iTSTech：AI时代自动驾驶技术综述.pdf

报告摘要

在全球科技革命与产业变革深度融合、人工智能全面进入生产力变革阶段的当下，自动驾驶已从单一的汽车技术迭代，演变为AI技术落地物理世界的核心载体。自动驾驶融合传统汽车工程、传感器技术、高精度定位、云计算与多门类 AI 技术，尤其是近年来大模型、物理AI等前沿技术的爆发，彻底打破了传统 “感知 – 决策 – 控制” 模块化架构的局限，推动自动驾驶从 L2辅助驾驶向 L4高度自动驾驶快速迈进，成为 AI 技术从数字空间走向物理实体交互的标杆领域。

自动驾驶并非简单的车辆自动化，而是一套依托 AI 实现自主感知、逻辑推理、动态决策、精准执行的复杂智能系统。从产业价值来看，继蒸汽机、电力、信息技术之后，以 AI 驱动的自动驾驶成为又一项颠覆性技术。传统自动驾驶依赖规则算法与小模型，存在长尾场景应对能力弱、跨场景泛化性差、极端工况稳定性不足等问题；而通用大模型 + 物理AI的组合，让系统具备理解物理规律、自主推演场景、持续进化的能力，补齐了行业长期短板。

AI 技术的全面渗透，不仅重构了自动驾驶的技术架构，也加速了商业化落地节奏。矿区、港口、末端配送等限定场景已实现规模化无人运营，Robotaxi、干线物流、城市 NOA 等开放道路场景进入试运营与规模化前夜。本报告在原有技术、产业、法规、社会影响分析基础上，重点新增AI 技术（尤其是物理AI） 在自动驾驶中的应用板块，系统拆解 AI 技术体系、核心分支、落地场景、企业实践与现存挑战，完整呈现 AI 时代自动驾驶的发展全貌，为行业从业者、研究者构建兼具技术深度与产业视野的认知框架。