4月22日，華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志在華為乾崑智能化技術(shù)大會正式發(fā)布了華為智能輔助駕駛最新系統(tǒng)ADS 4，該系統(tǒng)支持高速L3規(guī)模商用。其實(shí)在此之前，車企在對外宣傳自動駕駛能力時(shí)，很少會使用L3的說法，而是創(chuàng)造了“L2+”“L2++”“L2.9”等概念，用以強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)雖具備近似L3的部分能力，卻依然需要駕駛員持續(xù)監(jiān)控，隨時(shí)接管。為什么車企不敢宣傳智駕系統(tǒng)達(dá)到L3?

從自動駕駛標(biāo)準(zhǔn)角度分析

在聊這個(gè)話題之前，我們先要了解實(shí)現(xiàn)L3需要達(dá)到哪些要求。根據(jù)美國汽車工程師學(xué)會（SAE）發(fā)布的自動駕駛分級中，對于L3級的定義為：在部分的場景中，無人駕駛系統(tǒng)可以完成所有的操作，根據(jù)系統(tǒng)要求，人類提供適當(dāng)?shù)膽?yīng)答。其中駕駛操作的主體和監(jiān)控車輛周邊環(huán)境的主體是無人駕駛系統(tǒng)，人類駕駛員僅需提供適當(dāng)?shù)闹С帧?/p>

L3級別將駕駛?cè)蝿?wù)的“主要責(zé)任”從人轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)，這就意味著，制造商必須對系統(tǒng)在自動駕駛模式下的一切行為承擔(dān)法律責(zé)任。世界經(jīng)濟(jì)論壇的報(bào)告指出，SAE L3及以上級別的事故責(zé)任將由制造商承擔(dān)，而L2及以下則由駕駛員承擔(dān)，二者的法律風(fēng)險(xiǎn)天差地別；在L3模式下若發(fā)生碰撞，原本由駕駛員自行承擔(dān)的事故賠償，將轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品質(zhì)量和安全責(zé)任，這會令車企面臨更為嚴(yán)厲的法律訴訟和監(jiān)管審查。正因如此，大多數(shù)廠商在對外宣傳中刻意回避“L3”標(biāo)簽，寧可用“L2+”“L2.9”來強(qiáng)調(diào)“駕駛員仍需時(shí)刻備份接管”，以維持責(zé)任邊界在L2范疇內(nèi)。

各國相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求

由聯(lián)合國歐洲經(jīng)濟(jì)委員會發(fā)布，并于2021年生效的《關(guān)于批準(zhǔn)車輛的軟件升級和軟件升級管理體系統(tǒng)一規(guī)定的法規(guī)》R157（Automated Lane Keeping Systems，ALKS）法規(guī)中，就首次為L3級別的自動保持車道系統(tǒng)提供了統(tǒng)一的類型認(rèn)證框架，并對系統(tǒng)性能、故障轉(zhuǎn)移與駕駛員監(jiān)控等關(guān)鍵指標(biāo)提出了嚴(yán)格要求；而同時(shí)生效的《網(wǎng)絡(luò)安全及網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)規(guī)定》R155/《軟件更新及軟件更新管理系統(tǒng)規(guī)定》R156則對網(wǎng)絡(luò)安全管理體系（CSMS）和軟件更新管理體系（SUMS）作出了強(qiáng)制性規(guī)定，要求制造商在OTA升級過程中保證軟件的可追溯、可回滾與安全性。車企若貿(mào)然在量產(chǎn)車上標(biāo)榜“L3”，就必須在上述法規(guī)框架下完成硬件、軟件和流程的全鏈條合規(guī)，否則將面臨類型認(rèn)證無法通過、市場禁入乃至高額罰款的風(fēng)險(xiǎn)。

在美國，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）也提出了“自動駕駛車輛安全、透明度和評估計(jì)劃”（ADS-equipped Vehicle Safety, Transparency, and Evaluation Program，簡稱 AV STEP），以鼓勵企業(yè)提交安全評估報(bào)告與運(yùn)營數(shù)據(jù)，但作為一個(gè)自愿性全國性評估和監(jiān)督框架，該框架并不具備強(qiáng)制力，對傳感器性能指標(biāo)、低能見度環(huán)境下感知能力等核心參數(shù)仍無硬性量化要求；此外，美國《聯(lián)邦機(jī)動車安全標(biāo)準(zhǔn)》（FMVSS）中的乘員保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)修訂雖允許在滿足條件的情況下取消方向盤與踏板，但也要求車輛在系統(tǒng)控制切換時(shí)提供清晰可靠的駕駛員接管提示。

在中國，暫未有對L3級事故責(zé)任認(rèn)定的標(biāo)準(zhǔn)，參考現(xiàn)有的法律法規(guī)及地方要求，在2024年12月31日北京市第十六屆人民代表大會常務(wù)委員會第十四次會議通過的《北京市自動駕駛汽車條例》第三十一和第三十二條規(guī)定：

第三十一條 自動駕駛汽車上路通行期間，違反道路交通安全法律法規(guī)或者發(fā)生交通事故的，由公安機(jī)關(guān)交通管理部門按照國家有關(guān)規(guī)定調(diào)查和處理。

自動駕駛汽車發(fā)生交通事故，駕駛?cè)嘶蛘甙踩珕T、平臺安全監(jiān)控人員應(yīng)當(dāng)按照規(guī)定采取必要的安全處置措施，并迅速報(bào)告公安機(jī)關(guān)交通管理部門；交通事故僅造成輕微財(cái)產(chǎn)損失，當(dāng)事人對事實(shí)及成因無爭議的，也可以自行協(xié)商處理。

第三十二條 自動駕駛汽車發(fā)生交通事故的，相關(guān)企業(yè)和個(gè)人應(yīng)當(dāng)配合公安機(jī)關(guān)交通管理部門的調(diào)查處理，并按照要求提供相應(yīng)證據(jù)材料。相關(guān)企業(yè)還應(yīng)根據(jù)有關(guān)部門要求提供事故過程信息或者事故分析報(bào)告。

根據(jù)內(nèi)容可見，《北京市自動駕駛汽車條例》也未明確對于L3級事故的處理措施，這種法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)的不明確，使得車企不敢輕易用“L3”來做宣傳，而是寄希望于未來監(jiān)管細(xì)則與量產(chǎn)實(shí)測都更為成熟之后，再將“L3”置于醒目位置。

從技術(shù)及相關(guān)配套方面分析

現(xiàn)階段技術(shù)成熟度仍難滿足L3全場景的安全需求。L3系統(tǒng)應(yīng)在特定操作域（Operational Design Domain，ODD）內(nèi)實(shí)現(xiàn)完全自動化，但若想在城市復(fù)雜路況、高速交叉匝道、隧道、雨雪霧等多種環(huán)境下實(shí)現(xiàn)L3級自動駕駛，離不開高精度LiDAR、攝像頭與毫米波雷達(dá)的多模態(tài)融合。大量研究表明，在雨、雪、霧等惡劣天氣條件下，LiDAR點(diǎn)云稀疏、測距誤差顯著增加，攝像頭易受逆光和低光照影響，毫米波雷達(dá)對非金屬小目標(biāo)的探測能力有限，各傳感器的時(shí)序與坐標(biāo)偏差，也大大增加了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜性與風(fēng)險(xiǎn)。即便是領(lǐng)先的感知方案，也難以徹底消除這些軟硬件局限，系統(tǒng)在邊緣場景的魯棒性與可解釋性仍是實(shí)現(xiàn)L3級自動駕駛的主要痛點(diǎn)。

而在研發(fā)與測試環(huán)節(jié)，L3的驗(yàn)證難度也呈指數(shù)級攀升。傳統(tǒng)實(shí)車道路測試需要數(shù)十億英里才能覆蓋足夠的邊緣案例，而加速評估（Accelerated Evaluation）方法雖可通過重要性抽樣將1 000英里測試等效于30萬至1億英里實(shí)地駕駛，但場景庫構(gòu)建、復(fù)雜度評估與可追溯性仍待完善，且每次迭代驗(yàn)證都需配合大規(guī)模仿真與實(shí)車回放，成本與周期都高得令人望而卻步。因此，車企更傾向于在L2.9級別逐步鋪設(shè)更多傳感與算法迭代，邊推進(jìn)邊積累數(shù)據(jù)，而非一下子跨入L3的深水區(qū)。

L3級自動駕駛更對現(xiàn)階段保險(xiǎn)的相關(guān)條例及責(zé)任認(rèn)定提出了要求。隨著系統(tǒng)在運(yùn)行期間主導(dǎo)駕駛?cè)蝿?wù)，保險(xiǎn)責(zé)任將從傳統(tǒng)的個(gè)人車險(xiǎn)轉(zhuǎn)向產(chǎn)品和商業(yè)險(xiǎn)。據(jù)KPMG分析，到2040年，個(gè)人汽車險(xiǎn)占比將從87%降至58%，商業(yè)車險(xiǎn)與產(chǎn)品責(zé)任險(xiǎn)比重攀升至42%。在美國，僅L3高速公路場景的相關(guān)保費(fèi)就可能高出傳統(tǒng)車險(xiǎn)1%左右，按整個(gè)市場規(guī)模計(jì)算可能高達(dá)數(shù)十億美元，保險(xiǎn)商和車企不得不共同設(shè)計(jì)更復(fù)雜的混合保障方案，確保一旦系統(tǒng)失效或接管延遲，相關(guān)賠付與責(zé)任分擔(dān)可迅速厘清。

從商業(yè)模式與投資回報(bào)來看，L3高速用例的開發(fā)投入也不菲。McKinsey的研究顯示，僅在高速場景下實(shí)現(xiàn)L3系統(tǒng)，就需要超過20億美元的研發(fā)和驗(yàn)證投入；而要在城市、自動泊車、低速擁堵等多場景下全面推廣，投資額還會進(jìn)一步翻倍。盡管未來有望形成3 000～4 000億美元的市場規(guī)模，但短期內(nèi)難以在量產(chǎn)車銷售中迅速實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，車企更愿意把資源投向更易獲益的L2+或共享出行方案，以平衡研發(fā)成本與資金壓力。

基礎(chǔ)設(shè)施尚未完善也限制了L3的落地。V2X（Vehicle?to?Everything）通信原本可在非視距或復(fù)雜路口場景中提供協(xié)同感知，但部署成本高昂：美國交通部測算，一個(gè)路口的C-V2X路側(cè)單元（RSU）安裝成本約為6000～7000美元，車輛端的OBU成本也在160～170美元不等。高精地圖與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模商用同樣面臨投資和運(yùn)維難題，生態(tài)配套尚不完備使得車企不得不降低系統(tǒng)對基礎(chǔ)設(shè)施依賴的程度，從而降低對L3能力的信心。

消費(fèi)者心智與市場教育也是L3及自動駕駛普及的一大阻礙。自動駕駛技術(shù)的宣傳方式需與其現(xiàn)階段能力相匹配，如在L2級自動駕駛階段，既要讓消費(fèi)者了解系統(tǒng)的便利性，也要讓他們清楚在使用時(shí)注意力不能完全放松。Euro NCAP和Thatcham Research的調(diào)研也表明，70%以上的駕駛員高估了半自動駕駛系統(tǒng)的能力，甚至有人在使用“高速輔助”時(shí)觀看視頻或睡覺，這極易造成接管延遲和安全隱患。此外，國內(nèi)某些網(wǎng)紅、車企及部分企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)也曾過渡宣傳智駕功能，讓消費(fèi)者誤以為無人駕駛以來的幻覺，若出現(xiàn)事故后，消費(fèi)者只會對智駕系統(tǒng)更加害怕。在這種情況下，如果車企貿(mào)然標(biāo)榜“L3”，很可能因用戶誤解導(dǎo)致信任崩塌，一旦出現(xiàn)安全事故，其品牌聲譽(yù)損失難以估量。

審核編輯 黃宇