技术：从理想照进现实 - 当前AI技术创新正从生成式AI转向以目标驱动为核心的智能体AI，预计智能体AI将在自动驾驶领域实现感知、决策与控制能力的重大突破，大量新车将具备高级别辅助及完全自动驾驶能力[3] - 自动驾驶技术有两种主要走向：端到端技术（E2E）和模块化技术 端到端技术通过单一AI模型直接输出驾驶指令，但需要海量高质量视频数据训练，数据获取成本极高[3][4] - 模块化技术采用人工与智能混搭系统，感知依靠神经网络，规划控制使用手动设计算法 该系统在简单驾驶任务表现良好，但在复杂任务中天花板明显[4] - 当前车企主要采用辅助驾驶而非完全自动驾驶，受限于技术能力及成本 例如易控智驾无人驾驶矿卡已进入20多座露天矿山，运行车辆超1000辆 小马智行开通北京南站至亦庄Robotaxi服务 特斯拉计划在德克萨斯州和加利福尼亚州启动完全自动驾驶功能[4] 成本：从小众走向普及 - 中国在AI降成本方面取得突破性进展，如DeepSeek R1训练成本仅为OpenAI o1的三十分之一，为AI技术普惠化铺平道路[8] - 特斯拉预计自动驾驶出租车Cybercab成本将低于30000美元，交通成本约0.2美元每英里，计划2026年投产 萝卜快跑Robotaxi每公里运营成本仅0.81元，较传统油车节省58%，较电车节省43%[8] - 自动驾驶技术成本降低将促进商业活动迸发与繁荣，推动大规模普及 萝卜快跑、小马智行、文远知行等企业已布局海外市场，萝卜快跑近期落地迪拜和阿布扎比[8] 规则：从现象倒闭制度 - 自动驾驶走入社会是大势所趋，但需要规则适应和调整 不宜以现行规则"一刀切"否定新事物，应以开放心态包容[10][11] - 需优先关注自动驾驶安全问题 研究表明90%交通事故由人为原因造成，自动驾驶可减少80%人为事故 但2025年安徽铜陵车祸引发对自动驾驶安全性能及责任归属的关注[13] - 自动驾驶面临道德选择难题，如保护乘客、路人还是财产 MIT"道德机器"实验显示参与者偏好保护人类、更多生命及年轻生命[14] - 自动驾驶大规模商业化前需大量测试，需行驶4.4亿公里才能证明其致死率与人类驾驶员相当 事故追责涉及AI子系统、供应商、车企、运营商等多方利益，社会规则亟待研究[15]

技术发展 - 人工智能技术进步及成本降低推动DeepSeek等大模型普及，类似跨越式进步可能在自动驾驶领域出现，实现感知、决策与控制能力的重大突破 [2] - 自动驾驶技术有两种走向：端到端技术需要海量高质量视频数据训练，数据获取成本高；模块化技术感知依靠神经网络，规划控制使用人工算法，在复杂驾驶任务中表现有限 [3] - 当前车企主要采用辅助驾驶而非完全自动驾驶，技术能力及成本限制其发展，部分企业已在特定场景应用，如易控智驾无人矿卡超1000辆，小马智行开通Robotaxi服务，特斯拉计划启动FSD功能 [4] 成本因素 - 成本降低是新产品大规模产业化的关键，历史上福特T型车通过流水线生产将价格从2000美元降至850美元，美国汽车普及率从1915年10%提升至1930年59% [5] - 中国在AI降成本方面取得突破，DeepSeek R1训练成本仅为OpenAI o1的三十分之一，特斯拉Cybercab预计成本低于30000美元，萝卜快跑每公里运营成本0.81元，较传统油车节省58% [6] - 自动驾驶技术成本随时间降低将促进商业活动繁荣，萝卜快跑等企业已布局海外市场 [6] 社会规则 - 自动驾驶发展需要规则适应调整，不宜以现行规则"一刀切"否定新事物，应开放包容并建立长效规则 [7][8] - 自动驾驶安全问题需优先关注，研究显示人为原因导致90%交通事故，自动驾驶可减少80%，但需行驶4.4亿公里测试以证明安全性 [9][10] - 自动驾驶事故责任归属复杂，涉及AI子系统、供应商、车企等多方，需从社会底层规则探索解决方案 [10]