[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]為了更好的評(píng)定自動(dòng)駕駛的智能程度，行業(yè)將自動(dòng)駕駛按照SAE定義分為L(zhǎng)0至L5六個(gè)等級(jí)。最近智駕最前沿就提到一個(gè)非常有意思的觀點(diǎn)，那就是L2到L3是質(zhì)變，而L3到L5只是升級(jí)。為什么會(huì)有這種討論？自動(dòng)駕駛想從L2跨越到L3到底有哪些難題？

其實(shí)從L2到L3的躍遷，是一次對(duì)車輛“思考”與“執(zhí)行”關(guān)系的根本重塑；而在L3基礎(chǔ)上向L4、L5推進(jìn)，則更多是一系列算法、算力和傳感器覆蓋范圍的持續(xù)深化和場(chǎng)景擴(kuò)展，屬于量的累積而非基礎(chǔ)架構(gòu)的再造。要理解這一區(qū)別，必須從系統(tǒng)感知、決策規(guī)劃、執(zhí)行冗余以及人機(jī)職責(zé)和責(zé)任承擔(dān)四個(gè)維度，深入剖析各級(jí)的內(nèi)在差異與技術(shù)門檻。

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知模塊，承擔(dān)著“看見(jiàn)世界”并提取可用信息的重任。在L2階段，感知往往聚焦于車道線檢測(cè)和前車距離測(cè)算，使用的主要是毫米波雷達(dá)與單目或雙目攝像頭，采集到的環(huán)境信息經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單融合后支持車輛保持車道或跟車巡航。此時(shí)算法對(duì)場(chǎng)景完整感知的要求相對(duì)有限，僅需在有限速度和車道條件下識(shí)別基本邊界，不必處理行人、復(fù)雜交通標(biāo)志或側(cè)方來(lái)車的深度交互。雖然部分廠商在L2方案中已經(jīng)嘗試加入毫米波和超聲波雷達(dá)的多模態(tài)融合，但整體仍是“輔助駕駛”的范疇，系統(tǒng)將駕駛員視為主控對(duì)象，只在駕駛員意圖明確時(shí)提供額外的執(zhí)行精度。

邁入L3后，感知模塊將迎來(lái)從單一任務(wù)到多任務(wù)、從低維度到高維度的質(zhì)變。系統(tǒng)不再只是根據(jù)駕駛員是否打了轉(zhuǎn)向燈或保持了車道位置來(lái)響應(yīng)，而需要自主識(shí)別車道分隔、交通標(biāo)志燈、其他車輛行為甚至行人動(dòng)態(tài)，并實(shí)時(shí)構(gòu)建三維環(huán)境模型。為了在高速公路暢通或限定行政區(qū)域等可控場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)完全接管，L3車輛要具備對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)流的同步處理能力，將激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像頭數(shù)據(jù)融合成一致的環(huán)境感知圖，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)障礙物的低誤報(bào)、高置信識(shí)別。這種對(duì)傳感數(shù)據(jù)完整性和時(shí)效性的苛刻要求，使得L3感知系統(tǒng)在傳感器質(zhì)量、標(biāo)定精度、算法延遲等方面都必須達(dá)到一個(gè)全新高度，任何遺漏或偏差都可能導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法在無(wú)需人工監(jiān)控下安全運(yùn)行。

在感知基礎(chǔ)上，決策與規(guī)劃模塊承擔(dān)著將“看見(jiàn)”轉(zhuǎn)化為“行動(dòng)”的職責(zé)。L2階段的車輛決策邏輯往往是響應(yīng)性和局部性的。當(dāng)駕駛員開(kāi)啟跟車巡航時(shí)，系統(tǒng)僅根據(jù)當(dāng)前與前車的距離調(diào)整車速；當(dāng)車道保持輔助開(kāi)啟時(shí)，系統(tǒng)只做最簡(jiǎn)單的橫向校正以維持中心線。但在L3條件下，系統(tǒng)要主動(dòng)判斷何時(shí)變道何時(shí)超車、如何避讓突發(fā)障礙以及如何在車速變化時(shí)保持穩(wěn)定。這意味著傳統(tǒng)的規(guī)則驅(qū)動(dòng)方法已難滿足需求，必須引入基于高精度地圖的路徑規(guī)劃與行為預(yù)測(cè)算法，將軌跡規(guī)劃與對(duì)其他交通參與者意圖的預(yù)測(cè)相結(jié)合，使得每一次加速、每一次轉(zhuǎn)向都建立在對(duì)整個(gè)交通流態(tài)的實(shí)時(shí)評(píng)估之上。通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)能夠從大量真實(shí)道路數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜場(chǎng)景下的最佳駕駛策略，實(shí)現(xiàn)不依賴駕駛員指令的全自主決策。

而當(dāng)系統(tǒng)從L3進(jìn)階至L4和L5，決策模塊的核心算法框架并不會(huì)發(fā)生根本改變，而是圍繞場(chǎng)景邊界和決策魯棒性進(jìn)一步優(yōu)化。在L4級(jí)別，車輛在更多復(fù)雜場(chǎng)景下無(wú)需人工接管，例如城市車流擁堵路段或特定園區(qū)內(nèi)部道路可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。為了覆蓋這些場(chǎng)景，決策算法需要更豐富的場(chǎng)景標(biāo)簽、更高頻率的軌跡預(yù)測(cè)以及對(duì)異常情況的退化策略設(shè)計(jì)，但依舊基于“系統(tǒng)全權(quán)負(fù)責(zé)”的思路。L5則追求在任意環(huán)境條件下都能獨(dú)立完成駕駛?cè)蝿?wù)，主要挑戰(zhàn)在于極端天氣下的感知穩(wěn)定性和對(duì)稀有交通場(chǎng)景的理解能力，這些都可通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、仿真訓(xùn)練和不斷迭代的軟件更新來(lái)實(shí)現(xiàn)。

執(zhí)行層面同樣體現(xiàn)出L2到L3的本質(zhì)差異。在L2車輛中，電子助力轉(zhuǎn)向和電子制動(dòng)系統(tǒng)通常采用單通道設(shè)計(jì)，當(dāng)系統(tǒng)感知到駕駛員未握緊方向盤或視線偏離時(shí)，便觸發(fā)報(bào)警并盡快將控制權(quán)交回人類。硬件冗余結(jié)構(gòu)較少，系統(tǒng)崩潰時(shí)人類仍可即時(shí)接管并安全避險(xiǎn)。而L3車輛在“無(wú)需人工監(jiān)視”的前提下，一旦系統(tǒng)失效便必須能自動(dòng)進(jìn)入安全模式或緊急停車，這就要求執(zhí)行機(jī)構(gòu)具備如雙通道轉(zhuǎn)向助力、雙回路制動(dòng)和獨(dú)立電源架構(gòu)等多通道的備份設(shè)計(jì)。軟件層面也需要實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)，當(dāng)主控制單元出現(xiàn)異常時(shí)，備用控制單元能夠無(wú)縫切換，確保車輛保持受控且平穩(wěn)地?？吭诼愤?。正是這類對(duì)硬件與軟件雙重冗余設(shè)計(jì)的強(qiáng)制性需求，使得L3執(zhí)行系統(tǒng)在可靠性工程上完成了一次質(zhì)的飛躍。

人機(jī)交互與責(zé)任承擔(dān)的轉(zhuǎn)變，則將L3與L2徹底區(qū)隔開(kāi)來(lái)。在L2模式下，系統(tǒng)始終假設(shè)駕駛員為主控者，所有決策失誤最終由駕駛員來(lái)承擔(dān)法律和倫理責(zé)任。相比之下，L3引入了“接管請(qǐng)求”機(jī)制，并為此設(shè)計(jì)了嚴(yán)格的時(shí)限和多模態(tài)提示方式。車輛在復(fù)雜場(chǎng)景下若需人工介入，會(huì)通過(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)甚至觸覺(jué)信號(hào)同時(shí)告知乘客，乘客必須在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成接管操作。若因系統(tǒng)提示不當(dāng)或乘客未能及時(shí)接管而引發(fā)事故，制造商或軟件提供方都要承擔(dān)更高比例的責(zé)任。這種人機(jī)職責(zé)邊界的重定義，不僅對(duì)車內(nèi)交互界面提出了極高要求，也對(duì)法律、保險(xiǎn)和監(jiān)管框架帶來(lái)了全新挑戰(zhàn)，為自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的合規(guī)化奠定了基礎(chǔ)。

這種L2到L3的“范式轉(zhuǎn)變”，也清晰地體現(xiàn)在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)體系的變化中。L2階段仍被視為“駕駛員輔助系統(tǒng)”，因此在合規(guī)層面與傳統(tǒng)汽車并無(wú)本質(zhì)差異。只要系統(tǒng)不主動(dòng)宣稱可替代人類主控，其合法銷售與上路基本不受額外監(jiān)管約束。然而，L3的推出則迫使全球監(jiān)管機(jī)構(gòu)重新制定一整套技術(shù)和法律規(guī)范，用于明確系統(tǒng)可控場(chǎng)景（Operational Design Domain,ODD）的邊界、接管時(shí)間要求、系統(tǒng)失效響應(yīng)方案、黑匣子數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式、事故責(zé)任劃分模型等。以德國(guó)為例，作為全球首個(gè)允許L3合法上路的國(guó)家，早在2021年就發(fā)布了《自動(dòng)駕駛法》，明確指出當(dāng)系統(tǒng)處于L3控制狀態(tài)時(shí)，駕駛員可將注意力轉(zhuǎn)移至其他任務(wù)，但需在“系統(tǒng)請(qǐng)求接管”時(shí)迅速恢復(fù)對(duì)車輛的控制。這種法規(guī)的變更，不僅需要立法機(jī)關(guān)理解復(fù)雜的自動(dòng)駕駛工作機(jī)制，也要求車企在系統(tǒng)設(shè)計(jì)上預(yù)留接口以符合審查要求。

與之對(duì)比，L3到L4再到L5的法規(guī)升級(jí)節(jié)奏則更為漸進(jìn)。在L3基礎(chǔ)上，監(jiān)管層已默認(rèn)了系統(tǒng)在限定條件下具備主控權(quán)，因此L4法規(guī)重點(diǎn)是如何將這些“限定條件”拓展至包括城市道路、夜間駕駛、雨雪天氣等更多實(shí)際道路環(huán)境中。一些國(guó)家開(kāi)始推動(dòng)“無(wú)人車專屬運(yùn)營(yíng)區(qū)”或“限定場(chǎng)景商業(yè)化”，例如美國(guó)加州和中國(guó)部分城市設(shè)立了智能網(wǎng)聯(lián)示范區(qū)，允許L4級(jí)Robotaxi在劃定路線內(nèi)接送乘客。這些政策雖然在場(chǎng)景定義、數(shù)據(jù)上報(bào)、應(yīng)急接管等方面比L3更細(xì)化，但其核心監(jiān)管邏輯并未顛覆，而是借助數(shù)據(jù)積累和運(yùn)營(yíng)實(shí)踐不斷修正場(chǎng)景邊界。至于L5，目前尚無(wú)任何國(guó)家真正開(kāi)放全域、全天候的完全無(wú)人駕駛，因此也缺乏完整的法律體系支撐。這一層面再次印證了L3之后的發(fā)展，雖充滿技術(shù)難題和挑戰(zhàn)，但框架已定，核心是一場(chǎng)系統(tǒng)能力和資源投入的“競(jìng)速升級(jí)”。

從產(chǎn)業(yè)落地角度來(lái)看，L2的普及主要依賴于以攝像頭為核心的感知系統(tǒng)和基于規(guī)則的輔助控制算法，適配車型廣泛、成本相對(duì)可控，許多量產(chǎn)車都已標(biāo)配或選配。L3系統(tǒng)則需要高性能SoC芯片、更高計(jì)算平臺(tái)、冗余電控系統(tǒng)、高精地圖以及端到端閉環(huán)控制鏈路，顯著拉高了軟硬件成本。此外，L3系統(tǒng)上線前還需通過(guò)大量封閉測(cè)試和開(kāi)放道路驗(yàn)證，保障其在“系統(tǒng)主控”狀態(tài)下的安全性和穩(wěn)定性。更重要的是，L3系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)閉環(huán)要求極高，需持續(xù)采集大量駕駛數(shù)據(jù)，用于算法更新和故障診斷，這迫使車企構(gòu)建從前裝、后裝、云端到OTA的全棧能力。

而在L3能力打下基礎(chǔ)后，車企才有可能進(jìn)一步“堆料升級(jí)”以解鎖L4與L5。這一階段的核心技術(shù)路徑是深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的感知系統(tǒng)、大規(guī)模場(chǎng)景采樣訓(xùn)練、強(qiáng)化學(xué)習(xí)加持的策略規(guī)劃、多模態(tài)傳感器融合架構(gòu)、車路云協(xié)同以及更可靠的安全冗余硬件設(shè)計(jì)。技術(shù)的發(fā)展重點(diǎn)逐步從“可用”向“更穩(wěn)定、更泛化”推進(jìn)，例如對(duì)視覺(jué)模糊、雨霧遮擋、突發(fā)異物干擾的魯棒性提升，或是構(gòu)建具備容錯(cuò)能力的行為預(yù)測(cè)模型，以便系統(tǒng)在陌生環(huán)境下也能做出與人類相似的判斷。但這些改進(jìn)，并未再改寫系統(tǒng)角色和職責(zé)本質(zhì)，只是讓系統(tǒng)在更多情境中可以“獨(dú)立完成”早已定義過(guò)的任務(wù)。

在用戶體驗(yàn)層面，這種差異也表現(xiàn)得尤為明顯。L2階段的體驗(yàn)常伴隨“信任焦慮”：系統(tǒng)能不能識(shí)別前方突然變道的車輛？是否能在雨天準(zhǔn)確識(shí)別車道線？駕駛員必須時(shí)刻保持警惕，任何系統(tǒng)行為都有賴于人類判斷來(lái)驗(yàn)證其合理性。到了L3，用戶開(kāi)始進(jìn)入“半信任”狀態(tài)。在系統(tǒng)提示“可接管”時(shí)，用戶可以短暫轉(zhuǎn)移注意力、解放雙手，但心中始終存在不確定性，如果系統(tǒng)突然要求接管，我是否反應(yīng)得足夠快？車輛是否留有足夠的安全余地？為緩解這種焦慮，車企需要投入大量資源在交互設(shè)計(jì)和可解釋性反饋上，如可通過(guò)HMI界面實(shí)時(shí)展示系統(tǒng)感知到的周邊環(huán)境、行為意圖、可預(yù)判危險(xiǎn)，增強(qiáng)用戶信任。

而一旦邁入L4及以上階段，這種心理負(fù)擔(dān)顯著減輕，用戶不再被要求隨時(shí)準(zhǔn)備接管，更像是乘坐一輛“無(wú)人化巴士”，將全權(quán)交給系統(tǒng)。這一體驗(yàn)轉(zhuǎn)變，并不需要重新設(shè)計(jì)感知、控制與規(guī)劃架構(gòu)，而是對(duì)已有算法能力和場(chǎng)景理解的“升級(jí)與適配”。比如一輛L4級(jí)Robotaxi與一輛L3級(jí)別高速自動(dòng)駕駛私家車，其核心系統(tǒng)架構(gòu)和算法框架可能大同小異，只是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、應(yīng)對(duì)環(huán)境復(fù)雜度、退化策略設(shè)計(jì)等細(xì)節(jié)上有差別。這再次說(shuō)明，從L3到L5的跨越并沒(méi)有再經(jīng)歷一次“本質(zhì)屬性”的改變。

在整個(gè)自動(dòng)駕駛發(fā)展路徑中，L2到L3是角色邏輯的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，車輛從被動(dòng)工具轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)駕駛者，系統(tǒng)從指令響應(yīng)者轉(zhuǎn)變?yōu)樨?zé)任承擔(dān)者。它要求工程師重新定義人機(jī)邊界，要求企業(yè)重構(gòu)技術(shù)架構(gòu)，要求立法機(jī)構(gòu)重新制定規(guī)則，要求消費(fèi)者重塑駕駛習(xí)慣。而L3到L5的提升，則建立在這一重塑之后，是一個(gè)以規(guī)模化能力提升、場(chǎng)景泛化能力增強(qiáng)和用戶體驗(yàn)優(yōu)化為目標(biāo)的工程推進(jìn)過(guò)程。這也是為什么L2到L3是“質(zhì)變”，而L3到L5只是“升級(jí)”。

最終，判斷一個(gè)系統(tǒng)屬于哪一級(jí)別的自動(dòng)駕駛，不是看它擁有多少攝像頭、算力有多強(qiáng)、傳感器堆了多少，而是要看它是否在法律上承諾自己具備主控能力，并承擔(dān)對(duì)應(yīng)的責(zé)任。如果它仍要求駕駛員對(duì)每一步操作負(fù)責(zé)，那么無(wú)論它的感知能力有多強(qiáng)、識(shí)別準(zhǔn)確率有多高，它都還只是L2。一旦系統(tǒng)宣稱能在某一場(chǎng)景下自行做出決策，并且出現(xiàn)事故后愿意承擔(dān)責(zé)任，那么它就步入了L3。從此，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不再是人類的“左膀右臂”，而成為了一個(gè)“獨(dú)立個(gè)體”。正是這點(diǎn)，使得L2到L3的躍遷，成為整個(gè)自動(dòng)駕駛技術(shù)演進(jìn)中的關(guān)鍵質(zhì)變。

審核編輯 黃宇