[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]隨著自動駕駛技術(shù)的不斷演進，智駕也從實驗室走向了普通消費者，現(xiàn)階段很多車企都相繼發(fā)布智駕車型，并已有很多消費者在日常出行中將其作為主要模式。但大家應該也發(fā)現(xiàn)了，現(xiàn)在各車企在宣傳自動駕駛技術(shù)，尤其是在工信部“強監(jiān)管”后，大家對于自動駕駛的宣傳則更加保守。除了華為在近期的發(fā)布會中提到了高速L3商用解決方案外，其他的很多車企對于智駕系統(tǒng)的定義則稱為組合駕駛輔助，即L2級自動駕駛。為何大家都不敢宣傳L3？L2和L3到底有何區(qū)別？

L2和L3如何定義？

根據(jù)美國汽車工程師學會（SAE）發(fā)布的自動駕駛分級中，對于L2的定義為：在部分的場景中，無人駕駛系統(tǒng)可以完成部分操作，根據(jù)系統(tǒng)要求，人類需及時監(jiān)控周邊環(huán)境，并需隨時可以接管車輛。這時駕駛操作的主體和監(jiān)控車輛周邊環(huán)境的主體都是人類駕駛員，而無人駕駛系統(tǒng)只是對駕駛過程進行輔助。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?shù)膽?。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?shù)闹С帧?/p>

感知系統(tǒng)會有何差別？

在自動駕駛系統(tǒng)中，感知是基礎(chǔ)也是核心。L2系統(tǒng)通常以視覺攝像頭和毫米波雷達為主，利用深度學習算法完成車道線識別、車輛與行人檢測，并結(jié)合毫米波雷達在惡劣天氣下對距離和速度的測量，從而實現(xiàn)自適應巡航與車道保持等功能。由于攝像頭受光照影響較大，毫米波雷達分辨率有限，二者融合雖能覆蓋絕大多數(shù)日常場景，卻難以在夜間、強光直射或隱蔽物體突現(xiàn)時保持高精度感知。

L3系統(tǒng)會在感知層面有質(zhì)的飛躍，在L3階段，激光雷達將被納入標配，能夠?qū)崟r輸出百萬點級別的三維點云，實現(xiàn)對周圍環(huán)境的細致刻畫；多顆毫米波雷達與環(huán)視攝像頭、超聲波傳感器共同構(gòu)建四維冗余感知網(wǎng)絡，使得即便在大雨、大霧或夜間，系統(tǒng)也能保持對道路、障礙物和交通標志的高精度識別。激光雷達的加入不僅補齊了深度信息的短板，還為高精地圖的本地化匹配提供了可靠支撐，為L3系統(tǒng)在限定場景內(nèi)的脫手駕駛奠定了前提條件。

算力平臺與算法架構(gòu)有何差別？

L2與L3在算力需求上存在數(shù)量級的差距。L2系統(tǒng)普遍采用30–200TOPS（萬億次運算）級別的SoC，以滿足多路攝像頭、毫米波雷達數(shù)據(jù)的實時處理以及基礎(chǔ)路徑規(guī)劃、目標跟蹤算法的執(zhí)行。其算法框架通常以單一路徑感知與決策為主，深度神經(jīng)網(wǎng)絡承擔檢測與語義分割等任務，隨后由車輛ECU（電子控制單元）完成縱向與橫向控制命令的下發(fā)。

而L3系統(tǒng)則需要200–1000+TOPS的超高算力平臺。不僅要實時處理激光雷達點云，同時還需并行運行多模型融合算法、場景理解與行為預測，以及執(zhí)行多重功能安全校驗。典型的L3算法棧包括基于圖優(yōu)化的高精定位、點云語義分割、基于深度學習的目標預測與軌跡規(guī)劃，以及冗余決策模塊的交叉檢驗。所有關(guān)鍵路徑均需在主算與備算平臺上獨立實現(xiàn)，以便在任一路徑出現(xiàn)異常時，另一平臺可以無縫接管，保證安全落地。

系統(tǒng)冗余與功能安全有何差別？

在安全設計方面，ASIL（汽車功能安全等級）是衡量自動駕駛系統(tǒng)可靠性的關(guān)鍵標準。L2系統(tǒng)的冗余設計多停留在單一傳感或單一路徑的備份層面，少數(shù)高端車型會為攝像頭或毫米波雷達配備冗余單元，但在制動、轉(zhuǎn)向與動力傳動系統(tǒng)上并未做到雙路冗余。一旦關(guān)鍵部件失效，系統(tǒng)只能被動降級或完全退出，交還控制權(quán)給駕駛員。

L3系統(tǒng)將在冗余層面則做足文章，激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器各自獨立運行，主算與備算平臺均具備完整的感知與決策能力；雙電源、雙通信鏈路、雙制動系統(tǒng)及雙轉(zhuǎn)向系統(tǒng)構(gòu)成了全棧冗余設計，確保單一路徑或單個元件失效時，系統(tǒng)依然能夠維持基本的自動駕駛功能，并在必要時安全停車或駛?cè)霊避嚨?。這一全方位的冗余保障，使得L3系統(tǒng)能夠滿足ASIL-D級別的最高功能安全要求。

軟件架構(gòu)與功能切換有何差別？

L2與L3在軟件控制和模式切換機制上亦大相徑庭。L2輔助駕駛模式的啟動與退出高度依賴駕駛員操作，車輛在開啟自適應巡航或車道保持前，需駕駛員手動按鍵確認，并在運行過程中持續(xù)檢測駕駛員的手部和視線狀態(tài)。一旦檢測到手離方向盤或視線未聚焦，系統(tǒng)會立即發(fā)出警告，隨后強制退出輔助駕駛模式。

L3系統(tǒng)則在其設計運行域（ODD）內(nèi)實現(xiàn)閉環(huán)自動駕駛。軟件平臺通過實時監(jiān)測環(huán)境條件、地圖匹配度和系統(tǒng)健康狀態(tài)，在檢測到超出ODD時發(fā)出接管請求；若駕駛員在限定時間內(nèi)未接手，系統(tǒng)會自動執(zhí)行最小風險策略，如減速至?；蝰?cè)霊避嚨?。同時，L3系統(tǒng)能夠根據(jù)高精地圖預先掌握道路曲率、坡度與交叉口信息，并動態(tài)規(guī)劃路徑，無需駕駛員持續(xù)關(guān)注，實現(xiàn)真正意義上的“免監(jiān)督”駕駛。

安全策略與風險管理有何區(qū)別？

在安全策略方面，L2系統(tǒng)的風險管理主要依賴駕駛員熟練度與系統(tǒng)警示。系統(tǒng)會在感知失真或算法不確定時，通過語音、儀表告警等方式提示駕駛員干預，但對于駕駛員未及時反應的情況，缺乏進一步的質(zhì)量保證措施。

相比之下，L3系統(tǒng)在設計之初即將“風險分布權(quán)”納入考量，系統(tǒng)不僅要對外部環(huán)境風險進行量化評估，還要對自身運行狀態(tài)進行持續(xù)監(jiān)測，并根據(jù)風險等級調(diào)整功能可用性。當外部風險或系統(tǒng)風險高于可控閾值時，系統(tǒng)會在最短時間內(nèi)完成安全降級，并在必要時將車輛引導至安全區(qū)域停車，從而最大程度降低潛在事故損失。

L3有何挑戰(zhàn)？

技術(shù)升級往往伴隨著成本攀升，L2系統(tǒng)中，傳感器成本控制在一萬至三萬元人民幣之間，而L3系統(tǒng)僅激光雷達一項成本便可能高達數(shù)萬元，加之高算力芯片與冗余硬件投入，使整車成本提升五萬至十萬元不等。要實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)，必須在傳感器采購、計算平臺設計與供應鏈管理上取得突破，才能將L3整體成本壓降至合理區(qū)間。

此外，L3級別的自動駕駛要求無人駕駛系統(tǒng)可以很大程度上“獨立操作”，對于企業(yè)來說，若出現(xiàn)智駕事故，企業(yè)將對此負主要責任，因此企業(yè)在宣傳時，為減少責任糾紛，在技術(shù)未100%確保安全時，不會主動宣傳達到L3等級。

最后的話

隨著激光雷達等高精度傳感器成本逐年下降，法規(guī)與標準日趨完善，L3有條件自動駕駛有望從高端市場向中高端乃至入門級車型下探。同時，V2X（車聯(lián)網(wǎng)）與高精地圖的普及，也將為系統(tǒng)提供更豐富的路側(cè)與云端信息，進一步提高感知冗余度與決策精度。多傳感融合算法、強化學習與仿真技術(shù)的進步，更將不斷提升系統(tǒng)安全性與魯棒性?？梢灶A見，L2與L3的界限在不斷模糊與移動，但以技術(shù)為驅(qū)動的分層設計依舊是行業(yè)健康發(fā)展的基石。