无人驾驶技术正以前所未有的速度和深度重塑全球交通体系与汽车产业格局，其影响涵盖技术、经济、社会及政策等多个维度。以下是关键分析点与扩展知识：
1. 技术架构革新
无人驾驶依赖于多传感器融合（激光雷达、毫米波雷达、摄像头）、高精地图、V2X车路协同及边缘计算。深度学习算法需处理实时路况的语义分割、目标检测等任务，算力需求推动车载芯片向7nm以下制程发展。特斯拉的"纯视觉方案"与Waymo的多传感器冗余路线代表技术路线之争。
2. 产业生态重构
- 传统车企转型：大众、丰田等加速软件团队建设，研发投入占比提升至10%以上，电子电气架构从分布式向域控制器演进。
- 科技公司渗透：百度Apollo、华为MDC等提供全栈解决方案，争夺操作系统标准话语权。
- 供应链变革：线控底盘、固态激光雷达等核心部件催生宁德时代、禾赛科技等新巨头。
3. 交通效率提升
通过编队行驶、全局路径优化等技术，理论可减少20%以上的拥堵时间。美国交通部研究显示，全自动驾驶普及可使道路容量提升500%，但需配合动态无线充电等新型基建设施。
4. 安全与挑战
尽管算法的事故率已低于人类驾驶员（Waymo 2022年数据：0.2次/百万英里），但长尾场景（如极端天气、不规则障碍物）仍需突破。算法需解决"电车难题"类困境，ISO 21448标准正推进预期功能安全(SOTIF)框架建立。
5. 法规与标准滞后
中国出台《智能网联汽车准入管理办法》，但L3以上责任认定仍存争议。联合国WP.29法规要求自动驾驶系统需满足ALKS（自动车道保持）性能标准，各国认证体系尚未统一。
6. 经济模型颠覆
Robotaxi将改变车辆保有模式，摩根士丹利预测2040年共享自动驾驶车辆占比达60%。汽车产业价值向软件和服务转移，车载数据 monetization（变现）或形成万亿级市场。
7. 城市空间再利用
停车场用地可减少40-50%，芝加哥规划署测算全自动驾驶普及后，市区15%的土地使用性质将变更。同步需重构消防、应急等市政服务体系。
当前技术仍面临传感器成本（激光雷达单价已从2016年$8万降至$500）、极端场景泛化能力等瓶颈。5G-V2X的商用部署进度与量子计算在路径规划中的应用可能成为下一阶段突破点。交通运输部数据显示，中国已开放测试道路超5000公里，但商业化落地仍需跨越技术成熟度与公众接受度的"死亡之谷"。
从更宏观视角看，无人驾驶将重新定义"移动即服务"(MaaS)生态，带动能源网络（车网互动）、保险行业（UBI动态定价）、甚至零售业（移动商业空间）的连锁变革，其深远影响不亚于汽车替代马车的工业革命。
