智驭丨自动驾驶:L3与L4不是单选题

■中国经济时报记者 李海楠

　　伴随汽车电动化趋势进入成熟期，高度自动驾驶与互联网汽车商业化持续加快，在新能源汽车、智能网联汽车等发展方面，我国已经获得了与世界保持同步甚至达到世界领先水平的宝贵机遇期，因此，明智决策成为继续抢抓产业优势的重要前提。

　　2026年，这场竞赛走到关键十字路口：一方面是一众传统车企对持续深耕L3跃跃欲试，以期重塑传统优势；另一方面是跳过L3直接发展L4的呼声也在海内外渐成声势。

　　这背后不仅牵涉L3有条件自动驾驶与L4高度自动驾驶的路线分歧，更事关从实验室延伸到商业化落地，以及车企技术战略与产业格局重构的核心命题。

　　根据2022年3月1日实施的《汽车驾驶自动化分级》标准，基于动态驾驶任务执行程度、人机角色分配及设计运行范围限制，将驾驶自动化能力分为L0（应急辅助）至L5（完全自动驾驶）六个级别，其中，L3级有条件自动驾驶的技术核心是“有限自主决策”，具备场景化自主控制能力；L4级高度自动驾驶的技术核心是“全场景自主决策+故障自处置”，无须人类介入。

　　一般意义上，业界已经将L4和L5归类为真正的“无人自动驾驶”，而L3因其“有条件自动驾驶”而仅被视为从“辅助驾驶”向“完全自动驾驶”的过渡阶段。

　　可见，L3与L4的差异远不止于自动化等级的数字之别，而是系统设计逻辑的根本分野。L3的核心是“有限自主决策”，在特定场景下具备自主控制能力，但需预留人机接管接口，当超出设计运行域时，需在规定时限内交还控制权；L4则以“全场景自主决策+故障自处置”为核心，追求“无接管”目标，技术架构围绕“系统完全兜底”构建，从感知层冗余传感器到决策层故障处理机制，均以消除人类介入为前提。

　　这种本质差异，直接引发了技术演进节奏的深层博弈：二者究竟是递进关系中的必然阶梯，还是并行赛道上的不同选择？

　　这场争论的背后，是技术路线、责任归属、成本结构与商业化节奏的多重考量。

　　从责任划分看，L3的“人类最终责任”框架与现行法律高度兼容，若系统提示接管而驾驶员未响应，责任多向驾驶员倾斜，车企可部分免责；而L4因无人类参与，事故责任将完全归于车企或技术提供方，面临更高法律风险。成本层面，L3可依托现有车型改造，保留传统操控件，通过软件付费快速变现；L4则需激光雷达、高精度地图、车路协同等全套设备，配套基础设施投入巨大，短期难以规模化。商业化节奏上，L3符合车企“渐进式升级”策略，能快速落地变现；L4则需突破技术瓶颈，等待基础设施完善，回报周期更长，目前仅能在特定场景切入。

　　现实中，全球车企已做出不同选择：奔驰、宝马因L3研发成本高昂、用户需求低迷，相继取消相关配置；小鹏、百度等科技派则主张跳过L3、直抵L4，用全场景智驾终结过渡方案；而国内长安、岚图、极氪等车企则密集抢跑L3量产，依托政策红利推进商业化落地。这种分歧，实则是车企在“短期收益”与“长期布局”间的权衡。

　　站在产业发展的视角，L3与L4的抉择更需兼顾国情与发展阶段。我国道路场景复杂，用户对自动驾驶的信任仍需逐步建立，L3的渐进式落地，既能通过商业化运营积累数据与用户信任，也能为技术迭代提供现实土壤。

　　同时，《中华人民共和国道路交通安全法》尚未明确L4事故责任归属，L3的责任框架更具法规兼容性，能规避监管风险。但也有观点担忧，过度聚焦L3可能导致在L4核心技术上落后于国际头部企业。不过，L4目前仍面临成本与可靠性的双重瓶颈，强行推进商业化既不经济也不安全。

　　事实上，L3与L4并非“非此即彼”的单选题，而是可以并行推进的技术路径。二者的技术研发并非完全割裂：L3的感知融合能力可借助L4的算法突破提升精度，L4的全冗余技术可通过L3的验证实现成本下探。从产业演进的长周期视角看，随着技术成熟，二者终将在技术维度上趋同，共同指向L5级完全自动驾驶的终极目标。

　　对于国内车企而言，抛开“阵营论”或许是更理性的选择。一方面，应鼓励部分企业探索L4技术路线，在特定场景如港口、矿区、封闭园区率先落地，积累全冗余技术经验；另一方面，支持主流车企稳步推进L3商用，通过软件付费模式变现，为技术研发提供资金支持，同时逐步培养用户使用习惯与信任。

　　这种“两条腿走路”的策略，既能兼顾短期商业收益，又能布局长期技术储备，避免陷入单一路线的风险。

　　正所谓顺风张帆才能与时俱进。自动驾驶的发展没有绝对正确的路线，只有更符合产业阶段与市场需求的选择。在技术迭代加速的今天，保持战略弹性，兼容不同技术路径，或许才是中国自动驾驶产业抢抓机遇、实现领跑的关键。

　　毕竟，无论是L3的渐进式升级，还是L4的跨越式突破，最终都将推动自动驾驶向更安全、更高效的方向演进，而我国产业的优势，正在于能在多元探索中找到最适合自身的发展节奏。