L3 剛獲批，L4 還要等兩年？教授的預測藏著這些真相

2025 年 12 月剛傳來 L3 級自動駕駛車型獲準上路的消息，同濟大學朱西產教授的一句話又點燃了行業討論 ——“可脫眼脫手的自動駕駛汽車有望在 2027、2028 年走進市場”。作為常年實測智駕車型的汽車博主，我剛開完能實現高速 NOA 的新款星越 L，卻依然不敢在駕駛時低頭看手機；而北京、重慶街頭試點的 L3 車型，還只能在特定路段以 50-80km/h 行駛。這不禁讓人追問：從現在的 “輔助駕駛” 到 2027 年的 “自動駕駛”，這兩年要跨過哪些坎？普通消費者又該如何看待這份時間表？

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現狀透視：我們現在開的 “智駕”，離 “脫眼脫手” 差了兩個量級

當前車企宣傳的 “高階智駕”，本質上仍停留在 “輔助” 層面，與朱西產教授所說的 “可脫眼脫手” 存在本質區別。以我剛實測的新款星越 L 為例，其搭載的 “千里浩瀚 H3” 系統已是 15 萬級燃油車的頂配水準：11 個攝像頭 + 3 個毫米波雷達的感知組合，搭配 128TOPS 算力的芯片，能實現高速自動變道、匝道出入等功能。但即便如此，它仍屬于 L2.5 級輔助駕駛 —— 暴雨天標線模糊時會立刻提示接管，遇到加塞車輛雖能減速，卻需要駕駛員預判極端情況。

再看剛獲批的 L3 級車型，雖然實現了 “特定條件下駕駛權移交”，但限制依然嚴格：重慶的試點車型僅能在擁堵高速路以 50km/h 行駛，北京的車型雖能跑到 80km/h，卻僅限指定快速路段。這意味著駕駛員仍需坐在駕駛位隨時待命，根本達不到 “脫眼脫手” 的核心訴求。朱西產教授在采訪中直言：“無論是特斯拉 FSD12.5 還是國內頭部企業的 NOA，都還停留在輔助駕駛水平，駕駛員必須監控環境”，這正是當前技術的真實寫照。

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瓶頸拆解：從技術到法規，2027 年落地要闖三道關

朱西產教授將 2027、2028 年設為關鍵節點，并非隨口預測，而是基于行業現狀對突破周期的精準判斷。要實現 “可脫眼脫手” 的 L4 級自動駕駛，至少要攻克三大核心難題：

第一關是技術硬傷：感知、算力與數據的三重桎梏。當前部分車企主推的 “純視覺方案” 暗藏隱患，小米 Su7 曾因缺少激光雷達，在復雜路況下感知失效引發事故。理想汽車的實踐證明，激光雷達|。BeTa.aDbF1.cOm。|。bEtS.AcVs1.CoM。|。BiAs.aDbF1.cOm。|能將 AEB 剎停性能提升至 130km/h，而純視覺方案在強光、暴雨等場景下極易 “失明”。更棘手的是算力與數據困境：訓練高階自動駕駛模型每年需投入 10 億美元算力成本，多數車企難以承受；國內車企高質量訓練數據平均不足 1000 萬個，對突發 “長尾場景” 的應對能力嚴重不足。

第二關是法規空白：事故責任誰來擔？。L4 級自動駕駛實現后，駕駛員將徹底脫離駕駛任務，這意味著現行的交通法規、保險體系都將面臨重構。朱西產教授一針見血地指出：“怎么證明人工智能算法一定安全？這個難題始終無法完美解決”。目前全球尚無國家出臺無人駕駛大規模運營的許可，一旦發生事故，是車企、算法供應商還是用戶擔責？這一倫理困境不解決，即便技術成熟也難以落地。

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第三關是成本下探：何時能走進尋常百姓家？。當前 Robotaxi 測試車的單臺成本高達百萬級，激光雷達、高算力芯片等核心硬件價格居高不下。雖然行業預測 2025 年智能駕駛市場規模將突破 3000 億元，但成本分攤到量產車型上仍顯昂貴。朱西產教授提到的 2027 年節點，暗含著對 “技術規模化后成本下降” 的期待 —— 只有當激光雷達、智駕芯片價格下探 50% 以上，車企才有可能推出平價的 L4 級車型。

破局路徑：從試點到生態，行業正在做這些準備

盡管挑戰重重，但從政策到企業的一系列動作，已在為 2027 年落地鋪路。政策層面，工信部不僅發布了 2025 年智能駕駛標準化要點，還通過 “試點先行” 模式積累經驗 —— 北京、重慶的 L3 試點將收集真實路況數據，為后續法規制定提供依據。技術路線上，行業已形成明確的破局思路：短期靠 “激光雷達 + 輕量級高精地圖” 提升安全性，中期建數據共享平臺降低訓練成本，長期則寄望車路云一體化突破車載系統邊界。

企業端的動作更為激進：引望智能等企業已推出智駕生態開放平臺，試圖通過共享技術套件加速迭代；小鵬、華為的無圖 NOA 方案雖有爭議，但正在通過海量用戶數據打磨算法。朱西產教授提到的 “端到端” 技術路線，更模糊了輔助駕駛與自動駕駛的界限，隨著數據閉環的完善，模型決策精度將持續提升。這些努力共同指向一個結論：2027 年并非遙不可及的幻想，而是行業循序漸進的必然結果。

消費者指南：現在該買智駕車嗎？2027 年前的過渡選擇

面對 “還要等兩年” 的現狀，普通消費者不必陷入 “等還是買” 的糾結。朱西產教授建議，當前階段可優先選擇 “高性價比輔助駕駛車型”，既能提升出行體驗，又避免為未成熟技術買單。像新款星越 L 這樣的車型，雖不是自動駕駛，但 12.78 萬起售的價格能提供高速 NOA、盲點監測等實用功能，已能解決 80% 的通勤與長途痛點。

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選購時需注意避坑：優先選擇 “激光雷達 + 多傳感器融合” 的車型，避免純視覺方案的安全隱患；關注車企的算力投入與數據積累，那些持續虧損卻縮減研發費用的品牌，技術迭代能力值得懷疑。同時要明白，即便是 2027 年上市的 L4 級車型，初期也可能僅限特定城市、特定場景使用，全面普及仍需時間。

結語：2027 年不是終點，而是智能出行的真正起點

朱西產教授的 2027、2028 年預測，既是對技術突破的樂觀預判，也是對行業節奏的理性把握。從 L2.5 到 L4，這兩年將是自動駕駛從 “實驗室” 走向 “生活場” 的關鍵過渡期 —— 技術在試點中成熟，法規在實踐中完善，成本在規模中下降。

對于消費者而言，不必焦慮等待，也不應盲目迷信。現階段用好輔助駕駛提升出行質量，同時關注技術與法規進展，才能在 2027 年到來時，做出最適合自己的選擇。正如朱西產教授所說，自動駕駛的終極目標是 “讓出行更安全、更高效”，而這個目標的實現，從來不是一蹴而就的飛躍，而是每一次技術迭代、每一次政策完善積累的結果。2027 年，我們期待那輛 “可脫眼脫手” 的汽車，但更期待一個成熟、安全的智能出行生態。

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