打破临界点，以人民为中心加速推进L4级自动驾驶汽车大规模应用
王羽 中国生产力促进中心协会副理事长兼秘书长
当前，全球新一轮科技革命和产业变革正以前所未有的深度和广度重塑经济社会运行方式。人工智能、新一代通信、新能源、先进制造等前沿技术加速融合，催生出一批具有战略性和全局性的新产业、新业态。其中，智能网联汽车作为多技术交叉融合的集大成者，不仅是汽车产业转型升级的主攻方向，更是衡量一个国家科技创新能力、高端制造水平和数字治理能力的重要标志。L4级自动驾驶汽车（即在特定条件下无需人类驾驶员接管的自动驾驶系统）正从实验室走向开放道路，从技术验证走向商业运营，从单点示范走向规模化应用的临界点。站在这一历史关口，以人民为中心，既是价值引领，也是实践路径；既决定技术发展的方向，也决定产业突破的速度与质量。
加速推进L4级自动驾驶汽车大规模应用，必须首先回答一个根本性问题：在哪些场景率先突破，最能实现技术进步与民生改善的有机统一？答案是明确的——个人乘用车领域是当前最具备条件、最符合需求、最能释放技术红利的突破口。这并非忽视公共领域的价值，而是基于人民需求结构、技术比较优势、安全边际效应和经济学规律作出的科学判断。唯有在个人乘用车领域率先打破临界点，才能为更大范围的应用积累数据、降低成本、完善规则、培育生态，最终实现智能网联汽车对全社会的普惠赋能。
一、从技术逻辑与民生需求的深度契合来看，个人乘用车领域是L4级自动驾驶的最佳应用场景
道路交通事故是威胁人民生命安全和身体健康的重要风险源。世界卫生组织数据显示，全球每年约有130万人死于道路交通事故，另有数千万人受伤。我国道路交通安全形势总体稳定向好，但每年仍有数万人因交通事故失去生命，其中绝大多数事故与人为因素直接相关，包括疲劳驾驶、分心驾驶、超速行驶、酒后驾驶、操作不当等。驾驶是一项高度依赖注意力、判断力和反应速度的复杂任务，而人的生理和心理状态具有天然波动性和不确定性。即便是经验丰富的驾驶员，也难以在长时间、高强度、复杂路况下始终保持最优状态。
相较之下，L4级自动驾驶系统在感知、决策和执行环节具备系统性优势。激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头和超声波传感器构成的多模态感知系统，能够实现360度无死角、全天候的环境监测，不受人类视觉盲区和注意力衰减的限制；高性能计算平台和深度学习算法，能够在毫秒级时间内完成对复杂交通场景的理解和决策，避免人类因情绪、疲劳、误判导致的错误操作；线控底盘和冗余执行机构，则保证了系统在部分部件失效时仍能安全运行。从统计学意义上看，成熟的L4级自动驾驶系统的平均驾驶水平高于相当一部分普通驾驶员，特别是在高速公路巡航、拥堵跟车、泊车等结构化场景中，其安全性和稳定性优势更为明显。
个人乘用车领域的驾驶主体是广大普通群众。我国机动车驾驶人数量已超过5亿，但驾驶经验、年龄结构、身体状况和风险意识存在显著差异。大量驾驶员的实际驾驶里程有限，对突发情况的应急处置能力不足，部分老年人、新手和偶尔驾驶者在特定场景下风险偏高。L4级自动驾驶能够有效弥补这些差异，将驾驶安全从依赖个人能力的“方差较大”状态，提升为依托系统冗余和算法一致性的“高下限”状态。这种技术赋能不是替代人的价值，而是通过科技手段保障每一位交通参与者的生命安全，这正是以人民为中心的最直接体现。
此外，个人乘用车领域的技术应用还能显著缓解驾驶疲劳，释放时间价值。随着城市化进程加快，通勤距离和时间不断延长，长时间驾驶不仅消耗体力精力，还挤占了本可用于学习、休息和陪伴家人的宝贵时间。L4级自动驾驶使驾驶员在特定场景下从操控任务中解放出来，可以在车内从事其他活动，从而提升出行品质和生活质量。对于经常长途出行、夜间出行或身体不便的群体而言，这一技术更是具有不可替代的现实意义。
因此，从技术逻辑与民生需求的契合度看，个人乘用车领域是L4级自动驾驶率先实现规模化应用的最优场景。它直接作用于最广大人民群众的日常出行，具有最广泛的受益面和最迫切的安全诉求，能够在短期内形成可感知、可量化的技术红利，为产业持续发展提供坚实的民意基础和市场支撑。
二、从社会成本与公共利益的审慎权衡来看，公共领域自动驾驶应用必须坚持分类施策、稳妥有序
有人可能提出，公交、出租、货运等公共领域车辆行驶里程长、运营时间长，自动驾驶应用的经济效益似乎更为显著。然而，技术推广不能只看效率指标，更要看社会成本、就业影响和公共安全的多维平衡。公共领域的自动驾驶应用，远比个人乘用车复杂，必须更加审慎地推进。
首先，公共领域承载着大量就业功能。公交司机、出租车司机、货运司机等职业群体规模庞大，他们不仅是运输服务的提供者，更是家庭生计的支撑者和社会稳定的重要力量。根据相关统计，我国道路运输从业人员超过3000万人，其中货运驾驶员约1800万人，客运驾驶员约300万人。这些岗位对从业者的驾驶技能、路况熟悉程度、应急处置能力和服务意识有较高要求，同时也为大量中等技能劳动者提供了稳定的收入来源。如果在公共领域过快地推行自动驾驶替代，可能对就业市场造成较大冲击，引发社会风险。以人民为中心的发展思想要求我们，在推动技术进步的同时，必须充分考虑劳动者的切身利益，不能以牺牲一部分人的生计为代价换取效率提升。
其次，公共领域运营涉及更复杂的社会互动和公共安全维度。公交车需要应对乘客上下车、老弱病残孕特殊群体照顾、车内秩序维护等大量非驾驶任务；出租车需要与乘客沟通目的地、处理纠纷、提供个性化服务；货运车辆则面临超载检查、货物固定、复杂装卸等环节。这些任务远超出自动驾驶系统当前的技术边界，需要人类驾驶员的社会经验和灵活应变能力。职业司机在长期一线工作中积累的“默会知识”，是算法短期内难以完全替代的。更重要的是，公共交通工具一旦发生事故，其社会影响和后果严重程度远高于个人乘用车，安全冗余和责任追溯机制必须更加严格。
再次，公共领域的自动驾驶应用还面临更复杂的法规和伦理问题。例如，公交车自动驾驶发生事故时，责任主体如何认定？运营企业、系统供应商、基础设施管理者之间如何划分责任？出租车自动驾驶时乘客的隐私如何保护？货运自动驾驶跨区域运营时各地法规如何衔接？这些问题的解决需要更加成熟的法律框架和社会共识，不宜在技术和制度尚不完善的阶段贸然大规模推广。
因此，在公共领域，应当坚持分类施策、试点先行、稳妥有序的原则。对于港口、矿区、机场、封闭园区等场景相对封闭、人员影响较小、作业标准化的领域，可以加快自动驾驶应用，积累技术和管理经验；对于城市公交、出租、干线物流等开放场景，则应保持审慎，以示范运营和辅助驾驶为主，重点解决安全监管、责任划分和就业转型等问题。这既是对公共安全负责，也是对劳动者权益负责，体现了以人民为中心的价值取向。
三、从新经济驱动和规模经济正向发展来看，个人乘用车领域将率先实现突破
从经济学视角看，新技术的大规模应用通常需要跨越一个“临界点”，即当采用率达到某一阈值后，市场力量将自发推动技术扩散加速，形成自我强化的正向循环。对于L4级自动驾驶汽车而言，个人乘用车领域最具备率先跨越这一临界点的条件。
第一，成本下降曲线明确。自动驾驶系统的核心硬件包括激光雷达、计算芯片、摄像头、毫米波雷达等，近年来成本呈现快速下降趋势。以激光雷达为例，早期机械式激光雷达单颗成本高达数万美元，如今半固态、固态激光雷达已降至数百美元量级；车规级自动驾驶计算平台的单位算力成本也在持续下降。随着量产规模扩大，固定研发成本和模具成本将被更大规模摊薄，单车自动驾驶系统的总成本有望从目前的数万元进一步降至万元以内，进入普通家庭可负担区间。个人乘用车市场规模巨大，全球年销量超过8000万辆，中国年销量超过2500万辆，为规模经济提供了广阔空间。
第二，数据规模带来性能提升。自动驾驶系统的核心能力来源于数据驱动的人工智能算法。更多的实际道路行驶里程，意味着更丰富的场景数据、更全面的边缘案例覆盖和更高效的算法迭代。个人乘用车用户的日常出行覆盖城市道路、高速公路、乡村道路、停车场等多样化场景，能够产生海量且高频的真实驾驶数据。这些数据经过脱敏和标注后，可用于训练感知模型、决策模型和规划模型，持续提升系统在复杂场景下的安全性和适应性。数据的规模效应将形成显著的性能壁垒，使先发企业能够持续改进产品，后来者难以追赶。
第三，商业闭环加速形成。个人消费者对安全、便捷、舒适出行的支付意愿正在上升。随着年轻一代成为汽车消费主力，其对智能化功能的接受度和期待值更高。L4级自动驾驶功能可以作为一种高附加值配置，通过一次性购买、订阅服务或按使用付费等多种商业模式实现价值变现。同时，自动驾驶能够降低事故率，进而降低保险费用；能够优化驾驶行为，降低能耗和维保成本；能够释放驾驶员时间，创造新的车内消费场景。这些因素共同构成了对个人消费者的综合吸引力，使商业闭环更易形成。
第四，网络效应逐渐显现。当越来越多的个人乘用车具备L4级自动驾驶能力，车路协同基础设施的利用率将提高，高精地图的更新频率将加快，云端调度平台的效率将提升，整个智能交通生态的边际成本将下降，服务体验将改善。这种网络效应将进一步降低自动驾驶的使用门槛，吸引更多用户加入，形成良性循环。
一旦个人乘用车领域率先跨越临界点，将产生巨大的外溢效应：技术成熟度提升，使公共领域自动驾驶应用的成本更低、安全性更高；产业链规模化发展，带动传感器、芯片、软件、通信等上下游产业繁荣；数据资产积累，为城市交通治理和智慧城市建设提供支撑；消费者认知度和接受度提高，为全面推广奠定社会基础。因此，优先在个人乘用车领域实现L4级自动驾驶大规模应用，不仅是技术选择，更是经济规律的必然要求。
四、从以人民为中心的制度供给来看，应构建有利于打破临界点的政策环境
打破临界点，既需要市场力量的自发驱动，也需要有为政府的制度供给。以人民为中心的制度设计，核心在于处理好创新与安全、效率与公平、发展与规范的关系，为L4级自动驾驶汽车的大规模应用提供稳定、透明、可预期的政策环境。
第一，加快完善法律法规体系。L4级自动驾驶汽车的规模化应用，需要明确的法律地位和责任框架。目前，我国已在深圳、上海、北京等地出台地方性法规或规章，对智能网联汽车的道路测试、示范应用和商业化运营作出规定，但全国层面的法律法规仍待完善。应加快研究制定智能网联汽车管理相关法律或行政法规，明确自动驾驶系统的法律属性、事故责任认定规则、数据权属和隐私保护要求、跨区域运营的监管协调机制等。特别是要建立“系统责任”与“人的责任”相衔接的归责体系：在自动驾驶系统激活期间发生的事故，原则上由系统提供者或运营者承担相应责任；驾驶员在接管义务范围内的过错，则按过错程度承担相应责任。这种制度安排既能保护消费者权益，又能激励企业提升系统安全性。
第二，健全安全监管和准入标准。L4级自动驾驶汽车的安全性是人民群众最关心的问题。应建立覆盖产品准入、运行监管、退出机制的全生命周期安全管理制度。在产品准入环节，制定严格的测试验证标准和功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全等要求，确保上市产品的安全底线；在运行监管环节，建立实时监测、事件报告和事故调查机制，对自动驾驶系统的运行状态进行持续监督；在退出机制方面，明确产品召回、系统停用和运营退出的条件和程序。同时，推动建立第三方安全评估和认证体系，增强监管的独立性和公信力。
第三，推动基础设施适度超前布局。L4级自动驾驶虽然以单车智能为基础，但车路协同能够显著提升系统安全性和运行效率。应统筹规划、适度超前建设路侧感知、通信、计算等基础设施，重点在高速公路、城市快速路、复杂交叉口等关键路段部署V2X通信单元和边缘计算节点。同时，加快高精地图的采集、更新和合规使用，建立动态高精地图的分级管理和快速审图机制。基础设施的完善能够降低单车系统的技术难度和成本，加速自动驾驶的规模化应用。
第四，创新保险和金融支持机制。自动驾驶汽车的保险产品需要适应技术特点进行创新。传统车险基于驾驶员行为和事故责任设计，难以完全适用于自动驾驶场景。应探索建立“产品责任险+车险”的复合保险体系，由自动驾驶系统提供者购买产品责任险，覆盖系统缺陷导致的事故损失；车主购买车险，覆盖非自动驾驶状态和外部因素导致的风险。同时，鼓励保险机构利用自动驾驶车辆运行数据进行精准定价，降低事故率较低车辆的保费。在金融支持方面，对自动驾驶汽车的生产、销售和使用给予适当的财税优惠、低息贷款和消费补贴，降低消费者的初始购置成本。
第五，加强消费者教育和体验推广。人民群众对自动驾驶技术的认知和信任，是其大规模应用的社会基础。应通过多种渠道开展科普宣传，客观介绍自动驾驶的技术能力、安全边界和使用规范，避免不切实际的过高期待或过度恐慌。支持企业开展试乘试驾、短期租赁、共享体验等活动，让更多消费者亲身感受自动驾驶的安全性和便利性。同时，建立用户反馈和投诉处理机制，及时回应社会关切，持续改进产品和服务。
五、从统筹发展与安全方面来看，需在就业转型与社会保障中体现人民至上
技术进步必然带来就业结构的调整。L4级自动驾驶汽车的规模化应用，将在一定程度上减少对传统驾驶岗位的需求，这是不可回避的客观趋势。以人民为中心的发展思想要求我们，不能回避矛盾，而要主动作为，通过制度设计和社会保障，使技术进步的成果由全体人民共享，使转型的成本由全社会共同分担。
一方面，要前瞻性开展技能转型和再就业培训。针对可能受影响的职业驾驶员群体，建立政府、企业、社会多方参与的转岗培训机制。依托职业院校、培训机构和平台企业，开展面向安全员、自动驾驶测试工程师、远程监控员、车队运维人员、智能网联汽车维修技师等新职业的技能培训。这些新职业与自动驾驶技术直接相关，既需要一定的驾驶经验，又需要新的技术知识和操作能力，非常适合传统驾驶员转型。同时，鼓励企业在自动驾驶运营岗位的招聘中优先考虑有驾驶经验的劳动者，并给予一定的转岗补贴和就业服务。
另一方面，要完善社会保障体系，增强劳动者抵御转型风险的能力。对因技术替代暂时失业的驾驶人员，按规定及时足额发放失业保险金，提供基本生活保障。探索建立技术转型援助基金，对受影响较大的地区、行业和群体给予专项支持。同时，加强劳动权益保护，防止企业在技术替代过程中违反劳动法律法规，损害劳动者合法权益。
从更宏观的视角看，技术进步与就业的关系并不是简单的此消彼长。历史上每一次重大技术革命，都在淘汰部分旧岗位的同时创造了更多新岗位。自动驾驶技术的产业化，将带动传感器、芯片、软件、地图、通信、出行服务、数据服务等新兴产业发展，创造大量高技能就业机会。关键是要通过教育和培训体系的适应性调整，使劳动者能够抓住新机遇，实现更高质量的就业。
六、从发挥制度优势与市场优势方面来看，应构建协同创新的自动驾驶生态
我国在智能网联汽车领域具有显著的综合优势，这是打破临界点、实现大规模应用的坚实基础。超大规模市场为技术验证和商业闭环提供了广阔空间；完整产业链为系统集成和成本控制提供了有力支撑；新型举国体制为跨部门、跨领域协同创新提供了制度保障；丰富应用场景为数据积累和算法迭代提供了独特条件。
应充分发挥这些优势，构建政府引导、企业主体、市场驱动、社会参与的协同创新生态。在技术攻关方面，集中力量突破车规级芯片、高性能传感器、车载操作系统、自动驾驶算法等关键核心技术，增强产业链供应链自主可控能力。在标准制定方面，加快制定L4级自动驾驶汽车的技术标准、测试规范、数据格式、接口协议等，推动形成统一开放的标准体系，促进不同企业产品和不同基础设施之间的互联互通。在国际竞争方面，积极参与联合国、ISO等国际组织的自动驾驶标准制定，推动中国标准走向世界，提升我国在全球智能网联汽车产业中的话语权和影响力。
同时，要坚持开放合作，吸引全球创新资源，鼓励国内企业与国际领先企业在技术研发、测试验证、商业模式等方面开展交流合作。在确保国家安全和数据安全的前提下，适度开放自动驾驶测试场景和市场准入，营造公平竞争的市场环境，激发各类市场主体创新活力。
七、从打破临界点的路线图设计思考来看，应加速从试点示范到规模应用的系统推进
打破临界点不是一蹴而就的，需要分阶段、有重点地系统推进。在时间维度上，可以设计“三步走”的路线图：
第一步（第一年-第三年），重点突破期。以个人乘用车为主要载体，在北京、上海、广州、深圳、武汉、重庆等具备条件的城市，扩大L4级自动驾驶汽车的商业化试点范围，允许符合条件的企业向个人消费者销售或租赁L4级自动驾驶汽车，在限定区域和时段内提供自动驾驶出行服务。同步完善相关法规标准、基础设施和保险产品，积累规模化运行经验。
第二步（第三年-第五年），规模推广期。在试点成功基础上，逐步放开更多城市和高速公路场景，推动L4级自动驾驶汽车在个人乘用车市场的渗透率显著提升。加快车路云一体化基础设施建设，实现重点区域全覆盖。建立全国统一的自动驾驶汽车监管平台和数据共享机制。在公共领域，选择条件成熟的场景开展规模化示范应用。
第三步（五年以后），全面发展期。L4级自动驾驶汽车成为个人乘用车的主流配置之一，渗透率达到较高水平。城市公交、出租、物流等公共领域的自动驾驶应用实现有序发展。智能网联汽车产业成为国民经济的重要支柱，为交通强国、科技强国建设提供有力支撑。
在这一过程中，必须始终坚持安全第一、人民至上的原则，根据技术成熟度和社会接受度动态调整推进节奏，做到蹄疾步稳、稳中求进。
八、让科技之光照亮人民出行之路
科技创新的终极坐标是人。L4级自动驾驶汽车的大规模应用，不是为了替代人，而是为了更好地服务人；不是为了展示技术奇观，而是为了让出行更安全、更便捷、更有尊严。它让每一位驾驶员都能在疲惫时得到系统的守护，让每一位乘客都能在旅途中享有更多的自由和安宁，让每一个家庭都能在道路上少一分风险、多一分安心。这是科技进步应有的温度，也是以人民为中心的发展思想在智能交通领域的具体实践。
打破临界点，需要勇气，更需要智慧；需要速度，更需要稳健。我们要坚持技术逻辑与民生逻辑相统一，坚持效率提升与公平保障相协调，坚持创新发展与安全可控相促进。以个人乘用车领域为突破口，以制度创新和生态构建为保障，以就业转型和社会保障为底线，加速推进L4级自动驾驶汽车大规模应用，让智能网联汽车驶入高质量发展的快车道，为亿万人民的美好出行贡献力量，为中华民族伟大复兴的交通篇章书写新的辉煌。
当科技真正以人为本，当创新真正回应民生，临界点就不再是难以逾越的鸿沟，而是通向未来的起点。让我们以更大的决心、更实的举措、更强的合力，共同迎接L4级自动驾驶汽车规模化应用的新时代，让人民群众在每一次出行中都能感受到科技进步带来的安全感、幸福感和获得感。这，就是我们的奋斗目标，也是我们的历史责任。
作者：
王羽 高级工程师，研究员，中国指挥与控制学会无人系统专业委员会副主任委员、中国人工智能学会智能驾驶专业委员会副主任委员、世界青年科学家联合会会员、中国自然辩证法研究会会员、中国优选法统筹法与经济数学研究会资深会员、中国材料研究学会高级会员、中国仿真学会高级会员、中国城市科学研究会高级会员、中国仪器仪表学会高级会员