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当“标称参数”遇上“真实路况”：需求错位正在吞噬安全价值在实际交付中，我们发现一个令人警醒的现象：超过60%的商用车队采购疲劳驾驶预警系统时，将“检测准确率”作为唯一指标，却忽视了系统与实际运营场景的适配性。这种需求错位，正在让价值数万元的设备沦为“行车记录仪”——看起来有数据，却无法真正阻止事故发生。选型误区：被参数绑架的采购决策很多标称数据背后的真相是，实验室环境与生产现场存在本质差异。某头部

收益曲线背后的选型陷阱：别被标称数据忽悠了在实际交付中，我们发现很多客户在评估L4级无人小巴时，第一反应是盯着“最大续航”“最高时速”这些标称数据。听起来可能反直觉，但这些数字往往和实际收益曲线背道而驰。举个例子，某园区运营商曾采购了一批标称续航200公里的无人小巴，结果运营三个月后发现，实际单日有效运营里程不足80公里——不是电池不行，而是算法在复杂路况下频繁降速、避让，能耗直接翻倍。这里面的水

代客泊车AVP：需求下沉背后的选型陷阱与生产损耗真相当主机厂把代客泊车AVP从高端车型下放到15万级市场时，很多人只看到「功能普及」的表象，却忽略了需求下沉带来的隐性挑战。在实际交付中，我们发现：那些标称支持「最后一公里自主泊车」的方案，超过60%在地下停车场场景下会出现定位漂移；号称「全场景覆盖」的系统，在雨雪天气或强电磁干扰环境中，泊车成功率骤降30%以上。这里面的水很深，很多标称数据背后的真

    本报记者 金婉霞    2026年被业内视为具身智能“部署态元年”。上海擎朗智能科技有限公司（以下简称“擎朗智能”）首席运营官（COO）万彬在接受《证券日报》记者采访时表示，进入真实场景只是具身智能商业化的起点。“具身智能企业要真正实现商业化，仍需跨过四道槛：能否实现规模化量产，真实场景中的任务完成率能否达到商用标准，运行过程能否持续安全可控，以及投入产出的经济账能否‘算得过来’。”   

记者 邱思雨 摄 ◎记者 邱思雨 俞立严 L2智驾系统多数停留在“看得见”，只能辅助识别信号灯、把控跟车距离。迈入L3、L4高阶赛道，全自动无人驾驶的要求则倒逼系统实现“看得懂，会成长”。 上海证券报记者在日前举行的2026世界人工智能大会（WAIC 2026）上发现，能够读懂真实物理世界、具备持续自主进化能力的智驾方案，已然成为智能驾驶产业的核心看点，各大车企、智驾厂商争相亮出王牌。

（来源：经济参考报） 智能网联汽车已成为我国新能源汽车产业智能化下半场的核心赛道，当前产业正从功能普及阶段迈向安全与体验并重的规模化进阶期。日前，华为公司高级副总裁、引望公司CEO靳玉志接受记者采访时表示，统一完善的安全标准、自主可控的全栈技术、逐步普及的用户认知，是支撑智能驾驶产业行稳致远的三大核心支柱。 标准体系筑牢安全基线 自动驾驶演进路径渐清晰 庞大的市场规模为智能驾驶技术迭代与落地提供