段永平最近在社交媒体上为特斯拉FSD点赞，这不是个例。越来越多的用户发现，自动驾驶技术在某些场景下已经表现得相当出色，甚至比人类驾驶更安全。但问题来了，既然技术这么好，为什么我们大多数人还是开不上真正的无人驾驶汽车呢。

这背后的原因，远比想象中复杂得多。

从技术上看，目前全球顶尖的自动驾驶公司已经展示了令人印像深刻的能力。Waymo的无人驾驶出租车在美国四个城市累计行驶超过9100万公里，在交叉路口碰撞事故率比人类驾驶降低96%？这个数据相当惊人，而百度旗下的萝卜快跑在中国10多个城市运营着上千辆无人驾驶出租车，小马智行、文远知行也都在积极扩展市场。

但技术成熟和真正普及是两回事。2026年被业内称为"L3级自动驾驶商业化元年"，但这离真正的L4、L5级全自动驾驶还有不小的距离。

最大的障碍其实不在技术本身，而在于法律框架、责任认定和保险体系的重构。

现有的交通法律体系，都是围绕"人类驾驶员"这个核心来设计的。一旦发生事故，我们习惯于找到一个明确的责任主体：是司机超速？还是行人闯红灯，但自动驾驶汽车彻底打破了这套逻辑。当车辆由人工智能系统控制时，事故责任该由谁来承担？是车主、制造商、软件开发商、还是传感器供应商。

中国目前的《道路交通安全法》和保险制度，仍然以传统驾驶模式为基础。虽然有专家学者提出要建立"智能驾驶强制责任保险"，但具体的法律框架还在探讨阶段。保险公司也面临困境：传统的车险定价模型基于驾驶员的驾驶记录、年龄、车型等因素，但对于自动驾驶汽车这套逻辑完全失效。

有意思的是，美国保险公司Lemonade今年1月宣布，为使用特斯拉FSD的车主提供最高50%的保费折扣。这是保险业首次基于真实数据对自动驾驶进行精准定价，但在中国和大多数国家，保险公司还没有跟上这个节奏。

另一个关键问题是各国的监管态度差异巨大。

中国在自动驾驶技术研发和测试上进展迅速，但在全面开放方面相对谨慎。去年年底，首批L3级自动驾驶车型才刚刚获批，而L4级的大规模商业化仍需时日。特斯拉的FSD系统在中国的推进，虽然马斯克在达沃斯论坛上表示"最快2月获批"，但特斯拉中国后来澄清"暂无新进展可披露"，这反映了监管层面的复杂性。

美国的情况则更加分裂。联邦层面缺乏统一的自动驾驶法规，导致各州政策五花八门。最近美国国会正在考虑立法，试图建立全国性的安全标准，以加速无人驾驶汽车的部署。Waymo和特斯拉都在敦促国会尽快行动，理由是"来自中国的竞争压力"。

欧洲的监管相对严格，特别强调"自动驾驶"和"驾驶辅助"的区别。特斯拉的FSD在欧洲被定义为"驾驶辅助系统"，需要驾驶员时刻保持监督，这与马斯克宣称的"可以睡觉"存在明显差距。新的联合国欧洲经济委员会法规预计2026年前后生效，可能会对更高级别的自动驾驶系统打开大门。

那么，哪个国家最有可能率先实现自动驾驶的大规模普及呢

从技术储备和商业化进度看，中国和美国各有优势。美国的Waymo在无人驾驶出租车领域技术最为成熟，最近又获得160亿美元融资，估值达到1260亿美元。但美国的监管碎片化和基础设施老化问题，可能会拖慢普及速度。

中国则展现出更强的系统性优势。政府在智能网联汽车领域有明确的产业政策支持，基础设施建设能力强，可以快速部署路侧感知设备、5G网络等配套系统。百度萝卜快跑、小马智行等企业已经在多个城市开展大规模测试，积累了海量的中国道路数据。更重要的是；一旦中央层面出台明确的法律框架，地方政府的执行力度会非常迅速。

但中国也面临挑战。数据安全、隐私保护、算法透明度等问题，在"端到端"自动驾驶模式下变得更加复杂。自动驾驶系统的"黑箱"特性，让责任认定和事故调查变得困难重重。

综合来看，2026到2030年可能是自动驾驶从技术验证走向商业化普及的关键窗口期。中国有望在封闭或半封闭场景（如园区、港口、矿山）率先实现L4级自动驾驶的规模化应用，而在开放道路的全场景L5级无人驾驶，可能要等到2035年甚至更晚。

这不是技术问题，而是社会系统工程的问题。我们需要重新定义道路使用权、重构保险体系、建立新的事故责任框架，甚至改变公众对"驾驶"这一行为的认知。当统计数据明确显示自动驾驶比人类更安全时，选择人类驾驶可能会被重新定义为一种"主动选择更高风险"的行为。

到那时，汽车行业才会真正迎来颠覆性的变革。