马与科技公司合作，正探索高端私家车自动驾驶功能的B2C订阅服务。据欧洲汽车制造商协会（ACEA）预测，到2030年，欧洲L3及以上级别自动驾驶乘用车销量将占新车总销量的22%，其中约35%将采用B2C软件服务收费模式。尽管用户对自动驾驶的信任度仍低于北美，但随着示范项目在慕尼黑、巴黎等城市的成功运行，消费者接受度正以年均7%的速度提升。此外，欧洲城市普遍人口密度高、公共交通发达，使得Robotaxi在短途接驳场景中具备成本优势，为B2C轻资产运营模式提供发展空间。亚太地区内部差异显著，中国、日本、韩国及东南亚国家在B2C可行性路径上各具特色。中国凭借庞大的出行市场需求、政府主导的智能网联汽车示范区建设以及本土科技企业的快速迭代能力，成为全球最具潜力的B2C落地市场之一。截至2024年底，北京、上海、深圳等地已累计开放超1.2万公里测试道路，百度Apollo、小马智行等企业Robotaxi累计服务用户超500万人次。中国消费者对移动互联网服务的高度依赖，使其对自动驾驶出行平台的接受速度远超预期。据IDC预测，2025年中国L4级自动驾驶B2C市场规模将达80亿元人民币，2030年将突破600亿元，年复合增长率达48.3%。相比之下，日本和韩国受限于老龄化社会结构与保守的消费习惯，B2C模式更多聚焦于老年群体的辅助出行服务，商业化节奏相对缓慢。而东南亚国家虽具备高人口密度与交通拥堵痛点，但基础设施薄弱、法规体系不健全，短期内难以支撑大规模B2C部署，预计2030年前将以试点项目为主。2、市场规模与增长驱动因素消费者接受度、成本下降曲线与基础设施配套影响评估消费者对自动驾驶技术的接受度正在经历从谨慎观望到逐步信任的转变过程。根据麦肯锡2024年发布的全球消费者调研数据显示，全球范围内对L2级及以上自动驾驶功能持积极态度的用户比例已从2020年的31%上升至2024年的58%，其中中国、美国和德国三大主要市场的接受度分别达到67%、61%和54%。这一趋势的背后，是技术成熟度提升、安全记录改善以及车企持续开展的用户教育共同作用的结果。特斯拉、小鹏、Waymo等头部企业在真实道路场景中积累的数亿公里测试数据，显著增强了公众对系统可靠性的信心。同时，年轻一代消费者对智能出行方式的天然亲近感，也推动了市场接受度的结构性提升。预计到2030年，全球超过70%的新售乘用车将搭载L2+或更高级别的自动驾驶辅助系统，消费者对完全无人驾驶（L4/L5）服务的付费意愿也将从当前的不足20%提升至45%以上。值得注意的是，不同区域市场存在显著差异：亚太地区因高密度城市环境与政策支持，消费者接受速度更快；而欧洲则更注重数据隐私与伦理规范，接受进程相对稳健；北美则凭借技术生态与资本投入，在商业化应用层面领先。消费者接受度的提升不仅依赖技术本身，更与用户体验设计、事故透明度及保险配套机制密切相关，未来车企与科技公司需在人机交互、责任界定和心理安全感构建方面持续投入。自动驾驶系统的成本正沿着清晰的下降曲线演进，为大规模商业化铺平道路。2020年，一套L4级自动驾驶硬件系统的成本高达20万美元以上，其中激光雷达、高算力芯片和冗余控制系统占据主要份额。随着技术迭代与供应链成熟，这一成本在2024年已降至约4.5万美元。YoleDéveloppement预测，到2030年，L4系统成本有望进一步压缩至1.2万美元以内，接近传统高端ADAS系统的成本区间。激光雷达价格从单颗数万美元降至数百美元，英伟达Orin芯片的量产规模效应以及国产芯片如地平线征程系列的崛起，显著降低了计算平台成本。同时，软件算法的优化减少了对传感器数量的依赖，“重感知、轻高精地图”的技术路线进一步控制了系统复杂度与维护成本。据高工智能汽车研究院统计，2025年L2+系统在15万至25万元人民币价位车型中的渗透率将达到40%，而到2030年，L4级Robotaxi的单车运营成本有望降至每公里0.8元人民币以下，具备与传统网约车竞争的经济性。成本下降不仅加速了私家车市场的普及，也为共享出行、干线物流、末端配送等B端场景的规模化部署提供了财务可行性。未来五年，随着800V高压平台、4D成像雷达、端到端大模型等新技术的融合，成本结构将持续优化，推动自动驾驶从“奢侈品”向“标准配置”转变。基础设施的配套建设是决定自动驾驶商业化落地速度与广度的关键变量。当前全球主要经济体正加速推进车路协同（V2X）基础设施部署。中国在“双智城市”试点政策推动下，截至2024年底已在全国30余个城市建成超过5000公里的智能道路，部署路侧单元（RSU）超10万台，北京亦庄、上海嘉定等地已实现L4级自动驾驶车辆在限定区域内的常态化运营。美国交通部通过“智能交通系统联合计划办公室”（ITSJPO）资助多个V2X示范项目，重点覆盖高速公路与交叉路口。欧盟则依托“5GAutomotiveAssociation”推动CV2X与5G网络融合，计划在2027年前完成泛欧走廊的智能基础设施覆盖。基础设施不仅包括通信网络与感知设备，还涵盖高精地图更新机制、边缘计算节点、充电/换电网络以及交通管理系统的数字化改造。据IDC预测，全球智能交通基础设施投资将从2024年的280亿美元增长至2030年的760亿美元，年复合增长率达18.2%。完善的基础设施可显著降低单车智能的感知负担，提升系统在恶劣天气、复杂路口等场景下的可靠性，并支持大规模车队调度与协同决策。未来，城市数字孪生平台与交通大脑的建设将进一步打通数据闭环，使自动驾驶系统具备全局优化能力。基础设施的区域不均衡性仍是挑战，但公私合作模式（PPP）与模块化部署策略正逐步缓解资金与标准难题，为2025至2030年自动驾驶从封闭测试走向开放道路提供坚实支撑。五、政策法规、安全风险与投资策略建议1、全球政策与监管环境演变各国自动驾驶立法进程与责任认定机制对比近年来，全球主要经济体在自动驾驶技术的立法进程与责任认定机制方面呈现出差异化的发展路径，其背后既受到技术成熟度、道路基础设施、公众接受度等因素的影响，也与各国对智能交通系统战略定位密切相关。美国在联邦层面尚未形成统一的自动驾驶法律框架，但多个州已率先开展立法探索，其中加利福尼亚州、亚利桑那州和内华达州允许L4级自动驾驶车辆在特定区域开展商业化测试与运营。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）于2024年更新《自动驾驶系统安全框架》，强调“自愿合规”原则，未强制要求事故责任主体明确归属制造商或运营商，导致责任认定在实际案例中高度依赖州法与判例。据麦肯锡2024年数据显示，美国自动驾驶测试里程已突破10亿英里，预计到2030年，L4级自动驾驶出租车市场规模将达400亿美元，立法滞后可能成为商业化落地的关键瓶颈。相比之下，欧盟在2022年通过《自动驾驶车辆型式认证法规》（EU2022/1426），首次在全境范围内确立L3级自动驾驶系统的法律地位，并明确在系统激活状态下，驾驶责任由车辆制造商承担。德国作为欧盟先行者，早在2021年即颁布《自动驾驶法》，允许L4级车辆在预设路线上无安全员运行，并设立“技术监督员”角色作为人机交互接口。欧盟委员会预测，至2030年，欧洲将有超过800万辆具备L3及以上自动驾驶功能的车辆上路，相关立法将推动保险、数据治理与产品责任体系的重构。中国则采取“中央统筹、地方试点”的立法策略，2023年工信部等五部门联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，在深圳、北京、上海等地开放L3/L4级测试牌照，并明确“车辆所有人或管理人”在系统非激活状态下的责任，系统激活后责任主体向制造商转移。2024年《道路交通安全法（修订建议稿）》进一步细化自动驾驶事故责任划分规则，强调数据记录装置（EDR）的强制安装与数据可追溯性。据中国汽车工程学会预测，2025年中国L2+级智能网联汽车渗透率将超50%，L4级商业化运营车辆规模有望突破5万辆，立法与标准体系的完善将成为支撑千亿级市场规模的关键基础设施。日本于2023年修订《道路运输车辆法》，正式承认L3级自动驾驶系统的合法性，并要求制造商建立远程监控中心以应对突发状况，责任认定采用“双轨制”——系统故障由制造商负责，人为干预失误则由驾驶员担责。韩国则通过《自动驾驶汽车商业运营特别法》（2024年实施），允许企业在首尔、釜山等城市开展收费性自动驾驶服务，并设立专项赔偿基金以应对责任模糊情形。全球范围内，立法趋势正从“允许测试”向“明确责任—规范运营—保障安全”演进，预计至2030年，超过30个国家将建立覆盖L4级自动驾驶的完整法律框架，责任认定机制普遍采用“技术状态触发责任转移”模式，即依据自动驾驶系统是否处于激活状态、是否符合运行设计域（ODD）条件来判定责任归属。这一机制的普及将显著降低法律不确定性，加速保险产品创新与商业模式落地，为全球自动驾驶产业创造超过2000亿美元的年营收空间。数据安全、隐私保护与跨境测试合规要求在跨境测试层面，各国监管政策差异显著加剧了企业全球化布局的合规成本。美国各州对自动驾驶测试数据报送要求不一，加州DMV虽强制公开脱敏后的碰撞与脱离数据，但未对数据本地化存储设限；而德国、法国等欧洲国家则要求测试车辆必须部署符合ENISA标准的数据加密模块，并实时向国家交通监管部门上传运行日志。日本经济产业省2023年发布的《自动驾驶数据治理白皮书》进一步提出“数据护照”机制，试图在保障隐私前提下促进跨国车企间数据互认。在此背景下，头部自动驾驶企业如Waymo、Cruise、百度Apollo及小马智行纷纷调整全球测试策略，通过设立区域数据合规官、引入第三方审计机构及部署动态脱敏引擎等方式应对监管碎片化风险。麦肯锡研究显示，2024年全球自动驾驶企业在数据合规领域的平均投入已占其研发总支出的18%，预计到2030年该比例将提升至25%以上。技术层面，同态加密、差分隐私与区块链存证等前沿手段正加速融入自动驾驶数据全生命周期管理流程，其中差分隐私技术在高精地图更新场景中的应用可将用户位置信息的重识别风险降低90%以上。未来五年，随着ISO/SAE21434道路车辆网络安全标准在全球范围内的强制实施，以及联合国WP.29R155/R156法规对车辆数据安全管理体系的认证要求落地，自动驾驶产业将进入“合规驱动创新”的新阶段。企业唯有构建覆盖数据采集、传输、存储、使用、共享与销毁六大环节的闭环治理体系，方能在2030年预计达1.2万亿美元的全球自动驾驶市场中赢得先机。2、主要风险识别与投资布局建议技术不确定性、事故责任与公众信任风险分析自动驾驶技术在2025至2030年期间将进入关键的商业化落地阶段，但其发展路径仍面临多重结构性挑战，尤其体现在技术不确定性、事故责任界定模糊以及公众信任度不足三大维度。根据麦肯锡2024年发布的预测数据，全球L4级自动驾驶市场规模预计将在2030年达到1,350亿美元，年复合增长率超过28%，然而这一乐观预期建立在技术稳定性、法规适配性与社会接受度同步提升的基础之上。当前，感知系统在极端天气、复杂城市场景中的误判率仍高达3%至5%，远未达到商业化所需的“99.9999%”安全阈值。激光雷达、毫米波雷达与摄像头多传感器融合算法虽持续优化，但在动态障碍物预测、非结构化道路处理等边缘场景中，系统响应延迟与决策偏差问题尚未彻底解决。例如，Waymo在旧金山测试中2023年每千英里人工干预次数为0.09次，而Cruise同期数据为