深圳拟推行“无人”驾驶路测：AI产业化的加速

这是苍穹猎鹰第403篇演化日记

深圳拟推行“无人”驾驶路测：AI产业化的加速 

本文只是小编的观点分享，列举的数据和逻辑只为了分析说明，不构成任何的决策建议。

近日，深圳市交通运输局发布的通告，《深圳市智能网联汽车道路测试与示范应用管理实施细则（修订征求意见稿）》（下面简称《修订征求意见稿》），于2025年9月15日至2025年10月14日公开征求社会公众意见。

《修订征求意见稿》拟从“全无人”准入、异地互认、检测减负三大维度放宽政策，为全国最开放、最低成本、最高效的测试环境定下新标杆。

深圳这座年轻活力的城市，一直走在探索科技创新应用落地的最前沿。

根据深圳商报新闻《拟优化政策助推智能网联汽车产业发展 深圳支持车内全无人测试》报道，截至今年5月，深圳已累计开放了长达2101公里的测试示范道路，这些道路占全市总道路里程的近四分之一，这一比例在全国一线城市中位居前列。

2024年，深圳智能网联汽车产业集群增加值首破千亿元大关，达1023.72亿元，增长率在深圳二十大战略新兴产业中位列第一。

深圳特区报新闻《深圳智能网联汽车产业发展按下“加速键” 入选全国智能网联汽车“车路云一体化”应用试点》提到，在自动驾驶硬件及系统产业中，深圳车载雷达企业有超过400家，车载摄像头有超过900家企业，车规级芯片有超过50家企业，显示面板有约1300家企业。

这些都是产业链上游，已经形成了全球领先的硬件配套能力，其中不乏明星企业，如做激光雷达的速腾聚创。

中游整车制造领域，智能网联汽车有23家企业，包括大家耳熟能详的比亚迪、华为等等。

下游应用场景延伸至自动驾驶出租车、无人配送等。大家比较熟悉的，有百度的萝卜快跑，还有美团、京东等企业开展无人配送的常态化运行测试。

这些数据都说明，深圳在智能网联汽车领域，有着深厚的产业基础，在智能驾驶领域走在前列，也是水到渠成。

由中国电动汽车百人会和华为等联合举办的“第一届自动驾驶产业发展论坛”，华为智能驾驶总裁李文广在主题演讲中提到，自动驾驶将是具身智能普遍应用的第一个产业，就是把汽车定义为带轮子的机器人。

根据李文广的观点也可以认为，自动驾驶也是AI产业化落地的一个里程碑。预示着AI将从虚无飘渺的文本、语音和视频交互，到为实实在在的产业赋能。

1/3  关键在于应用落地

对于AI来说，当前世界只有中美两家在竞争，欧日韩已经逐步远离牌桌。

老美擅长原始创新，做出了很多前所未有的突破，比如ChatGPT。但国内更擅长把技术规模化落地。丰富的应用场景，走出了一条由应用场景反过来促进技术发展的新路径。

成功的案例大家耳熟能详，包括但不限于高铁、电商、移动支付、电动汽车、光伏等等。

借助美国经济学家Diago Comin的观点，一个经济体的强弱不是取决于引入先进科技的速度，而是使用先进科技的深度。

得到联合创始人快刀青衣，在《从罗永浩×影视飓风Tim访谈，分享29岁CEO的四条冷峻观察》里分享过一份全球AI普及报告，里面提到中国AI使用率全球领先，个人使用率达56.3%，企业使用率更是高达84.4%。

虽然小编没有找到数据的出处，但国人对新科技、新事物的接受和应用程度，都是位于世界前列。前面的提到高铁、电商、移动支付，都是在短期内迅速普及开来，实现反超。

回顾互联网发展历程，美国掌握了底层硬件和操作系统，但真正让互联网生态繁荣的，是微信、淘宝、京东、抖音、美团这些扎根民生的应用。

那么，类似的历史规律，有没有可能也在AI领域上演？

老美在AI芯片和底层架构上占据优势，但真正让AI产生巨大价值的，有没有可能是自动驾驶、具身智能机器人等产业应用？

况且，中国在AI领域已经逐步取得优势。

科普达人卓克在科技参考4的一篇文章《2025年AI世界发展报告》里提到一个例子，从中可以窥见华人在AI领域的强大“统治力”。

这个例子说的是，Meta传出的一份员工向上级投诉的邮件。

员工在抱怨：整个团队除了开会的时候使用英语，会议的间歇期和平时工作的时候，所有员工全程都用中文交流，平时的活动他也参与不进去，这让他们这些团队中不会中文的人非常恼火，感觉自己被排挤在团队之外。

在这个全球最大的AI研发平台况且如此，其他一些AI巨头，研发环境其实也是大差不差的，就是华人成了主流。

2/3  科技的内驱力

应用场景丰富和广泛，说明什么？说明一个地区科技内驱力足够强。人和地区都是一样，起决定性作用的，还是内驱力。

罗永浩在B站的一次访谈节目中，采访影视飓风创始人Tim，有一段对话让小编记忆深刻。

罗永浩问Tim：“你们有没有给员工做AI培训？”

Tim的回答特别直接：“你推不动。就像我说的，愿意坚持学的，你拦都拦不住；不愿意学的，你怎么推都没用，他只会敷衍老板。”

其实就像Tim说的，对AI使用这件事，愿意坚持学的人会特别有热情，不愿意学的人，再怎么培训都没用。

无论AI、智能驾驶，还是其他的新科技，愿意学习、深度使用的人，都是极少数。这也很好理解，新事物预示不确定性大，人性的本能，就是追求确定，厌恶风险。

所以不少人，对新生事物反应就是迟钝，甚至敌视。加上近期，一些新能源品牌汽车事故，引发公众对新技术安全性的担忧。

但各类数据都表明，智能驾驶的事故率，是远低于人类司机，而且汽车使用效率更高，能够较好地解决交通拥挤、停车难等老大难问题，优势非常明确。

3/3  一个反面例子

对于新技术，新应用，不是一禁了之，而是在发展过程中不断规范和调整，既要保证安全，又要保护创新生态。

李南南在得到头条文章《2025年诺贝尔经济学奖：世界何以美好？创新就是答案》举了一个反面例子。

1865年，英国议会通过了一个奇怪的法案。汽车在乡村的时速不能超过6.4公里，在城市不能超过3.2公里。

为什么要这么做？因为当时英国有大量的马车夫，他们担心汽车会让马车夫失业。

结果怎么样？这个法案实施了30年，英国的汽车工业几乎停滞不前。而德国、法国、美国的汽车工业却蓬勃发展。等到1895年英国废除这个法案的时候，已经太晚了。

更讽刺的是，马车夫最终还是失业了。因为汽车的优势太明显了。这个做法不仅没有保住就业，还错失了产业升级的机会。

智能驾驶也类似，已经是一个非常确定的趋势，但短期内必定会带来转型的阵痛。

对手也在紧锣密鼓地布局智能网联汽车领域，这是科技竞争一个非常重要的赛道。

本文只是小编的观点分享，列举的数据和逻辑只为了分析说明，不构成任何的决策建议。

  参考资料：

《深圳市智能网联汽车道路测试与示范应用管理实施细则（修订征求意见稿）》

《拟优化政策助推智能网联汽车产业发展 深圳支持车内全无人测试》

《深圳智能网联汽车产业发展按下“加速键” 入选全国智能网联汽车“车路云一体化”应用试点》

《从罗永浩×影视飓风Tim访谈，分享29岁CEO的四条冷峻观察》

《2025年AI世界发展报告》

《2025年诺贝尔经济学奖：世界何以美好？创新就是答案》

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