从春晚舞台上扭秧歌的人形机器人，到无孔不入的AI手机，再到即将“飞入寻常百姓家”的自动驾驶，科技浪潮正以肉眼可见的速度重塑我们的生活。
然而，热潮之下，全国政协委员，恒银金融科技股份有限公司党委书记、董事长江浩然却看到了隐忧：“盲目跟风”的内卷怪圈，正悄然逼近这些最炙手可热的赛道。
在全国两会期间，江浩然对话凤凰网财经，针对自动驾驶、AI手机、机器人产业当下的“虚火”与“痛点”，开出了一剂名为“因地制宜”与“立规矩”的药方。
在他看来，避免低水平重复，防止技术“裸奔”，已是产业迈向高质量、规模化发展的当务之急。
他特别提到，警惕“一哄而上”，热门赛道同质化陷阱；法律滞后已成为制约自动驾驶发展最大瓶颈；支持驾考新增智驾必考题，这是规范驾驶员的必要举措；拒绝AI手机“权限裸奔”，建立“动态管控”机制；“因地制宜”是破解内卷的良方。
以下为凤凰网财经与江浩然的对话节选：
01 警惕“一哄而上”：热门赛道同质化陷阱
凤凰网财经：您曾指出，很多行业陷入了“盲目跟风”的内卷怪圈。在自动驾驶和AI手机这两个热门赛道，目前是否存在您担心的“同质化竞争”或“盲目上马”的苗头？您的“因地制宜”方法论，具体到这两个行业，应该如何落实？
江浩然：自动驾驶和AI手机两大热门赛道，目前均已显现同质化竞争、盲目上马的苗头。自动驾驶领域存在法律滞后、应用场景碎片化、规模化路径模糊等问题，企业扎堆布局却缺乏差异化路线；AI手机则出现数据过度采集、权限滥用、技术路线不规范等痛点，部分企业为追求功能噱头忽视数据安全，行业发展陷入低水平内卷。
将“因地制宜”方法论落实到两大行业，核心是分区域、分场景定发展方向，立标准、划边界防无序竞争。
自动驾驶领域，依托长三角、京津冀等区域的产业和基建优势，分区域推进“车路云一体化”验证平台建设，制定统一强检标准，明确“人机共驾”责任划分，推动单车智能与车路云融合发展，避免单一技术路线的同质化探索。
AI手机领域，摒弃“一刀切”的功能堆砌模式，围绕不同场景划定技术规范，全国统一推行APP+用户的“双重授权”机制，用接口/协议技术替代截屏、读屏等违规数据采集方式，同时结合各地科创资源，推动端云协同安全评估体系建设，鼓励头部企业牵头构建行业生态，避免中小企盲目跟风。
02 法律滞后已成为制约自动驾驶发展最大瓶颈
凤凰网财经：今年您提案建议加快高级别自动驾驶规模化应用，当前L4/L5正处在商业化临界点，您认为2026-2027年最需要先突破的是法律、标准、基础设施哪一环？
江浩然：当前L4/L5级自动驾驶处于商业化临界点，2026-2027年要实现规模化应用，法律修订是最需要率先突破的核心环节，相比标准制定和基础设施建设，法律滞后已成为制约行业发展的最大瓶颈。
目前自动驾驶系统的法律地位尚未明确，事故责任认定缺乏统一依据，导致企业不敢大规模投入，各地试点也难以形成可复制的模式，标准和基建的推进也因法律空白缺乏底层支撑。
突破法律瓶颈，需从国家和地方两层级协同发力：一方面加快修订《道路交通安全法》及其实施条例，从顶层设计赋予自动驾驶系统合法地位，明确车企、用户、平台等相关方的事故责任划分，填补法律空白；另一方面修订《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》，赋予地方更大试点自主权，鼓励长三角、粤港澳等产业集聚区域先行先试，探索适配本地的监管规则，为新车型、新服务的落地拓展制度空间。
法律框架搭建完成后，才能推动标准统一和基础设施的针对性建设，实现行业规模化发展。
正规实盘股票配资03 支持驾考新增智驾必考题，这是规范驾驶员的必要举措
凤凰网财经：有代表建议称，驾考新增智驾必考题。您怎么看？如何避免智能驾驶所带来的交通事故？
江浩然：我非常支持驾考新增智驾必考题，这是适配智能驾驶普及趋势、规范驾驶员操作的必要举措，核心是通过专业考核，让驾驶员明确“人机共驾”中的主体责任，避免因过度依赖智驾系统引发操作失当。
当前部分驾驶员对智驾功能认知不足，误将辅助驾驶当作全自动驾驶，忽视接管义务，这是智能驾驶交通事故的重要诱因，增设智驾考题能从源头提升驾驶员的规范操作能力。
预防智能驾驶交通事故，需构建技术保障+法律约束+人员规范的三重体系，缺一不可。
技术层面，车企要优化智驾系统的预警机制，在复杂路况下及时提醒驾驶员接管，同时完善系统的安全冗余设计；
法律层面，明确驾驶员的接管义务和违规后果，对因未及时接管引发的事故严肃追责；
人员层面，除了驾考增设考题，还需建立智驾操作专项培训和考核机制，权威股票配资，多空杠杆，炒股杠杆配资，交易指南定期对驾驶员开展复训，让驾驶员熟练掌握系统操作和应急处置流程，杜绝“技术裸奔”，让智驾技术在安全框架下发挥作用.
04 拒绝AI手机“权限裸奔”，建立“动态管控”机制
凤凰网财经：您此前提到，建议为AI手机“立规矩”防止系统权限滥用。AI 手机从 “尝鲜” 走向主流，您认为国产 AI 手机在技术架构、生态构建上，目前最大的痛点是什么？应该如何解决？
江浩然：国产AI手机从“尝鲜”走向主流，目前在技术架构和生态构建上的核心痛点有三个方面。
一是数据采集“最小必要原则”落实不到位，部分企业为实现功能，通过截屏、读屏等方式非特定功能获取全局数据，存在过度采集问题；
二是端云协同架构不完善，大量敏感数据上云传输，数据泄露风险加剧；
三是行业生态碎片化，缺乏统一技术标准，企业各自为战，技术路线混乱。
解决这些问题，需从技术架构、行业标准、前置监管三方面发力。
首先，严格贯彻“非授权不访问”的双重授权原则，要求AI手机获取数据、调用功能必须先经APP授权，再获用户授权，从底层架构杜绝权限滥用；
其次，加快制定统一的行业技术标准，明确数据采集、端云协同的规范，鼓励企业采用接口、协议等合规技术替代截屏、读屏；
最后，强化前置审核，在AI手机进网许可阶段，重点核查截屏、模拟点击等系统级权限的使用情况，建立智能体服务备案制度，推动行业形成规范、统一的发展生态。
凤凰网财经：您今年重点关注AI 手机产业规范，提出要防止权限滥用、规范数据边界。在金融支付、个人隐私高度绑定手机的背景下，您认为应建立怎样的权限机制？您如何平衡 AI 手机创新体验与数据安全、算法合规之间的关系？
江浩然：在金融支付、个人隐私高度绑定手机的背景下，AI手机需建立“动态管控、按需索取、全流程监管”的权限机制，从源头防范权限滥用和数据泄露。
具体而言，要细化权限分类，针对金融支付、隐私信息等核心场景设置高等级权限，推行“按需索取”原则，AI手机仅能为实现具体功能申请对应权限，且权限使用需实时向用户反馈；同时建立前置审核与智能体服务备案制度，所有系统级权限的调用均需完成备案，相关部门开展动态审计，确保权限使用全程可追溯。
平衡AI手机的创新体验与数据安全、算法合规，核心是让创新建立在合规安全的基础上，实现技术创新与风险防控的协同。
技术层面，采用端侧加密、生物识别、隐私计算等技术，实现“数据可用不可见”，减少敏感数据上云传输，同时优化端云协同架构，明确端侧处理数据的范畴和上云条件；
规则层面，制定AI手机功能-数据清单，让企业创新有边界、有规范，避免为追求体验牺牲数据安全；
监管层面，引入第三方独立审计机构，对企业的算法和数据使用进行周期性评估，确保算法合规、数据安全。
05 “因地制宜”才是破解内卷的良方
凤凰网财经：您强调 “因地制宜发展新质生产力”，您怎么看目前春晚之后的机器人产业热潮？目前很多机器人企业不盈利，您觉得机器人产业是否存在一哄而上、低端同质化风险？
江浩然：春晚带来的机器人产业热潮，让行业获得了更多关注和资源，推动了技术普及和市场培育，但同时也明显存在一哄而上、低端同质化的发展风险，这与我一直支持的“因地制宜发展新质生产力”的观点相悖。
当前国内人形机器人企业中半数为初创企业，多数企业缺乏核心技术积累，在技术路线、产品形态、商业模式上高度同质化，扎堆布局低端赛道，而行业盈利的核心痛点——关键零部件国产化率低、成本高企的问题却未能得到有效解决，最终容易陷入“增收不增利”的内卷怪圈。
破解机器人产业的发展困境，核心是落实因地制宜、差异化发展策略，避免低端重复建设。
各地需结合自身的产业基础、科创资源布局，比如，科创资源集聚的区域重点攻关核心零部件、算法等核心技术，制造业基础雄厚的区域聚焦机器人量产、场景应用，避免所有地区都扎堆研发人形机器人。
与此同时，需要加强行业引导，鼓励企业深耕细分场景，推动机器人在工业、服务、农业等领域的差异化应用，加大对核心技术研发的支持力度，提升关键零部件国产化率，降低行业成本。
此外配资交易适合长线吗，还应建立项目风险预警与纠偏机制，对盲目上马、同质化布局的项目及时引导整改，推动机器人产业走高质量、差异化的发展道路。
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