隨着智能駕駛技術進入關鍵拐點，2024年全球汽車產業見證了中國車企以「中國速度」重塑行業規則。在技術突破和政策紅利的推動下，自動駕駛大模型已從實驗室走向商業化。多家車企構築技術壁壘或借力DeepSeek實現智能升級，而比亞迪則以技術普惠者姿態，壓縮高階智駕成本，加速智能駕駛市場滲透，推動智能駕駛從高端配置向基礎配置轉變。
隨着智能駕駛向智慧交通系統的躍遷，單車智能與全局協同之間的斷層開始顯現，產業標準割裂、數據主權博弈和安全監管滯後成為瓶頸。智能駕駛的變革不僅是技術上的突破，更是技術、政策和市場的複雜系統革命。只有透過技術落地與制度創新的共生，才能推動整體交通體系的升級。
同質化趨勢與商業閉環的困局
自動駕駛行業正經歷從「堆料競賽」到「成本重構」的轉型，但仍面臨技術路徑趨同、功能配置雷同、以及商業模式僵化三大困局。比亞迪以「加配不加價」的策略壓縮高階智駕成本，折射出整個行業對智駕貨幣化的焦慮。儘管技術不斷取得突破，但自動駕駛尚未形成完整的商業閉環，車企盈利模式依然充滿挑戰。
從單車智能到智慧交通生態
AI技術提升了數據標註與模型訓練效率，但對高質量數據的依賴、場景的複雜性和高算力的需求限制了其規模化應用。DeepSeek的出現一定程度上彌補了這些短板，其分布式訓練與邊緣計算部署降低了算力需求，使得低延遲推理成為可能，大大降低了落地成本。
然而，單車智能的端到端強AI與分模塊弱AI方案均存在性能上限，難以完全解決城市交通的整體效率與安全性問題。真正的智慧交通需要人、車、路、雲的深度互聯，以AI賦能交通管理、自動駕駛、車路協同等，優化交通流、緩解擁堵，提高整體安全性。未來，隨着單車智能與智慧交通的融合不斷深化，交通系統將從車輛級邁向城市級。
智慧交通的瓶頸與突破口
當前，智慧交通的全面落地仍面臨四大核心挑戰：
一、法律法規滯後：高級自動駕駛商業化亟需完善法規。中國的法規雖然已有初步構建，但執行層面仍存在地區差異，審批程序相對複雜。未來可探討在頂層設計與許可方面，進行更落地的規劃。
二、數據採集與共享機制缺乏：智慧交通系統依賴高質量實時數據，但目前數據採集碎片化、標準不統一，限制信息整合與共享，制約AI和數字化技術在交通領域的應用潛力。未來可探討構建並完善適合機器學習的系統，同時推進基礎數據採集與共享，為智能交通系統提供標準化、高質量的數據支持。
三、技術標準化與互操作性缺失：智慧交通系統中的通信協議、數據格式、頻譜分配和安全標準的差異，使得不同系統難以協同。未來須政府、行業組織和企業的共同努力，制定統一的技術標準，實現設備之間的互相操作。
四、數據安全與私隱保護：不完善的安全保障機制可能導致數據洩露或被不當使用，影響公眾對系統的信任。未來須建立健全的數據安全保障機制，透過加密、匿名化處理及完善法律法規，確保數據在採集、傳輸和共享過程中的安全性。
未來發展的不同情景
在當前階段，明確的政策框架、基於高質量數據的AI潛力釋放和相關技術突破，是智能交通發展的關鍵因素。隨着政策和技術的不斷演進，智慧交通的未來將呈現出不同的情景：
情景1─現狀（政策不足+技術待突破）：政府雖出台部分支持政策，但全國性政策尚不完善，技術發展、市場準入和法規標準仍有待細化。AI賦能的自動駕駛技術雖有突破，但在複雜交通環境中仍存挑戰。智能駕駛市場滲透率低，儘管部分出行公司可能會嘗試自動駕駛技術，但難以大規模推廣，傳統網約車仍佔主導地位。
情景2─高效互聯（政策不足+技術成熟）：政策框架初步搭建，但落地進度不均衡，發展仍受區域差異、道路複雜性和執行滯後影響。但自動駕駛技術已取得突破，智能駕駛可靠性大幅提升，消費者接受度增強，進一步推動政策放寬。智能汽車逐步接入城市基礎設施，提高出行效率。
情景3─政策引導下的漸進式智能出行（政策支持+技術待突破）：法規明確但高階自動駕駛技術仍存瓶頸。主機廠與出行公司共同推廣自動駕駛MaaS（出行即服務）模式，私家車和共享出行兩種出行方式並存。隨着技術不斷進步，消費者對智能出行接受度提高。
情景4─智慧出行生態（政策支持+技術成熟）：政策與技術並進，智慧交通成為主流。AI優化出行路徑、MaaS普及、用户對私家車依賴減少，市場向B端傾斜，推動自動駕駛商業化。未來，低空經濟發展將推動智能交通拓展至空域，構建立體交通網絡，整合地面、低空無人機、空中出租車，革新城市通勤方式，實現智能調度與城市交通優化。
無論哪種情景，政策落地與技術突破是行業未來走向的關鍵因素。DeepSeek等前沿AI技術正加速智能駕駛和智慧交通的發展，重塑行業競爭格局。決策者必須具備前瞻性，精準把握政策和技術趨勢，並及時根據不同情景調整戰略，推動智能駕駛和智慧交通的深度融合，最終實現更加智能化和高效的出行生態，重新定義人與科技、城市與交通之間的關係。
中國在智慧出行方面的創新將會走上一個新的台階。
