2025年第四季度，中国智能网联汽车产业迎来里程碑式突破——北京、重庆正式批准L3级自动驾驶试点，两家车企旗下产品获工信部附条件准入许可，在指定路段开启商业化试点探索。不仅终结了行业长期存在的责任“暧昧”困境，更标志着自动驾驶从封闭测试迈入“责任明确、场景落地”的新阶段，为2026年行业发展勾勒出清晰的前行轨迹。在政策破冰、技术迭代与产业链成熟的多重共振下，2026年或将成为L3级自动驾驶迈入商业化的关键之年，但其规模化落地仍需跨越技术、法规、生态等多重关卡。

　　笔者认为，2026年辅助/自动驾驶技术将呈现场景深耕、路径收敛、硬件自主的三重进化特征。技术路线层面，行业将从功能堆砌、配置冗余的探索期，迈向技术方案统一、系统效率优化的新阶段，纯视觉与激光雷达融合方案的差异化竞争格局将进一步明晰。其中，激光雷达凭借在复杂场景下的感知优势，成为L3级车型的核心配置，星宸科技计划2026年上半年量产的车规级SPAD芯片，覆盖192线到超1000线的分辨率范围，可精准匹配不同场景对感知精度的需求，将推动激光雷达在20万元级主流车型中的普及。同时，大模型与端到端架构的深度融合将加速，华为乾昆智驾ADS系统等解决方案已实现全国范围智能驾驶支持，有望催生 “一套系统覆盖全场景”的技术跃迁。

　　场景落地方面，将呈现“结构化场景规模化、复杂场景突破式”发展态势。北京的标准化高速场景与重庆的复杂山地路况形成互补试点，车企可通过积累极端天气、施工路段、突发障碍物等长尾场景数据，持续优化系统决策能力。根据工信部附条件准入要求，长安深蓝SL03 在重庆拥堵高速场景下最高车速不超过50km/h，极狐阿尔法S在北京指定路段最高车速可达80km/h，这种场景受限的准入安排，既为技术验证提供了可控环境，也为2026年高速及城市快速路场景的规模化落地奠定基础。预计明年下半年，测试范围将覆盖更多场景，从单车道扩展至多车道，从封闭道路延伸至部分城区主干道。

　　在产业链成熟度上，核心零部件国产化替代将进入加速期，为技术落地筑牢硬件根基。除激光雷达SPAD芯片外，导远科技自主研发的微机电系统（MEMS）惯性测量单元（IMU）芯片GST80已正式通过DEKRA德凯颁发的ISO 26262功能安全产品认证，达到ASIL D最高安全等级要求，成为首款通过该认证的国产车规级产品。车规级芯片、高精度传感器、域控制器等核心部件的自主可控，不仅降低了供应链风险和整车成本，更能通过产业链协同快速响应中国复杂道路场景的特殊需求。同时，5G-V2X车路协同基础设施建设将向更多城市延伸，搭载车路云协同技术的车型将迎来量产上市，部分功能场景开始落地应用，形成“聪明的车”与“智慧的路”深度协同的发展格局。

　　但可以肯定的是，2026 年L3级自动驾驶的规模化落地仍需闯过技术、法规、生态三重难关。技术层面，“长尾难题”仍是最大瓶颈。去年，某传播机构对36款车型的测试显示，15个场景平均通过率仅35.74%，高速场景通过率更是低至24%，极端天气下传感器误报、非常规障碍物识别率不足等问题突出。尽管激光雷达和大模型技术持续进步，但暴雨、暴雪、团雾等恶劣天气，以及无保护左转、施工绕行、道路异物等非结构化场景，仍需海量真实道路数据支撑优化。更严峻的是，数据训练成本高、多模态融合难度大、复用性差等问题，导致系统泛化能力不足，短期内难以实现全场景安全兜底。加之云端世界模型训练所需的高额算力投入，让多数仍处于亏损状态的车企望而却步，限制了技术迭代速度。

　　法规与标准层面的滞后性同样制约着行业发展。尽管京渝等地已出台地方性法规，明确L3级系统激活期间由车企承担主要责任，驾驶员未及时接管则需自行担责，但全国性的事故认定标准仍未统一。跨城市行驶时，不同地区对数据存证、责任划分的要求差异较大，给车企规模化推广带来合规挑战。数据治理方面，自动驾驶系统每秒产生的海量数据涉及隐私保护与跨境存储，目前缺乏全国性统一规范，既影响数据共享效率，也增加了企业合规成本。保险机制衔接也存在空白，尽管北京要求车企购买每车不低于500万元的交通事故责任险，但针对L3级的专属保险产品仍处于探索阶段，EDR数据追溯机制与理赔流程的衔接也仍需完善。

　　生态协同与用户认知的偏差则构成了落地的第三重障碍。L3 级自动驾驶的商业化绝非单一企业能单打独斗完成，需要车企、通信企业、基建运营商、保险机构等多方协同。但目前路侧单元与车联网基础设施存在区域割裂，跨区域路侧感知网络建设投入巨大，商业模式尚不清晰，导致车企配合度不足。用户层面，认知偏差可能引发安全风险与信任危机。部分消费者对L3级“系统主导、按需接管”的规则存在误读，过度追求“脱手脱眼”的使用体验，忽视了驾驶员的接管义务。

　　面对机遇与挑战并存的发展格局，笔者认为2026年辅助/自动驾驶产业，需要构建以技术攻坚为破局基础、以政策协同为发展护航、以生态共建为发展思路的多元破局路径。技术层面，车企需聚焦“场景深耕+数据闭环”，通过真实路测持续降低系统接管率。同时，在相关部门主导下，车企间可尝试探索高质量数据共享模式，搭建安全规范的数据共享平台，提高数据复用率。政策层面，在京渝试点基础上推进多城联动试点，统一事故责任认定与数据存证标准，将L3路权开放与智能网联示范区建设绑定，并加快出台全国性数据隐私保护与跨境存储法规，为行业发展提供明确指引。生态层面，需推动车企与通信企业联合建设跨区域路侧感知网络，降低单一主体投入成本；鼓励保险机构推出适配L3级自动驾驶的创新保险产品，配套EDR数据追溯机制化解理赔难题。

　　从北京的高速路段到重庆的立体交通，L3试点的破冰为2026年辅助/自动驾驶发展打开了一扇窗。这一年，技术迭代的加速度与落地进程的复杂性将长期并存，行业将真正从硬件之争转向软件生态竞争的转型拐点。随着国产核心零部件的规模化量产、全国性法规体系的逐步完善、多方协同生态的持续构建，辅助/自动驾驶将逐步从场景限定走向全域可用，从高端车型下放至主流市场。尽管前路仍有诸多挑战，但中国凭借政策响应速度、完整产业链优势和庞大市场腹地，有望让“场景限定式立法”和“车路协同方案”成为全球产业范本。

　　2026年，当更锐利的“感知之眼”、更智能的“决策大脑”与更完善的“制度保障”形成合力，辅助/自动驾驶必将从测试场走向寻常道路，为汽车产业转型与智慧交通建设注入持久动力，让智能出行的美好愿景照进现实。