在每年的全国两会上，代表委员们的建言献策往往成为观察产业发展趋势的重要窗口。随着人工智能、5G、大数据等技术的深度融合，智能驾驶从实验室走向现实生活的步伐不断加快。如何让这项前沿技术更好地适应中国复杂的道路环境、独特的交通文化以及庞大的市场需求，实现安全、高效、普惠的“中国式落地”，成为今年两会热议的焦点之一。代表委员们的相关提案与讨论，为我们勾勒出了一条清晰的发展路径。
技术开发必须“以人为本”，紧扣安全与可靠的核心。多位来自科技界和汽车产业界的代表委员强调，智能驾驶产品的技术开发，不能仅仅追求算法的先进性或场景的炫酷，而必须将行车安全置于首位。这要求研发企业不仅要投入资源攻克感知、决策、控制等核心技术难关，特别是在应对中国常见的混合交通流（机动车、非机动车、行人混杂）、极端天气、复杂城市路况等方面，更需要建立远超常规要求的安全冗余系统和测试验证体系。有委员建议，应加快建立覆盖全国典型场景的智能网联汽车测试数据库和仿真平台，支持企业进行海量、高效的虚拟测试，从而在实际路测前尽可能排除安全隐患，这是技术“中国化”适配的关键一步。
“车路云”一体化协同发展成为共识，基础设施建设需适度超前。单纯的“单车智能”路线在中国面临巨大挑战。许多代表指出，应充分发挥我国在基础设施建设方面的体制优势，推进智能网联汽车“车路云”一体化的发展模式。这意味着，智能驾驶的实现不仅依赖于车辆本身，还需要智能化的道路（如部署感知设备、通信设施）、强大的云控平台以及高速稳定的通信网络（如5G-V2X）协同工作。通过“聪明的车”与“智慧的路”、“强大的云”高效互联，可以大幅降低单车智能的成本与复杂度，提升系统整体的可靠性和通行效率，尤其适合在园区、港口、高速公路等特定场景率先实现商业化落地。相关提案呼吁，国家应加强顶层设计，统一标准，并鼓励地方开展新型基础设施的先行先试。
法律法规与标准体系亟待完善，为创新保驾护航。智能驾驶的落地必然涉及现行交通法规、责任认定、保险体系、数据安全与隐私保护等一系列法律伦理问题。多位代表委员提交了关于加快自动驾驶立法进程的建议。他们提出，应尽快明确自动驾驶系统在交通事故中的法律地位和责任划分，建立适应自动驾驶技术的车辆保险制度。在数据层面，需制定严格的国家标准，规范汽车数据的采集、传输、存储和使用，在保障国家安全和个人隐私的前提下，促进数据的合规共享与利用，以驱动技术迭代。只有构建起权责清晰、保障有力的法治环境，才能打消消费者和社会的顾虑，让技术创新行稳致远。
聚焦特定场景与市场需求，实现渐进式商业化落地。考虑到全场景、高级别自动驾驶的技术复杂性和高昂成本，代表委员们普遍认为，智能驾驶在中国的落地应采取“从特定场景到开放道路，从辅助驾驶到完全自动驾驶”的渐进路径。当前，在干线物流、矿区运输、末端配送、环卫作业、无人泊车等封闭或半封闭场景，智能驾驶技术已展现出显著的降本增效优势，应大力鼓励其规模化应用。对于面向普通消费者的乘用车，则应持续优化和普及高级驾驶辅助系统（ADAS），如自适应巡航、自动紧急制动、车道保持等，以提升驾驶安全与舒适性，逐步培养用户习惯和市场接受度。这种务实策略有助于技术积累、商业模式探索和生态构建。
加强人才培养与国际合作，筑牢产业根基。智能驾驶是跨学科、跨产业的综合性领域，其长远发展离不开雄厚的人才支撑。有代表建议，高校、科研院所与企业应深化产学研合作，共同培养兼具汽车工程、人工智能、软件算法、网络通信等知识的复合型人才。在坚持自主创新的基础上，积极参与国际标准与规则的制定，开展技术交流与合作，吸收全球智慧，推动中国智能驾驶解决方案在服务本土市场的也能走向世界。
透过两会代表委员的建言可以看到，智能驾驶在中国的落地并非简单的技术移植，而是一项需要技术攻关、基建配套、法规完善、市场引导和人才储备等多方面协同推进的系统工程。唯有坚持安全底线，立足国情，走出一条车路协同、法规先行、场景驱动的特色发展道路，智能驾驶才能真正驶入中国人的日常生活，为交通强国建设注入强劲的智能化动能。
