2026北京车展前瞻：自动(驾驶)《激战》正酣，车<企围>攻“光明顶”,打扑克又疼又叫的小视频：真实反应合集

文 | 极智 GeeTech

在自动驾驶这条赛道上，" 技术突破 " 和 " 商业落地 " 之间的较量一刻也没停过。

从乘用车到商用车，从 L2+ 辅助驾驶逐渐成为标配，到无人配送车、无人环卫车、自动驾驶出租车、自动驾驶巴士等加速落地，自动驾驶技术应用如火如荼。

4 月 24 日即将开幕的 2026 北京车展将成为高阶自动驾驶技术 " 华山论剑 " 的演武场，车企与科技巨头围绕 L3 量产落地、城市 NOA 规模化、VLA 与世界模型融合、场景化垂直赛道、开放合作生态五大方向展开激烈竞争，共同围攻自动驾驶商业化 " 光明顶 "。

这场技术与商业的巅峰对决，不仅将定义中国智能汽车产业的未来格局，更将重塑全球汽车产业的技术演进路径与商业价值分配规则，也预示着一度被流量裹挟的汽车行业，正逐步回归以产品和用户为核心的行业本质。

趋势一：自动驾驶政策加速完善

2025 年底，工信部向长安深蓝 SL03 和北汽极狐阿尔法 S（L3 版）颁发首批 L3 级有条件自动驾驶准入许可。自此，L3 级有条件自动驾驶获得全国合法上路身份，这是中国自动驾驶发展史上的里程碑事件。

今年，中国 L3 级自动驾驶全国统一管理新规正式实施，结束了此前各地试点 " 各自为战 " 的局面。2 月，工信部发布《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准征求意见稿，拟于 2027 年 7 月 1 日实施，替代 2024 年的推荐性标准 GB/T 44721 — 2024，首次对 L3/L4 系统提出全国统一技术规范。

新规首次在法律层面明确：在符合规定的场景（如封闭高速公路、城市快速路）内，当 L3 级系统处于激活状态时，驾驶责任由车企承担；若系统发出接管请求而驾驶员未及时响应接管或违规操作，责任则转由驾驶员承担。

这一 " 双轨制 " 责任划分，厘清了长期困扰行业的法律模糊地带，既为车企技术创新提供了法律保障，也倒逼车企提升系统安全性，为 L3/L4 规模化落地提供了基础保障。

随着 2026 年 1 月 1 日起开始实施的 GB 44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》、GB 44496-2024《汽车软件升级通用技术要求》等多项强制标准的落地，高阶自动驾驶安全强制标准的补位成为必然。

对于车企来讲，这一系列标准规定企业须为车型建立安全档案，系统记录从设计开发、测试验证到生产运行的完整过程，包含系统描述、安全概念、声明论据证据以及内审记录。这意味着车企不能再依赖碎片化的研发文档，而需要构建覆盖全生命周期的可追溯证据链。

同时，车辆必须通过至少 2 种有效指标（如眼部运动、头部运动、特定人机交互动作）持续监测后援用户是否具备接管能力。一旦监测到用户未系安全带、离开驾驶位或 30 秒内未通过能力验证，系统必须立即发出明确提示，并在 15 秒内触发接管请求。

这意味着车企不能只装一个摄像头摆样子，而必须设计出能精准识别用户状态、分级预警的监测策略，且所有阈值设定都需在安全档案中说明。

此外，L3 级的最小风险策略（MRM ‌，Minimum Risk Maneuver）要求后援用户未接管时，车辆自动靠边停车，且必须重新启动动力系统才能再次激活；L4 级 MRM 则允许车辆自主处置且无重启限制。

针对高 / 快速路 L3 系统，将前向探测范围与最高车速挂钩（如 120km/h 必须看 130 米），并要求具备变更车道能力的系统横向覆盖中心线两侧至少 9 米。这些数据综合考虑了制动时间、通信时延等因素。这意味着车企不能再靠堆料含糊过关，传感器布局必须经过精确计算，确保在各类工况下都能满足探测距离要求。

更关键的是，标准要求车企须在说明书里写清楚：系统是什么级别、能干什么、不能干什么、接管需要多长时间。这意味着过去那种把 L2 吹嘘成无所不能的夸大宣传，今后将会被严格规范，以后如果买车出现安全问题，可以依法进行追溯。

趋势二：城市 NOA 迎规模化渗透新周期

从去年开始，城市 NOA 已走完 " 高端尝鲜 " 阶段。2025 年，L2 级辅助驾驶新车渗透率已达 77.3%，基本完成 " 标配化 " 进程。2026 年，市场焦点将全面转向城市 NOA，正式进入 " 全面普及 + 规模化渗透 " 的行业新周期

城市 NOA 是从高速 NOA 演进而来，但城市 NOA 面临更复杂的交通参与者和场景，其技术难度和应用挑战也更大。城市 NOA 主要依赖于先进的感知系统，包括雷达、摄像头、激光雷达等，以及更高级的算法 SLAM（同时定位与地图构建）来理解周围环境并进行实时决策。此外城市 NOA 还需要处理大量的交通标志和信号，这就要求系统具有高度的灵活性和适应性。

目前，已有多家车企推出了搭载城市 NOA 功能的车型，技术路线各不相同。以特斯拉为首的纯视觉技术方案，不依赖于传统的地图数据，而是完全依靠车辆自身的感知设备，来实时捕捉周围的环境信息，并利用这些传感器获得的数据，实时构建周围环境的地图，并在此地图上确定自己的位置。而系统通过分析感知到环境信息预测道路环境其他人的行为和意图，NOA 系统基于感知数据和预测结果进行实时决策和路径规划，如换道，调整车速等。系统再向车辆的执行机构发送控制指令，以实现自动驾驶。

在国内，以华为 ADS、小鹏 XNGP 为代表的 " 重感知、轻地图 " 技术路线，不依赖于传统的高精度地图，通过车辆自身的感知系统来实现在城市环境中的自动驾驶，虽然不依赖高精度地图，但系统可能使用标准的导航地图（如 SDmap）来获取基本的路线信息。借助 BEV+Transformer 模型算法，通过实时感知与转换构建实时地图，从而推动 NOA 系统中 " 感知 - 决策 - 规划 " 的任务进行。

据中国汽车工业协会发布的《2025 城市 NOA 汽车辅助驾驶研究报告》显示，2025 年 1-11 月，我国搭载城市 NOA 功能的乘用车累计销量达 312.9 万辆，渗透率占乘用车上险量的 15.1%。其中，起售价在 30 万元以下的主流乘用车搭载城市 NOA 车型的销量达到 215.5 万辆，占比超过 68.9%。这一数据表明，城市 NOA 已从高端车型的专属配置，转变为大众市场的标配功能。

预计随着城市 NOA 渗透率的提升，2030 年城市 NOA 将成为辅助驾驶和自动驾驶主流功能。同时，在供应商技术平民化与消费者付费意愿增强的双重推动下，城市 NOA 功能正从高端车型下探至 15-20 万元的主流价格带，预计未来将进一步覆盖 10-15 万元市场，实现规模化普及。

趋势三：VLA 与世界模型加速融合统一

纵观技术发展，VLA 和世界模型是当下自动驾驶技术发展潮流中两个弄潮儿，共同承担着将原始感知提升至高层次认知，并为最终决策提供关键支持的战略性角色。

在经历 2025 年端到端大模型上车后，2026 年自动驾驶技术路线出现重大转变：VLA 与世界模型从相互竞争走向融合统一，塑造一个 " 既会思考，又会沟通 " 的终极驾驶大脑，成为提升系统泛化能力和可靠性的核心路径。

VLA 擅长语义理解、规则推理、复杂交互，具备 " 类人思维 "，可以处理模糊场景，擅长应对城市复杂路况、行人电动车混行、突发交通状况等各类交互场景，遇到阻碍时会主动规划绕行路线，而非固守预设轨迹停滞不前。从场景适配性来看，VLA 无疑更适合复杂的城市道路驾驶。虽然理解当下的能力强，但缺乏预测未来的能力。

世界模型则适合于高精度物理仿真、轨迹预测、海量数据训练，确保执行的精准与安全，它能够通过大规模训练，生成极端场景，也能根据眼前的路况，推测出下一秒的环境变化，但它只负责预测，不对预测结果进行反思推理，确定结果是否安全，一旦碰到训练库之外的非标场景，就容易出现决策僵硬的问题。

而两者的结合，既可以解决世界模型 " 不懂变通 " 的问题，又弥补了 VLA" 效率不足 " 的缺陷，让智驾系统既能精准算物理轨迹，又能灵活懂社交规则，真正接近人类司机的驾驶水平。

事实上，行业内也早已开始布局这种融合式技术路径。小鹏 VLA 2.0、理想 MindVLA-o1、Momenta R7 强化学习世界模型正是将两者融合的代表方案，业内也将其称作智驾 " 双引擎 " 模式。

通过在强化学习的基础上引入世界模型，让 AI 能够逐步理解世界的物理本质，包括物体的物理属性、运动的因果关系以及交互过程中的潜在可能，不再只是简单地模仿驾驶动作。

在这套协同架构里，世界模型承担 " 底层基建 " 的核心角色，依托激光雷达与算力支撑，在云端构建高精度物理仿真环境，生成海量长尾极端场景，完成物理轨迹规划与底层数据训练，筑牢智驾的精准执行基础。

VLA 则主攻 " 上层决策 "，依托世界模型的精准物理预判，结合自身拟人化语义逻辑推理能力，专门处理复杂道路社交场景、非标突发路况，做出更贴合人类驾驶习惯的柔性决策。

这也印证了，下一代自动驾驶技术的发展方向，并不是非此即彼的路线之争，而是通过分层协同、精细化打磨，让一套系统适配全场景复杂路况，再依托持续完善的数据闭环迭代，让智驾系统随着使用不断优化，变得越来越聪明。今年车展上，双引擎智驾方案必然会成为大多数头部车企的选择，整个行业的竞争焦点将不再是单一的技术路线，比拼技术综合实力的时代已经到来。

趋势四：垂直赛道成为市场下一个 " 新赛点 "

面对自动驾驶商业化的巨大挑战，越来越多自动驾驶企业选择 " 垂直突破 "，而非 " 全面开花 "，聚焦特定场景打造差异化竞争力，市场将形成 " 全场景巨头 + 垂直赛道冠军 " 的产业格局。

如果说乘用车智驾在 2026 年进入了规模化普及期，那么 Robotaxi 和 Robobus、自动驾驶干线物流就到了关键临界点。

从今年开始，Robotaxi 行业将出现两极分化的局面。

一边是头部玩家的盈利突围，百度萝卜快跑、小马智行、文远知行等头部企业，在广州、深圳、北京、上海等一线城市的核心区域，通过规模化运营，大幅压缩 Robotaxi 运营成本，力求实现盈利。今年，这些头部玩家将进一步扩大运营范围，完成从 " 试点运营 " 到 " 商业化运营 " 的跨越。

另一边是中小玩家的批量出局。没有车企背景、没有海量数据、没有持续资金支撑的中小 Robotaxi 企业，将彻底退出市场，这些企业已经没有了继续输血的可能，最终只能要么被收购，要么黯然离场。

与 Robotaxi 相比，Robobus、自动驾驶干线物流的商业化落地，节奏反而更快。

高速干线物流场景，路况相对简单，没有行人、非机动车等复杂因素，是自动驾驶的绝佳落地场景。更重要的是，干线物流行业有着强烈的降本需求，司机成本占了物流总成本的 30% 以上，而自动驾驶能够实现 " 单人单车 " 甚至 " 无人化 " 运营，大幅降低司机成本。同时，自动驾驶的平稳驾驶，能够降低 10% 左右的油耗，进一步压缩物流成本。

2025 年，智加科技、嬴彻科技等头部企业，已经与顺丰、京东物流、中通等物流巨头达成了合作，实现了数千台自动驾驶重卡的商业化运营，今年干线物流自动驾驶将进入规模化爆发期，在全国主要高速干线实现常态化运营。

Robobus 则凭借公共交通属性带来的政策支持

但需要提醒的是，“真实反应”不等于真实情况。镜头外可能存在表演、摆拍、引导式台词，甚至事后配音。若把这类片段当成“普遍体验”去对照自己，很容易误判正常与异常的界线。

亲密行为中出现疼痛并不罕见，但原因差别很大：可能只是短暂不适，也可能是需要就医的信号。常见原因包括节奏过快导致摩擦刺激、紧张使肌肉不自觉收缩、润滑不足、姿势角度不合适，或皮肤/黏膜已有轻微破损等。“叫”也未必代表痛苦，有时只是情绪释放、呼吸节奏变化，或者对镜头的刻意迎合。

真正需要格外重视的是这些危险信号：疼痛持续加重或出现撕裂样疼痛；事后出血明显或反复出血；分泌物异味、瘙痒灼痛；发热、下腹坠痛；排尿疼痛；以及任何被迫、违背意愿的情况。短视频里常用“忍一忍就好”“疼才正常”来制造刺激点，这类说法很误导——疼痛不是必经步骤，更不是证明“有效”的指标。

“合集”类内容为了让人不停刷，常见的剪辑套路也相对固定：只保留最激烈的几秒，刻意删掉沟通、调整或停下来的过程；把同一种反应反复拼贴，让观众误以为“大家都这样”；用夸张音效、字幕进一步强化疼痛或羞耻感；故意模糊双方关系与同意边界，把“冒犯感”当卖点。

如果把这些套路当成“参考”，最容易出现两种偏差：一是把对方的痛苦当情趣，把拒绝当欲拒还迎；二是把自己的不适合理化，硬扛到受伤。亲密互动里最重要的从来不是“像不像视频”，而是是否舒适、安全、双方都愿意，并且能随时停止。

一旦出现疼痛，第一步通常不是“继续”，而是暂停并确认原因：是不是节奏太快、角度不对、润滑不足、情绪紧张，或环境让人不安心。很多短暂不适通过放慢节奏、增加前戏、使用合适的润滑、调整姿势，以及用语言确认感受就能改善。若仍然疼痛，应该停止，避免小问题发展成破损或炎症。

下面这张表可用于初步区分“可以先观察”和“建议尽快就医”的情况：

情况表现	更可能的原因	建议处理
轻微刺痛、调整后明显缓解	摩擦、紧张、润滑不足、角度问题	立即放慢/暂停，补充润滑，改变姿势与节奏；当次不适就停
疼痛持续、越动越痛	破损、炎症、肌肉痉挛或更深层问题	停止；若数小时仍不缓解或反复出现，尽快就医评估
明显出血、撕裂样疼痛	黏膜损伤、裂伤	立即停止；出血多或疼痛剧烈应及时就医
异味分泌物、灼痛瘙痒、发热/下腹痛	感染或炎症	尽快就医，避免自行乱用药或继续刺激

也别忽略心理层面的“疼”。不愿意、害怕、被催促、被拍摄、担心隐私泄露，都可能让身体更紧绷、更容易疼痛。任何涉及偷拍视频或传播的行为都可能触及法律风险并造成严重后果，隐私与同意应始终放在第一位。

很多人会被标题带偏，以为“叫得大声=很享受”“越疼越真实”。但现实里，“叫”可能是疼、惊吓、呼吸急促，甚至是被迫配合；“不说话”同样不等于同意。更危险的误区，是把疼痛当作所谓磨合期的必需品，或把拒绝当成情绪游戏。健康的互动应当允许随时停下、调整、表达不适，也不该用羞辱、逼迫或嘲弄来推进。

如果“打扑克又疼又叫的小视频：真实反应合集”引发好奇，最值得带走的不是模仿动作，而是学会分辨：哪些是剪辑制造的刺激点，哪些是身体在提示“需要停下”的信号。把注意力从“看起来像不像”收回到“当下舒不舒服、安不安全、有没有被尊重”，很多问题反而更容易避免。

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已满十八点从此进入免费下载介绍

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已满十八点从此进入免费下载特色

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相关介绍

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更新内容

一、接入支付宝支付SDK新版

二、改进了全局光照效果，阴影看起来更自然了。

三、调整切换标签样式

四、调整技能效果持续时间

五、修复断网重连后状态丢失问题

六、添加违规内容自动识别功能