要不要跳過L3，汽車公司在吵什么？

過去一個月里，汽車產業的頭部玩家都會被問一個問題：要不要跳過L3級自動駕駛？

一派認為堅決不能跳過L3，以華為為代表。華為智能汽車解決方案BU負責人靳玉志公開發聲：L3是走向完全自動駕駛的必經之路[1]。

另一派主張跳過L3直搗L4，以小鵬為代表。上個月的新車發布會，小鵬大六座車型GX提前預埋L4級硬件，何小鵬也為跨越式路線站臺：從安全角度看，最穩妥的路線就是直接從L2跨越到L4。

上個月北京車展，何小鵬再次重申立場[8]：L2是輔助駕駛，L4是無人駕駛，L3本質上還是高級輔助，并未脫離“輔助”范疇。

L0-L5是對自動駕駛能力通行的衡量標準，L5是理想狀態下完全的自動駕駛，也是行業追求的目標。

華為和小鵬代表了兩種不同的路線，產業界也紛紛加入大禮議，卓馭科技CEO沈劭劼認可跳過L3，元戎啟行CEO周光也表示“L3很可能會被跳過”[2][3]。

另一邊，地平線首席架構師蘇箐認為L3是“短暫過渡階段“，這與英偉達吳新宙的觀點類似，即L3短期內仍具價值。

L3的爭議歷來不少，為什么現在打起了辯論賽？

技術路線的融合

引發這場爭論的大背景，是L2和L4的底層架構逐漸融合。

過去多年，L2和L4是兩條完全不同的技術路線：

L2的主體是人，軟件給駕駛員打輔助，屬于車輛的選配功能，必須要做到成本可控。因此，L2的主流玩家要么是特斯拉這種車企、要么是博世、Mobileye這類汽車供應商。

L4的主體是軟件，開車的是算法，相當于買功能送車，目標是繞開輔助駕駛階段直接實現自動駕駛。因此做L4的往往是百度、Waymo這類公司。

一輛經過改裝的捷豹I-Pace

定位不同決定了技術架構不同，L4理論上不需要方向盤和油門剎車，因此要搭載大量冗余。L4的測試車無一例外都用傳感器武裝到牙齒，工控機塞滿整個后備箱。

在軟件上，L4對技術和安全要求高得多，工程量也大得多。百度在國內做得最早，也為全行業貢獻了大量人才。

相比之下，L2就沒那么多包袱，畢竟人類駕駛員就是最大的冗余。

雖說產業界一直存在“L2升維到L4”和“L4降維到L2”的爭論，但并未改變兩者定位不同、技術不同的現實。

而且傳統自動駕駛系統有兩個特征：

一是模塊化設計。即感知、預測、規劃、控制各司其職，接力完成駕駛任務。類似于傳話游戲，感知模塊丟三落四，規控模塊就錯上加錯。這一點上，L2和L4并無不同。

二是規控由規則驅動（Rule-Based）。但L2和L4的實現原理有所不同。

L2規控算法由一連串If-else構成，相當于算法照著工程師寫好的說明書開車，只能在題庫里找答案。一旦碰見題庫里沒有的題型，就只能罷工。

美國整活人士用“STOP”T恤逼停Waymo無人車

L4的主角是基于代價函數的優化器。具體運作中，算法會生成多個可能的駕駛路線，評估出“最不壞”的一條路線執行。

兩種技術架構有相通之處，但終究井水不犯河水，L2的代碼如何累加也不能為L4所用。

但端到端和大模型的出現，讓L2和L4找到了共同語言。

所謂端到端，可以視作自動駕駛算法的“大模型化”。和模塊化架構相反，端到端的邏輯從“教算法開車”變成了“讓算法自己學”，通過輸入成千上萬小時的人類駕駛數據，算法自己“領悟”駕駛技巧。

目前各家跟進的VLA，也是端到端架構設計之上多模態能力的延伸。

基于百億參數基座模型和海量數據訓練，端到端讓自動駕駛徹底從枚舉法的工程無底洞里解脫。不恰當地說，自動駕駛在過去三年的進步，遠遠超過往前十年的總和。

同時，L2和L4的玩家都上車了端到端，雙方的底層架構從分裂走向融合。L2通過大量投喂數據訓練算法，也有機會升維到L4。

由此一來，從L2到L4的跨越式路線，有了技術可行性。

特斯拉的做法，就是用一套基座模型同時實現L2和L4。目前，Model Y和Cybercab里都運行著FSD V14.3[4]，馬斯克口中“遠超人類駕駛水平”的大模型FSD V15版本，計劃年內推送。

這么一來，L3的處境便愈發尷尬。

權責劃分的黑洞

L2、L3、L4不僅是一個技術概念，也是一個法規與規則概念。

L2屬于輔助駕駛，算法輔助而非代替駕駛員控制車輛。這個語境下，駕駛員就像駕校教練，無論算法做出什么逆天操作，出了事故責任都得自己扛。

L4屬于自動駕駛，理論上駕駛員可以在車里睡覺，出了事責任是算法和車企的。畢竟像Cybercab這種面向L4的車型，連方向盤和踏板都拆了，駕駛員想接管也沒有途徑。

特斯拉Cybercab沒有方向盤和踏板，但有安全員遠程監督

但L3的定位卻非常尷尬：既不是完全自動駕駛，又很難說是輔助駕駛。

目前的規則框架下，L3屬于有條件的自動駕駛，意思是在限定條件下，車輛可以由系統接管，駕駛員可以脫眼脫手。但遇到緊急情況，系統發出接管請求，駕駛員必須迅速接手。

其中“限定條件”即ODD（Operational Design Domain），可以理解為系統運行的許可說明書，包含了道路、天氣等條件約束。

以國內首批持證上崗的L3級車型為例，明確要求系統只能在高速和城市快速路、天氣良好的條件下激活，最高時速不超過80公里/小時[5]。

一旦車輛工況超出許可范圍，駕駛員就得準備接管。看似規定清晰，實際操作一點也不簡單。

按照國際通用規則，L3系統發出接管請求后，要給駕駛員預留10秒反應時間。10秒看似不短，但駕駛員很可能處于注意力渙散狀態，未必能及時接管車輛。

同濟大學教授朱西產團隊的研究表明，系統從預警到事故發生的平均時間可能只有1.7秒，駕駛員平均2.3秒才能接管[6]。分神的情況下，反應時間可能更長。

換句話說，L3是一個可以放心讓算法開，但關鍵時刻需要司機接管的自相矛盾的狀態。

現行的自動駕駛分級在十多年前制定，無法預見當下的技術架構進步。L3從定義看，定位是“輔助”與“自動”之間的過渡階段，在實際應用中，很容易出現權責劃分的灰色地帶。

比如，系統盡到了提前預警義務，結果駕駛員錯把油門當剎車，責任歸誰？系統出了事故，駕駛員壓根沒管，責任是人車共擔，還是單方面擔責？不好說。

“限定條件”和“十秒接管”，就像交通事故定責里的“未盡到觀察義務”，屬于解釋空間巨大、裁量空間巨大的概念，讓L3變得非常尷尬。

相比之下，L2和L4就勝在規則清晰明確，出了事知道找誰。所以同濟大學的朱西產教授就建議：“如果技術能力強，做L4；如果法務能力強，做L3[7]。”

全球首批拿到L3商業化認證的公司只有兩家，一個是搭載奔馳Drive Pilot 系統的奔馳S/EQS，另一個是本田的Legend。中國的L3剛剛進入準入試點階段。

本田和奔馳在賣車前都干了一件事：把事故責任完全攬在自己手里。

本田Legend，L3只能在日本用

由于L3及以上系統必須增加冗余設計，任一主系統故障，備份能立刻替補，導致成本水漲船高。

奔馳干了幾年發現回報太差，悄悄擱置了L3落地。本田Legend更是只生產了100輛，只租不賣。

因此，“跳過L3”隱含的意思是：L2和L4在技術架構上逐漸趨同，但兩者對應的成本與規則隱患不在一個量級。在L2的規則下不斷積累數據、迭代算法，既能降低成本，也能避開L3諸多模糊地帶。

至于志在直殺L4的公司，是足夠技術自信、恨不得馬上拆了方向盤；還是L3商用落地在即，自己短期沒戲。這就是個比L3的權責劃分還復雜的問題了。

[1] 智能電動汽車發展高層論壇（2026）

[2] 卓馭科技CEO沈劭劼：支持跳過L3，從L2直接跨越到L4，大平洋汽車網

[3] 對話元戎啟行CEO周光：Robotaxi模型運營能力缺一不可，L4或加速到來，車東西

[4] Tesla FSD V14.3.2 Unifies FSD Models Across Robotaxi and Customer Vehicles; Improves Summon and Adds New Menu，not a tesla app

[5] 首批國家級L3準入落地，自動駕駛量產踏出關鍵一步，車百智庫

[6] 輔助駕駛系統接管機制還須優化，中國消費者報

[7] Top Talk丨重識大眾：一場關乎定價、責任與模式的尖銳問答

[8] 何小鵬：L3本質上還是高級輔助，并未脫離輔助范疇，全球都在顯現從L2直接跳到L4的趨勢，新浪科技

[9] 首個落地中國的L3系統來了！奔馳自研，出事故車廠買單，智能車參考