自動駕駛商用之路，L4領先一步

/導讀/

熟悉自動駕駛的人都知道，目前市場上將自動駕駛分為0-5共6個等級，美國汽車工程師學會（SAE）的自動駕駛分級是此前廣泛使用的自動駕駛分級標準，其中L0、L1和L2級別的本質是輔助駕駛，L3以上才是自動駕駛。國內方面，《汽車駕駛自動化分級》國家標準于今年3月1日起正式實施，該標準綜合考量了動態駕駛任務、最小風險策略和設計運行范圍等多個維度，將汽車駕駛自動化等級劃分為0—5級，其中0到2級的根本屬性為輔助駕駛，對汽車起主導作用的仍然是人，3級是有條件自動駕駛，3級以上屬于自動駕駛。目前比較常見的車道居中控制、自適應巡航控制等功能均屬于1級駕駛自動化（部分駕駛輔助）。

行業內的人，幾乎一致認為自動駕駛的普及也會按照等級的劃分，由低到高，一步步迎來最終真正L4甚至L5級別自動駕駛的到來，而要促成這一點，首先要解決的便是低級別的輔助駕駛。雖然目前很多車企都推出了自研輔助駕駛的種種功能，但L3級別的自動駕駛始終未能從車企口中承認。而在2022世界人工智能（AI）大會開幕式上，李彥宏表示：L2后率先進入商用的可能是L4，而不是L3。一時間，L4級別的自動駕駛被推上了風口浪尖，那么未來是完全自動駕駛率先上路，還是輔助駕駛循序漸進達成這一目標呢？

L3級別自動駕駛的困境

L3級別的自動駕駛一直以來都處于一個比較尷尬的地位，比起L2，它能實現更多輔助駕駛的功能，帶給乘客更多的便捷體驗，但功能的多樣也就要求了駕駛員關注力的提升，需要駕駛員提起十二分的精神來注意到車輛的運行狀態。

比起L4，它卻無法完全讓駕駛員脫離觀察，始終需要駕駛員在必要的情況對車輛有及時的接管，這也導致了部分極端場景，駕駛員注意力的不集中而引發車禍。

而AI大會上李彥宏的表述更進一步指出了L3級別自動駕駛目前所存在的問題，在李彥宏看來，L2 和 L4 的事故責任界定都很清楚，L2 出事責任在司機，L4 責任界定也很清楚，沒有司機了，運營商要對事故負責。而 L3 要求司機在需要時進行接管，導致難以界定事故責任，所以普及可能需要更長時間。

然而質疑李彥宏的聲音也隨之而來，質疑的聲音普遍認為，自動駕駛與安全息息相關，理應慎之又慎，加上現有政策法規尚未跟上發展形勢，從 L2 到 L3 再到 L4 這種漸進式探索更符合實際。李彥宏推崇的跨越式路線未免過于激進，并非自動駕駛商業化的最佳路徑。

自動駕駛的商業化路徑

一直以來，自動駕駛等級劃分混亂，多家主流車企為增加產品吸引力，在介紹車輛自動駕駛技術時往往采用 L2.5、L2.9 等 "L2+" 的說法，讓消費者傻傻分不清楚。去年8月，《汽車駕駛自動化分級》國家標準的發布，徹底終結這一亂象。按照新國標，駕駛自動化可以分為 L0-L5 共 6 個級別。

其中，L2 為組合駕駛輔助，L3 為有條件自動駕駛，L4 為高度自動駕駛。而圍繞自動駕駛的演進，一直存在兩大涇渭分明的流派：一是走漸進式路線，以傳統主機廠和造車新勢力為主，從相對基礎、難度較低的輔助駕駛入手，逐步實現 L1/L2/L2+ 的輔助駕駛功能。這些玩家以出行場景為驅動力，可以在乘用車上搜集大量駕駛數據，在應用中不斷完善感知、控制方面的算法。

二是走跨越式路線，典型代表是百度、谷歌等互聯網大廠和自動駕駛初創公司，從 L4 級切入研發自動駕駛技術，該路線優勢在于算法研發一步到位，不用經歷從低級到高級自動駕駛算法和硬件上的轉型。目前，國內大部分只實現 L2 級，實現 L3 級功能的只是少數，下一步到底是 L3 還是 L4，成為兩大路線爭論的焦點。

從理論來講，L2 普及后，接下來通往 L3 或 L4 都行得通，但誰的進程推進更快，主要取決于技術成熟度、責任界定、政策法規、運營成本等多種因素。

L3與L4級別之爭需要考慮的4大方面

L3與L4級別自動駕駛的爭端，也是兩條不同研發路線的爭端，背后也分別代表了造車為主的主機廠以及算法為主的互聯網企業。在我看來，漸進式路線與跨越式路線之爭，本質上是自動駕駛商業化的兩種可能。

技術成熟度方面，自動駕駛技術直接關乎安全，而且 L4 對技術的要求比 L3 更高，再怎么重視也不為過。去年已有部分廠商實現 L3 級量產，相關車型具備 L3 功能，但受限于法規要求無法完全使用。而百度 Apollo、谷歌 Waymo 更進一步，均已實現 L4，集度 ROBO-01 的 L4 級自動駕駛能力正是基于百度 Apollo 的 L4 級系統打造。

責任界定方面，L4 通常被認定為限定區域內的無人駕駛，一旦發生交通事故，責任界定再清楚不過，正如李彥宏所言，運營商是第一責任人。而 L3 在責任界定時卻存在模糊空間，到底什么時候才算必要時？由于現實道路路況復雜，駕駛員對于 L3 存在過度信賴和完全不信賴兩極分化的心態，過度信賴 L3 容易導致發生交通事故，完全不信賴則讓 L3 毫無意義。因此L3在這一方面有著天然缺陷。

政策法規方面，8 月 1 日，《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》正式實施，這是國內首部 L3 級法規，一大亮點在于首次明確認定事故責任。但問題在于，深圳擁有特區立法權，其他地方想要效仿比較困難。而國務院印發的《新能源汽車產業發展規劃（2021 — 2035）》則鼓勵 L4 發展，提出到 2025 年 L4 汽車實現限定區域和特定場景商業化應用，到 2035 年 L4 汽車實現規模化應用。

運營成本方面，主機廠力推 L2 到 L3，自動駕駛硬件成本降低固然是一大利好，但由于整車成本基本確定且單車成本無法降低，導致 L3 運營成本居高不下；而 L4 主要由互聯網大廠來推動，且主要應用于運營場景，它們是降成本的能手。以百度為例，百度無人車 Apollo RT6 成本僅為 25 萬元，是上一代的近一半。

不難看出，互聯網大廠在技術層面領先主機廠，L4 責任界定完勝 L3，加上運營成本一降再降。綜合來看，L4 具備的商用條件優于 L3，一旦國家在自動駕駛法規和法律框架發布方面進一步完善，李彥宏的預言或成真，L4 將比 L3 更快商用普及。

總結

目前，限制L4級別自動駕駛的最大約束便是國家的政策法規，只要這一方面無法松動，L4級別真正的自動駕駛就難以到來。在我國，自動駕駛商業化仍面臨多重挑戰，一大掣肘便是相關法律的滯后。縱觀全球，德國擁有世界上第一部規制無人駕駛車輛的法律，美國、日本也出臺一系列政策法規。反觀我國，只有深圳率先對 L3 級以上自動駕駛進行立法，國家層面關于自動駕駛的立法實踐尚未出臺。但可以預見的是，自動駕駛政策法規的出臺只是時間問題，等到那時，L4級別的自動駕駛率先上路落地也并非臆想。更多精彩內容請搜索微信公眾平臺【智車科技】。

[1] http://www.myzaker.com/article/6312cac78e9f0958977fb7fb/

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