近期，无人驾驶概念热度居高不下，资本市场也随之沸腾。东方财富Choice数据显示，截至6月25日收盘，无人驾驶板块涨幅为1.55%，且前两个交易日收盘涨幅分别达3.55%和1.7%。与此同时，无人驾驶企业动作频频，特斯拉于美国启动Robotaxi试点运营服务，国内Robotaxi企业也在加速“出海”布局。种种迹象表明，Robotaxi的商业化进程正进一步提速，业内普遍预计2026年有望实现大规模落地。
    无人驾驶技术作为人工智能与汽车产业深度融合的结晶，其发展意义深远。特斯拉在美国启动Robotaxi试点运营，成为行业发展的一个重要里程碑。特斯拉一直以来在技术研发上投入巨大，其FSD（FullSelf-Driving）功能在采用端到端技术后实现了革命性提升。此次Robotaxi试运行，不仅是特斯拉对其自动驾驶技术最新进展的一次集中展示，若进展顺利，还将快速扩大其Robotaxi车队规模，进一步提升特斯拉车型的智能化竞争力，对现有车型及2026年上市的CyberCab销量提升起到促进作用。而在国内，众多Robotaxi企业同样表现出色。例如萝卜快跑，集成了一套包括激光雷达、毫米波雷达等在内的7大类、多达40个传感器的感知系统，并与高度精确的预先绘制的高精地图相结合，为汽车在复杂路况与城市环境下行驶提供了良好的精度、冗余和可靠性，最大程度保障驾乘人员的安全。而且，其2.8万美元的自动驾驶车辆成本低于特斯拉3万美元的成本，有着更高效的研发产出比。此外，小马智行目标在2025年底将Robotaxi车队规模扩大至千台，文远知行计划与Uber合作在5年内新增15座国际城市Robotaxi服务。这些企业的积极布局和快速发展，彰显了我国无人驾驶产业的强劲实力和巨大潜力。
    随着终端企业商业化进程的加速，上游产业链企业也迎来了新的业务机会。与L2+相比，Robotaxi所定位的L4产业链在多个方面出现提升。在车存储芯片、多芯片之间的高速通信带宽要求增加；线控转向环节中，人机解耦+执行机构冗余要求增加；强化学习、世界大模型对AI训练及仿真要求增加；传感器精度、感知范围提升对应的芯片算力要求增加。这一系列变化，将带动整个产业链的升级和发展，创造更多的商业价值和就业机会。
    然而，其大规模落地仍面临诸多挑战。法律法规不完善是首要问题。尽管去年6月深圳市发布了《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，这也是国内首部关于智能网联汽车管理的法规，但从全国范围来说，目前尚无针对无人驾驶汽车发生交通事故时的完善法规。由于无人驾驶技术具有诸多不确定性，车辆发生交通事故后责任认定十分困难，这给行业的发展带来了一定的法律风险。长尾场景难解决也是一大障碍。长尾场景即特殊场景，是自动驾驶全无人商业化落地的关键，也是自动驾驶公司在商业化竞争中胜出必须面对的难题。当前自动驾驶相关功能主要基于人工智能技术来实现，但目前人工智能算法只能完成此前被训练过的场景任务，难以通过纯理论或推算得到所有场景，包括无法预测的人类行为在内的长尾场景，这就使得自动驾驶全无人商业化落地存在安全事故潜在风险。另外，盈利模式不清晰也制约着行业的发展。自动驾驶全无人商业化自身高昂的成本，以及其商用所需基础设施建设的投入，需要一定的商业模式来消化，否则难以实现大规模应用。目前自动驾驶全无人化试点主要以无人小巴、无人出租车等形式开展，涉及地区有限，且普遍规模偏小，在较长时期内都无法完成自我造血目标。
    为了推动无人驾驶产业的健康、快速发展，各方需要共同努力。政府应加快完善相关法律法规，明确责任认定标准，为行业发展营造良好的法律环境；加大对基础设施建设的投入，支持智能交通系统的发展，为无人驾驶提供更好的运行条件。企业要持续加大研发投入，攻克技术难题，尤其是要在解决长尾场景问题上取得突破；积极探索多元化的盈利模式，降低运营成本，提高产业的商业可行性。社会各界应加强对无人驾驶技术的科普宣传，提高公众的认知和接受度，为新技术的推广创造有利的舆论氛围。