科技资讯 · 2026-10-30

36氪10/29 18:59

36氪研究院 | 2026年中国自动驾驶行业发展研究报告

自动驾驶是人工智能与汽车工业深度融合的战略性技术方向，也是中国智能网联新能源汽车战略性新兴产业中增长最为活跃的领域之一。当前，中国自动驾驶行业正处于从全域道路测试、示范应用迈向规模化商业落地的关键阶段。政策层面，2026年7月，首部针对L3、L4级自动驾驶系统的强制性国家标准（GB44721-2026）正式发布，将于2027年7月1日起实施，为自动驾驶产品确立了统一的安全准入基线；2026年8月，《道路交通安全法》修订草案完成初次审议，首设“自动驾驶汽车的特别规定”专章，填补了自动驾驶法律责任的顶层空白。技术层面，核心部件国产化降本成效显著；端到端大模型加速普及并向“物理AI基座模型”演进，技术底座的代际跃迁正重塑产业价值链。资本层面，一级市场资金加速向具备明确商业化路径的场景应用与核心部件环节集中；二级市场估值逻辑经历深层重构，由前期的技术叙事与赛道稀缺性，转向对商业模式盈利可持续性的严谨验证。然而，产业在迈向规模化的深水区时仍面临结构性制约：高端算力芯片及底层工具链仍存短板，跨区域复制的路权与数据合规尚存制度摩擦，企业整体盈利节点尚待跨越，资本环境亦趋于审慎。在此背景下，36氪研究院基于对多家头部企业的深度访谈与丰富的行业洞察，发布《2026年中国自动驾驶行业发展研究报告》。报告系统梳理了产业发展脉络与生态格局，深度解析产业链上下游发展动向，构建六维商业模式分析框架，并结合典型企业实践，系统研判行业未来发展趋势，旨在为行业参与者提供相对客观、系统、前瞻的研究参考。政策、技术与需求多重共振，中国自动驾驶由示范应用加速迈向规模化商业落地中国自动驾驶市场规模加速扩容，据36氪研究院及中商研究院等机构数据，2025年中国自动驾驶市场规模达4502亿元，预计2026年将达5293亿元。乘用车市场端，高阶智驾正由高端选配向普及型配置加速演变；据工信部数据，2026年以来，乘用车L2级及以上渗透率快速攀升至70.5%，L3级自动驾驶完成从测试向准入的关键跨越。商用车场景呈梯次渗透特征，Robotaxi在部分核心城市初步跑通月度单车单位经济模型（UE）。全球竞争格局加速向中美双强收敛：美国以资本驱动与单车智能主导为核心，中国则依托产业链垂直整合与多场景梯次推进形成差��化优势。资本市场呈现结构性分化：一级市场融资向高商业化确定性环节集中，国资与产业资本主导大额投资；二级市场IPO进程提速，但估值逻辑正经历重构，反映出资本正由前期的技术叙事转向对商业化落地与盈利能力的严苛验证。整体而言，行业正处于跨越规模化盈利门槛的关键期。产业链上下游协同演进，软硬解耦与算法跃迁重塑产业价值上游核心部件加速国产化，感知端多传感器融合成为主流，激光雷达向芯片化与千元级成本下探，智驾芯片向大算力与架构效率升级，车规OS加速向AI原生架构演进，高精地图向轻量化动态服务转变。中游系统集

AI引发影视大迁徙：李世民下山、马景涛飞天、张艺兴远赴美国

今年，不少熟悉演员都消失视野中，头部流量演员也频传出国镀金的消息：张艺兴赴美读电影学位，金晨和孟佳结伴去洛杉矶学语言。过去明星消息大多是进组拍戏、参加节目，不会长期消失在公众视野，怕消失久了就会过气。但现在情况不一样了，AI来了。今年开始，新剧开机率只有去年三成，新短剧超九成都是AI制作，演员工作机会越来越少。出国镀金，去景区做NPC，回家做小本生意，转行去制作公司打工赚钱…… 凛冬已至，各谋生路。演员按下暂停键 10月，金晨和孟佳上了热搜。俩人刚落地洛杉矶就被泼了一盆冷水：两人报名的当地一家老牌语言学校宣布破产停业，学费也没退。此前，金晨原本定好的品牌直播取消了，常驻了三季的综艺《现在就出发》第四季也没有出现她的名字。工作停摆，她决定去美国学语言。同行的孟佳也因为国内的舞台越来越少，索性给自己放了三个月的假。过去演艺圈的演员们忙着进组拍戏，生怕过气；但现在，内娱演艺人们排着飞到大洋彼岸留学。今年35岁的张艺兴在社交平台上把名字改成了“张艺兴（留了又留版）”，报考美国的学校，从头开始学摄影、灯光和剪辑。 43岁的张静初考进美国电影学院导演系，退回镜头后面做幕后导演。头部尚且如此，影视寒冬里，腰部演员更成批陷入了困境。今年端午节的清晨6点，50岁的郑国霖在西安华清宫起床化妆，在黑色短袖外套上厚重的龙袍。和饰演高力士的演员对完词后，他9点上岗，晚上9点收工。二十年前，他是《隋唐英雄传》里的李世民。现在，他是两年跑了几十个景区的NPC。第一次出场，他要从二楼走下二十级台阶。站在楼梯口，他手心冒汗，双脚发抖， “那二十级台阶我感觉走了半个世纪。” 他怕游客拍照，觉得尴尬、丢脸。真走下去，游客一拥而上，热情地跟他握手、合影，他突然意识到：“我在这里是有意义的。” 来景区之前，他几乎把演员之外的路都试了个遍：直播带货、短视频、自媒体、做制片，但都不太顺。网上到处都在传：郑国霖景区打工，是不是缺钱了、没戏可拍了？起初他也觉得有些不好意思，甚至有些动摇。后来慢慢想通了。他说“我不是不食人间烟火的神仙，我是普通人，需要工作，需要养家。我走这条路，靠自己的本事吃饭，没有问题。” 如今，全国各地的景区都聚集了过去电视上才能看到的老艺人，成为他们再就业的新职场。《情深深雨蒙蒙》里鞭打雪姨的寇振海，在景区重演老爷；琼瑶剧里的御用男主马景涛，在景区吊起了威亚钢丝。一次，他中暑晕倒，但歇了没几天就赶回复工，因为他知道同行在排队盯着这个岗。《东北插班生》的男主史元庭今年35岁，上半年他只拍了4天的戏。后来为了挣钱养活自己，他去做过泰山陪爬，回老家种过地，最后还是选择进入景区做NPC。基础日薪2000块，加上提成，一个月最多拿4.2万，比拍短剧稳当得多。更年轻的演员，直接去了夜市和档口。许鹏身高一米八三，中央戏剧学院表演系毕业，盘靓条顺的他以前在短

阿维塔 07L Max 纯电版上市：搭载华为乾崑 ADS 5，限时权益价 21.59 万元起

IT之家 10 月 29 日消息，今日阿维塔 07L Max 纯电版正式上市，新车官方指导价为 22.99 万元起，限时权益价 21.59 万元起，定位“智美大五座豪华 SUV”。据官方信息，本次限时权益价包含 4,000 元上市限时现金优惠与 10,000 元上市限时购置税补贴，限时权益价截止至 2026 年 11 月 30 日 24 时。权益周期内，用户即刻下定可享超 80,000 元限时购车权益，包括：限时现金权益 4,000 元、限时购置税补贴 10,000 元、阿维塔车主增换购补贴 10,000 元或他品置换补贴 5,000 元、首任车主终身三电质保、5 年 0 息至高限额 16 万元金融政策（至高价值 23,920 元）、免费升级副驾零重力座椅（价值 10,000 元）、外饰色限时折扣（价值 3,000 元），以及 ADS Max 高阶功能包等额抵扣券（价值 21,000 元）。设计方面，阿维塔 07L Max 纯电版采用“532”车格与动感大五座体态，强调黄金轴长比与饱满立体型面。新车配备碟翼式前脸、星环式尾灯、超清电子外后视镜与双冗余半隐藏门把手，并提供墨黑、岩灰、漠白、弦月银、星紫五款自然灵感车色。内饰方面，车内采用五屏环抱设计、光学环拥氛围灯与 10㎡软包，提供枫红 / 云白、深紫、暮紫 / 烟白三款内饰主题。座椅与空间功能包括零重力座椅、双 2m“贵妃椅”、3㎡“大床房”、4㎡“电影院”以及智能拓展坞接口；材质上采用 Dinamica 超纤绒类麂皮顶棚与 NAPPA 真皮座椅，并加入电子萌宠“塔可”增强交互体验。智能化配置上，新车搭载华为乾崑 ADS 5，配备华为乾崑 896 线图像级激光雷达与 4D 毫米波雷达；车内采用鸿蒙座舱 HarmonySpace MoLa 2.0，并配备 HUAWEI SOUND 音响。安全方面，阿维塔 07L Max 纯电版搭载华为乾崑全维防碰撞系统 CAS 5.0，采用双一体压铸钢铝混合车身，配备 9 安全气囊，电池满足新国标并拥有 PPB 级品质。

英伟达花200亿美元买的东西，一家中国芯片公司想换个做法

10月25日，熵旋芯智在公众号发文，正式提出了首代MRAM存内计算架构——MITA（MRAM In-Memory Tensor Architecture），并以此为架构基础，提出存算一体处理单元——MPU（MRAM-based Processing Unit）——的定义。它们的用途，是为AI推理构建更低延迟、更高通量的算力。一个月前，DoNews与熵旋芯智创始人雷坤进行了深度交流。那时北京正下着大雨，他刚刚参加了在上海举办的AI芯片峰会，并做了有关MRAM存内计算的报告。差不多同一时刻，在杭州的云栖大会上，阿里平头哥发布了AI芯片真武V900，性能是前代M890的三倍，216GB的显存和1200GB/s的片间互联被放到最显眼的位置。图片来源：阿里云还有一个热词，在AI芯片峰会和云栖大会上都被反复提及，就是“超节点”，在几天前的华为全联接大会上，超节点集群也被视为AI时代的重要基础设施。紧迫感，从一场场行业发布会中溢出。而有关这些名词的讨论，在采访的一开始，雷坤就给了一个基调：“大家的目的都是为了解决这样一个事——算力增长很快，但数据跟不上。” 前几年，我们焦虑的是算力的不足，今天中国日均Token消耗量约500万亿，但限制AI发展的瓶颈，正从单纯的算力不足，转向存储容量、数据带宽、数据搬运功耗和整体系统成本等更加复杂的系统级问题。传统AI芯片通常采用“存储与计算分离”的架构，大量模型参数需要在HBM、片上缓存和计算单元之间反复搬运。在AI推理中，数据在“存”与“算”之间的流转效率，直接决定了芯片的真实吞吐与能效。随着模型规模持续增长，AI芯片需要更高的存储带宽，功耗和硬件成本也不断上升。图片来源：熵旋芯智打个比方，GPU就像一个图书馆，第一层是阅览室，二三四层放书（存储）。想看书（计算）你就要跑到楼上一本本去拿，然后拿到一楼的阅览室才能看，看完还要放回去。以NVIDIA GPU为例，数据需经过完整长链路（片外存储→片上存储→计算单元），多层搬运导致延迟和功耗双高，拿书（数据搬运）的时间比你看书花的时间还多。今天，这个问题已经越来越紧迫了，这一点从内存高企的价格就可略见一斑。科技公司自然在尝试解决，超节点是一条路径，从AI芯片的源头解决也是一条路径。而熵旋芯智选择的MRAM，就是AI芯片层面一条尚在前沿领域的小路。 01 搬得更快，不如不用搬目前行业的主流解法，是让数据搬运的速度更快，让数据存的更多。雷坤解释道：“显存增大的目的是为了把模型装下，如果显存比较小就装不下。互联是因为单张卡的显存有限，所以很多时候需要多张卡来装下，无论是华为的超节点还是阿里真武的多卡互联协议，本质上就是这个。但是装下之后，多卡之间是有通信的，所以要通信带宽达到一个可以接受的水平，多卡的收益才是正的。” 按照这个解法来看，显存就非常重要，但这就是雷坤觉得问题的所

月流水仅2万元，王祖贤、戚薇带火的“AI卖脸”生意，没那么好赚

“3天到手3500元，你的脸能赚钱了。” 现如今，从王祖贤、戚薇、吴启华等明星，到网红、模特、素人，越来越多人开始将人脸授权给AI，在AI短剧、AI广告中出演角色。某明星靠人脸授权狂赚百万元的传闻更是引发了诸多讨论。随着相关需求的增加，国内开始出现 Mirafans镜界、元相新生、映界智能、新爪、元脸查查等多家以AI人脸交易为核心业务的初创公司；在海外，也跑出了Actorsy（英国）、Vermillio（美国）等相关公司。但因为未成年人卖脸、人脸数据滥用、霸王条款等行业乱象，这门尚在襁褓中的生意也遭遇了诸多质疑。毕竟，人脸生物信息属于我国法律重点保护的敏感个人信息。不久前，新京报就发文提醒：“小心‘卖脸兼职’把自己卖了。” AI卖脸到底是一门怎样的生意？人脸要不要卖给AI？围绕这些问题，新榜编辑部近期对话了Mirafans镜界创始人温雨涵和元相新生创始人郑立鹏。王祖贤、戚薇“卖脸”背后，一门悄悄成长的肖像授权生意 AI卖脸这门生意的出现，其实是行业痛点推动的结果。一方面，AI短剧虽然发展迅速，但因为技术限制等诸多因素，同质化人脸已经成为AI短剧最受诟病的槽点之一。AI创作者急需独特且契合故事的人脸。据新华网报道，AI横屏剧《宝庆码头》曾用时3天采集37位邵阳籍人士的人像信息，构建AI人脸模型库，希望能更好地呈现一百年前邵阳人闯汉口宝庆码头的故事。主创李杰认为，市面上大量AI短剧的通病是角色面孔趋同，AI痕迹重，而他希望实现“家乡人的故事，家乡人自己演”。一些屡被吐槽的AI脸另一方面，今年以来，AI人脸侵权案例已经多次登上多平台热搜。有素人被迫出演丑角；有明星被恶意生成AI黄色影像；有网红的AI角色爆红，自己却无法从中获益。越来越多人开始呼吁，不希望自己的脸被无偿使用、恶意滥用。今年9月，国家广播电视总局也召集红果、快手、爱奇艺、中文在线等17家平台举办座谈会，明确了“任何‘融像’‘融声’行为均须取得权利人明确授权”的共识。在温雨涵看来，随着AI大模型能力的增强，人脸肖像版权合规一定会成为一个需要解决的问题。于是今年4月，她创立Mirafans镜界，希望能做一家AI时代的合规数据服务商和数字资产交易所。温雨涵是95后，她从上大学时就开始创业，目前在上海拥有一家MCN机构，旗下签约博主约1000个，累计粉丝数超1亿。这也成为她创立Mirafans镜界的底气。元相新生几乎和Mirafans镜界同期创立。创始人郑立鹏出身腾讯，曾任微信安全风控总监、腾讯云行业方案总经理等岗位，是一位典型的技术型创业者。他希望借AI时代的东风，将元相新生做成一家AI人脸的视觉中国+BOSS直聘。郑立鹏觉得，与其让大众的脸被AI无偿拿去训练，不如试着让他们能分到AI时代的红利。“AI时代多数人的价值会越来越低，但人脸始终是最底层的价值。如果一个人不断将自己

预制数据中心，突然火了

最近，黄仁勋又把目光投向了数据中心。这一次，他关注的不只是里面放什么芯片，还有一个更基础的问题：如何更快地建好一座数据中心。老黄给出的办法是：做预制。整套Vera Rubin AI工厂在合作伙伴的工厂里装进模块化集装箱，线缆、电路、液冷管路全部布设完毕并通过功能验证，运抵现场后接上电力、冷却和网络即可开机。靠着这一招，现场部署从6个月压缩至最短14天。预制数据中心，其实并非老黄一家琢磨。华为推出3D数据中心，将空间布局调整与工厂预制结合起来；立讯精密旗下的立讯智算，也展示了集装箱式预制数据中心方案。大家想解决的是同一个问题：让机房建设和设备交付，尽量跟上算力需求的增长。毕竟，在AI时代，机房如果还按老节奏慢慢盖，确实容易出现一种尴尬：爷爷立项，爸爸施工，孙子开机，顺便给上一代GPU办个怀旧展。等数据中心两年后建出来，黄花菜都凉了，最后只能当作AI的传家宝。 01 数据中心，花钱大户 AI基础设施到底有多热，可以先看两个指标：花钱，用电。国际能源署在2026年的报告中指出，五家科技公司的资本开支在2025年超过4000亿美元，预计2026年还要增长75%。用电量也在同步增长。IEA统计，2025年全球数据中心用电需求增长17%，其中面向AI的数据中心增长50%；其更新后的基准预测是，全球数据中心用电量将从2025年的485太瓦时，上升到2030年的约950太瓦时。国内这边，工信部披露，截至2026年9月底，我国智能算力规模达到2592 EFLOPS，同比增长146%。而这些数字，最终都要靠具体的设备和机房上去实现。芯片需要服务器，服务器需要网络和存储，还要吃电、散热。到了高密度AI系统这里，供电、液冷、设备重量、安装空间和维护通道，都需要一起设计。英伟达在DSX POD技术说明中，也将计算、网络、电力、液冷和运输结构列为需要协同处理的工程环节。这意味着，算力扩张带来的不只是“多盖几间机房”。设备的集成程度提高了，配套系统也需要跟着调整。与此同时，计算设备本身的组织方式正在变化。面对大模型训练和推理中的通信需求，厂商开始通过更紧密的高速互联，将更多加速器组织成协同工作的系统，超节点成为其中的重要方向。而超节点怎么设计，会直接影响机房怎么配套、怎么安装，以及多久才能交付。 02 形态各异的超节点，给机房出了新题数据中心的需求下，服务器跟不上了，行业里全都在看超节点。当前，厂商所说的超节点，并不对应完全一致的物理尺寸。它可以集中在一座机柜里，也可以跨越多座机柜。例如，新华三有单柜32卡或64卡的产品，华为公布的Atlas 950最大配置则覆盖160个机柜。看超节点不能只盯着“多少卡”。至少要分清三个数字：单个机柜装多少卡，一个超节点连接多少卡，以及整个集群总共有多少卡。这三个数字，分别关系到部署密度、紧密互联的规模和整体建设规模。首先来