L3级自动驾驶商用在即 或成具身智能应用首个产业

作者 | 《财经》新媒体 撰稿人 王婧雅 编辑 | 高素英

随着政策的强力推动以及消费者对智能驾驶的需求从概念步入刚需阶段，L3级有条件自动驾驶已成为车企竞相角逐的技术制高点。近期，华为乾崑、小鹏、广汽等多家企业纷纷公布了各自的L3级落地计划。其中，华为的乾崑智驾ADS 4凭借其世界引擎+世界行为模型架构（WEWA架构），能够最高支持高速场景下的L3级商用驾驶。

近日，华为智能驾驶产品线总裁李文广在第一届自动驾驶产业发展论坛上表示，自动驾驶有着具身智能产业的典型特征，在自我学习与进化上，L2驾驶辅助系统的规模商用为自动驾驶的发展提供了海量数据，从而可以实现更快的数据训练和闭环。同时自动驾驶的动作特点明确，场景应用收敛，商业价值已经得到用户认可，将是具身智能普遍应用和商业闭环的第一个产业。

值得关注的是，从L2到L3的跨越，绝非简单的功能升级，而是发生了“人机权责分离”的根本性改变。当驾驶员在特定场景下实现脱手、脱眼的那一刻起，自动驾驶系统必须做到“更聪明”“看得见”“更可靠”，才能确保车内人员的安全。李文广指出，自动驾驶的发展仍然面临长尾难例场景安全、用户实际使用场景相匹配的能力以及更高的可靠性要求等挑战。

自动驾驶商用落地提速 赋能周边行业成趋势

智能化比拼进入白热化阶段，车企竞争纷纷提速。今年3月以来，已有奇瑞、广汽、小鹏、华为乾崑等多家企业宣布L3级智能驾驶即将落地。其中，奇瑞宣布在2026年实现量产L3技术上车；广汽则提出今年第四季度量产上市销售全国首款L3级自动驾驶车型；小鹏表示将在2025年底实现L3级智驾能力量产落；华为称发布的乾崑智驾ADS 4最高可支持高速L3商用。

不容忽视的是，此前不久，一起交通事故引发了各界对智能驾驶的关注，站在L3级自动驾落地前夕，如何在释放技术潜力的同时守住安全底线仍是车企关注的焦点。基于此，华为乾崑同广汽、上汽、江汽、奥迪等11家汽车品牌共同发布智能辅助驾驶安全倡议，以推动智能驾驶领域规范化发展。

据了解，该倡议中提到四点，第一是技术先行，不断提升整车主动安全能力；第二是营销透明，倡议全行业实事求是地宣传；第三是用户为本，通过模拟场景教学、实时风险提示等方式提升用户安全驾驶意识；第四是标准共建，倡议全行业积极参与行业标准建设工作，不断提升和完善安全标准。

值得一提的是，智能辅助驾驶技术加速向规范化发展并逐渐实现商业化落地，也有助于自动驾驶的技术向外渗透。新能源汽车领域相关人士表示，智能驾驶、人形机器人和飞行汽车在底层技术方面有一些是互通的。

在业内看来，自动驾驶技术正在加速突破乘用车领域边界，逐步向干线物流、末端配送、robotaxi等场景延伸。同时，在产业链方面，上下游的充电站、智能停车场、自动洗车等配套产业也将得到同步进化。这其中，具身智能因其广阔的应用空间成为各界的关注焦点。

李文广分析认为，自动驾驶将成为具身智能首个规模化应用的产业领域，其技术特征和产业基础具备明显优势。

首先在数据迭代方面，L2级辅助驾驶的规模商用积累了海量真实场景数据，为算法训练提供了持续优化的基础；其次，在场景方面，驾驶行为的动作范式相对明确，应用场景可标准化；最后，在商业化方面，经过多年发展，用户对驾驶辅助功能的价值认知已形成市场基础。

对于L3在不同领域中具体落地时间，李文广预计，高速L3会于2025年在几个城市做试点商用，到2026年时或实现规模商用。城区方面，今年会做一些试点，明年将进行试点商用，目标至2027年实现规模商用。在无人干线物流方面，华为则希望2028年能够落地规模商用。

L3相关政策相继出台 安全仍是最大挑战

新能源汽车产业发展飞速，随着技术水平的提高，越来越多的人对于汽车的期望已不再局限于传统的出行工具，而是希望其能够提供更加智能、便捷、安全的出行体验。在众多功能中，智能驾驶技术成为了影响消费决策的重要因素之一，L3级有条件自动驾驶成为车企争夺的新高地。

去年年末以来，为了进一步提高智能化能力，政策频频发力，加速向L3级迈进。去年12月，《北京市自动驾驶汽车条例》颁布，明确允许L3级车辆在特定条件下合法上路；今年3月底，工信部副部长辛国斌宣布有条件批准L3级自动驾驶车型生产准入。这一系列政策的出台，为L3级自动驾驶技术的商用化铺平了道路。

值得关注的是，从L2到L3的升级绝非简单的功能叠加。根据《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021），L2级别为智能辅助驾驶系统，在特定情况下，车辆可以进行持续的横向和纵向运动控制，但对于风险的判断、车辆的控制等依然由驾驶员兜底，无论何时驾驶员需要对车辆进行全程的监管。而所谓L3即有条件自动驾驶，在特定场景下，驾驶员可将视线转移至非驾驶相关的活动，但仍需保持一定的警觉性，当收到接管请求时及时进行接管。

这意味着，“人机权责分离”发生了质变，这对系统的感知能力、算法能力、测试能力都提出了极高的要求。比如识别施工改道的交通隔离设备并判断可行区域、在恶劣天气下检测到障碍物等极端场景都需要在L3阶段得到解决。同时，在系统或车辆失效时，车辆还应具备自动靠边停车等能力。

针对自动驾驶的发展面临的长尾难例场景安全、用户实际使用场景相匹配的能力以及更高的可靠性要求等挑战，李文广认为，应采用更智能的WEWA模型、提升算力、利用更多数据及云端训练仿真能力以实现“更聪明”，并使用更精准的感知系统解决复杂环境下的识别难题以“看得见”，此外，依托自研AOS操作系统和构建MoR架构等实现故障快速隔离及冗余倒换，以“更可靠”的方式提升安全性和响应速度。

在业内看来，政策与市场的双重驱动下，L3级智能驾驶正逐步从技术验证阶段迈向规模商用的阶段。随着社会各界对智能驾驶的关注度日益提升，行业内应意识到提高安全冗余才是发展的根本。与此同时，只有将智能驾驶技术规范化、标准化，才能将其应用在诸如具身智能、飞行汽车等更广泛的领域，推动整个行业持续进步。