2025年末至2026年初，自动驾驶领域接连传出令人关注的消息。去年11月，曾完成七轮融资、估值超10亿美元的毫末智行突然宣布全体员工停工待岗，复工日期未定。这家由长城汽车孵化的明星企业，一度被业界视为中国高阶智能驾驶商业化的标杆案例。与企业经营困境相伴的，是频发的安全事故引发的信任危机。2025年12月，湖南株洲发生哈啰无人出租车碰撞行人事件；2026年1月，美国又出现特斯拉在辅助驾驶模式下与重型卡车相撞的致命车祸。中国经济信息社"行业洞察产业数据服务平台"统计显示，国内自动驾驶相关企业接近500家。表面繁荣之下，资本降温、技术攻关受阻与公众安全担忧相互叠加，行业面临关键抉择：自动驾驶如何才能真正实现安全与智能的统一？
当前智能驾驶技术路线的分歧，实质上是对"如何更安全地实现自动驾驶"的不同理解。以特斯拉为代表的纯视觉路线与以华为、魔门塔等为代表的多传感器融合方案各有千秋，也都存在局限。中科英智投资经理赵一凡分析指出，特斯拉的核心优势在于全球数百万量产车辆构成的海量数据采集网络和强大算力支持，为算法持续优化提供基础。但纯视觉方案的短板同样明显：摄像头难以准确判断静止物体状态，在能见度不佳环境中识别能力会明显下降。国内主流智能驾驶方案提供商则普遍选择了不同路径。无论华为还是魔门塔，都采用激光雷达配合摄像头的多传感器融合架构进行决策。这一方案能够有效弥补纯视觉的不足——激光雷达探测半径可达数百米，远超普通摄像头二十余米的有效范围，数据采集能力差距明显。当然，多传感器融合也带来不同设备间数据校准复杂等新挑战。"现有车端智驾技术方案都还称不上完美，现阶段不应过度宣传单车智能的自主能力，毕竟涉及生命安全容不得半点马虎。"赵一凡强调。《汽车驾驶自动化分级》国家标准将自动驾驶划分为L0至L5六个级别。L0-L2属于辅助驾驶范畴，L3可在特定场景（如高速拥堵路段）短时接管驾驶任务，L4能在限定区域实现完全自主驾驶，L5则是全场景完全自动驾驶。其中，L3级被认为是人机控制权转换的关键节点。正因责任划分敏感，车企对智驾级别描述日趋审慎。华为常务董事、终端BG董事长余承东就将问界M5高阶智驾版搭载的HUAWEI ADS 2.0定义为"L2.9999级"。然而，在乘用车市场保守谨慎的同时，无人出租车和无人作业车却纷纷打出"L4级"旗号，大规模驶入公共道路。在出租运营和服务作业等应用场景中，无人驾驶真的已经突破复杂路况下的自主决策能力和安全信任边界了吗？天安智联董事、执行副总裁洪涛向记者透露，随着无人作业车审批政策逐步放宽，行业快速进入抢占市场的扩张期，大批配送、清扫、物流等功能的低速无人车辆集中涌入城市道路。"但低速不等于安全，"洪涛表示，这些车辆经常出现违规驶入机动车道、因故障违规占道、误入禁行施工区域、在路口转弯时因决策延迟而长时间停滞等问题，给道路交通安全带来严重隐患。"这类乱象让基层交警很头疼，他们无法对无人车的违规行为进行劝导和指挥，日常管理难度大幅上升。"光象科技CEO张涛认为，无人出租车距离大规模商业运营还有"最后一公里"要走。目前无人出租车虽可在大城市开放道路运行，但可靠性依赖多重策略冗余和后台远程操控作为"安全垫"，且推广复制性不强，拓展新运营区域需要大量测试和调整。车企重点布局的端到端技术路线为破解这一困境指明方向，但仍需时间打磨成熟。
"公司最初专注整车研发和智能驾驶测试验证服务，但随着高阶辅助驾驶加速进入开放道路，我们发现越来越多故障源于'车-路-云'协同断层：比如路口感知盲区、信号灯相位信息更新滞后、云端调度与车端执行时序不匹配等。"晓枫汽车技术董事长虞晓枫告诉记者，正是基于对这一行业痛点的深刻认识，公司主动转型深耕车路云一体化生态能力建设。虞晓枫表示，单车智能在相对可控场景仍是当前商业化主力，但面对无保护左转、施工路段、行人电动车密集区域等复杂情况，仅靠车载多传感器融合识别存在天然局限——感知盲区无法完全消除、对突发行为预测能力不足、系统端到端响应链路易受限制，从而增加风险。"车路云一体化提供的超视距感知、群体协同决策和城市级调度能力，能够有效补充单车智能在盲区探测和响应时延方面的固有缺陷，为更高级别自动驾驶提供必要的安全冗余保障。"虞晓枫同时强调，完善之道并非在单车智能与车路云一体化之间二选一，而是推动两者深度融合——通过统一数据接口、验证标准和运营机制，让车端聚焦"基础驾驶/基础执行"，路侧与云端提供"车路协同/全局优化"能力，形成覆盖车辆、道路、云端的"大系统协奏"。这一理念在无锡的探索实践已取得阶段性示范效果。作为全国首个国家级车联网先导区、首批"智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展"试点城市，以及首批20个智能网联汽车"车路云一体化"应用试点城市之一，无锡通过规模化部署和系统实践，率先呈现出这一技术模式的应用蓝图。据洪涛介绍，作为城市级车路云一体化项目总集成商与技术保障方，天安智联在无锡建设的车路云一体化路侧网联感知系统，能够实时采集交通信号灯"数字信息"、路面交通流量、突发事件、施工占道等动态数据，并将数字信号、相关预警与决策指令实时传输至车辆终端或导航平台，帮助自动驾驶系统提前预判路口车道通行状况、盲区风险、优化行驶策略，从源头大幅降低事故概率，真正做到"车看得更远、路想得更早、云控得更准"的协同智能。同时，系统还可将这些信息通过车路云一体化网络秒级上传至"交管云脑"，用于交通态势研判和信号控制优化，显著提升交通效率。"数据显示，无锡全市平均通行效率提升约15%-20%。"洪涛告诉记者，以每公里约30万元的智能化改造投入，对比新建道路每公里不低于2亿元的成本，仅用1%的资金就能实现可观的通行效率改善，这正是数字化新型公共基础设施的价值体现。
尽管车路云一体化被寄予成为智能交通"关键拼图"的厚望，但前进道路仍有多重障碍。虞晓枫坦言，这项系统工程正面临"成长的烦恼"——技术可行性持续提升的同时，场景落地、机制协同与商业闭环仍存在诸多挑战。第一道关口是数据"量大质不优"的困境。车、路、云、地图、信号控制等系统虽能采集海量信息，但若缺乏统一的数据标准与治理体系，往往因格式不统一、标签不规范、质量参差而陷入"看得见却用不好"的局面——数据可采集，未必可训练；即便可训练，也未必可验证、可复现。第二道关口是投入与产出的平衡难题。路侧设施、通信与算力平台建设需要持续投入，且运维成本长期累加，若缺乏明确的应用场景、长效运营机制和可量化的效益评估，再先进的设施也可能成为"沉默的硬件"，陷入"建而难用、用而难持续"的困境。第三道关口是多方协同的现实摩擦。政府、车企、科技公司、通信运营商等主体各有立场与诉求，若缺乏明确的权责边界和开放兼容的接口协议，这场本应和谐的智能"协奏曲"，容易变成各自为政的"独角戏"。第四道关口是规模化复制的推广壁垒。中国城市千差万别，道路形态、交通组织、治理逻辑、存量设施条件各不相同，"一城一策"虽因地制宜，却也抬高了推广门槛，让成熟经验难以快速"外溢"。业内专家普遍认为，只有突破这"四道关口"，车路云一体化才能从示范试点真正走向规模应用，为中国自动驾驶产业发展开辟新路径。