全球汽车行业正站在一个巨大的转折点上。据大摩21日发布的《机器人年鉴第六卷：自动驾驶汽车》（The Robot Almanac Vol. 6: Autonomous Vehicles），分析师Adam Jonas团队指出，尽管人类目前每年累计在汽车内花费的时间相当于8200万年，但这一传统的驾驶模式即将被打破，自动驾驶技术正处于从“0到1”爆发的前夜。
在这一轮全球技术竞赛中，大摩明确指出中国已经处于领先地位。据追风交易台消息，报告数据显示，中国目前拥有全球约60%的L2+级自动驾驶汽车份额，这不仅得益于中国在电动汽车（EV）领域的胜利，更在于其通过海量电动车队构建的“数据探针”优势。
与此同时，美国市场的竞争格局也正发生深刻变化，Waymo与特斯拉之间的路线之争愈演愈烈。Waymo正在从凤凰城、旧金山等地向洛杉矶、奥斯汀及亚特兰大等全美主要城市快速扩张，其运营里程预计将在未来几年实现爆发式增长；而特斯拉采取的纯视觉方案则被视为“刚刚起步”，虽然硬件成本极低，但旨在通过庞大的车队数据实现超越。报告将当前的传感器技术路线之争比作19世纪末的“电流之战”（War of the Currents），认为不同的技术路径或将在未来长期共存。
大摩对自动驾驶的长期普及率持极为乐观的态度。报告预测，虽然起步阶段爬坡较慢，但这一趋势不可逆转。预计到2030年，全球将有220万辆机器人汽车（Robotaxis）投入使用，而这一数字将在2040年激增至2.45亿辆，并最终在2050年达到7.22亿辆。大摩强调，自动驾驶将是电动汽车产业的“终极加速器”，彻底改变人类的出行方式与经济模型。
中国的主导地位：规模与数据的胜利大摩在报告中指出，中国可能已经赢得了电动汽车竞赛，且正在引领自动驾驶的竞赛。以Xiaomi YU7为例，其起售价约为3.5万美元，展示了中国制造在成本控制上的巨大优势。更关键的是，电动汽车天生比燃油车更适合自动驾驶：它们默认采用线控驱动（Drive-by-Wire），且充盈的电力能大幅降低车队的每英里运营成本，从而缩短投资回报周期。
报告特别强调了“数据探针”（Data Probes）的概念。电动汽车不仅仅是交通工具，更是移动的数据收集器。通过不断地“收集-改进-再收集”的闭环，中国庞大的电动车队正在训练出更聪明的AI算法。大摩认为，目前西方国家如果缺乏与中国的合作，很难在并未盈利且缺乏规模的情况下，经济高效地制造出具备同等数据收集能力的车辆。中国在传感器、大脑（计算平台）和应用层面的全面布局，使其在全球L2+级车辆市场中占据了约60%的份额。
美国市场的路线之争：冗余与简约的博弈在美国，自动驾驶技术正通过两条截然不同的路径演进。大摩将这主要归结为Waymo代表的“传感器冗余”（Sensor Redundancy）派与特斯拉代表的“传感器简约”（Sensor Parsimony）派。
Waymo采用L4级别方案，车辆配备激光雷达（LiDAR）、雷达和摄像头，单车传感器及计算硬件成本约为3万美元。这种方案强调安全冗余，具备夜视能力，目前已在凤凰城、旧金山和洛杉矶拥有数百至上千辆规模的车队，并计划向迈阿密、华盛顿特区等更多城市扩张。
相比之下，特斯拉 Model Y配备的FSD硬件成本仅约3000美元，依赖纯视觉方案，不仅无需激光雷达，甚至摒弃了雷达。大摩分析指出，这引发了一个关于“纯视觉是否可行”的辩论。报告认为，如果AI能使每个驾驶员都成为“最佳驾驶员”，并将每日交通事故死亡人数（目前美国约为110人）大幅降低，纯视觉方案在逻辑上是成立的。
大摩将此比作历史上的交流电（AC）与直流电（DC）之争：先发者并不总是赢家，低成本、易扩展的方案（类似交流电）可能在长期规模化中占据优势，但两者在各自的特定用例中都有生存空间。
长期展望与全球格局展望未来，大摩描绘了一条陡峭的采用曲线。根据其预测模型，自动驾驶汽车的销量渗透率将在未来几十年内从几乎为零飙升至接近100%。
2030年： 全球约有220万辆全自动驾驶汽车。2040年： 这一数字将指数级增长至2.45亿辆，届时大部分在路上的汽车将是智能化的。2050年： 全球自动驾驶汽车保有量将突破7.22亿辆。不仅是中美巨头，全球范围内的一批新兴企业也在加速这一进程。报告提到了英国的Wayve，致力于通过“AV 2.0”端到端AI模型实现自动驾驶；美国的Applied Intuition，为车企提供仿真和软件验证工具；以及中国的WeRide和小马智行，这两家公司不仅在中国主要城市运营Robotaxi，业务还延伸至中东和欧洲，并已登陆美股市场。大摩总结道，随着技术成熟和成本下降，自动驾驶将从科幻概念转变为全球经济中不可忽视的实体力量。
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