来源：汽车之家
        从2009年谷歌启动自动驾驶汽车项目开始，这一波智能驾驶浪潮已经奔涌了12年，车企与科技公司都加入了这场颠覆汽车制造与交通出行的新技术革命，竞争日趋激烈。

　　为了抢占自动驾驶技术发展与产业应用的全球高地，助力交通强国建设，中国针对自动驾驶汽车的立法与监管政策按下了“加速键”。国家智能网联汽车创新中心高级研究员李晓龙博士近日在与汽车之家的对话中表示，未来智能驾驶发展或将是L2+与L4长期并行的状态，对法规标准的管理也带来了很大的挑战。

编者按丨从狂热到冷寂，再到理性回归，业内重拾对自动驾驶的追逐热情——低阶智能驾驶批量装车，2021年中国市场L2级新车渗透率达20%；高阶智能驾驶在特定场景开始有商业化的落地。作为“长坡厚雪”的行业，智能驾驶将如何进阶？从今天到自动驾驶的未来，还有多远的路要走？汽车之家策划访谈多位业内资深专家及企业代表，探讨行业进阶方向。 

准入管理趋严 各级智能驾驶都需解决共性问题

　　准入管理是当前自动驾驶行业最受关注的政策之一。2021年8月，工信部出台了《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，内容涵盖生产企业及相关产品的网络安全、数据安全管理要求，在OTA方面提出了备案及产品一致性监管的要求，以及针对自动驾驶功能的准入管理。

　　李晓龙指出，网络安全、数据安全、功能安全、预期功能安全、OTA升级等方面的管理要求，其实不区分智能驾驶水平，是L2、L3、L4都面临的共性问题。产业发展与安全并重，在追求高级别驾驶能力的同时，要把规范底线守住，让创新走得更稳更远。

　　从国际上看，欧美日都发布了智能网联汽车管理指南，明确了准入管理要求，希望通过先行先试，积累管理经验和数据，推动标准法规迅速完善。

　　中国在加快推进智能网联汽车准入管理工作的同时，从道路交通安全的角度考虑，会更加慎重。由于国内地理环境、各地交通基础设施水平的差异较大，做全国性的法律修订难度和挑战更大。参考当年新能源汽车的推广之路，也是从“十城千辆”的试点运营开始，由点到面快速提升制造技术和应用普及面。智能网联汽车的技术、驾驶工况系统及其应用场景更为复杂，通过区域试点能保证灵活性与适应性，从而逐个击破难题。

　　目前国内已经形成了一些重要的智能网联测试示范区、车联网先导区等，成效斐然。至2020年底，相关部门已累计授牌智能网联测试示范区（场）16家，向全国20多个省市开放超过3200公里测试道路，共计70余家企业申请近700张道路测试牌照、载人载物测试许可等，安全测试里程超过530万公里。

　　“像北京、深圳都在探索基于特定区域做智能网联汽车的立法创新，这种模式比较适合中国的国情，先小范围找一些试点区域积累经验，然后逐步扩大，长期验证没问题后再做全国性的普及。”李晓龙表示。

　　众所周知，新能源汽车补贴极大地促进了市场繁荣。如今驶入智能化赛道，业内也在观望，是否会有财政方面的支持。对此，李晓龙认为，智能网联在产品端无需过多行政干预，基础设施端才更需要政策鼓励和补贴。

　　根据国汽智联的分析，ADAS等辅助驾驶对于安全的提升作用，消费者总体是认可的，智能网联产品端的发展可以依靠市场去驱动。路侧基础设施的升级改造，需要政策之手进行强有力的推动。智慧路侧基础设施是智能交通系统的核心组成，只有做到“智慧的路+聪明的车”，才能实现真正的智慧交通。

L3人机共驾前景未明 L2+和L4或将长期并行

　　自动驾驶一个绕不开的话题是发展路径。科技公司大多将目光直接看向了L4级自动驾驶技术，跳过人机共管这一阶段；而车企们则大多比较谨慎，更倾向于逐步推动自动驾驶技术升级与应用。

　　从国汽智联的调研来看，量产车无限接近L3的功能但是不脱离L2的定义，是现阶段最稳妥也最常见的做法。未来或将是L2+和L4长期并行的状态：面向C端消费者，提供L2+辅助驾驶的产品，面向B端提供L4级自动驾驶的服务，例如Robotaxi、特定场景运营车等。

　　L3级的概念曾在几年前非常火热，作为技术进阶中的一步，中国《智能网联汽车技术路线图2.0》、《汽车驾驶自动化分级》都有L3的一席之地，不少企业仍继续在L3上下功夫。

　　去年12月，德国成为首个批准L3级自动驾驶车辆上路的国家，让业内看到了L3级量产的曙光。但德国同时规定了极其严格的上路条件，目前仅限于高速公路的拥堵场景，时速60km/h以下。结构化道路的低速行驶，是适合L3落地的一个场景，大规模上路的前景仍不明朗。

　　对于L3级在国内的应用前景，李晓龙表示，路线图中提出“2025年L2级和L3级新车达到50%”，并没有预估L3级的规模。L3在法规、政策、事故责任认定等方面都还存有不小的争议，还要考虑商业保险等配套能不能及时跟上，因此制定目标时也留了一定空间，只要L2以及L2+能达到50%，就可以认为是达到了路线图的目标。

　　“实际上，我们也在不断淡化‘分级’的概念，更多去关注于应用的场景。”李晓龙表示。驾驶自动化分级不完全和系统智能、安全、性能、体验等相对应，同一等级的自动驾驶能力差异也很大。以ACC（自适应巡航）为例，各家车企的标准都不一致，有些车速是从0-120km/h，有的是从0-60km/h，需要有规范让其发展起来。同时，要避免智能驾驶场景的碎片化和孤岛化，不断拓展功能。

V2X是必然路径 2023年将介入协同决策

　　尽管目前国内还未出台智能网联基础设施的相关规划和时间表，但李晓龙强调，车路协同的路径是必然的。“V2X的赋能作用毋庸置疑，中国智能网联汽车发展最核心的一个特征就是智能化和网络化的融合，从而实现网联化对于单车智能的赋能。”

　　如果聚焦到特定场景，类似于矿山、港口等，依托于单车智能的路径也可以实现自动驾驶，加上V2X是锦上添花，在整体调度、效率、作业安全等方面有进一步提升。但是对于复杂的城市道路、高速公路等场景，从业者对于安全的追求是没有穷尽的，一定会需要V2X。

　　“从我们跟国内主机厂的交流来看，2021-2022年业内基本上是定位于做协同的感知，通过V2X加入部分路侧感知的信息。从2023年开始做协同决策，网联化信息将支持车辆做智能化的决策。到2025年有望开始做V2X的协同控制。”

　　李晓龙还提到，主机厂在V2X的布局上也出现了一些新的变化，不断融合智能化与网联化的团队。早年间，网联化的研发设计主要集中在信息提醒，目前越来越多的企业把网联化作为传感器的冗余，跟摄像头、激光雷达等并行发展，从组织架构和技术架构上就把这些网联化的信息融入到智能驾驶系统里。

　　这种融合的思路是正确的，针对以后“车路云一体化”的趋势，车端和网端都需要变革，重新进行架构设计。就好比目前的汽车电子电气架构的演进，从分布式架构，到域功能集中，再到跨域融合，最终到中央计算平台。

『V2X部分应用场景』

结语

　　整体来看，城市道路的智能驾驶刚起步不久，还有很多技术以及非技术的挑战在后头。李晓龙表示，当前更务实的做法是推动L2、L2+的普及，尽快把成本降下来，让消费者享受对应的服务。辅助驾驶技术依然有很大的拓展潜力，不少车企在致力提升L2级的智能驾驶水平，不断扩大ODD范围，并探索L2是否能够支持脱手的应用，以及进一步降低驾驶员在驾驶的过程中疲劳。在这个过程中，最关键的是要保证功能安全性，同时做好对消费者的宣传和科普教育，避免由于误用、滥用系统带来的交通事故。

　　L4级自动驾驶在商用车领域的应用前景更清晰，规模化落地涉及的问题也更为复杂。最顶层是法规标准的制定，其次是技术方案，包括如何搭建整个智能网联汽车的体系架构，以便更好地融合车路云。作为全球最大的汽车市场，中国自动驾驶产业发展前景被广为看好。进入2022年，政策推动、技术进步、成本下降、场景落地等各个环节都在加速，给未来中国抢占自动驾驶产业高地埋下了伏笔。