激光雷达在L3级自动驾驶的应用必要性探讨

L3级自动驾驶的商业化落地，离不开顶层设计的系统性支撑。而从国家政策与标准体系来看，激光雷达在智能网联汽车中的重要性正逐步明确。

2020年2月，国家发展改革委、中央网信办、科技部等十一部门联合印发《智能汽车创新发展战略》，明确提出加快推进智能汽车关键技术研发，推动激光雷达等新技术转化应用。

2023年11月，工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，明确要求申请车型需通过严格的产品测试与安全评估，包括传感器前装量产、数据安全防护、网络安全验证等关键指标。

2025年4月，我国车载激光雷达领域首个国家标准《车载激光雷达性能要求及试验方法》（GB/T 45500-2025）发布，规定了车载激光雷达的多项性能要求，包括测距能力、精度、角度精度等探测性能要求，以及电气、机械性能、环境适应性等要求，旨在保障车载激光雷达系统的安全性与可靠性。

2025年9月，工业和信息化部公开《智能网联汽车 组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国家标准征求意见稿，首次将激光雷达正式纳入国家智能网联汽车的标准体系。在“功能安全验证和确认试验要求”中明确列出了多种故障类型，并多次提及激光雷达，明确了其可靠性是保障整个组合驾驶辅助系统功能安全不可或缺的重要组成部分。

2025年11月，国内首个路侧激光雷达行业标准《车路协同路侧激光雷达技术规范》（YD/T 5294—2025）发布，覆盖技术体系构建、关键指标验证及测试方法设计，为路侧激光雷达在智能交通中的规范化应用提供了重要参考依据。

2026年全国交通运输工作会议提出要大力实施交通基础设施更新和数智化改造，加强关键技术核心攻关，培育发展交通运输领域新质生产力。

根据《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）规定，我国将汽车驾驶自动化等级划分为L0—L5六个等级。其中L0—L2为驾驶辅助，由系统辅助驾驶员执行动态驾驶任务，其驾驶主体为驾驶员；L3—L5为自动驾驶，系统在特定条件下可接管全部驾驶任务，责任主体从驾驶员转移至系统。这种责任边界的重塑，对车辆环境感知的精度、范围与可靠性提出了指数级要求。

张静等^[1]人在《激光雷达在智能驾驶领域中的技术探析及发展趋势》中指出，激光雷达是一种利用激光束来测定周围物体距离与空间位置的高科技手段，其核心构造涵盖发射单元、数据处理单元及接收单元。激光雷达的作业机制在于向预定目标发射激光脉冲，随后捕捉由目标反射回的信号（即回波），通过对比发射信号与回波信号，经过精密的数据处理流程解析出目标的具体信息，包括距离、方位、高度、速度、姿态乃至形状等多维度参数，进而实现对障碍物、动态物体等目标的精准探测、持续追踪与高效识别。

激光雷达按扫描方式可分为机械式、半固态、纯固态三大类^[2]。

机械式激光雷达利用电机驱动整个光机结构进行360°旋转，从而能够对其周围环境进行全面扫描。其垂直分辨率与线束的数量直接关联，普通的高线束机械式激光雷达具有较高的角度分辨能力，在100米的距离范围内，能够准确地探测到直径超过10厘米的小障碍物。

半固态激光雷达减少了大部分机械运动，仅保留部分移动的光学元件（如MEMS镜片）来实现扫描，探测距离可达200米以上，可清晰检测远距离的车辆和行人等目标物体。

固态激光雷达并不包含任何机械动作部分，它通常使用相控阵（OPA）或flash激光雷达技术进行扫描，尽管其探测范围相对较短，不超过100米，但是由于它具有结构简单，尺寸小，造价低和可靠性高等特点，常被用来进行近距离补盲探测。

这种特性使其在L3级自动驾驶应用中具有以下几方面优势^[3]。

依托多单元协同扫描，激光雷达可实现车身周围全方位环境监测，消除视觉盲区，利用高密度点云精准捕捉车辆侧方与后方交通参与者的动态。在光线不足、雨雪等恶劣天气条件下，其中近距离感知表现依旧稳定，为主动安全系统提供不间断的关键数据支撑。

在高速公路场景下，激光雷达的长距探测优势可充分发挥，能精准识别数百米范围内的前方车辆、施工锥桶、道路抛洒物等各类障碍物。其高频扫描特性可实时捕捉障碍物的细微位移，持续采集并更新障碍物的位置、运动参数、相对速度与距离等数据，为智能汽车提供分级预警信息，让自动驾驶系统提前规划减速或避让路径，为高速巡航预留充足反应时间。

激光雷达可对车道线、护栏等静态设施进行高精度扫描，通过百万级点云数据拼接，构建出厘米级精度的车道级环境模型，清晰呈现道路曲率、坡度及车道宽度变化。在自动变道时，该模型结合实时感知数据，能够动态测算目标车道车辆的相对速度差，准确判断目标车道空闲状态与安全距离，保障变道动作平稳安全，减少高速行驶中的犹豫性减速，提升车辆通行效率。

针对车辆后视镜视野局限的场景，激光雷达能及时察觉靠近的行人、车辆等目标，通过实时分析点云变化提前预警潜在碰撞风险。紧急制动和避让系统可依据该数据提前识别风险，有效降低追尾、侧碰等事故的发生概率，保障车内人员与道路交通参与者的安全。

从已获批的两款L3试点车型来看，不同车企在感知系统架构上选择了不同路径，其落地应用为探讨激光雷达的必要性提供了实践参考。

北汽极狐阿尔法S（L3版）作为北京试点核心车型，主攻高速公路通畅场景，获批在京台高速、机场北线高速等路段以最高80km/h的速度实现自动驾驶。该车搭载了包含3颗激光雷达在内的34颗高性能传感器，这些传感器可协同工作，实现了对车辆周围360度全方位的环境感知覆盖。

其中，激光雷达负责核心的距离测量与障碍物识别，测距精度达厘米级，可提前识别200米范围内的车辆、行人、施工锥桶等目标，能解决“远距离小目标识别”“快速超车预判”等痛点，例如，当邻车道车辆出现超车意图时，激光雷达可提前1.5秒捕捉其轨迹变化，为系统决策预留充足反应时间。

此外，该车还将激光雷达融入全链路安全冗余体系，在感知、决策、转向等多个关键环节设置备份。北汽“元境智能”技术体系相关负责人表示，若主激光雷达出现故障，备份系统可在毫秒级内接管，确保高速行驶中的感知连续性，避免因传感器失效导致的风险。

另一款车型为长安牌SC7000AAARBEV型纯电动轿车，即长安深蓝SL03^[4]，可以实现在交通拥堵环境下高速公路和城市快速路单车道内的自动驾驶功能，最高车速50km/h，目前该功能仅限在重庆市内环快速路、新内环快速路（高滩岩立交—赖家桥立交）及渝都大道（人和立交—机场立交）等路段开启。

该车型并未配备激光雷达，而是配备了4D成像毫米波雷达，在ODC范围内可替代激光雷达。且在5类17个极限场景（如遮挡、行人横穿、前车急刹、恶劣天气）实现性能行业最优。在算力方面，长安汽车TJP交通拥堵自动驾驶系统依托软硬件结合与算法的持续优化，显著降低了NPU的算力需求；通过采用分布式感知计算，大幅减少了主芯片的资源消耗，总体满足在ODC范围内的系统需求。

目前该车型已完成超500万公里测试验证，准入期间TJP系统激活里程超15万公里，未发生任何同责事故及违规事件。

由此可见，两款配置迥异的车型同时获批，反映了监管部门对不同技术方案的包容性测试态度，也体现了企业在成本、可靠性、系统整合等方面的不同考量。