2025年12月工信部发放了首批L3级自动驾驶准入许可和专用号牌，这是L3一个里程碑事件，L3级喊了那么多年，现在终于离量产商用越来越近了。那么在此之前，L3还有哪些技术难题要攻克吗？
L3级自动驾驶被称为“有条件自动驾驶”。意味着在特定条件下，驾驶的责任主体首次从驾驶员转向了系统本身。
这是L3级法规最核心的突破。在法规定义的设计运行条件内，当L3系统正常工作时，事故责任由汽车制造商或自动驾驶系统提供商承担。例如，北京和重庆为L3试点车辆配套了单次事故最高500万元的专属保险，为责任认定提供了保障。这改变了L2级辅助驾驶事故责任主体为驾驶员的惯例。
场景限制：首批许可严格限定在特定路段。例如，长安车型仅在重庆部分快速路的拥堵场景下（时速50公里以下）生效；北汽极狐车型则限于北京部分高速路段（时速80公里以下）。
模式限制：车辆暂不直接向消费者销售，而是由企业作为运营主体，公众可通过网约车等指定方式体验，且车内均配备安全员。
L3级自动驾驶的技术难度
L3级自动驾驶被称为“有条件自动驾驶”，其核心在于责任主体从驾驶员转变为系统。这远非简单的技术升级，而是一个需要在感知、决策、执行各环节实现极高可靠性和安全冗余的系统工程。
L3自动驾驶系统怎么执行？
L3级自动驾驶体现了“有限度接管”和“安全兜底” 的特点。
专属提示与车外小蓝灯：当L3功能激活时，车内屏幕会呈现清晰的“L3领航中”字样以及被蓝色光毯包围的车辆模型。同时，车外特定的蓝色指示灯（智驾小蓝灯）也会点亮。这不仅让车内乘客明确当前状态，更重要的是向其他交通参与者宣告车辆正处于自动驾驶模式，这是责任主体转变的外部标志。
分级提醒与接管逻辑：当系统接近能力边界（如即将驶出许可路段）时，它会启动分级提醒。通常会提前数百米开始，通过语音、屏幕图文等方式温和提示。若用户无响应，警告会逐步升级，包括收紧安全带、发出强烈警告音和弹出醒目视觉提示等。
最小风险策略（MRM）：这是L3系统的安全核心。如图所示，如果驾驶员在多次提醒后仍未接管，系统不会“摆烂”，而是会自动执行最小风险策略。最常见的就是自动减速、打双闪、安全靠边停车。一些系统还会在判定驾驶员失能时，自动解锁车门并触发SOS紧急呼叫，为救援提供便利。这体现了“车企兜底”的责任担当。
| 技术维度 | 核心挑战 | 具体表现与要求 |
|---|
| 系统安全与冗余 | 构建“饱和式防御”体系，杜绝单点失效。 | 需在电源、制动、转向、感知、计算等关键系统部署双重或多重备份，确保任一系统故障时，车辆仍能安全行驶或执行最小风险策略（如靠边停车）。 |
| 复杂场景感知与决策 | 解决“长尾问题”，应对极端、罕见场景。 | 在暴雨、强逆光等恶劣天气下，传感器性能受限；对施工路段、无保护左转等非标准化场景的识别与预测能力仍不足。 |
| 算法与数据闭环 | 突破AI模型的“黑箱”困境，实现可解释、可追溯的决策。 | 基于深度学习的决策逻辑不透明，事故后原因分析困难。系统迭代依赖海量真实路测数据，但通过实际驾驶收集足够覆盖所有长尾场景的数据（可能需要数千亿英里）成本极高、效率低下。 |
| 人机交互与接管 | 实现平滑、可靠的人机控制权交接。 | 当系统超出运行边界时，需提前、清晰地提醒驾驶员接管。难点在于驾驶员可能处于放松状态，从认知提醒到实际接管存在数秒“空窗期”，系统必须在此期间通过冗余设计保证安全。 |
总结
L3级自动驾驶的技术难度，本质上是要求系统在复杂真实的交通环境中具备接近人类的感知、超越人类的可靠反应以及无缝的人机协作能力。这不仅是单个技术点的突破，更是一场关于系统集成、数据积累和工程验证的全面考验。
