1. 自动驾驶系统的完整链路包括感知、决策规划和控制，强化学习在复杂交通场景中发挥决策优化作用。 2. 技术层面的突破包括感知体系与系统架构的双轮驱动突破，以及工程落地层面的降本和规模化优化技术路线。 3. 自动驾驶商业化遵循“场景优先级”分层落地的路径，包括无人物流、矿山作业和港口集卡等场景的商业化进展。 4. 感知系统的架构升级路径从单一BEV方案向“BEV+Transformer”融合架构演进，提高了对复杂场景的环境理解能力。 5. 轻地图方案通过保留核心道路拓扑和实时环境数据，降低了地图制作与维护成本，同时提升了对临时路况的适配能力。 6. 传感器优化配置平衡了感知精度与成本控制，通过算法优化降低了整车硬件成本。 7. 高集成度集中式域控通过减少硬件数量和支持OTA远程升级，为大规模量产与后续功能迭代铺平道路。 8. 自动驾驶商业化路径遵循“载货先于载人、低速先于高速、封闭先于开放”的清晰路径，不同场景落地进度已逐步验证。 9. 无人物流、矿山作业和港口集卡等场景因环境可控、路线固定和安全风险低率先突破技术与运营瓶颈。 10. Robotaxi在头部市场已进入“示范运营 + 小规模付费”阶段，标志着载人场景从“技术可行性验证”迈向“商业模式试跑”。