降低企业申请成本、放宽测试门槛、支持全无人场景，等等。《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）》于近日征求意见，修订稿从六大方面提出多项突破性举措，被业内视为深圳打造“智能网联汽车最佳试验场”的关键一步配资门户首页，推动技术从“实验室”走向“真实场景”。
《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）》于近日征求意见，将推动技术从“实验室”走向“真实场景” 受访企业 供图
不过，政策红利背后，也隐藏着安全责任模糊、牌照属性混淆、传统司机就业影响等一系列现实问题。这场技术革命，不仅是产业的竞速，更是一场关乎公共安全、就业结构与社会公平的严峻考验。
机遇
加速产业资源汇聚
当前，智能网联汽车产业正从技术验证阶段加速进入“城市级”规模化示范新阶段。据统计，2024年全国L2级自动驾驶渗透率已达55.7%，全无人测试路网总里程接近9800公里，多地竞相推进更高水平的开放测试和政策创新。
深圳作为全国科技创新和新能源汽车产业高地，自2022年实施道路测试管理细则以来，已初步形成良好的测试示范环境。但随着企业提出更多场景复杂度高、车内无人的测试需求，原有政策亟待升级。
修订稿中备受关注的内容主要有六个层面：一是降低企业申请成本。取消所有车辆全部检测的要求，改为以工信部或地方政府汽车公告目录作为一致性凭证；首次申请自动驾驶功能检测比例降至2%；“三同车辆”可免重复检测，即同车型、同系统、同架构的测试车辆。
二是放宽测试准入条件。调整交通事故责任认定标准，首次明确无人测试车辆数量上限——载人不超过10辆，载货不超过20辆，鼓励企业优先开展无人货运测试。
三是支持全无人道路测试。明确允许车内无安全员的道路测试与示范应用，支持企业在高复杂度场景中推进技术验证和商业化探索。
此外，修订稿还提出，建立异地互认机制、道路实施分级开放、建立信息共享机制加强事中事后监管等。广东省智能交通协会会长谢振东对此分析，此次修订显示出深圳在智能网联汽车政策设计上，更开放、更务实、更前瞻。尤其在支持全无人测试、推动载货场景优先、实施道路科学分级等方面，深圳已走在全国前列。预计新规正式实施后，将进一步优化深圳市智能网联汽车的创新环境，加速产业资源汇聚，巩固深圳在自动驾驶领域的政策高地与示范引领地位。
安全
从“通用化”向“精准化”升级
当前，国内自动驾驶领域正处于政策支持与实践探索并行的活跃期，试点热度持续攀升。据不完全统计，已有超60个城市相继出台自动驾驶试点政策；其中约20个城市进入实际道路测试阶段，部分领先城市的开放测试道路里程已突破1000公里，“车路云”一体化基础设施覆盖面积超500平方公里。
不少企业以“商业化元年”为发展契机，加速扩大车队规模，达到数百至上千辆，抢占市场先机。
与国内的积极推进态势不同，国外自动驾驶领域的发展节奏正从前期的激进探索转向审慎务实，企业布局与公众态度均呈现明显的理性回归。以美国为例，头部自动驾驶企业普遍收缩扩张规模，Waymo商业化试点范围仍局限于少数城市，未进行大规模推广；截至2025年中，特斯拉也仅在奥斯汀约78平方公里的区域内，以不超过20辆的小规模车队开展受邀制测试，推进节奏放缓。
安全始终是智能网联汽车产业稳健前行的核心保障。对此，一位专家在接受南方+记者采访时提到，载人场景中，若可增加“突发场景应急响应效率”“乘客安全防护细节设计”等考量维度，载货场景中，若可增加“货物固定稳定性要求”“危险品运输专项防护标准”等规范要求，可以推动管理模式从“通用化”向“精准化”升级，避免各类场景下的安全隐患。
此外，对城市交通而言，短期内无人驾驶放量可能加剧道路压力。2025年全国3000辆无人驾驶车主要集中在核心城市，如武汉单城投放超850辆，上海超500辆。在早晚高峰时段，其“谨慎驾驶”特性（如起步慢、跟车距离远）可能导致道路通行效率下降。
牌照
推动标识清晰避免属性认知模糊
需要指出的是，不同智能网联汽车企业处在不同的测试或应用阶段，其使用的自动驾驶测试车辆仍属于逐步成熟的技术产品。从产业规律来看，这类产品的推进应遵循“漏斗式”管控原则：技术测试阶段的车辆数量应多于载人示范应用车辆，而载人示范应用车辆数量又需多于商业化运营试点车辆。
简言之，越向直接服务公众的商业化、载人化阶段迈进，车辆规模越需严格控制，通过层层筛选降低技术不成熟带来的风险。
上述专家还透露，若技术未完全成熟便大规模推进商业化运营试点，可能形成明显的安全隐患。他建议，当前技术尚未完全成熟，可遵循“以测试为主、商业化运营试点为辅”的原则，结合各市区发展进程合理调控号牌发放节奏。同时，明确区分技术测试、示范应用、商业化运营试点阶段的号牌编制规范，采用清晰的车辆号牌标识。
此外，也可参考北京模式，通过“ZA D001试”“ZA P001营”等字样区分道路测试和商业化运营试点阶段，让公众能直观识别车辆属性，避免因标识模糊导致的认知混淆与安全风险。
保障
平衡技术发展与就业稳定
“以后还需不需要司机？”在深圳开了多年网约车的黎先生，不时会在街头遇到自动驾驶汽车，偶尔也会透露出一些忧虑。
不得不思考的是，全无人技术的迭代可能引发传统出行行业的就业稳定风险，如何平衡技术发展与就业稳定成为亟待解决的问题。为缓解这一冲击，上述专家建议，可从“技能培训、过渡缓冲”等方面构建就业保障体系。
一方面，若能协同企业建构职业培训平台，由有关部门牵头、自动驾驶测试企业主导，开设“自动驾驶安全员”“车辆运维师”“远程监控专员”等新职业培训课程，考核合格者优先推荐至测试企业就业，可以极大程度上帮助传统司机实现“从驾驶操作到技术辅助”的技能转型。
另一方面，若能要求自动驾驶企业在全无人测试与商业化运营初期，保留“远程监控员”“现场引导员”等过渡岗位，并向出租车、网约车司机群体释放定向招聘名额，同时划定明确的过渡期，避免因技术替代导致司机收入大幅下滑，实现产业与民生的协同发展。
为了更好地规范市场秩序，还可将Robotaxi商业化运营试点的价格数据纳入统一监测平台，通过实时跟踪企业定价标准、补贴金额、实际成交价等核心数据，建立清晰的价格监管机制。同时，明确Robotaxi的定价规则，明确不低于出租车行业的标准定价。这一措施可避免过度补贴等扰乱市场的行为，也能引导企业将竞争焦点从“价格战”转向“服务质量提升”，最终实现自动驾驶产业与传统出行行业的良性共生，同时为消费者提供稳定、可靠的出行服务。
针对商业定价，广州小马智行科技有限公司总经理莫璐怡表示，在制定价格时也会考虑对传统出行行业的影响。例如，Robotaxi的价格定位高于普通网约车，与快车或专车的价格相当，但Robotaxi的舒适性要高于普通老司机，且在无人驾驶状态下静谧性也更强，乘客处于无人打扰的空间状态，因此与网约车形成了错位竞争，避免了冲击网约车市场。
南方+记者 郜小平
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