自动驾驶分级由国际自动机工程师学会（SAE）制定，从 L0 到 L5 共分为 6 个级别 ，数字越大，自动化程度越高。简单来讲，L0 就是完全没有自动驾驶辅助，车辆的所有操作都由驾驶员手动完成。L1 则开始有一些基础的驾驶辅助功能，比如定速巡航、车道偏离预警等，但驾驶员仍需时刻把控主要驾驶操作。L2 能实现部分自动驾驶功能，像全速自适应巡航、自动泊车、主动车道保持等，驾驶员双手可以短暂休息，但仍需随时准备接管车辆。
而 L3 级自动驾驶，即有条件自动驾驶，是指在特定的设计运行条件下，车辆的自动驾驶系统能够持续执行全部动态驾驶任务，同时驾驶员需要对系统请求作出适当响应，在系统要求时接管车辆。这意味着在特定场景下，比如路况良好的高速公路，车辆能自行处理加速、减速、转向等操作，驾驶员无需时刻紧盯路面、操作方向盘，甚至可以短暂处理其他事务，比如回信息、看视频等，但仍需保持警觉，随时准备接管车辆。
对比 L2 与 L3，差异十分明显。L2 级别下，驾驶员是驾驶主体，驾驶辅助系统只是协助，驾驶员得时刻留意路况；而 L3 级别中，车辆成为驾驶主体，驾驶员在多数情况下无需干预，只有系统请求接管时才介入 。从功能实现上看，L2 的功能相对基础，像自适应巡航主要是保持车距、定速行驶，自动泊车依赖驾驶员监控；L3 则更高级，能在复杂交通场景下自动决策，如自动变道、根据路况调整车速等 。例如，在 L2 级别下，车辆自动跟车时，若前方车辆突然紧急刹车，系统可能反应不及，需要驾驶员迅速踩刹车；而 L3 级别的车辆能自主快速做出制动反应，极大提升行车安全性与便利性 。
面对 L3 级自动驾驶这一充满潜力的领域，众多车企纷纷加快布局步伐，将 2025 年视为关键节点。
华为作为智能汽车领域的重要参与者，其常务董事余承东在鸿蒙智行尊界技术发布会上明确表示，2025 年华为在 L3 级自动驾驶的商业化推进将是重中之重，华为 ADS 已实现全国都能开、有位就能停、端到端类人智驾 ，为 L3 级自动驾驶的到来做好了充分准备。华为 ADS 高阶智驾不断升级，从最初首发高阶智能驾驶系统，到实现不依赖高精地图的全国领航智驾，再到车位到车位端到端类人智驾以及泊车代驾 VPD 投入商用 ，技术实力有目共睹。
小鹏汽车董事长何小鹏宣布，2025 年年中推出 V6 全新大版，即准 L3 级别的高阶自动驾驶技术，这标志着小鹏自动驾驶能力将全面超越 FSDV13 。到 2025 年底，小鹏计划推出线 级别自动驾驶软件和硬件冗余能力的自动驾驶，这将要求车辆硬件在芯片算力和存储方面实现数倍提升。回顾小鹏自动驾驶历程，从 2020 年推出 L2 初阶的自动泊车，到 2024 年年中推出基于端到端大模型的城区自驾，技术不断进阶。
比亚迪宣布全系车型将搭载 “天神之眼” 高阶智驾系统，覆盖 7 万元至 20 万元价格区间，通过端到端大模型训练以及硬件成本控制，为 L3 级自动驾驶的普及奠定基础。比亚迪通过自研 “璇玑” 智驾芯片，将 4D 毫米波雷达成本降至行业均值的 1/3，利用全栈自研与全产业链优势，为智驾技术发展提供有力支撑。
极氪科技集团 CEO 安聪慧透露，极氪自研浩瀚智驾的 L3 级自动驾驶即将正式落地，搭载相关技术的新车将于今年 4 月上海车展亮相，预计今年底具备量产车交付能力 。极氪推出的千里浩瀚智驾方案，以 H9 方案为代表，采用极氪自研自制的双 Thor 芯片域控制器，算力高达 1400TOPS ，全面构建起 L3 级自动驾驶技术架构，在城市、环岛、U 型掉头、变道、自动泊车等各类驾驶场景中表现出色，还具备连续紧急避让障碍物等主动安全功能。
此外，广汽集团计划于 2025 年第四季度量产并上市销售全国首款 L3 级自动驾驶乘用车，同时计划在 2026 年初下线 级自动驾驶前装量产车型，并在 2027 年推出面向个人用户的 L4 级无人驾驶车型 。其不同品牌在智驾方面各有定位，昊铂品牌全系标配高阶智驾，广汽传祺和广汽埃安全系搭载智驾和自动泊车功能，主流车型也将统一搭载高阶智驾系统 。岚图汽车 CEO 卢放表示将与华为合作，尽快将搭载 L3 级自动驾驶的车型推向市场 。理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋公开表示，理想汽车有望在 2025 年实现 L3 级别自动驾驶 。众多车企在 2025 年对 L3 级自动驾驶的积极布局，让这一年充满了期待，也预示着自动驾驶领域将迎来重大变革 。
从技术发展来看，2025 年实现 L3 级自动驾驶具备一定的技术基础且发展态势良好。在人工智能领域，端到端 AI 大模型的发展为自动驾驶带来了质的飞跃 。传统自动驾驶采用模块化方法，感知、决策、规划等环节相互独立，而端到端 AI 大模型能够直接从传感器输入映射到车辆控制输出，大大简化了系统架构，提升了决策效率与准确性 。例如，华为 ADS 4.0 的端到端 AI 大模型已迭代至 V3.0 版本，在深圳、上海城区道路自动化接管率超 95% ，有力推动了 L3 级自动驾驶在城区复杂路况下的应用。
传感器技术的进步也为 L3 级自动驾驶提供了关键支持。以激光雷达为例，固态激光雷达的出现使其性能不断提升，成本逐渐降低，正逐渐成为自动驾驶的标配 。它能实时构建周围环境的三维点云图，提供高精度的距离信息，与摄像头、毫米波雷达等传感器融合，极大增强了车辆对周围环境的感知能力 。在 2024 年 CES 展上，多家厂商展示的新型固态激光雷达，不仅体积更小，而且探测距离更远、精度更高，为 L3 级自动驾驶的传感器融合方案提供了更优选择 。同时，4D 毫米波雷达能够提供目标物体的距离、速度、角度和高度信息，相比传统毫米波雷达，对目标的检测和跟踪更加精准，在复杂天气和光照条件下表现出色，进一步提升了自动驾驶系统的可靠性 。
车载芯片的算力提升同样至关重要。英伟达的 Thor 芯片采用台积电 4 纳米工艺制造，搭配 CoWoS-R 封装技术，顶级型号 Thor-Super 具备高达 2000 TOPS 的计算能力 ，是其前代 Orin 芯片的近 8 倍，能够实时运行端到端自动驾驶模型，满足 L3 级自动驾驶对海量数据处理的需求 。小鹏汽车展示的自研 “图灵 AI 芯片”，具备 40 核处理器，AI 算力相当于三颗英伟达 Orin X 芯片，综合算力或超过 750Tops ，为小鹏实现 L3 级自动驾驶提供了强大的算力保障。
尽管技术取得了显著进展，但实现 L3 级自动驾驶仍面临诸多技术难题。极端天气如暴雨、大雾、暴雪等对传感器的性能影响巨大。在暴雨天气下，摄像头的视野会受到雨水干扰，图像识别能力下降；激光雷达的光束会被雨滴散射，导致探测距离缩短、精度降低；毫米波雷达也可能因雨滴反射产生误判 。这些问题使得自动驾驶系统在极端天气下难以准确感知周围环境，增加了行车风险 。
复杂城区场景也是一大挑战。无保护左转时，车辆需要同时考虑对向车辆、行人、非机动车等多个交通参与者的行为，并做出合理决策，这对自动驾驶系统的决策能力要求极高 。在行人混行的街道，行人的行为具有不确定性，可能突然横穿马路、驻足停留或改变行走方向，自动驾驶系统需要具备强大的感知和预测能力，才能及时做出安全的驾驶决策 。然而，目前的 AI 大模型在处理这些复杂场景时，仍存在一定的局限性，长尾场景覆盖率有待进一步提高 。
此外，车载芯片的功耗限制也是亟待解决的问题。随着芯片算力的提升，功耗也随之增加，过高的功耗不仅会增加车辆的能源消耗，还会导致芯片发热严重，影响其稳定性和可靠性 。为了解决这一问题，需要在芯片设计、散热技术等方面进行创新，以实现高算力与低功耗的平衡 。
政策层面为 2025 年实现 L3 级自动驾驶提供了有力支持 。2024 年 12 月 31 日，《北京市自动驾驶汽车条例》通过，将于 2025 年 4 月 1 日起施行，该条例为 L3 级及以上级别自动驾驶汽车提供制度规范，包括个人乘用车出行场景 。这意味着个人私家车可以合法开 L3 级别自动驾驶上路，为 L3 级自动驾驶的商业化应用奠定了法律基础 。此前，《武汉市智能网联汽车发展促进条例》也正式发布，将于 2025 年 3 月 1 日起正式施行 ，同样为 L3 级自动驾驶在武汉的发展提供了政策保障 。
不仅国内，国际上也有相关法规为 L3 级自动驾驶的发展助力。欧盟制定的《自动车道保持系统（ALKS）》法规（R157），是针对高速公路 L3 级自动驾驶技术的首个具有约束力的国际法规 。2023 年 3 月 3 日的 R157 第四修订版中扩展了车速上限，特定交通环境中的自动驾驶系统车速上限从 60km/h 扩展到了 130km/h ，推动了 L3 级自动驾驶在欧盟地区的应用 。日本《道路交通法》于 2019 年 5 月通过修正案，允许 L3 级自动驾驶汽车上路行驶 ，并在 2023 年 4 月正式施行，进一步促进了 L3 级自动驾驶在日本的发展 。
尽管政策支持为 L3 级自动驾驶的发展带来了机遇，但法规方面仍存在一些问题。各国对于 L3 级自动驾驶的准入标准存在差异 。欧洲要求 “黑匣子” 数据记录，以便在事故发生时进行数据分析和责任认定 ；而美国各州的规定也不尽相同，加州要求车企购买 1000 万美元责任险，佛罗里达州则将未及时接管视同酒驾 。这种法规的不统一，给车企在全球范围内推广 L3 级自动驾驶带来了困难 。
在中国，虽然已经出台了一些支持 L3 级自动驾驶的政策，但在保险配套政策等方面仍需完善 。目前，多数传统车险未覆盖自动驾驶场景，需要单独购买技术责任险 。在事故责任认定方面，虽然 2024 年《汽车驾驶自动化分级》试行稿规定，L3 级开启状态下车企需承担 “产品责任”，但车主需证明系统存在设计缺陷，这在实际操作中存在一定难度 。因此，完善保险政策和明确事故责任认定标准，是推动 L3 级自动驾驶在国内发展的关键 。
成本是影响 2025 年 L3 级自动驾驶能否大规模实现的重要因素。L3 级自动驾驶对传感器、芯片等硬件要求较高，导致车辆成本大幅增加 。以激光雷达为例，虽然价格在逐渐下降，但仍处于较高水平。在 2024 年，禾赛科技的 AT128 激光雷达批发单价为 649 美元，速腾聚创的 M1 激光雷达价格为 512 美元 ，这使得搭载激光雷达的车型成本显著上升。再加上高精度地图的使用，也增加了数据采集、更新和维护的成本 。例如，宝马的 L3 级自动驾驶系统需要依赖高精度地图，其地图数据的更新和维护费用不菲 。这些成本最终会转嫁到消费者身上，使得 L3 级自动驾驶车型的售价偏高，影响了其市场普及程度 。
为了解决成本问题，行业内正在探索多种途径。国产替代方案成为降低成本的重要方向。在激光雷达领域，禾赛科技、速腾聚创等国内企业凭借技术创新和规模效应，在全球市场占据了重要份额 。2023 年，全球车载激光雷达市占率排名前五的厂商中，前三名都是中国企业，分别是禾赛、速腾聚创和图达通，这三家的市占率总和达到 80% 。
国内企业的崛起使得激光雷达价格不断下降，推动了 L3 级自动驾驶硬件成本的降低 。同时，技术进步也为成本降低带来了希望。随着芯片技术的发展，高算力、低功耗的芯片不断涌现，在提升自动驾驶性能的同时，有望降低成本 。端到端 AI 大模型的应用，简化了自动驾驶系统架构，减少了对硬件的依赖，从而降低了成本 。此外，规模化生产也是降低成本的有效手段。当车企大规模生产 L3 级自动驾驶车型时，零部件采购成本和研发成本可以分摊，进一步降低车辆价格 。
消费者的接受程度和支付意愿也是 2025 年实现 L3 级自动驾驶的重要影响因素 。随着汽车智能化的发展，消费者对自动驾驶功能的兴趣日益浓厚 。根据《2024 中国汽车行业客户体验指数（CXI）报告》，消费者对智驾汽车的认可度正在逐步提高，智驾逐渐从尝鲜的噱头功能转变为刚需 。然而，频发的 “智驾翻车” 案例，让消费者对自动驾驶的安全性心存疑虑 。例如，特斯拉在 2 月底向中国市场推送 FSD（自动驾驶）功能后，有平台发布的测试报告显示，测试中共发生了 17 次需要人为接管的情形以及 27 次交通违规行为 ，这引发了公众对自动驾驶安全性的广泛关注 。
消费者对自动驾驶安全性的担忧主要集中在系统故障、应对突发情况能力等方面 。在复杂的交通环境中，自动驾驶系统能否准确识别和应对各种交通状况，如突然出现的行人、车辆故障等，是消费者关注的焦点 。此外，消费者对自动驾驶系统的信任度也有待提高 。在使用自动驾驶功能时，消费者需要相信系统能够安全可靠地运行，否则他们很难放心地将驾驶权交给车辆 。
支付意愿也是影响 L3 级自动驾驶市场推广的重要因素 。虽然消费者对自动驾驶功能感兴趣，但他们是否愿意为其支付额外费用，还存在不确定性 。《麦肯锡中国 2024 汽车消费者洞察》报告显示，消费者对自动驾驶功能的兴趣持续升温，但支付意愿却有所下滑 。这一现象主要源于技术领先型车企将高级自动驾驶方案作为标准配置来提供，潜移默化地改变了消费者的付费倾向 。目前，国内汽车市场中，鸿蒙智行、特斯拉等十余家汽车品牌对城区智驾领航辅助、车位到车位领航辅助等高阶智驾采取了买断或订阅收费，其中包含了限时免费 ；而小鹏汽车、比亚迪、奇瑞等品牌则将高阶智驾作为 “标配”，将智驾成本包含在车价内 。不同的收费模式对消费者的购买决策产生了不同的影响，如何平衡成本与消费者支付意愿，是车企在推广 L3 级自动驾驶时需要考虑的问题 。
综上所述，2025 年实现 L3 级自动驾驶既充满机遇，也面临诸多挑战。技术的进步为 L3 级自动驾驶的实现提供了有力支撑，但极端天气、复杂城区场景等技术难题仍需攻克 。政策支持为 L3 级自动驾驶的发展创造了良好环境，但法规差异和不完善之处也需要进一步解决 。成本问题和市场接受度也在一定程度上影响着 L3 级自动驾驶的大规模应用 。
然而，我们有理由对未来自动驾驶的发展充满期待。随着技术的不断创新和突破，相信在不久的将来，L3 级自动驾驶乃至更高级别的自动驾驶将逐渐普及，为人们的出行带来更加安全、便捷和舒适的体验 。届时，我们或许真的能够告别繁琐的驾驶操作，在车内尽情享受属于自己的时光，开启智能出行的新时代 。
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