中国商报（记者 雷珂馨）随着政策对智能辅助驾驶的支持力度不断加大、消费者对安全便捷出行的需求持续增长，以及技术迭代周期逐渐缩短，多家车企将2026年视为智能辅助驾驶大规模落地的“决胜窗口期”。
从传统汽车企业到造车新势力，从硬件预埋到软件迭代，一场围绕技术突破、生态重构与商业模式创新的竞赛已全面拉开帷幕。
图为贵州省贵阳市的消费者正在体验自动辅助驾驶功能。（图片由CNSPHOTO提供）
车企布局AI抢抓“窗口期”
当前，智能辅助驾驶的技术竞争已进入白热化阶段。2026年，多家车企将目标明确指向“城市导航辅助驾驶”的全面普及，并进一步朝着机器人、飞行汽车等智能产品方向演进。
2月24日，小鹏汽车董事长、首席执行官何小鹏在面向全体员工发布的开工信中称，在2026年，小鹏汽车要成为“一个能把技术探索的势能全面转化为规模量产动能的具身智能公司”，并且机器人、飞行汽车、Robotaxi（自动驾驶出租车）这三大前沿AI业务将在同一年全部实现量产。
吉利汽车集团CEO淦家阅也在开工信中提出，企业正加速推进AI科技化进程。2026年，吉利汽车将继续快速迭代千里浩瀚G-ASD，并将G-ASD H7方案搭载于领克和吉利银河的多款车型上。与此同时，在智能座舱领域，超拟人智能体Eva将具备更强的交互能力，可实现国内领先的舱驾联动体验。
理想汽车董事长李想发文称，AI目前正经历着从Chatbot（聊天机器人）向Agent（智能体）的进化。过去，AI工具大多只是提供建议，若要真正融入生活并应用于生产实践，需具备行动能力。他认为，汽车本质上是一个在物理世界中移动的机器人，它应当像司机一样理解用户需求，并主动为用户提供服务。
萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊对中国商报记者表示，2026年，智能驾驶将呈现“技术收敛、商业分化、格局重塑”的特征。
“在技术层面，端到端大模型将成为标配，竞争焦点也将从‘有没有’转变为‘好不好用’。对于企业而言，当智能驾驶成为如同‘水电煤’一样的基础设施时，真正的竞争优势将源自数据闭环效率、成本控制能力以及生态构建速度，而非单一的技术参数。小鹏、吉利、理想等企业纷纷发声，正是为了在这一行业转折点上争夺话语权，从而进行关键布局。”郑磊表示。
行业迈入“生态竞合”新阶段
智能辅助驾驶的普及不仅是技术问题，更是生态问题，车企正通过跨界合作构建“技术—基础设施—政策”的闭环。
在智能芯片领域，上汽通用汽车与中国科技公司Momenta签署了战略合作协议，双方将携手共同研发适配中国复杂路况的辅助驾驶解决方案；吉利汽车的千里浩瀚H9方案最高搭载自研双英伟达Thor芯片域控制器；被称作理想汽车“具身智能机器人开山之作”的理想L9 Livis版车型，将配备两枚理想自研的“马赫100”芯片。
苏商银行特约研究员张思远对记者表示，智能汽车市场渗透呈现“高低阶双线突破”态势：L2级辅助驾驶渗透率预计突破70%，已成为10万元级车型标配；L3级有条件自动驾驶在特定高速路段实现商业化落地，小鹏、吉利等企业已启动Robotaxi试点运营，预计在2026年跑通技术与商业的初始循环。在国际化合作方面，技术输出加速，小鹏第二代VLA模型被大众集团采用，成为首个向国际车企输出智驾技术的中国企业，标志着中国智能驾驶从“产品出海”迈向“技术定义”阶段；吉利则通过800V高压平台与i-HEV智能双擎技术，深度融合智能化与能源效率，支撑其全球化战略。
北京社科院副研究员王鹏告诉记者：“在应用层面，L4级自动驾驶已进入试点阶段，Robotaxi启动网约车规模化运营并跑通商业闭环；在市场层面，智驾技术走向普惠化，将高速与城市NOA（领航辅助驾驶）功能下放至主流车型，同时‘物理AI+全球化’成为核心趋势，车企海外销量占比将显著提升，实现技术与品牌的全球输出。”
全面普及仍面临多重挑战
今年，政策层面取得关键进展，为智能驾驶的安全发展奠定了稳固根基。1月7日，工业和信息化部对《智能网联汽车自动泊车系统安全要求》等7项强制性国家标准计划项目进行公示。这些标准从国家层面出发，系统规范了自动泊车功能的技术要求、测试方法以及安全准则，创新性引入了“人机交互安全”“故障应对机制”等指标，为智能驾驶行业划定了全链条的安全底线。
尽管前景广阔，但智能辅助驾驶的全面普及仍面临多重挑战。
浙大城市学院副教授、中国城市专家网智库委员会常务副秘书长林先平对记者表示：“企业需确保技术安全可靠并建立完善的测试验证体系，加强数据隐私保护与合规运用，降低系统成本推动普及，促进行业标准统一与产业链协同，避免过度宣传并引导用户合理使用。同时，应关注法律法规跟进与责任界定，为高阶自动驾驶商业化奠定基础。”
张思远认为，辅助驾驶正从新势力车企的专属配置转变为全行业的标配，在此过程中，企业需在技术、合规、生态三大领域突破挑战。
“其中，技术安全与标准统一是核心前提。随着辅助驾驶渗透率持续提升，相关事故数量也呈同步增长态势，因此亟须建立行业统一的安全验证体系。例如，当前极端场景（Corner Case）数据共享不足，导致算法迭代受限，头部企业应牵头构建跨企业数据联盟以破解这一难题。此外，合规与用户认知管理同样不容忽视。工信部已明确要求禁用‘自动驾驶’等易引发误解的表述，统一采用‘L2级辅助驾驶’等精准术语，以避免消费者误判风险。企业需在产品宣传中强化辅助属性定位，增强用户安全使用意识。”张思远表示。
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