直面L3的责任切换，还是直接跨步L4？

是否应该跨过L3直奔L4级？最近这一段时间，关于这一争议持续上演，从2026年北京车展前夕的直面相对，到车展期间L3和L4级产品的争相亮相，话题热度不减。这一争议，在很大程度上反映了当前高阶自动驾驶发展所面临的技术路线分歧和核心困境。

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从“针锋相对”到产品竞技

目前，一些车企正在测试L3级自动驾驶系统，包括长安、比亚迪、上汽、广汽、理想、蔚来等；一些智能驾驶供应商也是这一路线的拥护者，包括华为、Momenta、元戎启行、地平线、文远知行、轻舟智航等。不过，也有不少企业选择了“跳过L3级，直奔L4级”的技术路线，比如小鹏GX预埋了L4级智驾硬件，小鹏汽车董事长何小鹏称其为中国整车厂第一款支持硬件全冗余的符合Ro‐botaxi的产品。

华为高级副总裁靳玉志认为，L3级是走向完全自动驾驶L4级和L5级的必经阶段，无法跳过，因为安全需要数据积累。“从安全视角看，安全性需要用公开数据来量化，若要达到人离开驾驶位、无需方向盘的L4级，至少要达到10倍的人驾安全性，这需要数据的积累。从用户视角看，用户也需要一个认知的过程。从监管视角来看，无论是法规还是保险配套体系，都需要积累经验数据。从L3级开始，事故责任开始转移至车企、自动驾驶提供商，需要先在一个有监督的环境下验证自动驾驶系统。”他说。

4月24日北京车展期间，博世智能出行集团中国区董事会总裁王伟良也说：“我们认为，L3级是一个不可逾越的阶段。只有经过这一阶段，才能真正形成人与机器之间相互学习、相互适应的过程。”在他看来，国家法规在推动L3级自动驾驶的过程中，之所以不直接迈入L4级，本质上也是基于一个非常重要的现实：人机共驾、人机共享，是一个必要的过渡过程。

“跨越派”则强调技术层面的可行性和责任划分的清晰性。“从非技术层面看，L3级这一产品形态规划本身没有错，但在实际运营过程中会出现责任归属难以划分的问题，L4级责任划分则更为清晰。”卓驭科技首席执行官沈劭劼说。更早的全国两会期间，何小鹏就以全国人大代表的身份建议，简化L3级中间环节，推动政策与法规体系实现从L2级向L4级的跨越。他认为，从技术、安全、法规角度，应该从L2级跳到L4级。除了企业界各执己见，学术界也有观点支撑。同济大学教授朱西产曾表示，L3级要求驾驶员临时接管车辆，相当于“猴子搬来的救兵——添乱，还不如一咬牙机器来处理，机器来保证最后的安全。”

北京车展期间，L3、L4级产品的争先亮相让这一争论达到白热化。岚图汽车董事长卢放称，L3级智能架构已经量产上路。岚图自研的鲲鹏智驾，正在从行泊一体向L3级全场景辅助驾驶跃升。博世称，博世目前L3级系统已经较为成熟，不仅大幅提升了系统的可靠性与安全性，也显著降低了成本。问界M9、启境GT7、全新理想L9Livis等车型，也都已预埋L3级自动驾驶硬件。

在L4级方面，小鹏汽车展示了预埋L4级智驾硬件的小鹏GX车型。小鹏集团已经拿到了广州公开道路测试牌照，正在进行L4级常态化示范运营，下半年将启动有安全员载客测试，预计2027年初实现无人化运营。小马智行全场景L4级量产矩阵亮相。吉利正式发布了中国首款原生Ro‐botaxi原型车Eva Cab，搭载千里浩瀚G-ASD L4级智驾方案，将于2027年量产。

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跨越L3级的阻碍仍在

无论技术方面争议如何，在业内人士看来，从L2级直接跨越到L4级并不容易。

“这一跨越需要技术支持，而现阶段冗余验证与数据底座的必要性不可替代。”北方工业大学汽车产业创新研究中心主任纪雪洪认为，从现有技术看，L3级自动驾驶所配备的冗余感知、决策与执行系统，是实现L4级全场景无人驾驶的重要技术底座。其中，端到端虽然显著提升了算法的泛化能力，但仍然离不开L3级所积累的海量真实场景数据。只有借助这些数据不断优化相关技术，才能提升系统对复杂场景的理解和应对能力。现阶段如果急于跨越L3级，或将使L4级自动驾驶在面对复杂真实路况时，缺乏足够的数据支持和算法优化经验，增加安全风险。

除了技术，法规也是能否跨越L3级的重要考虑因素。在清华大学车辆与运载学院教授帅石金看来，当前的自动驾驶相关法规体系主要是基于传统的“人类驾驶”模式构建的，尚未形成一套完整的、适配L4级自动驾驶的责任框架。因此，L3级车辆一旦发生事故，车企需要承担相应的责任；而当系统发出接管请求但驾驶员不能及时接管，则驾驶员需要承担相应的责任。这种思路，将为未来L4级自动驾驶“车企全责”模式的构建提供经验。“假如L4级的法规先行出台，又有技术储备和市场需求，那么企业直接跨越L3级就不存在问题。”帅石金表示。

随着产业的发展，无论是L2、L3还是L4级，最终的产品都要走向市场，面对消费者的选择。市场调研数据显示，在已经体验过L3级自动驾驶测试的用户中，超过70%的用户表示对自动驾驶技术的信心有所增强，并且更愿意尝试更高等级的自动驾驶功能。汽车行业分析师周永林分析，当前L4级自动驾驶技术仍主要局限于Robotaxi示范等to B场景，在to C市场的大规模普及还面临诸多挑战。其中，用户对L4级自动驾驶技术的信任度不足是一个关键因素。推进L3级自动驾驶的商业化落地，可以通过让用户逐步适应自动驾驶的过程，为L4级市场推广奠定良好的用户基础。此外，L3级自动驾驶的量产和商业化，还可以通过规模效应分摊研发成本，为将来的L4级市场推广奠定更好的基础。

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L3级责任切换难题待解

不难发现，围绕跨越L3级自动驾驶的争议，焦点之一是L3级“责任切换”难题。以何小鹏等为代表的一方认为，与其在L3级的责任模糊地带和高成本中纠结，不如集中资源，直接攻克责任主体明确（完全由车企负责）、用户体验更优的L4级完全自动驾驶。

“L3级责任模糊的核心，是‘支配权动态转移’的界定困境。”在帅石金看来，在L3级自动驾驶模式下，车辆系统在设计运行域内主导驾驶任务，能够自主完成加速、减速、转向、避让等一系列驾驶操作。但与此同时，系统又要求驾驶员时刻保持警觉，随时准备接管车辆控制权。这种看似合理的设计在实际应用中却存在争议：如果车辆一旦发生事故，究竟是系统的故障责任，还是驾驶员未能及时接管车辆的责任？这将可能成为难以厘清的问题。

“这一责任切换难题也给车企的商业化进程带来了阻力。”周永林谈道，除了硬件及冗余设计的成本，潜在的事故理赔风险也让车企对L3级自动驾驶的大规模量产持谨慎态度。因为一旦发生事故，由于责任划分不清晰，车企可能需要承担巨额的赔偿费用，这无疑是巨大的压力。正因如此，一些车企虽已具备L3级技术能力，但由于对法规和责任风险的担忧，不得不暂缓相关的测试推广计划，转而将更多的资源投入到风险相对较低的L2级市场推广和L4级责任清晰产品测试中。同时，责任切换难题不仅影响产业发展，也会给用户带来“信任鸿沟”。

如何破解难题？“这需要从政策、法规、标准体系方面入手。”帅石金认为，政策层面，要构建分层动态责任体系，填补法规空白，需以“支配者负责”为核心，建立动态责任划分框架，即L2级及以下由驾驶员担责，L3级系统正常运行时由车企或服务商担责，驾驶员未及时接管时按过错比例担责，L4级及以上由车企全权担责。同时，建议修订《道路交通安全法》，出台自动驾驶强制性国家标准，明确L3/L4级的法律地位与上路规则，构建自动驾驶发展较为完整的政策与法规、标准体系，这也是自动驾驶发展的保障。

“技术层面，也可进行数据存证与冗余兜底，实现责任可追溯。”周永林提出，在通过技术手段破解责任认定难题方面，可强制安装事件数据记录系统（EDR，即黑匣子），完整记录系统状态、接管信号、驾驶员操作等数据，为事故定责提供客观依据。车企也可通过搭建冗余安全架构，降低事故发生概率，从源头减少责任争议。“有的车企还尝试采用区块链技术，确保数据的不可篡改和真实性，进一步提高了责任追溯的可信度。”他说。

“企业应根据自身技术优势与市场定位，采取差异化发展策略。”纪雪洪建议，企业层面，“渐进派”企业应加快L3级的toC全场景开放，积累数据与用户信任；“跨越派”企业可聚焦L4级的to B场景验证，如Robotaxi、低速园区配送等，以“厂商全责”承诺建立用户信心。此外，行业可探索L2、L3、L4级长期并行的生态模式，满足不同用户与场景的需求。