跳過L3直接干L4？車企們為此已經吵翻了！

引子

2026智能電動汽車發展高層論壇上，L3自動駕駛再次成為各家爭論的熱點。華為堅持其為發展必經階段，部分企業主張直接跳過。這場明面上的路線之爭，背后到底是利益權衡，還是行業責任的堅守呢？

文丨黃思昱

圖片丨網絡

“L3是走向完全自動駕駛的必經階段，是沒有辦法跳過的。”

“2026年或為全球自動駕駛的元年。”

華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志在智能電動汽車發展高層論壇上的發言，直接將L3自動駕駛的行業討論推向高潮。

即便智駕是未來競爭方向的觀點已經是行業共識，但在L3路線是否有必要大力投入這件事上，有人認為華為的行業判斷值得跟隨，也有人認為L3自動駕駛可以跳過，當前自動駕駛領域的核心分歧已然十分明顯。

不過，大家立場不同，發展階段不同，對待L3自動駕駛的態度自然會有一定區分。L3自動駕駛落地的困難性可想而知，而越過這一路線的風險也顯而易見。從本質上來說，這是一場無關對錯，但各有考量的路線博弈。

01

沒有對錯的路線博弈

L3自動駕駛的爭議存在一個大前提，也就是它與L2存在本質區別，但又達不到完全自動駕駛的水平。這里就會產生一個權衡利弊的問題：L3這個過渡階段是必經之路，還是具備可選性？現在行業內對自動駕駛的分級有明確界定，L2屬于“輔助駕駛”，核心還是人。也就是說，系統只承擔輔助功能，駕駛員需要全程專注路面、隨時接管，事故責任完全由駕駛員承擔。

而L3屬于“有條件自動駕駛”，在高速、城市快速路等規定場景下，系統可主動接管動態駕駛任務，駕駛員可暫時脫眼脫手，但是，在系統發出接管請求后一定時間內需要接手車輛。換句話來說，這個階段還是需要人機共駕，只是人工輔助程度高低的問題。

以華為為代表的企業堅持“L3是必經之路”，卓馭科技等企業則主張“跳過L3直接進入L4的快速路”。從本質上來說，這兩種觀點折射出的，其實是不同的行業判斷與商業邏輯。華為認為L3是必經之路，主要是基于行業整體發展的穩健考量。在靳玉志看來，L3的不可替代性集中在數據積累、權責過渡、行業適配三個核心層面。

一方面，L4、L5的完全自動駕駛最終還是得依賴算法迭代，而算法優化離不開海量真實的道路數據。L3的人機共駕模式恰好可以覆蓋暴雨、施工等各類長尾場景，為算法提供核心訓練素材，如果沒有這個階段的集體積累，L4階段的數據基礎可能會非常薄弱。

另一方面，從權責過渡來看，L2階段各方對駕駛輔助的責任邊界劃分的就不怎么清晰。換句話來說，大家甚至都沒有“責任邊界”的意識。L3階段可以被看作是事故責任從駕駛員向車企轉移的“緩沖帶”，通過L3實踐，行業能逐步理清駕駛員、車企、供應商的責任邊界，這也算為L4落地掃清制度障礙的做法。如果直接跳過L3，跨度太大，權責模糊的問題很可能持續存在，這顯然不利于車企的長久發展。

再從行業適配的角度來看，這是一件需要兼顧不同層級市場與用戶的問題。說白了，現在行業內主機廠和用戶對自動駕駛的理解是參差不一的。有了L3的過渡，讓整個行業和用戶逐步適應“機器主導駕駛”的模式，更能保障技術向上的穩定性。

當然，主張“跳過L3”的企業也有自己的道理。有企業認為，L3資源消耗大、責任邊界模糊，屬于“費力不討好”的過渡階段。這些企業往往已經有了比較成熟的多模態大模型，再為L3單獨投入研發資源，從成本的角度來看，確實比較“浪費”。

比如卓馭科技負責人沈劭劼所說的，目前利用大模型等通過一些合法的遠程運營、安全兜底、傳感器冗余、車輛冗余等可以做到L2、L3和L4基本同源的技術，在同源的技術下，L4就能做出來。小鵬之前推出的第二代VLA模型瞄準的也是L4，其Robotaxi試運營表現也印證了這個路線是有一定可行性的。

在實力足夠的情況下，對L3進行投入，存在投入產出比例失衡的風險。畢竟，在一些自動駕駛技術實力更強的企業看來，L3研發成本接近L4，但適用場景有限、消費者付費意愿低，盈利的可能性比較低。

當然，除了研發成本的問題，這些企業認為“L3可跳過”還有另外一重考量。L3本質上還是離不開人的介入，而現在經常被提及的10秒接管的設定其實還是很難界定責任，而L4責任歸運營方，直接進入這個階段可以規避糾紛。從這個角度來看，等于一步到位，直接規避了多方扯皮的麻煩。或許，之前何小鵬所說的“以后一個是L2，一個是L4，沒有L3。因為L3既不L2，也不L4”這句話可以讓我們更理解為何有些企業認為“L3可跳過”。

02

必須面對的四重障礙

無論路線如何分歧，行業的共識并沒有改變，L3大概率還是會落地，只不過，2026年是否會看到這一階段到來，還得看幾個關鍵的障礙能不能解決。首先，技術層面的“長尾場景”瓶頸就是橫在L3面前的第一大障礙。客觀來說，現在很多車企或許都已經具備了L3的能力，但要真正進入L3階段，光在簡單場景下秀肌肉沒用，我們最終要看的，還是其在復雜場景下的表現。

而現在，極端天氣傳感器性能衰減怎么辦？無保護左轉、混行等場景下，系統對交通參與者的預測能力不足怎么辦？去年Waymo在舊金山因停電信號燈失效導致車隊停運的事件可能很多人還有印象，超出預設場景，系統直接“罷工”，暴露的正是系統對預設規則過度依賴的問題。

更何況，L3的AI決策模型還存在“黑箱”特征，一旦發生意外，系統的決策邏輯如果不能被多方理解，那么責任界定的問題還是難以解決。硬件生命周期衰減也會影響安全性，增加落地難度。再加上硬件生命周期往往都比整車的生命周期短，要保持感知能力，智能化硬件兩三年就需要迭代，其中涉及的成本問題，都會增加L3落地的難度。

法規與權責的“模糊地帶”也給L3落地帶來了不少阻礙，這其實是人機共駕模式必然會面臨的難點，特別是在法規體系、保險體系等都還不怎么完善的情況下，駕駛員未及時接管、系統故障等場景的責任歸屬是誰？保險公司會不會用提高保費、限制承保等手段來降低自己的風險？這些都是不可回避的問題。這么來看，L3的商業化的阻力還是非常大的。

另外，這里還存在車企布局積極性的問題。正如剛剛我們所提到的，部分企業認為可以直接跳過L3，其中一個關鍵考量是成本與收益的“失衡困境”。L3需要高冗余感知硬件與大算力芯片，這一套硬件下來，成本高昂。

把這個成本轉嫁給消費者，車型價格必然會上來。從駕駛輔助，到“半駕駛輔助”的轉變，對消費者來說，吸引力有限。一旦消費者不積極“買單”，這里的成本風險就得車企自擔。對車企而言，與其去做這么一個C端普及率低的技術，不如去攻克盈利可能性更大的L4。

即便這一切都能順利解決，用戶信任與基礎設施的“短板”也會影響L3的落地。這幾年輔助駕駛事故頻發，L2階段尚且存在用戶信任危機，更不用說過渡到L3階段了。再加上現在大家的駕駛慣性問題，既然說了不是完全的自動駕駛，也就是某些時候需要及時接管。這種邏輯很難給用戶帶來安全感，即便系統允許脫眼脫手，多數用戶仍會下意識緊盯路面，無法真正實現“解放雙手”。

同時，雖然現在大家的口號喊的都挺響，但真談起基礎設施，其實并沒有想象的那么完善。L3的正常運行需要高精度地圖與5G網絡的支撐，當前高精度地圖的覆蓋范圍有限，三四線城市及偏遠地區的5G覆蓋率不足，L3功能很難全面落地。

03

L3是一條無法“避開”的路

既然L3落地面臨如此多的困境，是否意味著L3可以直接跳過，直接改道L4呢？我們從更理性的角度來看，當前，多模態大模型的確實現了技術突破，但自動駕駛技術并沒有達到“完美”狀態。L3落地需要海量數據積累、完善的法規體系、成熟的保險機制與用戶信任，L4同樣需要。換句話來說，該打的基礎終究需要打，完全自動駕駛的道路，一步也不能少走。L3的核心價值，就是為行業提供一個“過渡平臺”，讓技術、法規、用戶、基礎設施都能逐步適配，避免激進迭代帶來的行業混亂。

不可否認，主張跳過L3的企業大多都有自己的技術優勢。但L4的落地，對基礎設施、法規權責、用戶信任的要求遠高于L3，在這些條件都沒完全成熟的情況下，哪怕技術能夠實現，想規模化落地也很困難。

對整個行業而言，大家都希望自動駕駛技術能夠突飛猛進，盡快進入到更高階段。而技術發展不能好高騖遠，上層建筑的前提一定是更堅實的基礎。當下，“如何做好L3”“如何跨越落地障礙”比路線爭論更有意義。如果想加快自動駕駛的發展，讓“2026年或為自動駕駛元年”的期待變成現實，主機廠、自動駕駛企業、政策部門、保險公司乃至消費者如何共同努力，更值得大家探討。

04

結語

L3路線之爭，沒有絕對的對錯之分。未來兩三年，自動駕駛大概率還是L3與L4兩條路線并行發展，一部分企業穩步推進L3商業化落地，積累行業經驗與數據；已經走在前列的企業持續探索L4的技術邊界，搶占未來先機。讓兩條路線的競爭，回歸到“是否能滿足行業需求”“是否能為用戶創造價值”的本質上，或許是這場討論的更大意義。

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