L3级自动驾驶破冰，市场从"讲故事"到"担责任"！

曾几何时，“自动驾驶”四个字在汽车圈里是经久不衰的话题。

各种新车发布会上，PPT翻得飞快，激光雷达、高精地图、端到端大模型轮番登场，仿佛明天就能把方向盘彻底交给机器；可一翻开用户手册，那些加粗的小字又悄悄把人拉回现实：“系统仅为辅助，驾驶员须始终保持注意力。”这种话术上的腾挪，让很多人头疼不已。

如今风向发生了变化。前不久，首批L3级自动驾驶准入车型长安深蓝SL03（参数丨图片）和极狐阿尔法S6分别在重庆和北京的指定路段上路试点。这是带有明确责任归属的商业化运行。

它意味着，车企不能再只做技术的讲述者，还得成为安全的担保人。

而这一切，才刚刚开始。

在制度上实现突破

L3级自动驾驶能够真正取得突破，不在于算力多强，而在于谁为事故买单。过去，哪怕车企把L2系统营销得再天花乱坠，法律上驾驶员始终是唯一责任人。现在，政策首次给L3划出一条红线，只要车辆在获批路段（如北京京台高速、重庆内环快速路）、限定速度（最高80公里/小时）和系统激活状态下发生事故，责任主体从人转向车，车企必须站出来担责。

因此，政策强制要求L3车型标配AD-EDR，也就是大家熟知的“黑匣子”。它会毫秒级记录系统是否处于ODD内、何时发出接管请求、驾驶员响应时间、传感器状态等关键信息。理论上，这套数据将成为事故定责的核心依据，让责任判定变得更加透明。

但，这也只是在理论上。实际情况更加复杂。首先是，试点政策只是笼统提到“车企承担相应责任”，但怎么个具体规则，还要看具体情况而定。其次，现行《道路交通安全法》尚未完成修订，其基本框架仍将“机动车驾驶人”预设为事故责任主体。这意味着，即便黑匣子显示系统误判静止障碍物，基层执法仍可能惯性归责于驾驶员“未及时干预”。

此外，L3系统的可靠性高度依赖外部生态。如果网络信号短暂掉线，都可能导致系统退出或误判。这些因素往往超出车企直接控制范围，责任该如何划分？目前，责任边界的划分还不明确。

以上，都是有待实践的细节。

对比德国对奔驰Drive Pilot的监管，其不仅要求车企购买高额强制保险（保额超千万欧元），还设立独立数据仲裁机构，并明确司法解释路径。而中国目前虽有部分车企自购500万元专项责任险，但产品条款不透明，理赔流程未标准化。更关键的是，黑匣子数据由车企掌握，普通用户无法验证其完整性或解读逻辑。一旦双方对“系统是否正常运行”存在分歧，消费者几乎无力对抗。

因此，当前L3试点更像是对责任体系的一次压力测试。它揭示的不是技术成熟度，而是法律、保险与数据治理的滞后。所以，开始明确权责是好事，但这也只是刚刚起步而已。

试点策略略显保守

如果说L3在责任划分上迈出了制度破冰的第一步，那么它此次在道路实践则表现出极大的克制。目前来看，当前获批的L3很是谨慎，比如说，最高时速不超过80公里，仅限规定道路运行，连自动变道都不被允许，雨雾天气或施工路段直接退出。这甚至还引起了不少的吐槽。还有，获批的长安深蓝SL03和极狐阿尔法S6，这两款车型目前并未大规模向普通消费者开放销售，而是优先面向企业客户、内部员工或特定试点城市用户。

以上，既可以构建一个风险可控的闭环环境，还可以筛选体验用户。本质上就是最大程度上实现风险可控。因为一旦L3功能在消费者中广泛铺开，哪怕万分之一的事故率，也可能因舆论放大效应引发信任崩塌。与其赌公众对新技术的宽容度，不如先在小范围内落地实践。

这种保守策略是一种刻意为之。已知国内外多起智驾事故的一个共同点就是，驾驶员在长时间依赖辅助驾驶后，注意力严重不足，无法及时接管车辆，从而酿成惨祸。正因如此，中国首批L3试点刻意避开了高速超车、匝道汇入、城市路口等不确定因素过多的场景，转而聚焦于低速拥堵环境。在这种场景下，车流缓慢、方向单一、突发干扰少，即便系统短暂失效，留给驾驶员的反应时间也相对充裕。更重要的是，低速意味着碰撞严重性大幅降低——80公里/小时与120公里/小时下压根就不在一个量级。

在目前这个阶段，安全可控比全场景覆盖更有价值。这也是对过去L2时代“过度宣传”的反思与修正。某种意义来说，真正的智能，不在于机器能做什么，而在于它知道不该做什么。

说到底，L3现阶段的价值，不在于“炫耀”功能，而在于验证一套社会协同机制是否可行。在这个框架内，事故如何定责更合理，驾驶数据如何采集，保险产品如何介入，这些环节只有跑顺了，才可能谈更大规模的推广。

这些过去停留在纸面或模拟环境中的问题，现在必须在真实道路上给出答案。

百姓评车

过去几年，智能驾驶被太多PPT和发布会透支了信任。用户以为买了“高阶智驾”就能撒手不管，结果完全不是那么回事。关键时刻还得靠自己刹车。正因如此，中国车市才需要这样一个试点阶段。不求一步登天，只求每一步都踩在实处。