摘要：業內在L4級自動駕駛的商業化落地時間上，似乎已經出現較大分歧。

進入2021年，有關自動駕駛的最新應用進展不斷傳出，但近日美國公路交通安全管理局（NHTSA）對特斯拉事故的調查結果，則讓公眾對自動駕駛安全性的擔憂再度上升。當地時間3月18日，NHTSA披露已對27起特斯拉汽車事故展開調查，認為特斯拉最新版本系統仍不能實現完全“自行駕駛”，需要駕駛員注意力高度集中并時刻監控周圍環境。去年7月，特斯拉創始人馬斯克曾表示，特斯拉已經非常接近L5（完全自動駕駛）級，即完全自動駕駛。而據美媒近日曝光的郵件，特斯拉向美國監管機構承認，FSD目前只能達到L2（組合駕駛輔助）級。

特斯拉自破“神話”，這不得不讓業界疑惑：當前汽車自動駕駛究竟處于什么水平？為何在車企的宣傳中，L3、L4似乎已經遍地開花？這是汽車行業的焦點話題，但目前來看被認為是自動駕駛領先者的特斯拉也無法給出準確回答。

要確定目前自動駕駛的水平，首先要清楚不同級別自動駕駛的定義。按照2020年3月工信部發布的《<汽車駕駛自動化分級>推薦性國家標準報批公示》，L1級為部分駕駛輔助，要求具備與車輛橫向或縱向運動控制相適應的部分目標和事件探測與響應的能力；L2級為組合駕駛輔助，在L1級的基礎上增加了系統對事件探測與響應的能力；L3級為有條件自動駕駛，系統完成大多數的駕駛操作，僅當緊急情況發生時，駕駛員視情況給出適當的應答；L4級為高度自動駕駛，除特殊場景外可實現完全自動駕駛；L5級為完全自動駕駛，可以全場景執行全部動態駕駛任務。這一國標在2021年1月正式開始實施。

“現在要實現L4級自動駕駛根本不可能。L4級自動駕駛基本上接近完全自動駕駛，和L5級自動駕駛的區別實際就是場景不同。當然，我也可以告訴你，我們的車的配置是可以達到L5級自動駕駛的，但是現在說這個沒意義。”3月18日，上汽乘用車總經理、R汽車首席共創伙伴楊曉東在接受采訪時認為，目前談L4或者L5級自動駕駛都還太早。

目前在中國市場，大部分車企已宣布實現了L2級自動駕駛系統的搭載，今年以來，又有多家車企宣布將在新車上實現L3級自動駕駛功能，同時，L4級的落地時間普遍被鎖定在2022年—2025年。根據對自動駕駛級別的劃分，即便是L3級自動駕駛，同樣需要駕駛員準備隨時接管車輛，并不能說是真正的無人駕駛，因此駕駛權完全交由車輛的L4級自動駕駛的量產備受關注。但值得注意的是，業內在L4級自動駕駛的商業化落地時間上，似乎已經出現較大分歧。

2022年就量產？

技術專家以及頂層設計層面認為，L4的落地可能需要比較長的時間。“（智能駕駛）大規模商業化落地，現在是剛剛開始，L4至少還需要五年時間，美國咨詢公司預測實現L4、L5可能要十年之后。”近日，在長城汽車舉辦的主題沙龍活動上，清華大學蘇州汽車研究院院長成波針對智能駕駛的商業化落地提出以上觀點。

成波的觀點與業內不少專家相同。2020年，深度科技研究院院長張孝榮在接受媒體采訪時也表示：“五年后，L4級完全無人駕駛或許還存在一些限制，不過L2-L3級別的自動駕駛應該相對成熟了，在某些地方進入規模化商用的概率很大。”

“全方位實現L4還需要時日，現在的L4是基于某個具體使用場景的L4。”汽車行業資深分析師梅松林在接受經濟觀察報記者采訪時稱，在L4實現全方位落地的時間預測上，他更傾向選擇10年。

在去年11月發布的《智能網聯汽車技術路線圖2.0》中，中國智能網聯汽車創新中心給出的自動駕駛車型量產時間表是：到2025年，實現有條件自動駕駛技術（L3）的規模化應用；到2030年，實現高度自動駕駛技術（L4）的規模化應用。即實現L4需要大約10年時間。

但車企給出的時間表，卻比官方計劃急迫了許多。截至目前，多家傳統車企已透露了其實現L4級自動駕駛的目標時間，最快的甚至在明年就將落地，也即官方預計的10年目標，車企宣布最快要在2年內就達成。其中，長安汽車、北汽新能源分別稱其將在2022年、2025年實現L4級自動駕駛產品量產，廣汽新能源稱將爭取在2022年推出L4自動駕駛車型。另外，去年12月，長城汽車發布了咖啡智駕“331”戰略，表示將在2021年實現中國首個全車冗余L3級自動駕駛，在2023年實現L4級自動駕駛。

新造車企業的計劃則更為激進。以自動駕駛為賣點的特斯拉直接將目標指向L5，其CEO馬斯克去年7月曾表示，特斯拉有望在一年內完成L5級自動駕駛的基本功能。威馬汽車則稱其與百度Apollo聯合共同開發的SUV車型可在特定場景下具備L4自動駕駛能力，預計在2021年量產。理想汽車計劃在2023年推出全新車型X01，該車型標配支持L4自動駕駛能力的硬件，預計2024年將會開始通過OTA的方式讓旗下車型具備L4自動駕駛能力。

車企們在L4級自動駕駛上的時間競速，反應出自動駕駛市場份額及話語權爭奪的激烈程度。事實上，目前在國內，大部分車型仍只能實現L2及L2+級別的自動駕駛，宣稱在量產車上實現L3級自動駕駛的有幾家，但因未覆蓋全速域或全場景，被認為并非真正的L3級自動駕駛。另外，由于國內法規尚不允許L3級別車輛上路行駛，就算車企達到了這一技術搭載能力，用戶也不能真正按照L3級別自動駕駛的情況來進行操作，因此L3的宣傳被認為缺少實際意義。

更為關鍵的是，因為L3級別自動駕駛不能實現車輛完全接管，導致出現事故后責任難以劃分，因此許多國際車企跳過L3級直接奔向L4級自動駕駛的研發，如沃爾沃、豐田、奧迪、Waymo等。與此同時，國內車企也陸續推出了L4級自動駕駛的量產時間表。

根據SAE（美國汽車工程師學會）的自動駕駛分級，L3級以下，駕駛者都要保持注意力，準備接管車輛。但是在L4以上，駕駛者可以不用管車輛。這與中國的標準基本一樣。因此L3和L4雖然只差一級，但有巨大的技術鴻溝需要跨越，因為一旦駕駛者完全不用接管車輛，自動駕駛的精準及安全性需要提升至最大限度，以保證乘坐者生命安全。此前，即使在L2和L3級自動駕駛情況下，也曾出現過不少相關事故。

激光雷達消除技術鴻溝？

那么在時間搶奪戰中，車企如何在保證安全的情況下實現向L4級自動駕駛的跨越？可以看到，為了提升識別精準度，多家車企開始在車上裝載激光雷達，代替之前的攝像頭加毫米波雷達，盡管激光雷達的成本更高。

目前已經公布將搭載激光雷達的有蔚來汽車、長城汽車、上汽R汽車、廣汽新能源等。激光雷達已被認為是L3及以上自動駕駛的標配。與此同時，為提升系統算力，車企使用功能更強大的芯片并增加冗余，以實現車輛可持續升級。此外，多家車企也在布局5G技術以及高精地圖等，為實現L4級自動駕駛鋪路。

但所有這些前沿科技都需要更高成本的投入。如眾多車企青睞的激光雷達，在未實現規模量產之前價格昂貴。據悉，馬斯克放棄激光雷達的原因就之一就是價格過于昂貴，其認為特斯拉算法升級的速度會比激光雷達降價的速度更快。此外，長城汽車的冗余設計也增加了汽車的成本。但車企認為，這些成本問題可能隨著大規模的應用逐步降低。

“搭配激光雷達和大算力平臺成本會高一些，我們認為隨著技術快速成熟以及裝載量快速增加，成本也將快速稀釋，這個成本未來長城汽車大部分車型都是可以負擔起的。”甄龍豹在接受采訪時表示。另外，還有一些車企通過與第三方合作降低成本，如蔚來汽車、威馬汽車等均與自動駕駛界的“大佬”百度合作共同進行生產研發。

不過也有專家認為目前來看激光雷達不是必需品，梅松林認為，在實現L4全方位落地之前，僅僅實現某個場景的L4可以不需要配備昂貴的激光雷達。“大算力芯片是要的，但成本相對可控。”

在技術和成本問題之外，L4級自動駕駛的普及和落地仍然面臨一些難題。“（智能駕駛）大規模商業化落地存在三個壁壘，第一個是技術成熟度，第二個商業模式，第三個政策法規。”成波指出。首先，在技術成熟度方面，目前的人工智能尚無法支持全場景無人駕駛，他認為，現在的人工智能技術不能說智能化程度很高，其是基于大數據對于系統、場景識別優化的過程，并不具備推理的能力，不具備舉一反三的能力。

10年還是2年？場景決定

隨著L3的即將應用，自動駕駛的商業模式被認為需要首先確認，“商業必須形成閉環才能落地，因為是供應鏈，在這個供應鏈關鍵的供應商有一家不掙錢，有一個細分行業不掙錢就形成不了閉環，就進入不了持續迭代。”成波稱。加上政策法規的頂層設計待落地，自動駕駛被認為還有很長一段路要走。

在成波看來，自動駕駛從開始到現在已經經過十年的周期迭代，這個十年主要解決核心技術的突破、功能的驗證、商業模式的試探。而在第二個十年，自動駕駛要實現商業落地。

“L4的定義彈性是比較大的，我認為技術上的門檻是可以克服的，但是法規、成本、商業化速度、供應商、保險公司、有很多板是需要拉平的。” 羅蘭貝格全球高級合伙人、大中華區副總裁鄭赟在接受經濟觀察報記者采訪時則進一步強調，技術以外的因素對L4的落地時間有著重要影響，而對于所提到的“定義彈性”，他解釋稱，“要看各企業定義實現L4的時候有沒有談場景化”。

梅松林同樣建議，當下最佳的解決辦法是在某些場景落地，讓用戶切切實實感受到L4的魅力，先行先試中，讓市場來檢驗價值，然后政策法規快速跟上。

而在企業端，2023年仍被認為將會是自動駕駛競爭的重要時間節點。“現在新勢力、老勢力都在布局自動駕駛技術，而對于自動駕駛來說，從打造大算力平臺，到設計控制器，到車輛調試等，整個過程基本上需要2年時間。”長城汽車智能駕駛負責人、毫末智行董事長張凱稱，到2022年，無論是汽車新老勢力下一代的自動駕駛系統都面臨市場檢驗，經過一段時間的磨合，2023年真正的競爭才開始。”