随着《北京市自动驾驶汽车条例》《武汉市智能网联汽车发展促进条例》公布，政策层面为L3级及以上自动驾驶汽车的市场主体提供了明确、透明的制度规范。这意味着，个人乘用车驾驶人在遵守道路通行规定和车辆使用说明的前提下，可以规范使用自动驾驶功能。

　　同济大学汽车学院教授、汽车安全技术研究所所长朱西产在接受《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）独家专访时，分享了他对L3级别自动驾驶的看法。朱西产教授预测，2025年将成为自动驾驶技术的关键决胜年。

　　出事故后如何认定？

　　NBD：2024年6月工信部批准9家车企测试L3级别自动驾驶，另外也有车企宣布2025年实现L3自动驾驶，距离L3大规模上路是不是很近了？

　　朱西产：预计工信部2025年会发布L3级自动驾驶车辆的相关认证。参考欧盟已经完成了L3级别的认证，初期车企会将L3级自动驾驶认证的ODD（Operational Design Domain，操作设计域）缩得很小，意味着自动驾驶功能将在非常有限的条件下启用，例如特定的道路和环境。

　　NBD：L3级自动驾驶与L2有何不同？

　　朱西产：L3级别的自动驾驶技术与L2+在产品形态和技术形态上是一样的，主要的区别在于使用层面。在L2+级别下，驾驶员脱手驾驶时间不能超过15秒，而L3级别允许驾驶员在符合操作范围的特定条件下暂时脱离驾驶，但也不允许深度脱离驾驶，比如不能离开驾驶位置或睡觉。欧盟的ECE R157标准已经发布，国内的标准也在跟进。

　　从用户体验方面来看，欧洲标准规定了L3级别的自动驾驶只能在特定条件下启用，如在高速公路上单车道巡航，车速在0到60公里/小时之间。这种限制使得L3级别的自动驾驶只能在非常有限的条件下使用，例如在晴天的高速公路上，一旦遇到恶劣天气或需要变道等情况，系统就会退出L3模式，降级为L2级别。为了保证L3级别的高安全性，其适用范围被极度缩小。同时，由于企业需要增加冗余部件以满足安全要求，这将进一步推高成本。

　　NBD：一旦发生事故，L3级自动驾驶责任如何认定？

　　朱西产：L3和L4统称为高等级自动驾驶，在L2+级别，用户需要自行承担责任，而L3级别则涉及企业的产品责任。目前，全球只有华为和特斯拉承诺了NOA（Navigate on Autopilot，即自动辅助导航驾驶技术）保险服务，即在智能驾驶状态下发生主责交通事故时，由企业承担保险责任。然而，L3和L4级别还可能面临产品召回等责任问题，一旦发生这种情况，企业怎么办？

　　由于L3级别自动驾驶涉及企业承担更多的产品和事故责任，这导致成本大幅上升。由于L3级别可能带来的产品召回等责任问题，因此，现在L3级别的自动驾驶功能，大概率不会在100万元以下的车辆搭载，因为不划算。

　　这就是L3级自动驾驶目前的现状，从技术发展和政策支持来看，初期车企的操作设计域会缩得非常小，假如放开操作设计域，那你就要有相应的技术去保障，所以华为也是把L3放在了百万元级别的尊界上，而不是其他“三界”。目前，华为尊界已在申报工信部的认证，通过认证后，会给尊界车辆用户释放L3的功能。

　　对于运营车辆而言，人力成本是网约车服务中最为高昂的部分。由于L3级别的自动驾驶仍然需要司机在车内，它并没有为出行服务带来成本上的优势。而如果要发展Robotaxi等无人驾驶出租车服务，则需要达到L4或L5级别的自动驾驶技术。

　　L3落地有哪些难点？

　　NBD：当前L3级别自动驾驶在实际应用中面临的最大挑战是什么？L3落地难点主要是什么？

　　朱西产：从技术发展角度来看，此前L2+和L4自动驾驶的研发是由不同团队负责的，原先专注于无人驾驶的算法团队在这一领域逐渐占据优势。、

　　比如福特的BlueCruise自动驾驶辅助系统就部分采用了Argo AI的技术，蔚小理跟特斯拉一样，全部都是朝着无人驾驶方向在发展，即强人工智能。上汽的智己、东风的岚图、广汽的昊铂全都是Momenta的技术，Momenta也是无人驾驶出身。博世与奇瑞合作的新纪元系统也是一个例子，博世负责硬件部分，而文远知行则负责软件和无人驾驶算法的开发。

　　目前，L2+、L3、L4在技术上的界限变得越来越模糊，现在的NOA技术，基本上是从L4级别向下延伸发展。算法上是原来做无人驾驶的算法团队胜出。自动驾驶的安全性，尤其是人工智能在边缘场景下的表现和安全性的长尾问题，成为难题，导致无法实现完全自动驾驶，许多技术因此停留在L2+级别，L2+的NOA技术可能会在相当长的一段时间内在乘用车领域内被广泛使用。

　　除了技术层面外，还包括上面提到的“产品责任”问题，基于此，企业成本就会提高，为了安全性，就只能把操作设计域减小。

　　NBD：目前在智驾领域，特斯拉FSD是一个比较特殊的存在，很多车企在技术层面也喜欢与其进行比较，如端到端、纯视觉等方面，您怎么看？目前国内车企在智驾技术上的进展和成熟度如何？

　　朱西产：当前自动驾驶领域普遍采用的算法源自于无人驾驶技术，这些算法依赖于强大的人工智能，强调摄像头的作用而相对减轻对其他传感器的依赖。在是否使用激光雷达的问题上，从安全冗余的角度来看，激光雷达目前还是不可或缺的。对于成本在5000元以下的智能驾驶系统，由于成本限制，不太可能配备激光雷达；而成本超过1万元的系统则通常会包含激光雷达，以确保传感器的冗余性和安全性。

　　特斯拉在全球以其技术创新而闻名，但在安全问题上，该公司一直面临着外界的不同看法和挑战。在自动驾驶的实践中，特斯拉对于激光雷达的使用持有独特的观点。特斯拉CEO马斯克倾向于采用第一性原则，认为在技术发展过程中应避免不必要的中间步骤，因此特斯拉更多地依赖于摄像头和人工智能算法。

　　所以我觉得中国企业还是不错的，尤其是华为并没有一门心思地跟着特斯拉走。比如，华为采取了两段式的端到端自动驾驶策略，其中感知部分完全依赖于人工智能，而运动规划部分则主要依赖于准则模型，这些模型的可靠性较高。因此，我们期待的还是一个波澜不惊的、不需要带来太多惊喜的自动驾驶技术，能够在各种情况下稳定地提供安全、可靠的驾驶体验。

　　2025年行业有何趋势？

　　NBD：传闻特斯拉FSD即将入华，随着L3级自动驾驶政策开始落地，您觉得特斯拉会怎么做？

　　朱西产：我们说驾驶L3级别的车辆，意味着车辆具备较高的自动驾驶性能，即车辆在大多数情况下能够独立驾驶而不需要人工干预，也就是MPI（Mean Time Between Intervention，干预间隔平均时间）非常长。

　　全球范围内，特斯拉及其CEO马斯克是个例外，特斯拉不会来做L3认证，马斯克创造了另外一套说辞。现在的特斯拉FSD V12版本，被称为“监督驾驶”（Supervised），它既不承认是完全自动驾驶，也不完全认同是辅助驾驶。在美国，FSD 12.5版本的MPI已经达到了3000公里，意味着车主在一个月的驾驶中可能只需要接管一两次，几乎不需要人工干预。特斯拉甚至承诺，如果在使用FSD功能时发生主责交通事故，将由特斯拉的保险来理赔。这种承诺在全球范围内只有很少公司敢于跟进，华为是其中之一。

　　NBD：您之前提到2025年将是自动驾驶技术的关键决胜年，在这一背景下，您如何看待2025年自动驾驶技术的发展态势和行业趋势？

　　朱西产：2025年就是自动驾驶的决胜年，现在自动驾驶价格成本不像我们想像的那么高。Robotaxi的BOM成本（成本总和）已经从最初的300万元、100万元、50万元、25万元降至7万元，甚至更低。而NOA的成本也在不断降低，从7万元降至3.5万元、从2万元到3000元，预计到2025年，将有成本在3000元以下的NOA产品投入市场，NOA的渗透率有望超过40%。

　　随着智驾快速上车，车企方面也在开发低成本的自动驾驶系统。例如，华为也在准备一套纯视觉、低算力的系统，以适应不同成本和市场需求。这样的系统将仅依赖于48TOPS的算力，以实现更广泛的市场应用。

　　2024年~2025年的重点还在于，将L2+级别的自动驾驶技术尽快应用到量产车辆中，并建立起数据闭环，以便进行快速迭代。目标是每月进行1.2~1.5次的迭代，即大约每两个月进行三次OTA（Over-The-Air，空中下载软件更新），以快速提升技术水平。