2024年12月31日，《北京市自動駕駛汽車條例》（簡稱北京《條例》）通過，自2025年4月1日起施行，為L3 級（一種有人監控的有條件自動駕駛）及以上等級自動駕駛汽車提供製度規範，包括個人乘用車出行場景。而就在北京《條例》通過的前一日，《武漢市智慧網聯汽車發展促進條例》（簡稱武漢《條例》）也正式發布，將自2025年3月1日起正式施行。

國內首部推出並施行的智慧網聯汽車管理法規，是《深圳經濟特區智慧網聯汽車管理條例》（簡稱深圳《條例》），於2022年8月1日起施行。此後近兩年半的時間，均未有城市推出相關法規。武漢和北京近日同步為L3以上等級自動駕駛車輛上路立法，是否意味著自動駕駛的政策環境有太大的變化？新能源車企如何應變？對消費者購車又將產生哪些影響？ 《每日經濟新聞》記者（簡稱每經記者或記者）第一時間展開調查。

自動駕駛與智慧駕駛的差別

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三地《條例》略有不同

根據國家市場監督管理總局發布的《汽車駕駛自動化分級》國家推薦標準，自動駕駛技術分為六個等級，從L0 到L5。 L0 為人工駕駛，L1、L2 級人類駕駛主導，系統輔助。從L3 級別開始，車輛控制權逐漸從人類駕駛員轉移到自動駕駛系統，這一轉變在泊車輔助、自適應巡航和車道居中輔助等功能中尤為明顯。

在深圳、武漢和北京三個《條例》中，智慧網聯車輛或自動駕駛車輛，都是指可以由自動駕駛系統替代人的操作在道路上安全行駛的汽車，包括有條件自動駕駛（L3） 、高度自動駕駛（L4）和完全自動駕駛（L5）三種類型。而對於L3車輛申請上路流程、發生事故後責任如何界定等問題，三地《條例》有些許差異。

L3級自動駕駛車上路，有哪些步驟？

深圳、武漢和北京《條例》均要求，搭載L3級自動駕駛技術的車輛在上路前需進行道路測試和示範應用，需向相關部門提出申請，經審核批准後方可進行，但在申請流程、道路測試和示範應用的具體要求上，以及車輛和車企的額外要求方面略有不同，如下表所示：

在L3自動駕駛狀態下，交通事故責任如何判定？

由於交通事故的責任認定屬於國家立法事權，地方立法無權單獨作出具體規定，因此，北京、武漢、深圳的《條例》在這方面與國家相關法律法規進行了銜接和協調，同時根據地方實際情況對一些具體操作流程和要求進行了細化和補充，其中在責任判定和數據是否作為責任認定依據方面，三地的《條例》略有不同，如下圖所示：

業內觀點認為，北京和武漢相繼出台關於L3級自動駕駛的條例，標誌著政策層面對於L3級及以上自動駕駛技術的快速落地進行了有力支持和推動。

針對北京《條例》，盤古智庫高級研究員江瀚認為，將個人乘用車出行納入條例，將推動技術普及和民用市場發展，為消費者提供便捷安全的出行選項，也將促使企業在明確市場需求下更有動力研發L3 以上等級自動駕駛技術，促進產業鏈合作。

北方工業大學汽車產業創新研究中心主任、教授紀雪洪在接受每經記者採訪時表示：「目前的情況表明，無論是政府還是車企，尤其是車企，都普遍認為自動駕駛技術發展迅速，希望能在法律層面進行推動，以便這些車輛在銷售給消費者後能夠在道路上使用。

紀雪洪認為，無論是北京市或武漢市的《條例》，對自動駕駛發展都明確了三個階段：

第一階段是道路測試，這已經較早進行了；

第二階段是示範應用，如果示範應用經過專家評估達到要求，就會進入關鍵的第三階段－道路應用試點。

進入道路應用試點意味著範圍將進一步擴大，並且可以拿到牌照，從而進行L3的應用。整體來看，武漢和北京的法規，為L3車輛的應用做了較充分的準備。

對於自動駕駛事故的責任認定，紀雪洪認為，武漢《條例》明確了相關責任人在事故發生後應承擔的法律責任。例如，駕駛員、安全員以及車輛的所有者和管理人在發生事故時，應該如何處理和認定責任，這一點比較明確。這為下一步L3的推行在責任劃分上做了準備。

「多發布自動駕駛條例，也可能為保險公司帶來新的挑戰和機遇，同時也促使他們重新評估風險模型和服務內容。對就業結構也將產生深遠影響，催生新的職業，如自動駕駛監控員等。

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激戰自動駕駛

多家車企已全面備戰

公開數據顯示，2024年我國乘用車L2級以上自動駕駛的滲透率是55.7%，中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉預計這一數字到2025年可能會接近65%。另根據JDPower（公司名稱）發布的《2023中國新車購買意願研究》（NVIS）顯示，智慧化體驗在購車決策中的影響權重上升到14%，成為繼汽車品質和性能之後的第三大決策因素，與汽車設計的權重持平，超越了品牌和價格。

對於自動駕駛來說，硬體是基礎，包括光達感測器、控制器等關鍵部件，特別是高性能運算晶片；軟體則是“靈魂”，涵蓋感知、決策、控制等多個層面的演算法和系統。目前，自動駕駛已成各大車企爭奪的焦點。

身為華為與江淮汽車合作品牌尊界首款車，S800將以L3自動駕駛架構設計，並於2025年上市；

理想汽車智慧駕駛副總裁郎咸朋公開表示，理想汽車可望在2025年實現L3級自動駕駛。

同時，近日也有傳聞指出某知名車企為了備戰自動駕駛技術，連元旦春節都不休假，記者試圖進一步核實，但截至發稿未獲回覆。

小米汽車在2024年9月完成了智慧駕駛團隊的組織架構調整，將“感知”和“規控”兩個部門合併為“端到端演算法與功能部”，這一舉措旨在推進量產方案的開發。

緊接著在10月，比亞迪也成立了前瞻性部門，專注於端到端技術的落地實施。比亞迪副總裁、汽車新技術研究院院長楊冬生明確指出，比亞迪的策略是盡快在大眾車型上補充高階自動駕駛功能，併計劃在一兩年內讓10萬元以下的車型都能配備高階自動駕駛功能。

除去軟體層面，車企在硬體層面也做了許多準備，例如自研晶片。小鵬汽車在2024年11月的“小鵬AI科技日”上展示了自研的“圖靈AI晶片”，這款晶片具備40核心處理器，AI算力相當於三顆英偉達Orin X晶片。理想汽車也正在推動自研晶片項目，以提升其自動駕駛能力。同時，傳統車企如比亞迪和東風汽車集團也積極自研或投資晶片產業，東風汽車預計2026年將廣泛採用7nm製程晶片。

另一方面，在车市竞争激烈的背景下，车企为了将智能驾驶技术进一步下探，不少车企推出纯视觉方案。例如，小鹏汽车推出了MONA 03，该车型采用了全新一代小鹏AI鹰眼视觉方案。然而，纯视觉方案在快速应用的同时，也面临着一些挑战，尤其是在夜间和恶劣天气中，视觉感知的灵敏度会显著下降。对此，有观点指出，要实现L2以上更高级别的自动驾驶，当前技术还无法完全解决这些难题，需要激光雷达等传感器的辅助。

業界頂級的雷射雷達廠商在2024年第三季投資者交流會上透露，雖然某車企的主要車型目前採用純視覺方案，但已計劃在2025年3～4季重新引入光達。這項決策部分是因為雷射雷達成本降低，同時也因為該車企希望超越L2等級自動駕駛，以應對華為等競爭對手。

有專家認為，對於L3級自動駕駛，安全性是關鍵，因為責任主體很可能從駕駛者逐步轉移到車企。所以，特斯拉雖然在純視覺技術上領先，但也不敢輕易推進到L3等級。而在國內，光達對於提高自動駕駛的安全性至關重要，尤其是在強陽光等視覺受限場景下。

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同濟大學朱西產：

預計工信部2025年發布

L3自動駕駛車輛的認證

隨著北京、武漢《條例》近期公佈，政策層面為L3級以上自動駕駛汽車的市場主體提供了明確、透明的製度規範。這意味著，個人乘用車駕駛人在遵守道路通行規定和車輛使用說明的前提下，可以規範使用自動駕駛功能。

同濟大學汽車學院教授、汽車安全技術研究所所長朱西產在接受《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）獨家專訪時，分享了他對L3級自動駕駛的看法。朱西產教授預測，2025年將成為自動駕駛技術的關鍵決勝年。

朱西產圖片來源：受訪者供圖

NBD：2024年6月工信部核准9家車企測試L3級自動駕駛，另外也有車企宣布2025年實現L3自動駕駛，距離L3大規模上路是不是很近了？

朱西產：預計工信部2025年會發表L3級自動駕駛車輛的相關認證。參考歐盟已經完成了L3級別的認證，初期車企會將L3級自動駕駛認證的ODD（Operational Design Domain，操作設計域）縮得很小，意味著自動駕駛功能將在非常有限的條件下啟用，例如特定的道路和環境。

NBD：L3自動駕駛與L2有何不同？

朱西產： L3等級的自動駕駛技術與L2+在產品形態和技術形態上是一樣的，主要的差異在於使用層面。在L2+級別下，駕駛員脫手駕駛時間不能超過15秒，而L3級別允許駕駛員在符合操作範圍的特定條件下暫時脫離駕駛，但也不允許深度脫離駕駛，例如不能離開駕駛位置或睡著。歐盟的ECE R157標準已經發布，國內的標準也跟進。

從使用者體驗來看，歐洲標準規定了L3等級的自動駕駛只能在特定條件下啟用，例如在高速公路上單車道巡航，車速在0到60公里/小時之間。這種限制使得L3級別的自動駕駛只能在非常有限的條件下使用，例如在晴天的高速公路上，一旦遇到惡劣天氣或需要變換車道等情況，系統就會退出L3模式，降級為L2級別。為了確保L3等級的高安全性，其適用範圍極度縮小，並且由於企業需要增加冗餘以滿足安全要求，將進一步推高成本。

NBD：一旦發生事故，L3級自動駕駛責任如何認定？

朱西產： L3和L4統稱為高等級自動駕駛，在L2+級別，使用者需要自行承擔責任，而L3級別則涉及企業的產品責任。目前，全球只有華為和特斯拉承諾了NOA（Navigate on Autopilot，即自動輔助導航駕駛技術）‌保險服務，即在智慧駕駛狀態下發生主責交通事故時，由企業承擔保險責任。然而，L3和L4等級還可能面臨產品召回等責任問題，一旦發生這種情況，企業該怎麼辦？

因為L3級自動駕駛涉及企業承擔更多產品和事故責任，這使得成本大幅上升。由於L3級可能帶來的產品召回等責任問題，因此現在L3級別的車輛，大概率不會在100萬元以下的車輛搭載，因為不划算。

這就是L3級自動駕駛目前的現狀，從技術發展與政策支援來看，初期車企的操作設計域會縮得非常小，假如放開操作設計域，那你就要有相應的技術去保障，所以華為也是把L3放在了他百萬元等級的尊界上，而不是其他「三界」。目前，華為尊界已在申報工信部的認證，通過認證後，他會給尊界車輛使用者釋放L3的功能。

而對於營運車輛而言，人力成本是叫車服務中最高昂的部分。由於L3級的自動駕駛仍然需要司機在車內，它並沒有為出行服務帶來成本上的優勢。而如果要發展Robotaxi等無人駕駛計程車服務，就需要達到L4或L5等級的自動駕駛技術。

NBD：目前L3等級自動駕駛在實際應用上面臨的最大挑戰是什麼？ L3落地難點主要是什麼？

朱西產：從技術發展角度來看，先前L2+和L4自動駕駛的研發是由不同團隊負責的，原先專注於無人駕駛的演算法團隊在這一領域逐漸佔據優勢。例如福特的BlueCruise自動駕駛輔助系統就部分採用了Argo AI的技術，蔚小理跟特斯拉一樣，全部都是朝著無人駕駛方向在發展，也就是強人工智慧。然後上汽的智己、東風的嵐圖、廣汽的昊鉑全都是Momenta的技術，Momenta也是無人駕駛出身。博世與奇瑞合作的新紀元系統也是一個例子，博世負責硬體部分，而文遠知行則負責軟體和無人駕駛演算法的開發。

目前，L2+、L3、L4在技術上的界線變得越來越模糊，現在的NOA技術，基本上是從L4等級向下延伸發展。演算法上是原來做無人駕駛的演算法團隊勝出。自動駕駛的安全性，尤其是人工智慧在邊緣場景下的表現和安全性的長尾問題，成為難題，導致無法實現完全自動駕駛，許多技術因此停留在L2+級別，L2+的NOA技術可能會在相當長的一段時間內在乘用車領域內被廣泛使用。

除了技術層面外，還包括上述的「產品責任」問題，基於此，企業成本就會提高，為了安全性，就只能把營運設計域減少。

NBD：目前在智駕領域，特斯拉FSD是個比較特殊的存在，許多車企在技術層面也喜歡與其比較，如端到端、純視覺等方面，您怎麼看？目前國內車企在智駕技術上的進展與成熟度如何？

朱西產：目前自動駕駛領域普遍採用的演算法源自於無人駕駛技術，這些演算法依賴強大的人工智慧，強調攝影機的作用而相對減輕對其他感測器的依賴。在是否使用光達的問題上，從安全冗餘的角度來看，光達目前還是不可或缺的。對於成本在5000元以下的智慧駕駛系統，由於成本限制，不太可能配備光達；而成本超過1萬元的系統則通常包含光達，以確保感測器的冗餘性和安全性。

特斯拉在全球以其技術創新而聞名，但在安全問題上，該公司一直面臨外界的不同看法和挑戰。在自動駕駛的實踐中，特斯拉對於雷射雷達的使用持有獨特的觀點。特斯拉CEO馬斯克傾向於採用第一性原則，認為在技術發展過程中應避免不必要的中間步驟，因此特斯拉更依賴攝影機和人工智慧演算法。

所以我覺得中國企業還是不錯的，尤其是華為並沒有一門心思跟著特斯拉走。例如，華為採取了兩段式的端到端自動駕駛策略，其中感知部分完全依賴人工智慧，而運動規劃部分則主要依賴準則模型，這些模型的可靠性較高。因此，我們期待的還是一個波瀾不驚的、不需要帶來太多驚喜的自動駕駛技術，能夠在各種情況下穩定地提供安全、可靠的駕駛體驗。

NBD：傳聞特斯拉FSD即將入華，隨著L3自動駕駛政策開始落地，您覺得特斯拉會怎麼做？

朱西產：我們說駕駛L3等級的車輛，意味著車輛具備較高的自動駕駛性能，即車輛在大多數情況下能夠獨立駕駛而不需要人工幹預，也就是MPI（Mean Time Between Intervention，幹預間隔平均時間）非常長。

全球範圍內，特斯拉及其CEO馬斯克是個例外，特斯拉不會來做L3認證，馬斯克創造了另一組說法。現在的特斯拉FSD V12版本，被稱為「監督駕駛」（Supervised），它既不承認是完全自動駕駛，也不完全認同是輔助駕駛。在美國，FSD 12.5版本的MPI已經達到了3000公里，這意味著車主在一個月的駕駛中可能只需要接管一兩次，幾乎不需要人工幹預。特斯拉甚至承諾，如果在使用FSD功能時發生主責交通事故，將由特斯拉的保險來理賠。這種承諾在全球只有很少公司敢於跟進，華為是其中之一。

NBD：您之前提到2025年將是自動駕駛技術的關鍵決勝年，在這一背景下，您如何看待2025年自動駕駛技術的發展態勢和產業趨勢？

朱西產： 2025年就是自動駕駛的決勝年，現在自動駕駛價格成本不像我們想像的那麼高。 Robotaxi的BOM成本（成本總和）已從最初的300萬元、100萬元、50萬元、25萬元降至7萬元，甚至更低。而NOA的成本也不斷降低，從7萬元降至3.5萬元、從2萬元到3000元，預計到2025年，將有成本在3000元以下的NOA產品投入市場，NOA的滲透率有望超過40%。

隨著智駕快速上車，車企方面也正在開發低成本的自動駕駛系統。例如，華為也正在準備一套純視覺、低算力的系統，以適應不同成本和市場需求，這樣的系統將只依賴48TOPS的算力，以實現更廣泛的市場應用。

2024年～2025年的重點還在於，將L2+等級的自動駕駛技術盡快應用到量產車輛中，並建立​​起數據閉環，以便進行快速迭代。目標是每月進行1.2～1.5次的迭代，即大約每兩個月進行三次OTA（Over-The-Air，空中下載軟體更新）更新，以快速提陞技術水平。