从“技术演进维度”看，当前自动驾驶系统已实现从L2级辅助驾驶向L3级有条件自动驾驶的过渡，并在特定场景下探索L4级高度自动驾驶的落地。基于深度神经网络（DNN）的感知系统可融合激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达与视觉传感器的多模态数据，实现环境建模与目标识别；通过行为预测模型（Behavior Prediction Model）与强化学习决策算法（Reinforcement Learning-based Decision Making），车辆可在结构化道路中完成变道、跟车与交叉口通行等复杂任务。然而，在非结构化道路、极端天气或突发交通事件中，系统仍面临感知不确定性与决策鲁棒性不足的挑战，尚未达到SAE定义的L5级完全自动驾驶标准。 从“社会经济维度”分析，自动驾驶的规模化部署将引发运输行业的结构性变革。据麦肯锡预测，到2030年，全球自动驾驶出行服务市场规模将达2万亿美元。然而，该技术对驾驶员岗位的替代效应亦不容忽视，尤其在货运、出租车等领域可能引发阶段性就业冲击。此外，车路协同系统（V2X）、高精地图与边缘计算基础设施的建设成本高昂，制约其在广域范围内的快速普及。 从“人因工程与伦理维度”考量，驾驶行为不仅涉及物理操控，更包含情境认知、道德判断与情感交互。部分用户群体（如驾驶爱好者、应急救援人员）仍偏好人工驾驶的控制感与灵活性。同时，事故责任归属、数据隐私保护及算法“黑箱”决策等问题尚未形成全球统一的法律框架，限制了完全无人化运营的合规性。 综上所述，尽管自动驾驶在限定场景（如Robotaxi、封闭园区物流）中正加速商业化落地，但在可预见的未来，仍将呈现“人机共驾”与“场景分级”的混合模式，全面取代人类驾驶尚需技术、法规与社会接受度的协同突破。