自动驾驶商用之路，L4领先一步

本文来源：智车科技

／ 导读 ／

熟悉自动驾驶的人都知道，目前市场上将自动驾驶分为0－5共6个等级，美国汽车工程师学会（SAE）的自动驾驶分级是此前广泛使用的自动驾驶分级标准，其中L0、L1和L2级别的本质是辅助驾驶，L3以上才是自动驾驶。国内方面，《汽车驾驶自动化分级》国家标准于今年3月1日起正式实施，该标准综合考量了动态驾驶任务、最小风险策略和设计运行范围等多个维度，将汽车驾驶自动化等级划分为0—5级，其中0到2级的根本属性为辅助驾驶，对汽车起主导作用的仍然是人，3级是有条件自动驾驶，3级以上属于自动驾驶。目前比较常见的车道居中控制、自适应巡航控制等功能均属于1级驾驶自动化（部分驾驶辅助）。

行业内的人，几乎一致认为自动驾驶的普及也会按照等级的划分，由低到高，一步步迎来最终真正L4甚至L5级别自动驾驶的到来，而要促成这一点，首先要解决的便是低级别的辅助驾驶。虽然目前很多车企都推出了自研辅助驾驶的种种功能，但L3级别的自动驾驶始终未能从车企口中承认。而在2022世界人工智能（AI）大会开幕式上，李彦宏表示：L2后率先进入商用的可能是L4，而不是L3。一时间，L4级别的自动驾驶被推上了风口浪尖，那么未来是完全自动驾驶率先上路，还是辅助驾驶循序渐进达成这一目标呢？

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L3级别自动驾驶的困境

L3级别的自动驾驶一直以来都处于一个比较尴尬的地位，比起L2，它能实现更多辅助驾驶的功能，带给乘客更多的便捷体验，但功能的多样也就要求了驾驶员关注力的提升，需要驾驶员提起十二分的精神来注意到车辆的运行状态。

比起L4，它却无法完全让驾驶员脱离观察，始终需要驾驶员在必要的情况对车辆有及时的接管，这也导致了部分极端场景，驾驶员注意力的不集中而引发车祸。

而AI大会上李彦宏的表述更进一步指出了L3级别自动驾驶目前所存在的问题，在李彦宏看来，L2 和 L4 的事故责任界定都很清楚，L2 出事责任在司机，L4 责任界定也很清楚，没有司机了，运营商要对事故负责。而 L3 要求司机在需要时进行接管，导致难以界定事故责任，所以普及可能需要更长时间。

然而质疑李彦宏的声音也随之而来，质疑的声音普遍认为，自动驾驶与安全息息相关，理应慎之又慎，加上现有政策法规尚未跟上发展形势，从 L2 到 L3 再到 L4 这种渐进式探索更符合实际。李彦宏推崇的跨越式路线未免过于激进，并非自动驾驶商业化的最佳路径。

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自动驾驶的商业化路径

一直以来，自动驾驶等级划分混乱，多家主流车企为增加产品吸引力，在介绍车辆自动驾驶技术时往往采用 L2．5、L2．9 等 ＂L2＋＂ 的说法，让消费者傻傻分不清楚。去年8月，《汽车驾驶自动化分级》国家标准的发布，彻底终结这一乱象。按照新国标，驾驶自动化可以分为 L0－L5 共 6 个级别。

其中，L2 为组合驾驶辅助，L3 为有条件自动驾驶，L4 为高度自动驾驶。而围绕自动驾驶的演进，一直存在两大泾渭分明的流派：一是走渐进式路线，以传统主机厂和造车新势力为主，从相对基础、难度较低的辅助驾驶入手，逐步实现 L1／L2／L2＋ 的辅助驾驶功能。这些玩家以出行场景为驱动力，可以在乘用车上搜集大量驾驶数据，在应用中不断完善感知、控制方面的算法。

二是走跨越式路线，典型代表是百度、谷歌等互联网大厂和自动驾驶初创公司，从 L4 级切入研发自动驾驶技术，该路线优势在于算法研发一步到位，不用经历从低级到高级自动驾驶算法和硬件上的转型。目前，国内大部分只实现 L2 级，实现 L3 级功能的只是少数，下一步到底是 L3 还是 L4，成为两大路线争论的焦点。

从理论来讲，L2 普及后，接下来通往 L3 或 L4 都行得通，但谁的进程推进更快，主要取决于技术成熟度、责任界定、政策法规、运营成本等多种因素。

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L3与L4级别之争需要考虑的4大方面

L3与L4级别自动驾驶的争端，也是两条不同研发路线的争端，背后也分别代表了造车为主的主机厂以及算法为主的互联网企业。在我看来，渐进式路线与跨越式路线之争，本质上是自动驾驶商业化的两种可能。

技术成熟度方面，自动驾驶技术直接关乎安全，而且 L4 对技术的要求比 L3 更高，再怎么重视也不为过。去年已有部分厂商实现 L3 级量产，相关车型具备 L3 功能，但受限于法规要求无法完全使用。而百度 Apollo、谷歌 Waymo 更进一步，均已实现 L4，集度 ROBO－01 的 L4 级自动驾驶能力正是基于百度 Apollo 的 L4 级系统打造。

责任界定方面，L4 通常被认定为限定区域内的无人驾驶，一旦发生交通事故，责任界定再清楚不过，正如李彦宏所言，运营商是第一责任人。而 L3 在责任界定时却存在模糊空间，到底什么时候才算必要时？由于现实道路路况复杂，驾驶员对于 L3 存在过度信赖和完全不信赖两极分化的心态，过度信赖 L3 容易导致发生交通事故，完全不信赖则让 L3 毫无意义。因此L3在这一方面有着天然缺陷。

政策法规方面，8 月 1 日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》正式实施，这是国内首部 L3 级法规，一大亮点在于首次明确认定事故责任。但问题在于，深圳拥有特区立法权，其他地方想要效仿比较困难。而国务院印发的《新能源汽车产业发展规划（2021 — 2035）》则鼓励 L4 发展，提出到 2025 年 L4 汽车实现限定区域和特定场景商业化应用，到 2035 年 L4 汽车实现规模化应用。

运营成本方面，主机厂力推 L2 到 L3，自动驾驶硬件成本降低固然是一大利好，但由于整车成本基本确定且单车成本无法降低，导致 L3 运营成本居高不下；而 L4 主要由互联网大厂来推动，且主要应用于运营场景，它们是降成本的能手。以百度为例，百度无人车 Apollo RT6 成本仅为 25 万元，是上一代的近一半。

不难看出，互联网大厂在技术层面领先主机厂，L4 责任界定完胜 L3，加上运营成本一降再降。综合来看，L4 具备的商用条件优于 L3，一旦国家在自动驾驶法规和法律框架发布方面进一步完善，李彦宏的预言或成真，L4 将比 L3 更快商用普及。

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总结

目前，限制L4级别自动驾驶的最大约束便是国家的政策法规，只要这一方面无法松动，L4级别真正的自动驾驶就难以到来。在我国，自动驾驶商业化仍面临多重挑战，一大掣肘便是相关法律的滞后。纵观全球，德国拥有世界上第一部规制无人驾驶车辆的法律，美国、日本也出台一系列政策法规。反观我国，只有深圳率先对 L3 级以上自动驾驶进行立法，国家层面关于自动驾驶的立法实践尚未出台。但可以预见的是，自动驾驶政策法规的出台只是时间问题，等到那时，L4级别的自动驾驶率先上路落地也并非臆想。

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