随着智能化技术发展，人工智能在社会各领域的参与度越来越强，无论是医疗还是教育亦或是出行，人工智能似乎已深入大家“吃穿住行”的方方面面。为深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态，2025年8月21日，国务院发布了《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称：意见）。这份意见的发布，会给自动驾驶行业带来哪些新机遇？（编者语：点击文末阅读原文，查看《意见》全文）。
先来看看这份意见中，对于自动驾驶行业最直观的文字描述，在加快实施重点行动第三点“人工智能+”消费提质中提到，推动智能终端“万物智联”，培育智能产品生态，大力发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能终端，打造一体化全场景覆盖的智能交互环境。加快人工智能与元宇宙、低空飞行、增材制造、脑机接口等技术融合和产品创新，探索智能产品新形态。虽然与自动驾驶相关的仅提及了一次，但纵观整个意见，里面有很多值得我们深究的内容。
通读整个意见，其核心就是要把算力、数据、模型和应用场景串起来，让AI更快、更广、更深地落地。对自动驾驶来说，这并不是一个口号，而是会在感知、定位、决策、仿真验证、车云协同、测试验证链路等一系列具体技术环节带来实打实的影响。先说一个总体的、很直观的变化，过去几年自动驾驶发展受限的常见瓶颈，是“没有足够高质量的数据、算力不均衡、场景覆盖不全、验证成本高、产业链断点多”。这份意见在多个段落里提到要加强高质量数据集建设、全国一体化算力网、应用中试基地、标准研制和开放共享等内容，这些落地举措会直接作用到上面列出的每一个瓶颈。
对于自动驾驶感知系统来说，首先影响的是数据和模型两端同时催化。意见强调要“持续加强人工智能高质量数据集建设”和“支持数据标注、数据合成等技术”，这意味着可能会有更多财政或政策支持用于建设面向交通场景的高质量标注数据集、长尾事件素材库以及合成数据流水线。这对于车企及自动驾驶方案解决商而言，这会带来两个积极变化，一是真实世界长尾场景（例如极端天气、罕见障碍物、复杂城市工况）的样本量会逐步增加，能让感知模型在这些稀有场景上获得更可靠的训练与评估；二是合成数据、仿真合成标注会得到更多标准化支持与资金，降低采集成本并加速模型迭代。直观体现就是，感知模块可以更大胆采用多模态学习与自监督预训练策略，将摄像头、毫米波雷达、激光雷达与高精地图信息联合训练，从而提升小目标检测、夜间与雨雪条件下的鲁棒性。
此外，意见的发布还会影响传感器与硬件协同技术发展，意见提出要强化算力统筹、支持芯片攻坚与智算集群建设，这对车端与车云的算力布局影响很大。自动驾驶系统的设计始终在“车端实时性”与“云端大模型能力”之间寻找平衡。随着国家层面推动“全国一体化算力网”“东数西算”等基础设施，车企和自动驾驶方案解决商将会更容易把一些非实时但计算量大的任务（如大规模模型迭代训练、场景级联想、离线仿真批处理）迁移到可访问的公共智算资源上，这样车端就可把更多资源专注在低延迟关键路径（感知融合、控制闭环）上。换言之，边缘实时控制保持轻量、高可验证的实现，而复杂的策略训练、长期行为建模、场景综合推理能在云端做得更深入、更频繁，从而推动端云协同设计成为主流架构之一。
决策与规划层面也会因意见的发布迎来模型能力的提升。意见中提到“提升模型基础能力”和“加快研究更加高效的模型训练和推理方法”，对于自动驾驶而言，意味着可以推动更复杂的大模型或专业化模型被用来做行为预测、交互建模和长时序规划。技术上可以直接体会到的就是用于轨迹预测的多代理大型时序模型会变得更好，能够更准确地建模行人、骑车人及其他车辆的意图；用于交互的博弈或强化学习模块有更多算力去做在线/离线训练，使车在复杂交互场景如无信号左转、狭窄路段会车、临时施工区域表现更稳健。不过也要有一些考量，更强的模型带来更高的验证成本，尤其是安全可解释性和可追溯性需要同步跟进，不能把未经充分验证的端到端黑箱模型直接放到关键控制环节必须保持分级验证和冗余保证。
仿真和验证生态会在意见的推动下加速完善。意见提出要“布局建设一批国家人工智能应用中试基地”和“推动软件信息服务企业智能化转型”，这为自动驾驶行业的仿真验证、场景库标准化、以及中试验证平台建设提供了制度级支持。对于自动驾驶工程师来说，这意味着更容易获得大规模、高保真仿真资源、统一的场景描述标准，以及开放或共享的测试用例库。这无疑会促使自动驾驶行业从以里程为中心的道路测试，转向“场景驱动+仿真加速”的组合验证方法，从而更经济地覆盖长尾场景、实现更快的迭代。但在仿真技术发展的同时，我们也要明白仿真环境与真实车辆之间的环境差距仍然是关键技术挑战，需要在渲染物理正确性、传感器噪声建模、行为模型一致性方面下更多功夫。
在软件工程与工具链方面，意见强调要“推动人工智能驱动的技术研发、工程实现、产品落地一体化协同发展”，这对自动驾驶软件开发流程有直接影响。我们可以预期会有更多智能化研发工具被引入到如自动化测试用例生成、基于模型的需求追踪、自动化性能回归检测、智能日志分析与故障定位工具等领域。结合大语言模型（LLM）用于代码审查、测试用例生成、日志摘要与异常模式识别，将大大提高工程效率，但要注意的是这类工具在安全关键系统中必须通过严格的安全评估，避免自动化工具带来的失误被放大。
数据治理、隐私与合规性也会影响自动驾驶的数据采集和共享方式。意见提到要“完善适配人工智能发展的数据产权和版权制度”，这意味着在车辆数据上，行业会见到更多关于数据共享、合成数据发布、隐私保护标注的规范化办法。对车企和地图服务商来说，合规的数据共享机制（比如联邦学习、差分隐私、合成数据替代方案）会被更多采用，从而在不泄露个人隐私的前提下实现跨企业模型协同训练和场景共享。这一要求也促使技术团队要将更多精力投入到隐私保护算法、加密推理和合规化的数据流水线建设上。
关于安全性与可信赖性，意见里多次提到“提升安全能力水平”和“建立技术监测、风险预警、应急响应体系”。对自动驾驶的技术团队来说，这并不是一句口号，而是要在产品设计中嵌入可监测、可控、可回滚的能力。具体到技术上，可分三部分讨论，首先，车辆必须具备更完善的在线健康监测（系统自检、模型漂移检测、传感器退化检测），并能在发现异常时自动切换到安全模式或降级策略；其次，模型的可解释性、失败边界的标注、以及安全用例的形式化（比如用覆盖准则来定义何时可安全放行）将成为产品验证的重要组成部分；第三，事故记录与模型版本管理将被规范化，用于事后分析和数据驱动的改进。这就要求车企及自动驾驶方案解决商加强对在线异常检测算法、模型不确定性评估（例如贝叶斯近似、置信度校准）、以及故障切换策略的研发。
产业链协同和开源生态的促进对技术创新也很重要。意见鼓励“人工智能开源社区建设”和“推动模型、工具、数据集等汇聚开放”，在自动驾驶领域这会推动更多高质量的开源感知模型、仿真场景、评测工具链的产生。对研发者而言，开源生态能显著降低重复造轮子的成本，让更多团队把精力放在系统集成、工程化实现与场景定制上。这同时也会带来对软件供应链安全的考验，开源组件的依赖管理、可信度审计、以及闭环的补丁管理都要做好，否则简单的第三方漏洞可能引发系统性风险。
意见对“人才队伍建设”与“普及人工智能教育”的重视更将缓解自动驾驶行业长期面临的工程人才缺口。这将意味着更多复合型工程师会进入自动驾驶行业，他们要求既懂机器学习也懂控制、系统工程和车用软件架构。对项目交付而言，团队能力的提升会使得端到端系统工程能力增强，像是成熟的模型部署到车端、实时推理优化、车端异构算力调度和低功耗推理将成为常规工程工作。
在车路协同与基础设施方面，意见提到要推进市政基础设施智能化改造和面向智能终端的城市建设。对自动驾驶车辆来说，逐步增多的智能基础设施（如边缘算力节点、V2X短距通信、路侧感知摄像头/雷达）将给自动驾驶汽车提供额外传感输入与计算支持，特别是在复杂交叉口、隧道或视觉受限场景里，车路协同可以实质性提高感知完整性与决策安全性。这就要求自动驾驶系统不仅要能够理解车端传感器数据，还要实现对多源异构信息（边缘端的检测结果、路网级语义信息、交通流预测）的实时融合，形成鲁棒的决策依据。
虽然这份意见在底层支撑（数据、算力、标准、人才）上做了很多要求，但从技术实施角度看，自动驾驶仍然面临现实难题，比如极端天气下传感器物理极限、长尾罕见场景的真实标注成本、系统级冗余的经济代价、以及车规级软件生命周期管理等。这些问题将一直存在，但有了更完善的国家级资源与标准支撑，自动驾驶行业可以更系统地投入解决方案的研发，降低“谁来做、怎么做、怎么验证”的协作成本，使技术进步更可复制、更可审查。
这份意见无疑是把自动驾驶所需要的算力、数据、标准、人才、开源生态和中试验证平台等若干基础要素放到了一个更清晰的国家统筹框架下。这带来的直接效果是降低了大规模训练与验证的门槛、加速了场景库和仿真资源的形成、促进了车云协同与更复杂模型在非关键路径的应用、并推动行业在安全性、数据治理与测试标准上更快成熟。这就要求车企及自动驾驶方案解决商不仅要做出更强的算法，还要把工程化、验证、隐私保护和供应链安全当作等同重要的技术工作来做。这种“算法+工程”的双轨进步，最终才是把研究成果安全、稳妥地带上道路、变成用户能信赖的产品的关键。政策搭建的只是更有利的“水渠”（算力、数据、标准和中试平台），让自动驾驶的“种子”更容易发芽，但种子想长成参天大树仍需要行业在工程、测试和长期运营方面踏实耕耘。
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原文标题 : 《深入实施“人工智能+”行动的意见》会给自动驾驶行业带来哪些新机遇？
随着智能化技术发展，人工智能在社会各领域的参与度越来越强，无论是医疗还是教育亦或是出行，人工智能似乎已深入大家“吃穿住行”的方方面面。为深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态，2025年8月21日，国务院发布了《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称：意见）。这份意见的发布，会给自动驾驶行业带来哪些新机遇？（编者语：点击文末阅读原文，查看《意见》全文）。
先来看看这份意见中，对于自动驾驶行业最直观的文字描述，在加快实施重点行动第三点“人工智能+”消费提质中提到，推动智能终端“万物智联”，培育智能产品生态，大力发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能终端，打造一体化全场景覆盖的智能交互环境。加快人工智能与元宇宙、低空飞行、增材制造、脑机接口等技术融合和产品创新，探索智能产品新形态。虽然与自动驾驶相关的仅提及了一次，但纵观整个意见，里面有很多值得我们深究的内容。
通读整个意见，其核心就是要把算力、数据、模型和应用场景串起来，让AI更快、更广、更深地落地。对自动驾驶来说，这并不是一个口号，而是会在感知、定位、决策、仿真验证、车云协同、测试验证链路等一系列具体技术环节带来实打实的影响。先说一个总体的、很直观的变化，过去几年自动驾驶发展受限的常见瓶颈，是“没有足够高质量的数据、算力不均衡、场景覆盖不全、验证成本高、产业链断点多”。这份意见在多个段落里提到要加强高质量数据集建设、全国一体化算力网、应用中试基地、标准研制和开放共享等内容，这些落地举措会直接作用到上面列出的每一个瓶颈。
对于自动驾驶感知系统来说，首先影响的是数据和模型两端同时催化。意见强调要“持续加强人工智能高质量数据集建设”和“支持数据标注、数据合成等技术”，这意味着可能会有更多财政或政策支持用于建设面向交通场景的高质量标注数据集、长尾事件素材库以及合成数据流水线。这对于车企及自动驾驶方案解决商而言，这会带来两个积极变化，一是真实世界长尾场景（例如极端天气、罕见障碍物、复杂城市工况）的样本量会逐步增加，能让感知模型在这些稀有场景上获得更可靠的训练与评估；二是合成数据、仿真合成标注会得到更多标准化支持与资金，降低采集成本并加速模型迭代。直观体现就是，感知模块可以更大胆采用多模态学习与自监督预训练策略，将摄像头、毫米波雷达、激光雷达与高精地图信息联合训练，从而提升小目标检测、夜间与雨雪条件下的鲁棒性。
此外，意见的发布还会影响传感器与硬件协同技术发展，意见提出要强化算力统筹、支持芯片攻坚与智算集群建设，这对车端与车云的算力布局影响很大。自动驾驶系统的设计始终在“车端实时性”与“云端大模型能力”之间寻找平衡。随着国家层面推动“全国一体化算力网”“东数西算”等基础设施，车企和自动驾驶方案解决商将会更容易把一些非实时但计算量大的任务（如大规模模型迭代训练、场景级联想、离线仿真批处理）迁移到可访问的公共智算资源上，这样车端就可把更多资源专注在低延迟关键路径（感知融合、控制闭环）上。换言之，边缘实时控制保持轻量、高可验证的实现，而复杂的策略训练、长期行为建模、场景综合推理能在云端做得更深入、更频繁，从而推动端云协同设计成为主流架构之一。
决策与规划层面也会因意见的发布迎来模型能力的提升。意见中提到“提升模型基础能力”和“加快研究更加高效的模型训练和推理方法”，对于自动驾驶而言，意味着可以推动更复杂的大模型或专业化模型被用来做行为预测、交互建模和长时序规划。技术上可以直接体会到的就是用于轨迹预测的多代理大型时序模型会变得更好，能够更准确地建模行人、骑车人及其他车辆的意图；用于交互的博弈或强化学习模块有更多算力去做在线/离线训练，使车在复杂交互场景如无信号左转、狭窄路段会车、临时施工区域表现更稳健。不过也要有一些考量，更强的模型带来更高的验证成本，尤其是安全可解释性和可追溯性需要同步跟进，不能把未经充分验证的端到端黑箱模型直接放到关键控制环节必须保持分级验证和冗余保证。
仿真和验证生态会在意见的推动下加速完善。意见提出要“布局建设一批国家人工智能应用中试基地”和“推动软件信息服务企业智能化转型”，这为自动驾驶行业的仿真验证、场景库标准化、以及中试验证平台建设提供了制度级支持。对于自动驾驶工程师来说，这意味着更容易获得大规模、高保真仿真资源、统一的场景描述标准，以及开放或共享的测试用例库。这无疑会促使自动驾驶行业从以里程为中心的道路测试，转向“场景驱动+仿真加速”的组合验证方法，从而更经济地覆盖长尾场景、实现更快的迭代。但在仿真技术发展的同时，我们也要明白仿真环境与真实车辆之间的环境差距仍然是关键技术挑战，需要在渲染物理正确性、传感器噪声建模、行为模型一致性方面下更多功夫。
在软件工程与工具链方面，意见强调要“推动人工智能驱动的技术研发、工程实现、产品落地一体化协同发展”，这对自动驾驶软件开发流程有直接影响。我们可以预期会有更多智能化研发工具被引入到如自动化测试用例生成、基于模型的需求追踪、自动化性能回归检测、智能日志分析与故障定位工具等领域。结合大语言模型（LLM）用于代码审查、测试用例生成、日志摘要与异常模式识别，将大大提高工程效率，但要注意的是这类工具在安全关键系统中必须通过严格的安全评估，避免自动化工具带来的失误被放大。
数据治理、隐私与合规性也会影响自动驾驶的数据采集和共享方式。意见提到要“完善适配人工智能发展的数据产权和版权制度”，这意味着在车辆数据上，行业会见到更多关于数据共享、合成数据发布、隐私保护标注的规范化办法。对车企和地图服务商来说，合规的数据共享机制（比如联邦学习、差分隐私、合成数据替代方案）会被更多采用，从而在不泄露个人隐私的前提下实现跨企业模型协同训练和场景共享。这一要求也促使技术团队要将更多精力投入到隐私保护算法、加密推理和合规化的数据流水线建设上。
关于安全性与可信赖性，意见里多次提到“提升安全能力水平”和“建立技术监测、风险预警、应急响应体系”。对自动驾驶的技术团队来说，这并不是一句口号，而是要在产品设计中嵌入可监测、可控、可回滚的能力。具体到技术上，可分三部分讨论，首先，车辆必须具备更完善的在线健康监测（系统自检、模型漂移检测、传感器退化检测），并能在发现异常时自动切换到安全模式或降级策略；其次，模型的可解释性、失败边界的标注、以及安全用例的形式化（比如用覆盖准则来定义何时可安全放行）将成为产品验证的重要组成部分；第三，事故记录与模型版本管理将被规范化，用于事后分析和数据驱动的改进。这就要求车企及自动驾驶方案解决商加强对在线异常检测算法、模型不确定性评估（例如贝叶斯近似、置信度校准）、以及故障切换策略的研发。
产业链协同和开源生态的促进对技术创新也很重要。意见鼓励“人工智能开源社区建设”和“推动模型、工具、数据集等汇聚开放”，在自动驾驶领域这会推动更多高质量的开源感知模型、仿真场景、评测工具链的产生。对研发者而言，开源生态能显著降低重复造轮子的成本，让更多团队把精力放在系统集成、工程化实现与场景定制上。这同时也会带来对软件供应链安全的考验，开源组件的依赖管理、可信度审计、以及闭环的补丁管理都要做好，否则简单的第三方漏洞可能引发系统性风险。
意见对“人才队伍建设”与“普及人工智能教育”的重视更将缓解自动驾驶行业长期面临的工程人才缺口。这将意味着更多复合型工程师会进入自动驾驶行业，他们要求既懂机器学习也懂控制、系统工程和车用软件架构。对项目交付而言，团队能力的提升会使得端到端系统工程能力增强，像是成熟的模型部署到车端、实时推理优化、车端异构算力调度和低功耗推理将成为常规工程工作。
在车路协同与基础设施方面，意见提到要推进市政基础设施智能化改造和面向智能终端的城市建设。对自动驾驶车辆来说，逐步增多的智能基础设施（如边缘算力节点、V2X短距通信、路侧感知摄像头/雷达）将给自动驾驶汽车提供额外传感输入与计算支持，特别是在复杂交叉口、隧道或视觉受限场景里，车路协同可以实质性提高感知完整性与决策安全性。这就要求自动驾驶系统不仅要能够理解车端传感器数据，还要实现对多源异构信息（边缘端的检测结果、路网级语义信息、交通流预测）的实时融合，形成鲁棒的决策依据。
虽然这份意见在底层支撑（数据、算力、标准、人才）上做了很多要求，但从技术实施角度看，自动驾驶仍然面临现实难题，比如极端天气下传感器物理极限、长尾罕见场景的真实标注成本、系统级冗余的经济代价、以及车规级软件生命周期管理等。这些问题将一直存在，但有了更完善的国家级资源与标准支撑，自动驾驶行业可以更系统地投入解决方案的研发，降低“谁来做、怎么做、怎么验证”的协作成本，使技术进步更可复制、更可审查。
这份意见无疑是把自动驾驶所需要的算力、数据、标准、人才、开源生态和中试验证平台等若干基础要素放到了一个更清晰的国家统筹框架下。这带来的直接效果是降低了大规模训练与验证的门槛、加速了场景库和仿真资源的形成、促进了车云协同与更复杂模型在非关键路径的应用、并推动行业在安全性、数据治理与测试标准上更快成熟。这就要求车企及自动驾驶方案解决商不仅要做出更强的算法，还要把工程化、验证、隐私保护和供应链安全当作等同重要的技术工作来做。这种“算法+工程”的双轨进步，最终才是把研究成果安全、稳妥地带上道路、变成用户能信赖的产品的关键。政策搭建的只是更有利的“水渠”（算力、数据、标准和中试平台），让自动驾驶的“种子”更容易发芽，但种子想长成参天大树仍需要行业在工程、测试和长期运营方面踏实耕耘。
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原文标题 : 《深入实施“人工智能+”行动的意见》会给自动驾驶行业带来哪些新机遇？
