L3，今年真能商業(yè)化嗎

從2024年到2025年，汽車產(chǎn)業(yè)界形成了一個“壞習(xí)慣”：搶定義權(quán)。

最明顯的例子，將L2駕駛衍生出L2+、L2.5、L2.9、L2.9、甚至L2.9，有點被玩壞的跡象。而將不同層次、不同水平的L2都模糊為“智駕”，更進(jìn)入了良莠不分的境地，甚至消費者很難從名字上判斷誰的技術(shù)水平更先進(jìn)、更可靠，智駕定義認(rèn)知混亂。

雖然L2、L3也是一種定義，但這有國標(biāo)背書（GB/T 40429-2021）。所以，在此之外生發(fā)的定義，都可以理解為“商業(yè)定義”。

有企業(yè)表示，2025年底前要部署L3。這一表態(tài)，不禁讓人擔(dān)心，企業(yè)口中的L3和公眾印象里L(fēng)3是一回事嗎？

國標(biāo)的門檻是清楚的。去年，有車企暗示自身已經(jīng)具備L3能力，但因為政策法規(guī)的原因暫時還不能部署。言下之意，國標(biāo)耽誤進(jìn)步了？迄今為止，國家批準(zhǔn)了7家乘用車品牌、2家商用車品牌開展“智能網(wǎng)聯(lián)準(zhǔn)入和上路通行試點”，其實就是L3路測。既然是路測，顯然包含明確的地理圍欄，但L3當(dāng)前就這點限制嗎？

不被傳播的ODD

我們先要區(qū)別L3到底和L2有什么區(qū)別。國標(biāo)雖然描述比較復(fù)雜，簡言之，就是責(zé)任主體變化——L2是人機(jī)共駕，人為主體，車打輔助；L3后者從實習(xí)生轉(zhuǎn)正，獨立完成工作，但人仍需要監(jiān)控。不僅是職責(zé)的轉(zhuǎn)移，也是法律責(zé)任的轉(zhuǎn)移。

從這個角度，只要車企不兜底，就都不算L3。

但如果消費者個人不審慎甚至違法，企業(yè)也要兜底，那未免有失公平。解決方案就是在算法里嵌入ODD（運行設(shè)計域）——這個詞一直貫穿了自動駕駛的全過程，但企業(yè)很少和消費者交代。消費者不喜歡聽到企業(yè)說“這不行那不行”，喜歡聽的往往是“全天候、7×24小時、全國哪里都能開”。消費情緒能理解，但無論如何，安全底線是企業(yè)必須堅守的原則，至少不能脫離技術(shù)現(xiàn)實，夸大產(chǎn)品能力。

從L1~L4，都必須預(yù)設(shè)ODD。包括天氣、光照、車輛狀態(tài)、道路類型、交通狀況（特別是施工占道等非結(jié)構(gòu)工況）等多種條件。比如低照度下，純視覺輔助駕駛就必須限制車速。原因也很簡單，傳感器辨識距離縮短，一旦車速快過某個門檻，可能導(dǎo)致系統(tǒng)無法處理的工況讓人工接管的時間不足。

顯然，ODD包含了多個參數(shù)，其中某些參數(shù)改變就可能導(dǎo)致智駕運行受限，甚至無法運行。一旦讓企業(yè)兜底，那么ODD設(shè)定就不會含糊，很多情況下，會拒絕激活L3、或者降速使用。

國內(nèi)的礦山港口已經(jīng)廣泛使用L4，就是因為這類場景的ODD非常簡單，物理封閉、沒有非結(jié)構(gòu)場景、車輛沿固定路線行進(jìn)，排除了天氣和外部干擾。高度結(jié)構(gòu)化和簡單ODD，讓L4也變得相當(dāng)容易，現(xiàn)有技術(shù)早可以達(dá)到。

礦區(qū)無人駕駛場景，這類場景的ODD比城區(qū)簡單很多

即便德國高速允許L3，但這也是條件的，僅限于高速的特定路段，不支持上下匝道、收費站和其他復(fù)雜路段，并要求在天氣良好、路面濕度正常時采用。遇到復(fù)雜路況，必須提前2公里要求人工接管。

對L3的硬件，德國只做了傳感器的約束，要求L3級系統(tǒng)須通過聯(lián)邦機(jī)動車管理局（KBA）認(rèn)證，確保安全冗余設(shè)計（如激光雷達(dá)、多傳感器融合），未提及算力。這是很明智的做法，因為這種ODD下，匹配上高精圖，算力壓力很小（即便考慮激光雷達(dá)的信號處理，也可能不足200Tops）。

基于這樣的條件，在L3級系統(tǒng)激活期間發(fā)生事故，?責(zé)任由車企承擔(dān)?；若駕駛員未及時接管，責(zé)任則轉(zhuǎn)移至駕駛員?。

L3能力決定了L3架構(gòu)

城區(qū)的L3，全球暫時還沒有先例，中國大概率會做第一個批準(zhǔn)城區(qū)上L3的國家，那么會不會像有些車企說的，今年就能部署呢？

回答這個問題，我們需要先看看L3要求具備什么能力？

和L2一樣，L3在無法勝任的條件下也要求人工接管，只不過后者的次數(shù)要“非常少“。如果人工未能及時接管，L3必須有能力脫離當(dāng)前場景（緩慢靠邊等）。

L2和L3的分野也在這里，L2有時候不知道自己搞不定（未知不安全），而L3最好知道自己搞不定（已知不安全）。顯然，“未知不安全”是發(fā)生事故的主要前提，應(yīng)該盡量少，這就是“合理安全”。達(dá)到什么程度才合理呢？馬斯克建議安全性要超過人類駕駛10倍，這大概是600萬公里一次的事故概率。

L3應(yīng)該識別所有環(huán)境因素，包括逆光/微光、靜止的非結(jié)構(gòu)性障礙物，路面特殊狀況等。不認(rèn)識水馬、翻倒的貨車、欄桿等，再也不能成為借口。

基于現(xiàn)在的傳感器、算力和算法水平，想讓合理安全區(qū)盡量擴(kuò)大，提升硬件能力緩不濟(jì)急，只能增加感知、控制和執(zhí)行的冗余。因此，在所有重要環(huán)節(jié)上冗余（熱備份），就成為當(dāng)前L3的一個重要特點。

L3的重要特點在于關(guān)鍵節(jié)點必須冗余

航空的決策鏈路一般三冗余或者四冗余，通常對多路信號采取仲裁機(jī)制，但汽車這么做有點太奢侈了。目前采用較多的做法是單通道+診斷，每個節(jié)點功能都和診斷鏈路串聯(lián)，兩個通道隨時互相診斷，一個通道的診斷鏈路可以關(guān)斷另一個通道的輸出，以此確保關(guān)鍵節(jié)點出現(xiàn)故障時，整個系統(tǒng)仍能正常工作（功能安全）。

當(dāng)然，如果對成本不敏感，還可以上更復(fù)雜的架構(gòu)，比如雙通道冗余（兩功能通道、兩診斷通道）冗余。這個時候有用仲裁機(jī)制的，但更多還是用協(xié)商機(jī)制。原因在于，如果通道之間得出的結(jié)果差異比較大，仲裁器很難決策。簡單問題可以“yes or no”，但復(fù)雜問題，只能尋優(yōu)。相比仲裁，協(xié)商機(jī)制更復(fù)雜。

類似的架構(gòu)有很多方案，但所有關(guān)鍵點都必須設(shè)置冗余，這是L3架構(gòu)不同于L2的最大特點。

L3的技術(shù)難點有多難

進(jìn)一步講，有了L3架構(gòu)，是不是就可以實現(xiàn)L3功能？

當(dāng)然不是。眼下面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)難度超過任何L2。雖然德國高速要求L3必須在晴朗的白天啟動，但真正的L3可能面臨更為復(fù)雜的氣象條件。

即使傳感器冗余了，麻煩一點不少，還多了不少。

和L2一樣，激光雷達(dá)的刷新率與攝像頭時序不同步，造成兩者對動態(tài)物體定位有分歧。尤其是速度比較高的時候，10毫秒級誤差，就足以引發(fā)風(fēng)險。在雨霧中，激光雷達(dá)點云散射率可能高達(dá)50%以上，攝像頭在低照度和逆光時信噪比快速下滑。如何協(xié)調(diào)多個傳感器，比L2更難。原因是L3必須創(chuàng)建更大的合理安全區(qū)。

比感知更難的是預(yù)測?，F(xiàn)有的所有模型，都對3秒以上的預(yù)測誤差很大。比如電瓶車從非機(jī)動車道突然左轉(zhuǎn)插入機(jī)動車道，連越多條車道。

所有不遵守交通規(guī)則的行為，都具備隨意性。而深度學(xué)習(xí)模型仍然依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練（好消息是標(biāo)注自動化了），在低照度場景下，泛化能力值得懷疑。簡單說，夜間違章突襲，更容易讓L3破防。

電瓶車隨意進(jìn)入機(jī)動車道等違章行為，對預(yù)測帶來了很大不確定性

同理，即便在ODD范圍內(nèi)，根據(jù)規(guī)則決策，有時也會遇到“規(guī)則刺客”。比如無預(yù)警突然剎車、動物橫穿公路等等。這種情況下，端到端學(xué)習(xí)的“不可解釋”性，讓決策變得不透明。監(jiān)管可能無法同意上線（最近一次各家最新OTA方案被一刀切地要求等待）

L2的城區(qū)NOA重點在于博弈，人開車同樣也將注意力放在博弈上。這種博弈符合納什均衡理論，但若過多引入智能體的博弈模型，可能壓垮當(dāng)前車載算力，表現(xiàn)就是膽小如鼠。另有一些“傻大膽”的智駕系統(tǒng)，表現(xiàn)出無知無畏的莽撞，這就是剛才提到的典型的“菜而不自知”。

而算力有時候浪費嚴(yán)重，比如英偉達(dá)雙Orin X芯片，就通過“鎖步機(jī)制”實現(xiàn)雙核校驗，但因此損失了40%算力。這個時候，更合適采用異步計算架構(gòu)。國內(nèi)Soc供應(yīng)商正以此作為不對稱突破點。

高精圖可以降低算力壓力，但國內(nèi)一水的輕圖，就是因為地圖更新成本太高，審批跟不上實際道路變化。但輕圖下的L3，算力壓力又上了一個臺階。這也是L3目前傾向于在特定地理圍欄內(nèi)做試點，而不是輕易承諾“全國都能開”。

事實上，“全市都能開”，今年也絕無可能。L3要求覆蓋百萬量級的長尾場景，如何完成數(shù)據(jù)閉環(huán)，成為挑戰(zhàn)。L2上無所作為的廠商，很難跨越到L3，很大程度上就是因為掌握的高質(zhì)量數(shù)據(jù)太少。虛擬測試并不能覆蓋所有情況。任何仿真軟件，相比真實的物理世界，總是存在偏差。場景庫只能逼近而不會完全達(dá)到現(xiàn)實的逼真度。實際上，現(xiàn)有場景庫和真實世界，復(fù)雜度可能相差3、4個數(shù)量級。

而L3不能強(qiáng)行要求人工接管，允許后者行動緩慢或者未接管。這種時候，大部分就不再是技術(shù)問題，而是倫理或者社會心理學(xué)問題（比如電車難題）。這也意味著此事不會有簡單答案。

如此，問題就很清楚了，多家企業(yè)早就研發(fā)了L3架構(gòu)，有些也進(jìn)行了小規(guī)模路測和小批量產(chǎn)品生產(chǎn)，但大規(guī)模商業(yè)化部署，技術(shù)還不成熟。實際上不存在企業(yè)能力被監(jiān)管和政策約束無法“起飛”的情形。監(jiān)管是在保護(hù)企業(yè)，企業(yè)不能放飛自我，先實現(xiàn)收窄ODD條件下的L3部署，比德國人的限定做有限拓寬。

退一步說，即便L3部署了，也不要有太多濾鏡。只要路上存在L0，哪怕你是L5，都有可能出事故，不要懷疑人思想上的多樣性。

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