中国L3级自动驾驶商业化正式启动 - 工信部首次批准L3级自动驾驶商业化运营，长安深蓝SL03与极狐阿尔法S6两款车型通过准入申请，标志着中国首次允许车辆在特定条件下由系统承担驾驶任务 [1] - 行业普遍认为2026年将成为L3级自动驾驶的“量产元年” [1] - 此次准入明确了L3级自动驾驶的权责划分：当车辆在限定路段以不超过80公里时速自主行驶时，若系统处于激活状态发生事故，车企或将承担主要责任 [1] - 准入要求L3级车辆的传感设备必须为“前装量产”，后改装车辆无法获得试点资格，从源头保障技术稳定性 [1] L3级自动驾驶的定义与跨越 - 根据国家标准，L3级被定义为有条件自动驾驶，即在特定条件下，车辆可以自主完成所有驾驶任务，驾驶员转变为监督者，仅在系统请求时介入 [5] - L2级辅助驾驶阶段，驾驶员需时刻监控并准备接管，系统仅协助完成部分任务（如自适应巡航ACC、车道居中LCC、自动泊车APA） [6] - L3级意味着在特定路况（如城市快速路、高速公路）下，车辆可自主持续执行全部动态驾驶任务，驾驶员角色从操作者变为监督者 [7] - L3级是从“辅助驾驶”到“完全自动驾驶”的重要过渡，后续的L4级将在固定区域内实现完全无人驾驶 [1] 行业进展与车企规划 - 2024年4月上海车展，华为联合赛力斯、阿维塔、奇瑞、北汽新能源等11家车企讨论L3，这些车企基本囊括了中国新能源汽车行业的“半壁江山” [4] - 诸多车企将2025年实现L3级有条件自动驾驶落地作为目标 [4] - 小鹏汽车已在广州市获得L3级自动驾驶道路测试牌照并启动常态化测试，计划2026年推出量产的软硬件达L4级水平的车型 [4] - 广汽集团宣布在2024年第四季度启动首款L3自动驾驶车型量产上市销售 [4] - 奇瑞汽车计划在2026年实现量产L3级自动驾驶车辆，其猎鹰900智驾系统AI算力将达到1000 TOPS [4] 技术演进：从端到端到VLA - 自2023年以来，智驾行业掀起BEV、端到端技术浪潮，车企正将AI神经网络融入感知、规划、控制等环节 [9] - “端到端+VLM”曾是主流技术方案，端到端系统负责处理感知、决策和执行全过程，VLM则提供对复杂交通场景的理解和语义解析 [12] - VLA（视觉语言行为大模型）正成为重要技术方向，它将视觉空间智能(V)、语言智能(L)和行为智能(A)统一在一个模型里，实现高效实时运行 [13] - VLA模型通过训练得到3D高斯表征，并激发模型强大的3D空间理解能力，其推理能力远高于“端到端+VLM” [13][15] - 例如，传统基于规则方案只能推理1秒路况，端到端1.0能推理未来7秒路况，而VLA模型能对几十秒的路况进行推理 [15] - 理想汽车发布了新一代自动驾驶架构MindVLA，计划于2026年量产应用 [9] - VLA被业界认为是端到端2.0的主要技术形态，目前尚处发展阶段，代表模型包括DeepMind的RT-2、OpenVLA、Waymo的EMMA等 [16] 现实挑战与风险考量 - 关键挑战在于人机共驾的信任建立：系统何时退出以及驾驶员能否及时接管 [2] - 国际数据显示，50岁以上用户从分神到重新掌控车辆平均需6秒以上，而系统发出接管请求后留给驾驶员的反应窗口通常不足10秒 [8] - 在低频激活场景下（有研究称城市道路L3可用时间不足23%），驾驶员极易产生依赖或松懈，反而放大风险 [8] - 当系统检测到复杂情况（如恶劣天气、道路施工）时，会发出接管提示，驾驶员必须迅速响应重新掌握控制权 [7] 车企自研趋势与战略平衡 - 汽车行业进入“得智驾者得天下”的时代，主流车企纷纷推出自研智驾系统（如比亚迪天神之眼、吉利千里浩瀚） [9] - 车企更适合自研的项目主要包括：核心竞争技术（如自动驾驶算法）、差异化技术（如独特用户界面）、高成本技术部件（如高性能自动驾驶芯片） [18] - 自研道路伴随高昂研发成本、漫长技术积累及未知市场风险，车企需在自研与技术合作间找到平衡点 [18] - 车企可采用分阶段的研发和投资策略，在每个阶段完成后进行评估和调整，以有效控制风险和成本 [19] 全球背景与中国路径 - 全球技术博弈已历十年，德国早在2021年通过《自动驾驶法》，明确L3系统激活期间事故责任由车企承担，并要求车辆配备“黑匣子” [1] - 奔驰Drive Pilot系统随后在德国高速公路上线，成为全球首个商业化的L3产品 [1] - 相比之下，中国此次准入虽起步稍晚，却一步切入责任核心，未走“测试”老路，而是直接启动附条件商业化运营 [1]