问题——智能网联汽车加速演进的背景下，高级别自动驾驶从试点示范走向规模化应用，仍面临多重现实挑战：一是从“能跑”到“跑得稳、跑得广”仍需更复杂路况和高频运营的持续检验；二是商业化路径仍在探索，载客、物流、港口、公交等场景对安全、效率与成本提出更高要求；三是数据、算力、模型训练与安全监管等基础能力仍需统一标准、打通闭环；四是关键软硬件的自主可控、产业链协同与生态完善，决定产业能否形成可持续竞争力； 原因——这些难点既来自技术迭代本身，也与特大城市治理及产业组织方式密切有关。从技术端看，高级别自动驾驶高度依赖海量长尾场景数据与仿真验证能力，若缺乏高质量数据供给以及标准化采集、评测体系，将影响模型持续迭代。从应用端看——城市道路交通参与主体复杂——枢纽联通、快速路开放等往往牵涉交通组织优化与公共安全管理，需要在审慎有序原则下推进。从产业端看，芯片、操作系统、线控执行等关键环节是整车智能化的底座，核心能力不足或协同不畅，将影响规模化与量产节奏。基于此，《行动计划》以“场景—要素—生态”为三条主线部署重点任务，意在通过制度供给与平台能力补齐短板。 影响——《行动计划》提出到2027年实现高级别自动驾驶应用场景规模化落地，并给出更可量化的目标：在智能公交、智能出租、智能重卡等领域规模化应用L4级自动驾驶技术，力争载客超过600万人次、载货运输超过80万TEU；在空间维度上，推动全市开放区域面积达到2000平方公里、道路长度超过5000公里，提升道路类型与场景丰富度，促进交通枢纽、产业科技园区和文旅景区跨域联通；在产业维度上，培育具备行业领先水平的自动驾驶大模型，推动具备L2组合驾驶辅助和L3有条件自动驾驶能力的新车占比超过90%，实现L4级自动驾驶汽车量产，形成覆盖整车、零部件、数据、地图、安全与服务的完整生态。若目标按期推进，有望提升交通运行效率，推动物流与港口作业智能化升级，并更增强上海在智能网联汽车领域的要素集聚与辐射能力。 对策——围绕规模化落地，《行动计划》从三上作出系统部署。 其一，做强多样化应用场景，强调“稳步”“持续”“有序”。乘用车方面，将有序组织智能出租示范运营，开展L3级自动驾驶乘用车上路通行试点，并探索面向个人与单位用户的创新应用，逐步扩大规模化量产应用。商用车方面，聚焦“五个新城”及机场、火车站等重点区域推进场景深化；港口场景提出支持洋山港智能重卡示范运营向“单车全无人”模式迈进；公交领域则以“奉浦快线”智能BRT试点为基础，探索智慧化运营新模式。无人驾驶装备方面，瞄准城市巡检、物流配送、市政环卫等切入口，推动无人配送车、无人巡检车及自主泊车运营标准与模式探索，提升可复制、可推广的示范效应。 其二，夯实高能级创新要素，着力构建“数据—仿真—监管”闭环。计划提出搭建自动驾驶数字孪生训练场，依托头部企业与第三方机构建设虚实融合实训场，通过实采与虚拟生成相结合的方式积累千万级数据片段，形成高质量训练数据集，并构建全场景模型训练与闭环仿真评测环境，支撑大模型持续迭代。同时，完善自动驾驶数据监测平台，统一全市运行数据采集与传输链路，健全全量数据分级分类及采集传输标准规范，实现运行情况实时监测，更好兼顾安全管理与多元应用需求。 其三，培育创新型产业生态，突出关键技术攻关与集群化发展。《行动计划》明确推进车载大算力芯片、车载操作系统、智能计算平台、线控执行系统等软硬件研发攻关，培育一批具备竞争力的优质企业，并推动高校院所、新型研发机构与重点企业在大模型等前沿方向加强产学研协同，加快成果产业化。另外，以浦东、嘉定、临港等为重点，推动整车与零部件协同发展，提升产业集群能级与国际竞争力。 前景——从全国范围看，自动驾驶正从“单点试验”走向“体系化推进”，竞争焦点逐步转向规模化运营能力、城市级治理能力与产业链协同能力。上海提出构建全球领先高级别自动驾驶引领区，既是面向新一轮科技产业变革的主动布局，也有望为特大城市在安全可控前提下推进开放道路、跨域联通与商业模式创新提供可参考的制度与实践样本。随着数字孪生训练、数据监测、开放道路与关键技术攻关同步推进，预计将提升自动驾驶在复杂场景中的可靠性与可用性，带动更大范围的产业协同与应用扩散。
当自动驾驶技术从实验室走向城市街巷，考验的不仅是单车智能水平，更是城市治理的能力与执行力。上海此次系统性布局，表明了打造“未来出行样板”的清晰路径，也意味着智能网联汽车产业正从政策牵引走向市场驱动的关键阶段。在这场决定未来交通形态的全球竞赛中，中国方案正在打开新的空间。