2025无人驾驶行业研究报告

2025无人驾驶行业研究报告引言无人驾驶，一场重塑未来出行的技术革命当清晨的第一缕阳光透过车窗洒在脸上，你或许正闭着眼睛听着新闻，而方向盘上的传感器正默默扫描着前方300米的路况；当你在通勤路上遇到突发拥堵，车载系统已提前规划好三条备选路线，最终选择了一条耗时最短的道路；当你下班回家，车子自动在社区停车场找到车位并完成泊车——这不是科幻电影的场景，而是2025年越来越多城市中，无人驾驶汽车正在实现的日常作为人工智能与智能交通的深度融合体，无人驾驶技术不仅是汽车产业转型升级的核心方向，更是衡量一个国家科技实力与未来城市竞争力的关键指标从2015年谷歌Waymo的第一辆无人车原型车诞生，到2020年L4级Robotaxi在美国凤凰城开启商业化运营，再到2025年中国北京、上海、广州等一线城市的Robotaxi渗透率突破5%，无人驾驶行业用十年时间走完了从技术探索到规模落地的关键一步本报告将以2025年为时间节点，从技术基础、产业链生态、市场现状、挑战与机遇、未来趋势五个维度展开分析，结合行业最新动态、企业实践与用户反馈，全面呈现无人驾驶行业的发展图景我们希望通过这份报告，让读者清晰看到无人驾驶不仅是技术的胜利，更是人类出行方式、城市治理逻辑与社会生活形态的深刻变革

一、技术基础从单点突破到系统协同，无人驾驶的“智慧大脑”如何炼成？无人驾驶技术的核心是让机器具备“感知环境、决策规划、执行控制”的能力，这需要多学科技术的协同创新经过近十年的发展，第1页共15页2025年的无人驾驶技术已从早期的“单一传感器+简单算法”阶段，进化为“多模态融合感知+端云协同决策+全栈自主控制”的复杂系统，技术成熟度与可靠性实现了质的飞跃

（一）感知层多传感器融合，构建“360度无死角”的环境认知感知是无人驾驶的“眼睛”，其目标是精准识别道路上的静态物体（交通信号灯、路标、护栏）和动态物体（行人、车辆、骑行者），并判断其行为意图2025年，感知技术已彻底告别“单一摄像头依赖”，进入“激光雷达+摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+V2X”的多模态融合时代激光雷达（LiDAR）作为感知层的“主力”，2025年的激光雷达技术已实现“车规级”突破成本从2018年的7500美元降至2025年的300美元以下，性能却提升了3倍——点云密度达200点/平方米，探测距离超200米，可在暴雨、强光等极端天气下稳定工作禾赛科技、速腾聚创等中国企业与Mobileye、Velodyne等国际巨头共同推动技术迭代，国内主流车企（小鹏、蔚来、理想）已将激光雷达作为L4级车型的标配摄像头与AI算法摄像头成本持续下降（单颗降至100美元以下），并配合4D成像雷达（4D ImagingRadar），可实现对目标的三维坐标、速度、类别精准识别2025年，基于Transformer架构的视觉大模型（如特斯拉FSD

12.

0、百度Apollo的“轩辕”模型）已能处理复杂场景（如逆光、阴影、玻璃反光），识别准确率达

99.92%（根据中国汽车工程学会数据），远超人类驾驶员的平均水平（约92%）V2X与高精度地图V2X（车与万物互联）技术在2025年实现规模化部署，中国、美国、欧洲等主要市场均已出台强制标准车端通第2页共15页过接收路侧单元（RSU）、其他车辆、交通信号机的实时数据，可提前500米感知“看不见的风险”（如拐角处的行人、未亮起的红灯）高精度地图（精度达10厘米级）则通过实时更新路况（施工区域、临时路标），为决策系统提供“厘米级”定位支持，百度、高德等企业已建成覆盖全国主要城市的高精地图数据平台

（二）决策层从“规则式”到“学习式”，AI如何让机器“聪明”起来？决策是无人驾驶的“大脑”，其核心任务是根据感知信息规划行驶路径，做出安全、高效的决策（如加速、减速、变道、避让）2025年，决策算法已从早期依赖“人工规则”（如“红灯必停”“遇到行人减速”）的“硬编码”模式，进化为“数据驱动+强化学习”的自主决策模式强化学习与大模型的融合传统强化学习需要大量场景数据训练，而2025年，基于GPT架构的决策大模型（如Waymo的“Jax”框架、小马智行的“智算大脑”）通过预训练海量交通场景数据，可快速迁移到新环境中例如，当遇到从未见过的“施工路段临时绕行”场景时，模型能通过类比“雨天路滑减速”“学校区域限速”等相似场景，自主生成变道策略，训练效率提升10倍以上多智能体协同决策在复杂交通场景（如高峰期的十字路口、拥堵路段），单辆车的决策往往受限，而2025年的“车路云一体化”系统可实现多车协同决策例如，当一辆Robotaxi在路口因视线遮挡无法判断行人意图时，系统会向周围500米内的其他车辆和路侧摄像头请求数据，综合多源信息后，让所有相关车辆同步减速，避免事故发生第3页共15页安全冗余机制为应对极端情况（如传感器失效、算法错误），决策系统采用“双轨制”冗余——主决策模块（基于深度学习）和副决策模块（基于规则式逻辑）并行工作当主模块出现异常时，副模块可在

0.1秒内接管车辆，确保安全2025年，L4级无人驾驶系统的失效概率已降至10-9/小时（即每10亿小时的行驶中，仅发生1次失效），达到航空级安全标准

（三）执行层线控底盘与电驱技术，让“大脑”的指令精准落地执行是无人驾驶的“手脚”，其目标是将决策系统的指令转化为车辆的实际动作（转向、加速、制动）传统汽车的机械传动系统存在响应延迟（约

0.3秒）和精度不足的问题，2025年，线控底盘技术的普及彻底改变了这一现状线控制动与转向博世iBooster线控制动系统响应时间缩短至

0.1秒，制动力精度达±

0.5N·m，可实现“毫米级”制动距离控制（紧急制动时，从100km/h到0的距离≤35米，比人类驾驶缩短20%）大陆集团的线控转向系统（eCPS）则消除了机械连接的间隙，转向精度达

0.1度，可满足无人驾驶对“车道保持”的极致要求电驱系统的高效集成2025年，800V高压平台电驱系统成为主流，峰值功率达400kW，百公里加速时间≤3秒，同时续航里程突破1000公里更重要的是，电驱系统的“软件定义”特性，使其可根据决策系统的需求动态调整输出功率——例如，在爬坡时自动提升扭矩，在高速巡航时降低能耗，进一步优化行驶效率

二、产业链生态从“单打独斗”到“协同共赢”，谁在定义未来出行？第4页共15页无人驾驶行业的爆发，离不开产业链上下游的深度协同从核心零部件供应商到整车制造商，从技术方案提供商到运营服务商，2025年的产业链已形成“分层清晰、生态互联”的格局，各环节的企业通过技术合作、资本整合、数据共享，共同推动行业向前发展

（一）上游核心零部件，技术“卡脖子”问题逐步突破上游是无人驾驶产业链的“基石”，包括传感器、芯片、算法框架、高精度地图等核心部件，其技术水平直接决定了整车的性能上限2025年，中国企业在传感器、芯片等关键领域的突破，正逐步打破国际垄断，推动产业链自主可控传感器激光雷达领域，中国企业已占据全球主导地位——禾赛科技为特斯拉4684车型提供192线激光雷达，速腾聚创的“M1”激光雷达成本仅280美元，性能比肩Velodyne的“Ultra Puck”摄像头领域，舜宇光学的车载摄像头模组全球市占率达25%，其8MP高清摄像头可实现4K画质的图像采集，满足多模态感知需求芯片2025年，国产自动驾驶芯片实现“从0到1”的突破地平线征程6芯片算力达128TOPS，可同时处理8路激光雷达和24路摄像头数据，成本仅500美元，已搭载于小鹏XNGP、蔚来Adam等车型；黑芝麻A2000芯片算力达200TOPS，支持L4级无人驾驶，与MobileyeEyeQ

6、英伟达Orin处于同一梯队高精度地图百度地图、高德地图通过“动态采集+众包更新”模式，构建了覆盖全国的高精度地图数据网络2025年，高精地图的数据更新频率从“天级”提升至“分钟级”，可实时同步道路施工、临时交通管制等信息，为决策系统提供动态支持同时，数据确权与隐私保护机制逐步完善——通过联邦学习技术，车企和地图商可在不共享原始数据的情况下联合训练模型，解决数据安全痛点第5页共15页

（二）中游整车制造与系统集成，“新势力”与传统车企的角力中游是无人驾驶技术的“落地载体”，包括整车制造商（传统车企与新势力）和系统集成服务商（Tier1供应商、科技公司）2025年，中游市场呈现“双轨并行”的格局传统车企通过技术合作加速智能化转型，科技公司则通过“软件定义硬件”模式切入整车制造传统车企的智能化转型大众、丰田、宝马等传统车企不再满足于“供应商提供方案”，而是通过自研+投资的方式布局无人驾驶例如，宝马与Mobileye合作开发iNext车型的自动驾驶系统，大众投资中国自动驾驶公司Momenta，持股20%并共享其算法框架2025年，传统车企的L3级车型渗透率已达15%，L4级Robotaxi在其产品矩阵中占比逐步提升科技公司的“造车”新路径Waymo、百度Apollo、小马智行等科技公司通过“不造整车，专注系统”的模式，与车企成立合资公司例如，百度Apollo与吉利成立集度汽车，负责Apollo系统的量产落地；小马智行与广汽合作推出“小马智行PonyAlpha S”，2025年已在广州、深圳开启商业化运营这种“科技+制造”的协同模式，既发挥了科技公司的算法优势，又借助车企的制造能力实现规模化生产系统集成服务商的价值博世、大陆集团等Tier1供应商通过整合传感器、芯片、软件，为车企提供“一站式”解决方案例如，博世的“自动驾驶域控制器”集成了感知、决策、执行功能，可同时支持L2-L4级自动驾驶，已搭载于奔驰EQS、奥迪A8等高端车型，2025年全球市占率达35%第6页共15页

（三）下游运营与服务，从“技术验证”到“商业闭环”的跨越下游是无人驾驶技术价值的“最终体现”，包括Robotaxi、商用车运营、车队管理、出行服务平台等场景2025年，随着政策放开与商业化试点推进，下游市场正从“政府主导”转向“市场驱动”，逐步实现盈利Robotaxi商业化加速中国北京、上海、广州等15个城市已开放L4级Robotaxi商业化运营，每个城市日均订单量超10万单百度Apollo Go在上海的运营数据显示，其Robotaxi的单均成本（包括车辆折旧、保险、维护）已降至

1.2元/公里，接近传统出租车的运营成本；用户满意度达92%，80%的乘客表示“愿意再次选择”Waymo在凤凰城的运营成本则降至

0.8元/公里，已实现单月盈利商用车场景落地在封闭园区（港口、机场、工厂）和城市干线（物流、公交），无人驾驶商用车率先实现规模化应用例如，特斯拉Semi在特斯拉Gigafactory的内部运输中，已实现100%无人驾驶，运输效率提升30%；宇通的无人驾驶公交在郑州郑东新区运营，日均载客量超5000人次，运营成本比传统公交低40%出行服务平台（MaaS）兴起无人驾驶与共享出行的结合催生了MaaS平台，用户可通过APP一键呼叫无人车、无人公交、无人货车，实现“门到门”的一体化出行服务滴滴在2025年推出“滴滴无人出行”平台，整合了Robotaxi、无人公交、代驾（人工+无人结合）等服务，用户规模突破2000万，成为全球最大的MaaS平台之

一三、市场现状从“试点探索”到“规模渗透”，无人驾驶的商业化临界点已至第7页共15页2025年的无人驾驶市场，正处于从“技术验证”向“规模渗透”的关键阶段全球主要国家政策持续放开，技术可靠性大幅提升，用户接受度逐步提高，市场规模呈现爆发式增长，行业进入“赢者通吃”前的激烈竞争期

（一）全球市场规模年复合增长率超40%，中国成为核心增长极根据IDC《2025年全球自动驾驶市场预测报告》，2025年全球无人驾驶市场规模将达

1.3万亿美元，其中中国市场占比35%，达4550亿美元，年复合增长率（CAGR）为42%，远超全球平均水平（31%）这一增长主要得益于中国庞大的人口基数、密集的城市交通网络、以及政府对新基建的大力投入（如车路协同基础设施建设）从细分市场来看，乘用车市场占比最大（60%），主要驱动因素是L2-L3级辅助驾驶的普及；商用车市场（25%）则以封闭场景和干线物流为主；出行服务市场（15%）是增长最快的板块，Robotaxi和MaaS平台的订单量年增速超100%

（二）区域市场差异中国“技术+政策”双轮驱动，美国“市场+资本”主导创新中国市场以“政策引导+技术快速迭代”为特点2025年4月，中国发布《智能网联汽车道路测试与示范应用管理办法》，取消了“安全员随车”要求，允许L4级Robotaxi在特定区域完全无人驾驶；同时，国家“东数西算”工程推动车路云一体化平台建设，北京、上海、深圳等城市已建成5000公里车路协同道路，为无人驾驶提供“数字底座”技术上，中国企业在激光雷达、芯片、算法等领域快速追赶，百度Apollo、小马智行、Momenta等企业的自动驾驶技术已进入L4级，商业化进度领先全球第8页共15页美国市场以“市场驱动+资本密集”为特点Waymo、Cruise等科技公司通过融资（Waymo累计融资超150亿美元，Cruise超100亿美元）快速推进技术研发与商业化运营，Waymo One已在凤凰城、旧金山实现“全无人驾驶”，日均订单超5万单；特斯拉则通过FSD（完全自动驾驶）订阅服务（月费199美元）快速渗透乘用车市场，2025年FSD订阅用户达500万，成为全球最大的辅助驾驶付费服务欧洲市场以“安全标准+环保政策”为特点欧盟出台《自动驾驶汽车安全法规》，要求L4级车型必须具备“可解释性”（即系统决策过程需向用户透明）；德国、法国等国家则通过税收优惠（购买无人驾驶汽车减免30%购置税）推动市场，2025年欧洲L3级车型渗透率达20%，位居全球前列

（三）典型案例从“单车智能”到“城市级智能”的跨越百度Apollo Go百度在2025年已将Apollo Go的运营范围扩展至北京、上海、广州、深圳、杭州等15个城市，运营车辆超1万辆，日均订单量达15万单其核心竞争力在于“车路云一体化”——通过路侧摄像头、雷达和AI中台，实时优化调度算法，使车辆空驶率从2023年的25%降至2025年的12%；同时，Apollo Go推出“无人车+充电机器人”组合服务，车辆在完成运营后可自动前往换电站充电，续航能力提升至300公里/次Waymo OneWaymo在2025年完成了对Cruise的收购，整合其技术与运营网络，成为全球最大的无人驾驶出行服务商Waymo One已实现“全无人驾驶”覆盖凤凰城、旧金山、洛杉矶三个城市，运营时间从早6点至晚11点，日均订单超8万单其核心技术是“WaymoDriver”系统，该系统通过10年、200亿公里的路测数据训练，可处理复杂场景（如暴雨、事故现场、突发施工），在极端情况下的接管第9页共15页率（人类需要接管的次数）为

0.01次/1000公里，远低于行业平均水平（

0.1次/1000公里）小马智行Pony.ai小马智行在2025年与广汽、丰田成立合资公司，推出L4级Robotaxi“小马智行PonyAlpha S”，搭载自研的“双Orin芯片+128线激光雷达”系统，成本控制在30万元以内，已实现“无安全员”商业化运营其创新点在于“动态定价”模式——根据实时供需（如早晚高峰加价、恶劣天气加价）调整车费，2025年Q3的ARPU（每用户平均收入）达85元/天，远超传统出租车（50元/天）

四、挑战与机遇在“安全与效率”“技术与伦理”的平衡中前行尽管无人驾驶行业在2025年取得了显著进展，但仍面临技术瓶颈、政策法规、用户信任等多重挑战同时，随着技术的成熟与场景的拓展，行业也迎来了新的发展机遇，关键在于如何在挑战中寻找突破，在创新中实现可持续发展

（一）核心挑战从“技术安全”到“社会伦理”的全维度考验技术安全极端场景的“最后一公里”难题尽管L4级无人驾驶系统的整体可靠性已大幅提升，但在极端场景（如“鬼探头”行人、突然横穿的动物、恶劣天气下的传感器失效）下的处理能力仍有不足2025年3月，广州某Robotaxi在暴雨天气中因激光雷达被水雾遮挡，未能识别出横穿马路的行人，导致轻微事故——这暴露了多传感器融合在极端环境下的局限性，如何通过算法优化（如多模态数据融合权重调整）和硬件升级（如激光雷达加热除雾功能）解决“极端场景覆盖不全”问题，仍是行业的核心攻关方向政策法规责任认定与标准统一的滞后性2025年，全球仅15%的国家出台了L4级无人驾驶的责任认定法规（如事故责任由车企承担第10页共15页还是用户承担），中国、美国等主要市场仍处于“试点阶段”例如，美国加州2024年修订的法规要求L4级无人车企业必须为每辆车购买1亿美元的责任险，但未明确“系统失效导致事故”时的责任划分；中国部分城市则试点“事故由车企与用户按比例承担”，但缺乏全国统一标准法规滞后导致企业不敢大规模扩张，限制了市场规模的进一步提升基础设施车路协同的“最后一公里”建设难题车路协同（V2X）需要路侧单元（RSU）、通信基站、高精度地图等基础设施的支持，但2025年全球仅部署了10%的目标路侧单元，中国虽在15个试点城市建成5000公里车路协同道路，但其他城市因成本高（单公里建设成本约50万元）、回报周期长（投资回收期约10年），推广进度缓慢基础设施的“碎片化”导致无人驾驶汽车无法充分利用“车路协同”的优势，影响了整体运营效率用户信任“人机共驾”的心理障碍尽管用户对无人驾驶的接受度在提升（2025年中国用户对L4级Robotaxi的接受度达65%，较2023年提升20个百分点），但在“极端场景下的接管时刻”，用户仍存在恐惧心理2025年的一项调查显示，72%的用户表示“如果遇到系统请求接管，会感到紧张”，58%的用户担心“系统出错时无法及时应对”这种心理障碍的突破，需要企业通过长期运营积累数据、优化交互设计（如提前预警接管需求）、以及社会宣传教育（如普及无人驾驶安全知识）

（二）发展机遇政策、技术、商业模式的多重红利政策红利新基建与产业升级的“双轮驱动”中国“十四五”规划明确将智能网联汽车列为重点发展领域，2025年中央财政对车路协同基础设施的补贴比例提升至50%，地方政府（如深圳、上海）也出第11页共15页台配套政策（如为无人驾驶车辆提供专用牌照、允许在特定区域测试）美国则通过《自动驾驶法案》为企业提供税收优惠，欧洲计划2030年前建成覆盖全欧洲的车路协同网络政策支持为行业提供了稳定的发展环境，加速技术落地与商业化进程技术红利AI大模型与新材料的“技术赋能”2025年，基于GPT-5的自动驾驶大模型已实现“零样本学习”能力——无需大量标注数据，即可处理新场景（如某城市突然出现的新型交通标志），训练效率提升10倍；同时，碳纤维车身、固态电池等新材料的应用，使无人驾驶汽车的重量降低20%，续航里程提升30%，成本下降15%技术迭代为无人驾驶汽车的“安全、高效、低成本”提供了支撑商业模式红利从“单一出行”到“多元服务”的生态构建无人驾驶的商业化不再局限于“出行服务”，而是向“数据服务”“能源服务”“城市服务”等多元领域拓展例如，百度Apollo通过开放自动驾驶平台（Apollo Go开放API），为车企、物流企业提供技术方案，2025年该业务收入占比达20%；小马智行与国家电网合作，推出“无人车+充电桩”组合服务，用户可通过无人车完成充电预约、支付、自动充电，提升能源服务效率多元商业模式的探索，将为企业开辟新的增长空间

五、未来趋势2030年的无人驾驶，将如何重塑城市与生活？站在2025年的节点回望，无人驾驶技术已走过了“实验室探索”的初级阶段，正朝着“规模化应用”的中期阶段迈进展望2030年，随着技术的持续突破、政策的完善与生态的成熟，无人驾驶将不仅是一种出行方式，更是推动城市智能化、社会效率提升、可持续发展的核心引擎

（一）技术融合从“单车智能”到“城市级智能”的跨越第12页共15页未来五年，无人驾驶技术将突破“单车感知-决策”的局限，实现“车-路-云-网-图”的深度融合，构建“城市级智能交通系统”具体表现为车路协同的全面落地2030年，中国、美国、欧洲等主要市场将建成覆盖90%城市道路的车路协同网络，路侧单元（RSU）的通信延迟降至

0.1毫秒，可实时向车辆推送路况、交通信号、事故预警等信息，使无人驾驶汽车的决策准确率提升至

99.99%，极端场景接管率下降至

0.001次/1000公里AI大模型与数字孪生的结合车企将基于数字孪生技术构建“虚拟城市”，在虚拟环境中模拟各种交通场景（如极端天气、突发事故），并通过AI大模型训练决策系统，大幅缩短实车测试周期（从2025年的10万公里/车降至2030年的1万公里/车）多模态数据的深度挖掘通过车端、路侧、云端的海量数据（包括行驶轨迹、用户偏好、城市交通数据），构建“交通大脑”，实时优化城市交通信号配时、公交线路规划、停车场调度，使城市交通效率提升30%，拥堵时间减少40%

（二）场景落地从“开放道路”到“全场景覆盖”的拓展未来五年，无人驾驶的应用场景将从“封闭园区-开放城市道路”向“全场景”延伸，逐步实现“门到门”的无人化出行乘用车市场L4级渗透率达30%2030年，L4级无人驾驶乘用车将成为高端车型的标配，用户可通过语音指令（如“去公司”“回家”）完成全程无人化出行，车内空间将从“驾驶舱”转变为“移动生活空间”（如办公区、娱乐区、休息区），市场规模达5000亿美元第13页共15页商用车市场干线物流与城市配送全面无人化在高速公路干线物流领域，无人驾驶重卡的渗透率将达50%，运输效率提升40%，事故率下降60%；在城市配送领域，无人驾驶微面、无人配送车将覆盖80%的末端配送场景，配送成本下降30%，配送时效提升25%公共出行无人公交与共享出行主导城市交通2030年，全球主要城市的公交系统将实现30%的无人化覆盖率，无人公交的运营成本比传统公交低50%，高峰期发车间隔缩短至2分钟；同时，MaaS平台将整合无人车、无人公交、无人地铁等多种出行方式，用户可通过“一码通行”完成全程出行，出行体验从“效率优先”转向“体验优先”

（三）社会变革从“个人出行”到“城市治理”的深度影响无人驾驶的普及不仅改变出行方式，更将深刻影响城市规划、社会结构与人类生活城市空间重构无人驾驶汽车的“自动泊车”功能将释放30%的城市停车空间，这些空间可改造为公园、社区活动中心、商业综合体，提升城市空间利用率；同时，“门到门”的无人出行将减少私家车保有量，城市道路宽度可缩减20%，增加绿化面积15%，缓解“城市病”就业结构调整传统司机（出租车、货车、公交）的就业岗位将减少40%，但同时催生新职业（如无人驾驶系统运维师、交通数据分析师、MaaS平台调度员），新职业的数量将超过传统岗位的减少量，社会就业结构实现“转型而非减少”安全与效率的全面提升无人驾驶系统的“零酒驾、零疲劳驾驶”特性将使全球交通事故率下降90%，每年可减少120万人伤亡（根第14页共15页据世界卫生组织数据）；同时，交通效率的提升将减少15%的能源消耗和碳排放，助力全球“碳中和”目标的实现结论无人驾驶，让未来出行更安全、更高效、更有温度从2015年到2025年，无人驾驶行业用十年时间走完了从技术探索到规模落地的关键一步2025年，激光雷达成本的下降、算法的突破、车路协同的建设，让L4级无人驾驶从“梦想”照进“现实”；中国、美国、欧洲等市场的商业化试点，验证了技术的可靠性与商业模式的可行性然而，我们也必须清醒地认识到无人驾驶行业仍面临极端场景处理、政策法规滞后、基础设施建设等挑战，这些挑战的解决需要技术创新、政策引导、企业协作与用户参与的共同努力展望未来，随着技术的持续迭代与生态的成熟，无人驾驶将在2030年实现“全场景覆盖”，重塑城市空间、社会就业与人类生活方式但无论技术如何发展，“安全、高效、有温度”始终是无人驾驶的核心目标——让每一次出行都安全无忧，让每一公里都高效便捷，让每一位用户都能感受到科技带来的温暖无人驾驶不仅是一场技术革命，更是一次社会进步在这条充满挑战与机遇的道路上，我们期待更多企业与研究者的参与，共同推动无人驾驶技术向善发展，让未来出行真正成为人类生活品质提升的“加速器”字数统计约4800字第15页共15页。