2026北京车展前瞻：自动(驾驶)《激战》正酣，车<企围>攻“光明顶”,飞花之春：春日飞花意境赏析

文 | 极智 GeeTech

在自动驾驶这条赛道上，" 技术突破 " 和 " 商业落地 " 之间的较量一刻也没停过。

从乘用车到商用车，从 L2+ 辅助驾驶逐渐成为标配，到无人配送车、无人环卫车、自动驾驶出租车、自动驾驶巴士等加速落地，自动驾驶技术应用如火如荼。

4 月 24 日即将开幕的 2026 北京车展将成为高阶自动驾驶技术 " 华山论剑 " 的演武场，车企与科技巨头围绕 L3 量产落地、城市 NOA 规模化、VLA 与世界模型融合、场景化垂直赛道、开放合作生态五大方向展开激烈竞争，共同围攻自动驾驶商业化 " 光明顶 "。

这场技术与商业的巅峰对决，不仅将定义中国智能汽车产业的未来格局，更将重塑全球汽车产业的技术演进路径与商业价值分配规则，也预示着一度被流量裹挟的汽车行业，正逐步回归以产品和用户为核心的行业本质。

趋势一：自动驾驶政策加速完善

2025 年底，工信部向长安深蓝 SL03 和北汽极狐阿尔法 S（L3 版）颁发首批 L3 级有条件自动驾驶准入许可。自此，L3 级有条件自动驾驶获得全国合法上路身份，这是中国自动驾驶发展史上的里程碑事件。

今年，中国 L3 级自动驾驶全国统一管理新规正式实施，结束了此前各地试点 " 各自为战 " 的局面。2 月，工信部发布《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准征求意见稿，拟于 2027 年 7 月 1 日实施，替代 2024 年的推荐性标准 GB/T 44721 — 2024，首次对 L3/L4 系统提出全国统一技术规范。

新规首次在法律层面明确：在符合规定的场景（如封闭高速公路、城市快速路）内，当 L3 级系统处于激活状态时，驾驶责任由车企承担；若系统发出接管请求而驾驶员未及时响应接管或违规操作，责任则转由驾驶员承担。

这一 " 双轨制 " 责任划分，厘清了长期困扰行业的法律模糊地带，既为车企技术创新提供了法律保障，也倒逼车企提升系统安全性，为 L3/L4 规模化落地提供了基础保障。

随着 2026 年 1 月 1 日起开始实施的 GB 44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》、GB 44496-2024《汽车软件升级通用技术要求》等多项强制标准的落地，高阶自动驾驶安全强制标准的补位成为必然。

对于车企来讲，这一系列标准规定企业须为车型建立安全档案，系统记录从设计开发、测试验证到生产运行的完整过程，包含系统描述、安全概念、声明论据证据以及内审记录。这意味着车企不能再依赖碎片化的研发文档，而需要构建覆盖全生命周期的可追溯证据链。

同时，车辆必须通过至少 2 种有效指标（如眼部运动、头部运动、特定人机交互动作）持续监测后援用户是否具备接管能力。一旦监测到用户未系安全带、离开驾驶位或 30 秒内未通过能力验证，系统必须立即发出明确提示，并在 15 秒内触发接管请求。

这意味着车企不能只装一个摄像头摆样子，而必须设计出能精准识别用户状态、分级预警的监测策略，且所有阈值设定都需在安全档案中说明。

此外，L3 级的最小风险策略（MRM ‌，Minimum Risk Maneuver）要求后援用户未接管时，车辆自动靠边停车，且必须重新启动动力系统才能再次激活；L4 级 MRM 则允许车辆自主处置且无重启限制。

针对高 / 快速路 L3 系统，将前向探测范围与最高车速挂钩（如 120km/h 必须看 130 米），并要求具备变更车道能力的系统横向覆盖中心线两侧至少 9 米。这些数据综合考虑了制动时间、通信时延等因素。这意味着车企不能再靠堆料含糊过关，传感器布局必须经过精确计算，确保在各类工况下都能满足探测距离要求。

更关键的是，标准要求车企须在说明书里写清楚：系统是什么级别、能干什么、不能干什么、接管需要多长时间。这意味着过去那种把 L2 吹嘘成无所不能的夸大宣传，今后将会被严格规范，以后如果买车出现安全问题，可以依法进行追溯。

趋势二：城市 NOA 迎规模化渗透新周期

从去年开始，城市 NOA 已走完 " 高端尝鲜 " 阶段。2025 年，L2 级辅助驾驶新车渗透率已达 77.3%，基本完成 " 标配化 " 进程。2026 年，市场焦点将全面转向城市 NOA，正式进入 " 全面普及 + 规模化渗透 " 的行业新周期

城市 NOA 是从高速 NOA 演进而来，但城市 NOA 面临更复杂的交通参与者和场景，其技术难度和应用挑战也更大。城市 NOA 主要依赖于先进的感知系统，包括雷达、摄像头、激光雷达等，以及更高级的算法 SLAM（同时定位与地图构建）来理解周围环境并进行实时决策。此外城市 NOA 还需要处理大量的交通标志和信号，这就要求系统具有高度的灵活性和适应性。

目前，已有多家车企推出了搭载城市 NOA 功能的车型，技术路线各不相同。以特斯拉为首的纯视觉技术方案，不依赖于传统的地图数据，而是完全依靠车辆自身的感知设备，来实时捕捉周围的环境信息，并利用这些传感器获得的数据，实时构建周围环境的地图，并在此地图上确定自己的位置。而系统通过分析感知到环境信息预测道路环境其他人的行为和意图，NOA 系统基于感知数据和预测结果进行实时决策和路径规划，如换道，调整车速等。系统再向车辆的执行机构发送控制指令，以实现自动驾驶。

在国内，以华为 ADS、小鹏 XNGP 为代表的 " 重感知、轻地图 " 技术路线，不依赖于传统的高精度地图，通过车辆自身的感知系统来实现在城市环境中的自动驾驶，虽然不依赖高精度地图，但系统可能使用标准的导航地图（如 SDmap）来获取基本的路线信息。借助 BEV+Transformer 模型算法，通过实时感知与转换构建实时地图，从而推动 NOA 系统中 " 感知 - 决策 - 规划 " 的任务进行。

据中国汽车工业协会发布的《2025 城市 NOA 汽车辅助驾驶研究报告》显示，2025 年 1-11 月，我国搭载城市 NOA 功能的乘用车累计销量达 312.9 万辆，渗透率占乘用车上险量的 15.1%。其中，起售价在 30 万元以下的主流乘用车搭载城市 NOA 车型的销量达到 215.5 万辆，占比超过 68.9%。这一数据表明，城市 NOA 已从高端车型的专属配置，转变为大众市场的标配功能。

预计随着城市 NOA 渗透率的提升，2030 年城市 NOA 将成为辅助驾驶和自动驾驶主流功能。同时，在供应商技术平民化与消费者付费意愿增强的双重推动下，城市 NOA 功能正从高端车型下探至 15-20 万元的主流价格带，预计未来将进一步覆盖 10-15 万元市场，实现规模化普及。

趋势三：VLA 与世界模型加速融合统一

纵观技术发展，VLA 和世界模型是当下自动驾驶技术发展潮流中两个弄潮儿，共同承担着将原始感知提升至高层次认知，并为最终决策提供关键支持的战略性角色。

在经历 2025 年端到端大模型上车后，2026 年自动驾驶技术路线出现重大转变：VLA 与世界模型从相互竞争走向融合统一，塑造一个 " 既会思考，又会沟通 " 的终极驾驶大脑，成为提升系统泛化能力和可靠性的核心路径。

VLA 擅长语义理解、规则推理、复杂交互，具备 " 类人思维 "，可以处理模糊场景，擅长应对城市复杂路况、行人电动车混行、突发交通状况等各类交互场景，遇到阻碍时会主动规划绕行路线，而非固守预设轨迹停滞不前。从场景适配性来看，VLA 无疑更适合复杂的城市道路驾驶。虽然理解当下的能力强，但缺乏预测未来的能力。

世界模型则适合于高精度物理仿真、轨迹预测、海量数据训练，确保执行的精准与安全，它能够通过大规模训练，生成极端场景，也能根据眼前的路况，推测出下一秒的环境变化，但它只负责预测，不对预测结果进行反思推理，确定结果是否安全，一旦碰到训练库之外的非标场景，就容易出现决策僵硬的问题。

而两者的结合，既可以解决世界模型 " 不懂变通 " 的问题，又弥补了 VLA" 效率不足 " 的缺陷，让智驾系统既能精准算物理轨迹，又能灵活懂社交规则，真正接近人类司机的驾驶水平。

事实上，行业内也早已开始布局这种融合式技术路径。小鹏 VLA 2.0、理想 MindVLA-o1、Momenta R7 强化学习世界模型正是将两者融合的代表方案，业内也将其称作智驾 " 双引擎 " 模式。

通过在强化学习的基础上引入世界模型，让 AI 能够逐步理解世界的物理本质，包括物体的物理属性、运动的因果关系以及交互过程中的潜在可能，不再只是简单地模仿驾驶动作。

在这套协同架构里，世界模型承担 " 底层基建 " 的核心角色，依托激光雷达与算力支撑，在云端构建高精度物理仿真环境，生成海量长尾极端场景，完成物理轨迹规划与底层数据训练，筑牢智驾的精准执行基础。

VLA 则主攻 " 上层决策 "，依托世界模型的精准物理预判，结合自身拟人化语义逻辑推理能力，专门处理复杂道路社交场景、非标突发路况，做出更贴合人类驾驶习惯的柔性决策。

这也印证了，下一代自动驾驶技术的发展方向，并不是非此即彼的路线之争，而是通过分层协同、精细化打磨，让一套系统适配全场景复杂路况，再依托持续完善的数据闭环迭代，让智驾系统随着使用不断优化，变得越来越聪明。今年车展上，双引擎智驾方案必然会成为大多数头部车企的选择，整个行业的竞争焦点将不再是单一的技术路线，比拼技术综合实力的时代已经到来。

趋势四：垂直赛道成为市场下一个 " 新赛点 "

面对自动驾驶商业化的巨大挑战，越来越多自动驾驶企业选择 " 垂直突破 "，而非 " 全面开花 "，聚焦特定场景打造差异化竞争力，市场将形成 " 全场景巨头 + 垂直赛道冠军 " 的产业格局。

如果说乘用车智驾在 2026 年进入了规模化普及期，那么 Robotaxi 和 Robobus、自动驾驶干线物流就到了关键临界点。

从今年开始，Robotaxi 行业将出现两极分化的局面。

一边是头部玩家的盈利突围，百度萝卜快跑、小马智行、文远知行等头部企业，在广州、深圳、北京、上海等一线城市的核心区域，通过规模化运营，大幅压缩 Robotaxi 运营成本，力求实现盈利。今年，这些头部玩家将进一步扩大运营范围，完成从 " 试点运营 " 到 " 商业化运营 " 的跨越。

另一边是中小玩家的批量出局。没有车企背景、没有海量数据、没有持续资金支撑的中小 Robotaxi 企业，将彻底退出市场，这些企业已经没有了继续输血的可能，最终只能要么被收购，要么黯然离场。

与 Robotaxi 相比，Robobus、自动驾驶干线物流的商业化落地，节奏反而更快。

高速干线物流场景，路况相对简单，没有行人、非机动车等复杂因素，是自动驾驶的绝佳落地场景。更重要的是，干线物流行业有着强烈的降本需求，司机成本占了物流总成本的 30% 以上，而自动驾驶能够实现 " 单人单车 " 甚至 " 无人化 " 运营，大幅降低司机成本。同时，自动驾驶的平稳驾驶，能够降低 10% 左右的油耗，进一步压缩物流成本。

2025 年，智加科技、嬴彻科技等头部企业，已经与顺丰、京东物流、中通等物流巨头达成了合作，实现了数千台自动驾驶重卡的商业化运营，今年干线物流自动驾驶将进入规模化爆发期，在全国主要高速干线实现常态化运营。

Robobus 则凭借公共交通属性带来的政策支持

“飞花”究竟指什么：从现象到意境

日常语境里，“飞花”多指花瓣或小花被风吹起、飘散、翻飞的景象，常见于樱花、海棠、桃花、杏花、梨花、玉兰等花期集中、花瓣轻薄的树种。它之所以动人，恰在“将落未落”：花仍带着盛开时的颜色，却已开始离开枝头，呈现出介于繁盛与消逝之间的美感。

作为意境的“飞花”，通常离不开三层要素：风、光，以及可被感知的路径——花瓣从高处落下，在空气里打旋，最终在地面或水面聚拢。没有风，多半只是“落花”；风起花动，才更接近“飞花”。人的参与感也同样关键：你站在树下，听见枝叶摩挲的沙沙声，看到花瓣擦过发梢，那份“在场”的触动，远胜于远远一瞥。

最容易遇到飞花的春日场景：时间、风与花种

不少人专程去“追飞花”，却常常只拍到一树盛开或满地花毯，原因多半是时机没对上。飞花并不会发生在花期的每一天，它更偏向“盛放后段到初落之间”的窗口：花朵开始松动，但尚未大面积凋败。这个窗口往往很短，一场稍大的风或一阵小雨，就可能让飞花在短时间内集中出现。

判断是否可能遇到飞花，可以从三个维度观察：

关键条件	更可能出现的表现	容易踩的误区
花期阶段	花瓣边缘开始变薄、先有少量花瓣飘落	只盯着“最盛开”的那一天
风的强度	持续微风或间歇阵风，花瓣会打旋	大风天往往只剩“吹秃”和凌乱
环境空间	开阔通道、树下空地或水面更利于看清轨迹	只在密林深处，花在动却不易辨认

就花种而言，樱花与海棠最常让人联想到飞花，是因为花瓣轻、数量多、色泽柔；梨花更像“雪片”，在光线下带一点清冷；桃花与杏花的飞花则更显明快。玉兰花瓣较厚，真正“飞”起来的机会少，但它落下时那种“扑簌”的分量感，属于另一种春意。

观赏飞花的“看点”：光线、背景与动静对比

飞花最耐看的地方不在“花多”，而在“运动轨迹被看见”。要把意境看清，光线与背景几乎决定了一半。侧逆光或逆光能把花瓣边缘打亮，层次与漂浮感会立刻显出来；顺光则容易把画面拍得偏平，只剩颜色堆叠。

背景尽量选择干净的：灰墙、深绿常青、远处水面、阴影中的树干，都能衬出花瓣明度的变化。若背景同样是浅色花海，画面容易“糊成一片”，现场虽浪漫，意境却不够立体。动静对比也很重要：如果周围缺少稳定的参照（如树干、檐角、桥栏），飞花的“飞”会失去尺度感，像一串轻飘的白点。

另一个常被忽略的看点是声音。风过枝头、花落地面、落入水面的细响，会让“飞花之春”从画面变成体验。很多人以为自己没看到飞花，其实它已经在飞——只是没有停下来等。飞花常出现在两阵风之间，有时短到十几秒。

记录飞花时的常见问题与处理方式：别把春天拍成“下雪”

记录飞花时最容易走向两个极端：快门太慢，花瓣拖成杂乱的线；快门太快，花瓣冻结成点，轻盈感反而消失。更自然的做法，是让主体相对清晰、边缘略带动感。用手机时，可以优先使用连拍或实况类功能，回看时挑出最像“风在画里”的那一帧；用相机时，选择中等快门并适度提高感光度，往往比一味追求低噪点更重要。

现场也有一些更实用的做法：站位不要贴树干太近，向后退一两步，让花瓣有“落下的距离”；选择更容易形成气流的地方，如路口、河边、廊道，风会更稳定；雨后放晴时，空气与地面的湿度会让花瓣下落更柔，颜色也更透。与此同时也要注意安全与礼貌：不要为了“花雨”去摇树枝，人为制造飞花不仅伤芽，也会让观赏变得粗暴，失去它原本的节制与含蓄。

还有一个常见误区，是只盯着“花瓣飞”，却忽略“落点”。飞花落在青石、苔痕、衣袖、书页、河面涟漪上，意境才算完整。满地落花也未必等于“残败”，若花瓣仍新鲜、色泽未暗，那更像是春天换了一种方式铺陈。

飞花意境为何动人：短暂、留白与春日的尺度

“飞花之春”之所以像春天，是因为它让人看见时间的速度：盛开不是终点，飘落也不是终结，而是一段过渡。飞花把“变化”变得可见，却并不喧哗。花瓣在空中留白，风在留白，人的心也因此多出一点空处，能装下那些不必言说的情绪。

如果把飞花当成任务，反而容易错过；把它当作偶遇，往往更常遇到。春日里走慢一点，挑一条有花树的路，在阵风来时停下，看花从枝头到地面的那段路程，就会明白：所谓“意境”并不遥远，它就在你愿意停留的那几秒里。

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相关介绍

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更新内容

一、优化了内存占用，现在 8G 内存也能流畅运行。

二、新增图标包下载功能

三、活动奖励支持一键领取

四、修复部分机型解谜动画丢帧问题

五、优化活动结束与后续处理流程

六、优化热启动响应时间