智驾赛道冷热分化：L2++加速普及鏖战正酣，L4商业化争议不断

每经记者｜范文清    每经编辑｜余婷婷    

“L2++到L4的距离是一千倍数量级的要求。”在日前举办的第二届自动驾驶产业发展论坛上，文远知行创始人兼CEO（首席执行官）韩旭的观点，再次将高阶辅助驾驶与完全无人驾驶的技术路线之争推至台前。

当前的自动驾驶行业，正呈现出冰火两重天的景象。一方面，以城市NOA（导航辅助驾驶）为代表的L2++功能正加速“上车”，成为各大车企和方案商的“兵家必争之地”；另一方面，L4级无人驾驶的商业化落地路径却引发了激烈辩论。尽管在北京、广州等地的公开道路上，公众已能体验到完全无人的Robotaxi服务，但技术鸿沟、商业模式、法规配套等难题依然待解。

L2++进入“淘汰赛”：市场正从“不敢用”转向“愿意用”

当前L2++高阶辅助驾驶正成为最激烈的战场。车百会研究院理事长张永伟在上述论坛指出，随着自动驾驶技术日趋成熟，辅助驾驶整体成本较两年前下降了40%~60%，以往高阶智驾仅搭载高端车型，门槛较高。当前随着软硬件成本下降，十几万元的车型也能搭载辅助驾驶，市场正从“不敢用”转向“愿意用”，甚至“离不开”。

张永伟 图片来源：车百会研究院公众号

在这场激战中，技术实力的比拼变得空前直观。文远知行创始人兼CEO韩旭披露，尽管文远知行收集的真实路测数据无法与行业巨头相比，但通过最新的物理大模型，可以合成想要的任何长尾数据来训练算法。

引望智能驾驶产品线总裁李文广则表示，当前辅助驾驶系统的事故接管间隔仅数十至数百公里，而L3级自动驾驶需达到几十万公里级别，L4的要求比L3再高十倍。“其核心区别在于无需人工接管，可独立识别交警手势等复杂交通场景，对识别准确率与系统冗余能力要求更高。”李文广说。

此外，张永伟认为，“融合发展”也是中国自动驾驶产业的发展特点之一。他认为，“自动驾驶时代，AI（人工智能）、半导体、通信与汽车行业深度融合，打破了过去的行业边界。无论是车企还是科技企业、科研机构，大家共同发力，探索出了多元发展的中国智驾发展模式，尤其是车企与科技公司的深度合作模式实现了优势互补，推动了技术落地”。

L4“现在时”争议：业界大佬激辩技术鸿沟仍需跨越

“L4其实已经来了，它不是科幻中的概念，是现在时。”韩旭在演讲开场便强调，无论是在北京亦庄还是广州，公众都可以通过手机App呼叫到文远知行、百度等企业的全无人驾驶Robotaxi。他认为，评判一家公司是否真正具备L4能力，标准是“面向公开，100辆车纯无人运营6个月以上没有重大责任事故”。

图片来源：车百会研究院公众号

尽管L4 Robotaxi已在部分区域实现“现在时”运营，但从L2++到L4的技术鸿沟究竟有多大，业内却存在巨大争议。

“L2++到L4的距离是一千倍数量级的要求。”韩旭直言，无人驾驶和高阶辅助驾驶开得好是两回事，两者之间差着三个数量级。李文广也从技术标准的角度给出了量化分析，他指出，L3要求系统在失效前达到数万小时的稳定运行，而L4的要求比L3还要再高10倍，因为L4必须具备机器自主处理所有情况的“无人能力”，例如识别交警手势等。

与乘用车领域的观点交锋不同，在干线物流这一高度细分的场景，自动驾驶技术似乎率先找到了商业化的突破口。嬴彻科技创始人兼CEO马喆人表示，其搭载L2+级别NOA功能的智能重卡已经跑通了商业闭环。

马喆人分享了一组数据：基于与保险公司合作对407辆智能卡车的跟踪统计，在AD（智能辅助驾驶）状态下，事故赔付率为0；而人工驾驶状态下的赔付率高达96%。更重要的是经济效益，马喆人透露，购买智能驾驶功能的投入，平均回报周期在11个月到24个月。这背后，除了节油带来的成本降低，更核心的价值在于“单车可节省副驾或者减少司机数量”。

但与此同时，关于技术路线图的选择，依然存在不同声音。岚图汽车副总经理谢文云坚称，不能跳过L3直接迈入L4。他认为，L3不仅是驱动数据闭环的商业化载体，也为用户提供了必要的驾驶权过渡期，并为法规与保险体系的完善预留了空间。“没有L3的量产，L4就永远停留在实验场。”谢文云表示，L3本质上是一个产业级的“监管沙盒”，可以让制度体系跟上技术发展步伐。

对此，张永伟也认为，“进一步统筹好创新和监管的关系，是当前自动驾驶行业面临的最现实的挑战”。“一定要利用好技术创新，同时也要通过不断试错，不断地在教训中改进监管，进一步明确安全红线，建立好责任事故的溯源制度。”张永伟说。