川觀新聞記者 唐澤文
12月15日,工業和信息化部正式附條件許可兩款L3級有條件自動駕駛車型產品準入,長安汽車、北汽極狐兩款車型分別獲批在重慶、北京指定區域開展上路試點。
這一消息,不僅是中國自動駕駛產業發展的歷史性突破,更標志著我國智能網聯汽車已從“技術驗證”正式邁向“量產應用”的關鍵階段。
不過我們也不能過于樂觀。在我看來,L3級車型的獲批只是“破冰”,距離自動駕駛真正普及,仍有一系列技術、法規、生態層面的難題亟待破解。
以前市場銷售的新能源汽車具備的輔助駕駛能力均為L2級。
L3級作為“輔助駕駛”與“真正自動駕駛”的分水嶺,要求車輛在特定場景下完全接管駕駛任務。
也就是說,在特定場景和情形下,如果出了事故,車輛負責——這對車輛的感知、決策、控制能力提出了更高要求。此次獲批車型均通過了系統性安全評估,涵蓋場景應對、功能安全、網絡數據安全等多重維度,這彰顯了我國車企在自動駕駛核心技術領域的突破。
其次,這將激活全產業鏈協同升級,重塑汽車產業生態。
L3級自動駕駛的落地并非單一車型的突破,而是涵蓋整車、零部件、軟件算法、通信、數據服務等多主體協同的系統性工程。隨著試點推進,將驅動感知系統、算力平臺向車規級標準與規模化應用演進,同時倒逼高精度地圖、車路協同、芯片等上下游產業加速迭代。
再者,這是監管創新與產業發展的良性互動。
此次準入采用“附條件實施、小切口起步”模式,將試點場景限定在高速、快速路等低風險區域,既為技術創新提供了真實的應用土壤,又通過嚴格的監測機制控制潛在風險。這種思路,將為后續政策完善積累實踐經驗。
然而,興奮之余我們更需理性看待:L3級的“破冰”不等于普及的“通關”。從試點運行到全民共享自動駕駛的便利,至少還需跨越三道核心門檻。
第一道門檻是技術的規模化適配與極端場景的應對能力。
當前獲批的L3級車型均限定在特定路段和場景,如長安車型聚焦重慶高速及快速路的擁堵場景,北汽極狐則適配北京部分高速路段,這背后是因為自動駕駛系統在復雜路況下的可靠性仍需驗證。
現實道路環境遠比測試場復雜,突發惡劣天氣、道路施工占道等極端場景,都可能挑戰系統的感知與決策極限。此外,人機協同接管邏輯的合理性也是關鍵——如何精準把握系統請求接管的時機,避免駕駛員因注意力分散無法及時響應,仍需大量真實路況數據來優化算法。
只有實現技術從“特定場景”到“全場景”、從“低風險”到“全風險”的覆蓋,才能支撐規模化普及。
第二道門檻是法規體系的完善與責任邊界的明確。
這是自動駕駛普及最核心的制度障礙。與L2級輔助駕駛不同,L3級的駕駛責任會在駕駛員與企業之間動態分配——系統正常運行時,責任主體可能轉移至企業;若駕駛員未及時接管,責任則可能回歸個人。盡管《北京市自動駕駛汽車條例》等地方性法規已作出初步探索,科技部也明確了不同級別自動駕駛的責任主體原則,但全國統一的責任認定標準尚未形成,一旦發生事故,如何界定駕駛員、車企、算法供應商的責任,仍缺乏清晰的法律依據。
同時,適配自動駕駛的保險體系也尚未健全,保費標準、理賠流程等問題亟待解決,這些都將影響消費者的接受度和產業的推進節奏。
第三道門檻是基礎設施配套與商業生態的成熟。
自動駕駛的普及離不開“聰明的車”與“智能的路”的協同。當前試點僅覆蓋少數城市的特定路段,要實現全國范圍內的普及,需要大規模建設車路協同基礎設施,包括通信網絡、路側感知設備、高精度定位系統等,這需要政府、企業等多方投入大量資金,且面臨跨區域協調的難題。
此外,商業化模式的可持續性也至關重要。目前行業多采用“硬件標配+軟件訂閱”的模式,但如何平衡技術研發成本與用戶付費意愿,仍需進一步探索。同時,數據安全與隱私保護也是繞不開的話題,海量行車數據的采集、存儲、使用,需要建立嚴格的安全規范,避免數據泄露與濫用。
從行業發展規律來看,自動駕駛的普及必然是一個“試點先行、逐步推廣”的漸進過程。此次L3級車型的獲批,正是這一過程的關鍵一步。隨著試點的推進,相關部門將不斷總結經驗,完善準入管理和標準法規體系;車企也將通過真實路況數據優化技術,提升系統可靠性。
總而言之,工業和信息化部許可L3級自動駕駛車型,是中國汽車產業智能化轉型的重要里程碑,既彰顯了我國在自動駕駛領域的技術自信與監管智慧,也為產業發展注入了強勁動力。
但另一個我們需要意識到的事實是,自動駕駛普及是一場持久戰,技術突破、法規完善、生態構建缺一不可。循序漸進、協同發力,才能讓自動駕駛真正走進尋常百姓家,重塑未來出行的形態。
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