世界经济论坛（WEF）发布《自动驾驶车辆：未来时间表和路线图》

自动驾驶车辆（AV）被视为交通领域最受期待的发展之一，具有提升道路安全、优化物流效率并开启全新出行服务的潜力。然而，要实现这些益处，仍面临重大的技术、监管和运营方面的挑战。尽管车辆自动化技术已取得长足进展，其大规模整合的实现仍将比多数人预期的更为缓慢。2025年4月24日，世界经济论坛（WEF）发布的《自动驾驶车辆：未来时间表和路线图》（Autonomous Vehicles: Timeline and Roadmap Ahead）对自动驾驶车辆的采用时间和部署前景进行了细化的预测。报告聚焦三个主要应用场景：个人车辆、无人驾驶出租车和自动驾驶卡车。

一、先进驾驶辅助系统和自动驾驶（ADAS/AD）的六个等级

车辆自动化被分为不同级别（见表1），用来区分自动化程度、驾驶员的参与程度，以及相应系统可使用的范围——即所谓的“操作设计域（ODD）”。这种分类反映了技术的发展进程，并有助于明确技术能力和相关责任。为了进一步清晰地区分技术差异，这些级别还依据驾驶员的参与活动进行了细分，具体包括是否需要手握方向盘、是否需要目视前方道路，或是否需要专注于驾驶环境（例如是否允许驾驶员在行驶中睡觉）。

第4级（L4）是首个被视为“自动驾驶”的级别，也就是说，在其规定的操作设计域内，驾驶员无需执行任何驾驶任务。对于个人车辆中的L4级别，报告进一步区分为“L4高速公路场景”和“L4城市道路场景”，因为相比更复杂的城市道路环境，高速公路的自动驾驶能力预计将更早普及。

表1  先进驾驶辅助系统和自动驾驶（ADAS/AD）的六个等级

二、个人车辆的辅助、自动化与自动驾驶

个人车辆（Personal vehicles）是自动驾驶市场中体量最大的一类，这意味着这一领域的自动化进步对于改善道路安全和提高出行便利性至关重要。然而，个人车辆中的车辆自动化是一种渐进的演变，而非颠覆性革命。未来十年，个人车辆将主要受益于先进的辅助驾驶功能，而非完全自动化。辅助驾驶技术，尤其是L2和L2+级别，预计将在2030年及以后成为新车中最主流的技术。这是由于其在市场上的广泛可用性、较低的监管门槛以及相较于L3/L4更低的系统成本。因此，即使在2035年之后，大多数新车驾驶员仍需手握方向盘、目视前方。L2向L2+的过渡也将是渐进的，L2系统在未来十年仍将更为普及。这主要源于成本限制：当前L2系统的价格低于700美元，而L2+系统的成本可能高达3000美元。

L3级车辆——其责任由驾驶员转移至系统，但驾驶员仍需在短时间内能够重新掌控——将仍然是一种过渡性的解决方案，而非长期的主流选择（除非是代客泊车或交通拥堵等特定场景）。L3因安全风险、责任归属不明、成本高昂和价值有限而难以广泛部署。

对于个人车辆而言，L4级自动驾驶仍受到重大技术和监管障碍的限制。在L4级别中，如果车辆在其定义的操作设计域（ODD）内运行，驾驶员完全无需介入，并且车辆可在必要时自动安全停车。预计到2035年，仅有4%的新车将具备L4功能，反映出该领域真正自动驾驶技术部署的缓慢和选择性进展。此外，考虑到城市环境中的额外运营挑战，其中部分L4能力可能仅限于高速公路场景。同时，在城市环境中，基于车队的运营模式（如无人驾驶出租车服务）在长期内可能将超过私人拥有模式。

到2035年，预计仍会有大量新车配备L0和L1级技术。这些技术功能正在日益商品化，许多国家已强制要求配备基本安全功能，如车道保持辅助和自动紧急制动。然而，L1系统在提供价值方面表现不佳：它们的成本与L2系统相近，但功能却明显较少。因此，预计L0的市场份额将随着时间推移直接转向L2系统，基本跳过L1阶段。2023-2035年不同级别个人车辆的普及预期见图1。

图1 按车辆自动化级别划分的全球新车销量份额占比

个人车辆自动化将在全球范围内以不同速度被采用。预计这一转变将由中国引领，其次是美国，而欧洲和日本在未来十年可能会沿着类似但较慢的轨迹发展。就L2+级别的采用而言，2035年新车销售中这一技术的占比预计在中国将显著高于其他主要地区。这部分原因在于中国消费者对自动化的接受度较高，以及本土整车厂和供应商在自动化技术上的快速进展。预计到2035年，中国在L3和L4车辆的占比也会略高于其他地区——美国和欧洲是另外两个将在2035年前开始在私人拥有的乘用车中出现这些技术的市场。

除这四个关键市场外，全球其他地区呈现出混合发展的趋势，有些地区稳步采用L2和L2+系统，而另一些地区则因经济、技术和监管障碍，导致向更高级ADAS/AD水平的过渡放缓。印度的发展轨迹与其他重点市场有所不同：由于购买力较低和更复杂的道路环境，预计印度到2035年仍以L0系统为主；同时，印度有望跳过L1阶段，随着技术成熟更直接地迈向L2级别。

三、无人驾驶出租车与无人驾驶接驳车

无人驾驶出租车（Robotaxis）和无人驾驶接驳车（Roboshuttles）具有彻底变革城市出行方式的潜力。目前正在进行的大规模自动驾驶出租车部署已证明自动驾驶车队在技术上是可行的：在美国，无人出租车公司已经完成了数百万次无安全员的付费载客服务；在中国，企业已在武汉等城市部署了数百辆无人出租车。然而，实现这些运营的规模化仍面临重大挑战，包括需取得城市特定的监管批准、驾驶环境的差异以及其他运营上的复杂因素。此外，与个人车辆的先进驾驶辅助系统（ADAS）或自动驾驶系统（AD）相比，无人驾驶出租车所需的投资和运营模式有根本性的不同，这促使一些领先的整车厂（OEM）退出该领域，并重新将重点放回ADAS/AD技术。

尽管无人驾驶出租车和无人驾驶接驳车在前述诸多方面具有相似的优势与挑战，本报告的预测聚焦于无人驾驶出租车，因为预计在未来十年内它们将更广泛地部署。考虑到各种可能的结果和不同的采用速度，预计到2035年，无人驾驶出租车车队将在全球40至80座城市实现大规模运营（见图2）。各地区的扩展速度预计将大不相同。根据当前的发展轨迹，中国和美国将在城市无人驾驶出租车部署方面处于领先地位。预计欧洲将成为下一个重要市场，但部署将更侧重于与公共交通网络互补的无人驾驶接驳车。中东地区也正在成为早期采用者之一，但目前适合大规模部署的城市数量仍然有限。

图2  大规模运营无人驾驶出租车的城市数量预测

四、自动驾驶卡车

自动驾驶卡车（Autonomous trucks）的发展正处于关键阶段，美国和中国正在进行广泛的测试和早期商业部署。这些车辆有望彻底改变物流行业。其经济效益显著，主要得益于全天候运营带来的效率提升、更低的总体拥有成本，以及解决司机短缺问题的能力。然而，在广泛采用之前仍面临诸多挑战，包括确保技术在各种道路条件下的可靠性、获得扩大运营规模所需的资金、应对复杂的法规环境，以及将卡车整合进现有供应链。

公共道路上的自动驾驶卡车部署可分为五种不同的应用场景：长途枢纽到枢纽运输、中程枢纽到枢纽运输、中程点对点运输、城市内部配送和封闭环境操作。每种场景在技术、法规和基础设施的准备程度上各不相同，这些应用场景及其对车辆自动化的适用性详见图3。

图3  自动驾驶卡车的应用场景

在公共道路运营中，枢纽到枢纽的固定路线非常适合自动驾驶卡车的部署。相反，城市内部配送面临更大挑战，因为司机需要处理许多相关任务，如装卸货物，这些任务难以自动化。长途和中程枢纽到枢纽运输的主要区别在于，长途运输更需要额外的基础设施支持，如充电站。如果自动驾驶卡车继续使用内燃机，预计未来几年长途部署的速度将超过中程。封闭环境操作（如建筑工地、矿区、农场或港口）由于环境受控且任务重复，非常适合自动驾驶卡车部署，并且不易受法规和生态系统限制的影响。

美国预计将在公共道路自动驾驶卡车的部署中领先，特别是在长途和中程枢纽到枢纽路线方面。这一领先地位源自强劲的总体拥有成本优势和迫切的司机短缺问题。预计这些固定高速公路路线将带来最高增长，到2035年，中程枢纽到枢纽路线的新卡车销售中，自动驾驶卡车的比例将接近30%。欧洲将在长途和中程枢纽到枢纽运输应用场景中同样获得显著的总体拥有成本优势。然而，由于跨境监管障碍和更复杂的运营环境，预计欧洲的采用速度将较慢。如果欧洲大陆希望快速扩大这些长途运输业务，采取泛欧洲的协调策略至关重要。不过，到2035年，中程枢纽到枢纽的自动驾驶卡车有望占新卡车销售的约26%。中国预计将走一条较慢的采用路径，主要原因是相比传统方案总体拥有成本优势较低且前期投资较高。政府支持有望加快中国的发展轨迹，使其部署速度达到甚至超过西方国家的增长水平（图4）。

图4  美国、欧洲和中国公共道路上四种应用场景的自动驾驶卡车部署预测

五、小结

自动驾驶技术已上路，但其全面普及仍需较长时间。要克服主要障碍并扩大自动驾驶部署，行业应从五个方面发力：（1）统一传播与建立公众信任：确保消费者了解系统能力与自身职责；（2）利用技术提升安全性与可扩展性：包括人机交互（HMI）、驾驶员监控（DMS）、AI推进与网络安全；（3）优化商业模式：L2+提供差异化空间，L4仍主要面向高端或商用市场；（4）联合制定监管：推动标准统一、数据共享与责任界定；（5）生态协作与跨界融合：包括保险、城市规划、平台集成等行业的协同发展。未来十年，L2/L2+仍将主导个人车辆市场。在公共道路上运行的L4级车辆方面，无人驾驶出租车和自动驾驶卡车将率先实现商业化应用。

主要参考资料：

 1、World Economic Forum(WEF).Autonomous Vehicles: Timeline and Roadmap Ahead[EB/OL].2025-04-24. https://cn.weforum.org/publications/autonomous-vehicles-timeline-and-roadmap-ahead/

2、World Economic Forum(WEF), Boston Consulting Group(BCG).Autonomous Vehicles: Timeline and Roadmap Ahead[R].2025-04. https://reports.weforum.org/docs/WEF_Autonomous_Vehicles_2025.pdf