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第一章 绪论：中国无人驾驶产业的时代坐标

2026年，中国汽车产业正式驶入以智能为核心驱动力的新阶段。智能辅助驾驶已成为继新能源汽车之后汽车行业的第二增长曲线。这一年，中国无人驾驶产业迎来了从技术验证到规模化商业部署的历史性转折点。

站在2026年6月的时间节点回望，中国自动驾驶行业经历了从功能导入到规模化普及的快速演进。工信部数据显示，2026年1月至2月，我国具备L2级组合驾驶辅助功能的乘用车新车渗透率已达69.15%。这一数字标志着智能驾驶已从高端车型的“选配”转变为大众市场的“标配”，中国正在成为全球智能驾驶普及速度最快的市场之一。

从更宏观的视角来看，2026年也是中国自动驾驶政策体系走向成熟的关键之年。2026年6月17日，工业和信息化部正式就《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》两项强制性国家标准（报批稿）公开征求意见。这是中国首部针对L3级和L4级自动驾驶系统的强制性国家标准，标志着行业从“野蛮生长”走向规范化发展的新阶段。

与此同时，全球竞争格局也在发生深刻变化。2026年5月21日，特斯拉监督版FSD正式进入中国市场。FSD入华并未带来“碾压式”冲击，但其存在本身强化了市场竞争，正在推动行业的竞争焦点从营销层面的硬件参数比拼加快转向用户真实体验的优化。正如汽车安全专家、同济大学原汽车学院教授朱西产所言：“如果2023年FSD入华，肯定是断代式领先。但现在国内头部企业华为、小鹏、理想的智驾技术，不会比特斯拉差。”

本章作为全文的绪论，旨在勾勒中国无人驾驶产业的时代坐标与发展全貌。后续各章将从政策法规、市场规模、技术架构、主要企业、商业化应用、挑战与未来方向等维度展开系统论述。

第二章 政策法规体系：从“鼓励创新”到“安全兜底”

2.1 强制性国标的里程碑意义

2026年6月，中国自动驾驶政策领域迎来了具有里程碑意义的事件。工信部发布了关于公开征求《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准（报批稿）意见的公示。这份标准报批稿的征求意见时间窗口非常短——从2026年6月17日到6月24日，仅仅一周——这从侧面反映出主管部门推动行业规范化的急切心情。

这份标准是对2024年推荐性国标GB/T 44721-2024《智能网联汽车自动驾驶系统通用技术要求》的首次修订，最根本的变革在于标准属性由“推荐性”转为“强制性”。如果说旧版标准是告诉行业“建议怎么做”，那这份新国标就是一套刚性准入清单，明确了企业生产研发“必须达标”的底线要求。标准的建议实施日期为2027年7月1日。

表2-1 《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国标核心要点

维度	具体要求
适用范围	装备L3级和/或L4级驾驶自动化系统的M类（载客）和N类（载货）车辆，不适用于自动泊车系统
安全水平底线	安全水平不低于“合格且专注的人类驾驶员”
L3级能力要求	至少具备车道巡航、换道控制和交叉路口（环形路口除外）通行能力
L4级能力要求	在L3基础上增加绕行障碍物驶入相邻车道、倒车和掉头等能力
人机交互要求	配备专用操纵方式激活/退出，L3需预留充分的接管时间
安全档案机制	建立“声明—论证—证据”三位一体的安全档案机制

标准将驾驶场景划分为四类并分别设定了行为准则：

标称场景：系统要在正常路况下保持车距、避让优先车辆、响应交警指挥、合理控制车速，禁止无理由扰乱交通。总结来说就是“正常人怎么开车，自动驾驶系统就怎么开车”。

风险场景：系统可以预判危险，不可避免碰撞时降低损伤，碰撞后自动刹停。

失效场景：系统及时识别故障，最小化整体风险。若故障使系统无法安全执行驾驶，则禁止激活。

超出设计运行条件的场景：系统进行可预见的预判，不符合设计运行条件则不能激活系统。

2.2 政策体系的层层递进

强制性国标的出台并非孤立事件，而是中国智能网联汽车政策体系持续完善的必然结果。近年来，中国已在多个层面构建起支持自动驾驶发展的政策框架：

试点示范层面：中国在20个城市开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点。全国累计开放测试示范道路35000多公里，部署智能化路侧单元超过11000套。北京市以经开区为核心建设全球首个“车路云一体化”高级别自动驾驶示范区，截至2025年5月，示范区已实现600平方公里设施智慧化部署，吸引30余家测试企业投放超千台自动驾驶车辆，累计自动驾驶测试里程超3500万公里。

标准体系层面：我国智能网联汽车标准体系持续完善，累计发布国家和行业标准88项。2026年1月，DSSAD黑匣子国标强制实施，实现事故定责“数据说话”。工信部还提出了85%的国际标准转化率目标，并强调在联合国等国际平台牵头标准研制。

监管体系层面：从生产准入源头到售后召回监管，从企业能力核验到产品全生命周期管控，一系列政策密集出台，标志着中国智能网联汽车产业监管已构建起“事前准入防控、事中过程监管、事后追溯问责”的全链条体系。

2.3 “L2.9现象”与政策滞后性

在政策与技术的张力中，一个值得关注的现象是“L2.9现象”——技术能力已趋近L3，但法律仍锚定L2等级。这是车企在当前法规与保险体系下的商业选择。2025年底，极狐、长安深蓝获首批L3准入。但整体而言，大部分车企选择将技术能力维持在L2级别以避免法律风险，这也解释了为何市场上大量车型的实际智驾能力远超L2标准，却在宣传中谨慎地保持在L2范畴。

工信部最新发布的L2级组合驾驶辅助系统新国标征求意见稿，对数据记录提出明确要求——系统运行期间的数据须防篡改、防删除，用于事故回溯。新国标还规定，驾驶员长期不按规定使用系统将被禁用以减少“误用”风险。这一系列举措表明，政策制定者正在努力弥合技术能力与法律框架之间的鸿沟。

第三章 市场规模与产业格局

3.1 市场规模的高速增长

中国自动驾驶市场正处于高速增长通道。中商产业研究院发布的报告显示，2025年中国自动驾驶市场规模达到4502亿元，同比增长17.5%。分析师预测，2026年中国自动驾驶市场规模将达到5293亿元。

表3-1 中国自动驾驶市场规模与渗透率关键数据（2025-2026）

指标	2025年数据	2026年预测/实际
自动驾驶市场规模	4502亿元（+17.5%）	5293亿元
L2级乘用车渗透率	>60%	69.15%（1-2月）
高阶智驾渗透率	—	预计超40%
L2+方案CAGR	—	33.7%
Robotaxi市场CAGR	—	74.0%
汽车产销	超3400万辆	—

从细分市场来看，商用车的L4级自动驾驶解决方案已在机场、厂区、矿区及港口等封闭场景中得到商业应用。2025年中国商用车L4级自动驾驶解决方案市场规模为123亿元。随着技术持续发展，预期商用车L4级自动驾驶将扩展至更多开放场景及复杂环境。预计2026年中国商用车L4级自动驾驶解决方案市场规模将达261亿元。

3.2 “智驾平权”推动普及加速

2026年最显著的市场趋势之一是“智驾平权”的加速落地。比亚迪全系标配高阶智驾，功能下探至10万元以下市场，推动L2及以上渗透率全面提升。理想汽车率先量产VLA模型，实现“读懂”路面文字与交警手势。高速NOA已下探至7万元级车型。

从用户需求看，智驾消费正回归实用主义。20万以上车型智驾已成标配，用户拒绝高价软件买断，核心诉求转向拟人化舒适、决策透明与行为一致。智驾从“溢价功能”变为“入场门票”，竞争从“有没有”转向“好不好”。

3.3 竞争格局：“一超多强”与多元生态

目前中国智驾市场呈现“一超多强”格局。华为凭借ADS生态占据第三方供应商主导地位，小鹏、理想、蔚来等车企自研路线加速追赶，地平线、Momenta则在特定细分领域形成壁垒。

从产业终局来看，未来将呈现全栈整合、开放生态、深度绑定三类供应商共存的格局。全栈整合型以华为为代表，提供从芯片到操作系统的完整解决方案；开放生态型以百度Apollo为代表，通过开源平台赋能产业；深度绑定型则与特定车企形成战略联盟。

资本市场方面，自动驾驶行业备受瞩目，26家企业获得融资，主要涉及L2级辅助驾驶、L4级细分领域和Robotaxi领域。小马智行、文远知行在香港资本市场的成功上市，凸显了市场对技术成熟度、成本控制能力和商业化落地节奏的严格要求。

第四章 技术架构：从模块化到原生端到端的代际跃迁

4.1 技术架构演进的三个阶段

中国智能驾驶技术架构正经历从模块化到原生端到端的代际跃迁，竞争焦点转向“含模量”——即AI模型在决策链路中的渗透深度。

自动驾驶技术架构的演进可分为三个阶段：

第一阶段：模块化架构。传统自动驾驶将驾驶任务分解为感知、决策、规划、控制等独立模块，各模块通过定义良好的接口进行通信。这种架构的优势在于各模块可独立开发和调试，但劣势同样明显——信息在模块间传递时存在损失，且各模块的优化目标难以全局一致。

第二阶段：端到端架构。端到端系统通过神经网络将传感器原始数据直接映射到车辆控制指令，不再需要将问题分解为多个子任务。端到端架构消除了传统分模块流水线的信息损失与接口延迟。理想VLA、小鹏第二代VLA智驾系统均已实现感知、决策、规控全链路端到端打通。

第三阶段：原生端到端+世界模型。这是当前最前沿的技术范式。在端到端的基础上引入世界模型，使系统不仅能够“看到”当前环境，还能“预测”环境演变。华为WEWA 2.0架构、蔚来世界模型布局均属此列。

4.2 感知层技术：多传感器融合的共识与分歧

在感知环节，多传感器融合路径已成为业界主流。该路径通过多传感器协同实现精准周界监测。然而，关于传感器配置的路线分歧依然存在。

纯视觉路线：以特斯拉为代表，依托全球最大规模的真实驾驶数据积累，致力于通过深度学习算法不断优化视觉系统的感知能力。特斯拉创始人认为，多传感器数据融合可能引发信号冲突，导致系统决策迟疑，反而增加安全隐患。

多传感器融合路线：国内头部车企普遍坚持多传感器冗余路线。Waymo前首席执行官John Krafcik在2026年CES展会期间明确指出，特斯拉FSD因采用纯视觉方案而存在“严重的视野缺陷”。Krafcik认为，特斯拉早年移除雷达、超声波传感器并拒绝使用激光雷达的做法，等同于“给自己的AI戴上镣铐”。

中国的实践：目前中国智驾市场的传感器路线呈现分层趋势——L2以纯视觉为主，L3+以多模态融合为主，路线之争回归产品定级。华为ADS 5搭载了全球量产最高规格的896线双光路图像级激光雷达，配合800万像素多目摄像头、4D毫米波雷达等传感器。896线激光雷达采用广角+长焦双光路架构，对14厘米低矮障碍物的识别距离可达162米，雨雾天气下感知精度提升40%。

表4-1 主流传感器技术路线对比（2026）

技术路线	代表企业	传感器配置	优势	挑战
纯视觉	特斯拉	7颗500万像素摄像头	成本低、数据闭环成熟	恶劣天气性能下降、视野局限
多传感器融合	华为、小鹏、理想	激光雷达+摄像头+毫米波雷达	全天候感知、安全冗余	成本较高、融合算法复杂
混合方案	华为ADS 5 SE	纯视觉（基础版）	兼顾成本与性能	能力上限受限

4.3 决策层技术：AI智能体与博弈论

决策层是当前技术竞争的核心战场。传统决策依赖规则引擎和状态机，而新一代决策系统正在向AI智能体演进。

华为WEWA 2.0架构是这一趋势的典型代表。该架构在云端引入Multi-Agent多智能体博弈技术，将所有交通参与者建模为具有智能的Agent并与自车产生博弈，告别过去的“假人练车”模式。云端世界模型首次引入多智能体博弈机制，训练强度提升10倍。此外，WEWA 2.0架构采用在线强化学习，实现“边生成、边学习、边验证”，训练效率可提升10倍。

在车端，WEWA 2.0新增安全风险场技术，通过量化动能场、势能场与行为场，绘制动态风险热力图以采取防御性策略。车端世界行为模型采用MoE混合专家架构，直接处理多模态感知数据并输出行驶轨迹控制指令。

华为ADS 5的WEWA 2.0架构让智驾系统从“识别道路、执行动作”走向“理解环境、规划策略”。这种从规则驱动向数据驱动的深度转型，是智能驾驶技术演进的核心逻辑。

4.4 算力与芯片：从“唯TOPS论”到多元竞争

算力是支撑自动驾驶算法运行的基础。2026年，行业出现了一个重要转变——算力告别“唯TOPS论”，内存墙成为真实瓶颈。芯片格局从英伟达独大走向昇腾、征程、神玑、图灵等国产矩阵多元化。

华为云端AI算力已达60 EFLOPS。截至2026年4月，华为乾崑智驾累计辅助驾驶里程已超过58亿公里。蔚来、小鹏、理想纷纷自研芯片，车企开始掌握算力底座话语权。

第五章 主要企业与技术进展

5.1 华为：从“帮助车企造好车”到“定义智能化基础设施”

华为是中国智驾领域最具代表性的企业之一。2026年4月23日，华为乾崑技术大会正式发布乾崑智驾ADS 5系统。ADS 5并非简单的版本迭代，而是对底层技术架构进行了全方位重构，被华为定位为“为自动驾驶而来”。

技术突破：ADS 5采用WEWA 2.0架构，进化为面向自动驾驶的AI智能体。硬件层面搭载896线激光雷达，算法层面实现端到端全AI大模型。功能上实现了不依赖高精地图的“有路就能开”无图全场景智能驾驶。

商业化进展：截至2025年底，搭载华为乾崑智驾方案的汽车累计约140万辆，2026年搭载量将突破300万辆。ADS 5计划在2026年内完成对超过80款车型的适配，覆盖15家以上车企，合作品牌包括鸿蒙智行的问界、智界、享界，以及比亚迪、大众、丰田、奥迪等。这种跨品牌、跨定位的规模化覆盖，意味着华为正将智驾能力打造成智能汽车时代的“基础设施”。

研发投入：华为公司高级副总裁、引望公司CEO靳玉志表示，2025年辅助驾驶领域研发投入超150亿元，2026年预计投入180亿元，采用“压强式研发”与“全栈自研”策略。华为乾崑2026年研发投入近200亿元，累计投入近700亿元。

表5-1 华为乾崑智驾ADS 5核心参数

维度	具体参数
激光雷达	896线双光路图像级激光雷达
低矮障碍物识别	14厘米障碍物识别距离162米
雨雾感知提升	感知精度提升40%
云端算力	60 EFLOPS
累计里程	超58亿公里（截至2026年4月）
2026年适配车型	超80款，覆盖15+车企
版本划分	SE（纯视觉）/Pro/Max/Ultra（4颗激光雷达）

5.2 百度Apollo：开源生态与产学研用融合

百度Apollo是中国自动驾驶开源生态的引领者。2026年1月，百度Apollo正式发布开放平台的全新升级版本——Apollo开放平台11.0。该平台助力功能型无人车应用场景全面拓展，赋能产业落地、加速自动驾驶生态共创。

百度Apollo还发布了Apollo星火计划2026，以Apollo开放平台为支撑，通过Apollo开发者社区为广大开发者提供自动驾驶在线学习课程、顶级赛事体验、科研实践平台，联动高校、科研机构与生态企业，构建“教学-赛事-科研-产业”四位一体的自动驾驶人才培育体系。

在商业化层面，百度“萝卜快跑”已在北京、上海、广州、深圳、重庆等核心城市实现“全无人”商业化运营常态化。萝卜快跑已实现单城盈利，与小马智行一道成为Robotaxi商业化的标杆。

5.3 小鹏、理想、蔚来：车企自研的三条路径

车企自研是中国智驾产业的另一重要力量，三家企业走出了不同的技术路线：

理想汽车作为VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-行动）量产先行者，在数据标准化方面优势显著。VLA模型通过引入语言模型作为理解与推理的中介，构建了“感知-理解-决策-行动”的链路。

小鹏汽车激进推进全模型化，跳过L3直奔L4。小鹏第二代VLA智驾系统已实现感知、决策、规控全链路端到端打通。

蔚来汽车布局世界模型，算力预留充足并回归激光雷达务实路线。

5.4 小马智行与文远知行：Robotaxi的双子星

小马智行与文远知行是中国Robotaxi领域的两大代表企业。2026年第一季度，两家企业营收分别大增395.4%和115.8%，C端需求爆发。

小马智行已于2025年11月在广州、2026年2月在深圳实现月度单车运营盈利转正，成为首个在一线城市实现双城盈利的中国Robotaxi企业。其车队规模已超1440辆，在广州、深圳率先达成单车经济模型盈亏平衡。小马智行已将2026年收入指引上调至“翻3.5倍”。2026年计划在全球20余座城市部署超过3000辆Robotaxi。2027版全无人Robotaxi整车总成本将下探至23万元以内。

文远知行预计，2026年底全球Robotaxi规模将扩至2600辆，2030年前实现全球部署数万辆的目标。

第六章 商业化应用：从示范运营到规模化变现

6.1 Robotaxi：商业化放量期的到来

Robotaxi已实质性迈入商业化放量期，验证了高阶智驾的商业闭环。随着硬件成本大幅下降及政策松绑，行业正从示范运营向规模化变现切换。

表6-1 Robotaxi主要企业商业化进展对比（2026）

企业	车队规模	商业化进展	2026年目标
小马智行	超1440辆	广州、深圳双城盈利	超3500辆，收入翻3.5倍
文远知行	—	港股上市	全球2600辆
百度萝卜快跑	—	单城盈利	多城规模化运营

6.2 封闭场景：率先规模化的突破口

与开放道路的Robotaxi相比，矿区、港口、机场等封闭半封闭场景的L4级自动驾驶率先实现了规模化应用。这些场景具有路线相对固定、环境可控、安全要求明确等特点，是自动驾驶技术落地的理想切入点。

百度Apollo开放平台11.0特别强调了对功能型无人车应用场景的支持，服务快递配送、环卫清扫等领域。低速封闭和半开放场景正形成第一波规模化发展浪潮，预期2027-2031年将由Robotaxi接棒，推动中高速开放场景的规模化。

6.3 激光雷达：量价齐升的战略机遇期

作为高阶智驾的刚需感知设备，激光雷达行业正迎来量价齐升的黄金期。成本下探至2000-3000元推动渗透率飙升。2026年第一季度国内乘用车激光雷达装机量超98.5万颗。禾赛与华为双寡头合计市占近七成。

叠加AEB强制性国标推进，激光雷达在安全冗余中的战略地位进一步强化，长期成长天花板已然打开。泛机器人赛道正成为激光雷达极具爆发力的“第二增长曲线”——2025年，速腾聚创机器人激光雷达销量同比暴增1141.8%，禾赛科技亦大增425.8%。

第七章 挑战与瓶颈：通往完全自动驾驶之路

7.1 技术挑战：长尾场景与可解释性

尽管技术取得了长足进步，但完全自动驾驶仍然面临若干关键挑战：

极端长尾场景：极端长尾场景的处理能力仍是制约规模化的关键变量。现实世界的驾驶环境几乎无限复杂，系统在面对从未见过的场景时如何做出正确决策，仍是未解难题。

端到端模型的可解释性：端到端模型通过非线性复杂映射直接关联输入、输出，导致决策过程难以直观理解。这种“黑箱”特性在安全至上的自动驾驶领域尤其令人担忧。华为ADS 5的端到端模型同样面临可解释性挑战。

极端天气下的感知可靠性：虽然多传感器融合方案在恶劣天气下的表现优于纯视觉方案，但大雨、大雪、大雾等极端天气仍然会显著影响所有感知系统的性能。

7.2 成本挑战：单车成本与运营成本

尽管Robotaxi单车成本已降至20万元级，2027版全无人Robotaxi整车总成本将下探至23万元以内，但规模化部署仍然面临显著的成本压力。

远程接管的运营成本是另一个关键变量。当自动驾驶车辆遇到无法处理的场景时，需要远程人工介入，这带来了持续的人力成本。如何在保证安全的前提下最小化远程接管频率，是商业化的核心问题之一。

7.3 信任挑战：安全事件与公众接受度

消费者信任的建立是一个漫长的过程，任何重大安全事故都可能引发系统性的信任危机。2026年3月，武汉高架环线上多辆自动驾驶出租车集体熄火瘫痪，造成了严重交通拥堵。2025年安徽铜陵的一起事故，更是让公众对“辅助”与“自动”之间的模糊地带心有余悸。

从用户消费心理来看，行业正经历从“质疑智驾”向“无智驾不买车”的转变。但这一转变需要时间，也需要行业持续用安全表现赢得信任。

7.4 法规挑战：责任界定与保险体系

L3级自动驾驶面临的核心法律难题是责任界定。当系统在L3状态下发生事故，责任应由谁承担？华为ADS 5在合规高速路段，Ultra版本具备L3级智能驾驶功能，系统正常接管状态下发生事故，责任由相关方承担。但这种个案式的安排尚缺乏系统的法律框架支持。

保险体系同样滞后于技术发展。传统的车险体系基于人类驾驶员的过错责任设计，无法适应自动驾驶时代的责任分配逻辑。专属保险方案的推广仍需时日。

第八章 未来发展方向：2030年前瞻

8.1 技术趋势：含模量、世界模型与VLA

展望未来，含模量、世界模型、VLA是下一阶段的技术核心。

含模量——AI模型在决策链路中的渗透深度——将成为衡量智驾系统先进性的关键指标。从模块化到端到端再到原生端到端+世界模型，AI模型的渗透正在从感知层向决策层、规划层乃至全链路延伸。

世界模型是下一代智驾系统的核心技术。世界模型不仅能够理解当前环境，还能预测环境的未来演变，使系统具备“想象力”和“前瞻性”。华为WEWA 2.0的云端世界引擎、蔚来的世界模型布局，都是这一方向的先行探索。

VLA（视觉-语言-行动）模型通过引入语言模型作为理解与推理的中介，使系统能够“读懂”路面文字与交警手势。理想汽车已率先量产VLA模型。

8.2 产业趋势：从L2.9到L3渐进式扩面

行业预测，L2.9将主导市场2-3年，L3渐进式扩面，L4先在封闭半封闭场景规模化。

L3级自动驾驶的规模化推广面临法规、保险、技术三重门槛。强制性国标的出台为L3/L4的规范化发展提供了制度基础。但L3的规模化普及仍需解决责任界定、保险配套、消费者教育等一系列问题。

L4级自动驾驶方面，封闭半封闭场景将率先实现规模化，Robotaxi将在2027-2031年迎来规模化拐点。预计到2030年前后，中国市场将形成多强竞争的格局。2030-2035年，或将成为L4级自动驾驶迈入主流市场的历史性拐点。

8.3 生态趋势：三类供应商共存

产业终局将呈现全栈整合、开放生态、深度绑定三类供应商共存的格局。

全栈整合型：以华为为代表，提供从芯片到操作系统的完整解决方案，追求技术自主与生态闭环。

开放生态型：以百度Apollo为代表，通过开源平台赋能产业，追求生态繁荣与标准引领。

深度绑定型：与特定车企形成深度战略联盟，在特定细分领域建立壁垒。

8.4 社会影响：重塑城市运行逻辑

智能驾驶技术可将我国交通效率提升15%至30%，相当于推动GDP增长2.4%至4.8%。智能驾驶产业链条长、带动面广，可有力牵引传感器、芯片、人工智能等上下游协同发展。

正如《中国城市交通数智化发展报告（2025-2026）》所指出的，这场出行方式的深刻变革将重塑城市的运行逻辑，更将为人类社会带来更安全、更高效、更可持续的移动出行未来。技术的持续突破正在将曾经的“科幻场景”逐步变为日常现实。

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参考文献

[1] 王欣, 赵成. 没有碾压，只有重塑：FSD的中国影响[J]. 财经, 2026. 链接

[2] 从模块化到原生端到端：中国智驾产业技术架构代际跃迁深度解读[EB/OL]. 网通社, 2026-05-14. 链接

[3] 中国城市交通数智化发展报告（2025-2026）[R]. 中国互联网协会数智出行工作委员会/中国公路学会城市交通分会/世界资源研究所, 2026. 链接

[4] 2026年中国自动驾驶行业市场规模及投融资分析[EB/OL]. 中商产业研究院, 2026-06-11. 链接

[5] 华为乾崑智驾ADS 5即将推送，端到端世界模型重构智驾架构[EB/OL]. 网通社, 2026-06-22. 链接

[6] 华为乾崑发布ADS 5智驾系统，WEWA 2.0架构与896线激光雷达定义自动驾驶新标杆[EB/OL]. 网通社, 2026-06-24. 链接

[7] 东莞证券. 汽车行业2026年中期投资策略：总量谨慎结构择优，关注汽车智能化投资机会[R]. 2026-06-24. 链接

[8] 工信部就《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准公开征求意见[EB/OL]. 工信部, 2026-06-17. 链接

[9] 自动驾驶“紧箍咒”来了，强制国标落地倒计时[N]. 华夏时报, 2026-06-18. 链接