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      小鵬為什么這么“煩”L3

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      出品|虎嗅汽車組

      作者|邢書博

      頭圖|視覺中國

      小鵬被L3逼急了。

      年前何小鵬在不同場合都在說一件事,小鵬乃至中美兩國,都會“跳過L3直接上L4。”

      不僅僅是小鵬一家。由于L3在當前法律、安規等方面存在現實限制,多家車企也正在被掣肘。宣布今年3月上市的嵐圖泰山黑武士號稱“中國首款量產 L3 級 SUV”;吉利、廣汽也有新品,無一例外號稱搭載“L3智駕”。然而——

      “(L3級自動駕駛)硬件、軟件都具備,就差法規允許。”嵐圖相關負責人表示。

      數據顯示,2025年中國自動駕駛領域總投入預計達700-750億元,同比增長40%。但整個中國汽車行業利潤率只有4.1%,處于歷史低點。利潤增長趕不上研發投入增長,尤其對于還在虧損中的車企來說,L3還是L4?曾經是兩者都要、循序漸進,現在成了二選一的選擇題。

      但L3真的那么容易被跳過嗎?


      L3落地難,小鵬不想等

      小鵬GX現在正在廣州大馬路上自己剎車加速打方向盤。沒有安全員,真正的無人駕駛。

      是的。小鵬在2月剛剛啟動了L4級別道路測試。這款車本地算力3000TOPS,超過了剛剛宣發的理想新L9的2560TOPS。


      這么高的算力只用來做輔助駕駛幫人類倒車入庫有點浪費,小鵬索性直接上L4。

      小鵬GX采用純視覺方案,依靠強大算力計算路況,技術路線類似于特斯拉FSD。不過后者已在美開啟robotaxi試運營服務,預計26年底覆蓋美國15個城市。

      國內L4玩家中,小馬智行實現“單車盈利”,蘿卜快跑在武漢、亦莊兩地試點扭虧為盈。文遠知行在海外也取得了不錯成績。雖然絕對數量上不占優勢,但證明了L4商用是可行的,是能賺到錢的。


      實拍亦莊自動駕駛出租車

      “現在L3的適用范圍(ODD)過窄,無法快速普及。”國家新能源創新中心一位測試工程師表示,當前L3測試適用范圍只是集中在市區跟車儒行和高速規定線路行駛,“更多適用范圍需要等待法律法規擴充。”

      也就是說,無論廠商在廣告中告訴消費者他們的L3如何智能,目前能上路測試的唯二兩款路試車,深藍和極狐,也只有這兩個場景落地。而這兩個場景,哪怕是僅售15萬的比亞迪也能完成得很好,不需要太高算力。廠商們準備的數千算力超級芯片沒了用武之地,如何說服消費者花更多溢價購買?

      答案或許是更安全。

      “L3相比L2,多了更多安全冗余。”北汽一位路試人員表示,L3必須具備相應的安全冗余,比如雙芯片并行。當一個芯片“死機”,另一個芯片也能接管車輛。“剎車轉向也都是雙傳感器、雙ECU、雙電源的設計。”

      簡單理解,L3車輛,把車拆了還可以再拼出一臺車輛。重要零部件都是多冗余設計。之所以如此,主要是為了合規,讓出事概率降低,但成本也一定會水漲船高,遇到特殊情況,也依然需要有人類接管。


      實拍L3路試車隊

      消費者是否愿意為了安全冗余付費是個未知數,否則沃爾沃應該是全球銷量第一。

      何況安全不一定要通過智駕,通過提升車輛剛性等工程設計能力和機械素質,也能提高車輛安全。智駕的海量投入如果不能轉化為消費者可感知的獲得感,就算法律將來允許L3普及,廠商也該講新故事去吸引消費者。

      顯而易見,現在L3的故事并不性感,所以小鵬才急切地用L4來敘事。

      “自動駕駛行業將跳過L3,直接從L2邁向L4級全自動駕駛”,何小鵬認為,L3的本質是“過渡性技術陷阱”,為規避風險而堆砌的大量規則,使其淪為“看似安全卻限制進化”的存在。與其如此,不如集中攻克L4難題,以真正的技術創新來解決技術發展中的問題。

      何小鵬有這個行業判斷,理由有二。

      一個是L4技術實現有了樣板,一個是L4商業試點已有成效。

      首先是純視覺技術樣板特斯拉。

      作為特斯拉最好的學生之一,何小鵬在去硅谷體驗過特斯拉新模型之后,驚訝的發現“特斯拉V14相同硬件、相同算力下實現的能力躍升,完全是另一重境界。沒親身體驗過,就無法真切感受到一個全新時代即將開啟的震撼。”

      何小鵬所說的“能力躍遷”,指的是特斯拉FSD在軟硬件幾乎一致的情況,依靠大模型能力升級,可以讓L2級別智駕直接具備L4的能力。

      何小鵬著急了。當前L3遲遲無法大規模落地,小鵬銷量在今年1月環比下跌46%。對于還在虧損中的小鵬汽車來說,與其等前途未卜的L3智駕,不如直接一步到位去把技術積累轉向L4,才是更務實的辦法。

      第二個是L4商業化試點較為成熟。

      事實上,在礦山機械、地鐵等固定路線上,自動駕駛比例正在逐步提升。包括長安、蔚來在內的9家車企也早已拿到L4的試點牌照。robotaxi穩定運行,規模增長。另據一份研究報告顯示,到2035年,商用自動駕駛車輛運力占比將超過80%,網約車崗位減少60%。


      可以這樣說,至少在商用車領域,L4級別無人駕駛自動駕駛不是科幻,而是有明確政策支持、商業化閉環、多家試點的進行時。

      “無論是在中國還是美國,當前L4的推進速度都非常快。同時在2025年下半年,聯合國交通法規對L2、L3的推進節奏也明顯加快,尤其是L2的全面落地。”何小鵬說。

      除了政策限制正在有序解除,促使整車廠轉向L4的現實推手是供應鏈。硬件層面,激光雷達成本大幅下降、高算力芯片規模化應用,特別是大模型讓智駕研發提速,廠商們發力L4的時機已經成熟。

      看起來,還需要人類接管的L3智駕確實落后了。不過我們需要問——


      跳過L3容易,就能上L4?

      直接跳過L3顯然沒那么容易。

      首先是數據積累問題。

      “真正的L4需依靠L2++城市NOA大規模量產積累數據。當L2++覆蓋絕大部分場景,用戶在邊界外才接管,這種體驗本身就符合L3的描述。” 地平線首席生態官徐健說。

      簡單講,要做L3,需要先做L2積累數據。那么要做L4,也一樣依賴L3的數據。技術上他們是一脈相承的,不存在一口就能吃個胖子的技術路線。

      其次還是老生常談的合規問題。

      “現行SAE分級是法律和責任的劃分,非技術鴻溝。L3本質上是限定ODD運行范圍的L4,因此跳過在技術上是個偽命題。“在公眾號“電廠”的一篇文章中,原博世車載產品線負責人易強認為,L3是“縮小范圍的L4”,區別主要是在法律法規上。法律人為限定了L3的使用范圍。這才是當下L3和L4最大的不同。

      L3因為是人車共駕,責任劃分、保險賠付等方方面面都需要考慮到。而L4不存在這個問題,出了事就是廠家負責。因為責任明晰,所以落地爭議也較少,這就是現狀。但是只要法律層面解決L3的責任劃分問題,大規模普及也并不是遙遙無期。

      最后,L4落地條件并不成熟。

      雖然小鵬L4已上路提速,但也不是一帆風順。

      小鵬原計劃在2026年春節前推出的VLA2.0,最終決定延遲到3月。

      按照小鵬的技術解讀,稱傳統的VLA需要先把視覺信號翻譯成機器語言,才能讓機器識別。VLA2.0則省去了翻譯這一過程,使得智駕鏈路縮短,當然技術難度也可想而知。

      引用汽車媒體知瞭汽車評論里的話,“GX押注純視覺。攝像頭加圖靈芯片,照明良好的高架沒壓力,廣州測試視頻里車流穿行也確實順。但暴雨、濃霧、進隧道那一秒的白平衡切換、對面遠光直射時的逆光——這些工況下,純視覺的感知冗余天生低于激光雷達方案。“

      有汽車媒體分析指出,盡管小鵬想要復刻特斯拉的技術路線,但特斯拉有無數影子模型提前給大模型喂了很多數據,因此應對極端天氣有優勢。所以才敢用純視覺挑戰L4。

      小鵬如果只是為了控制成本不用激光雷達而用純視覺,僅僅依靠VLA加世界模型推理訓練L4,要么技術上有重大突破可以彌補數據不足的弱點,要么就只能停留在技術驗證階段的簡單嘗試。

      真要拿這套方案去賭消費者是否認可,還是要看最后的路測報告,否則很難服眾。

      要知道現行的L4落地案例,無論小馬智行還是蘿卜快跑,都是車路云一體化交通中的一環。無論北京亦莊還是湖北武漢,在L4測試路段你會看到無數掛著激光雷達的路燈和紅綠燈。

      自動駕駛汽車每時每刻都在和整個城市的路網交互,數據計算是云端的服務器在拼命,而不是指望車內為數不多的攝像頭和算力有限的車載芯片,無論算力還是雷達數量,車路云是單車智能的成百上千倍。

      那么效果如何呢?

      當我滿心歡喜體驗了亦莊的L4無人出租車,把目的地設置到地鐵進站口,但它最后還是把我扔到了天橋對面,害得我最后多走幾百米。

      結論就是,技術上L3當然不能被跳過。但商業上,車企在資源分配上,可以選擇發力點L3還是L4。他們在賭,看誰先等來政策松綁。

      最尷尬的還是我們廣大消費者。當你作為新手還在駕校為自動擋還是手動擋如何選擇而頭疼的時候,當你還沒有體驗過拉線油門、手剎漂移、小狗撒尿的駕駛樂趣的時候,廠商們卻千方百計不想讓你自己開車。

      失去駕駛樂趣,是AI時代汽車消費者最大的悲哀。

      本內容由作者授權發布,觀點僅代表作者本人,不代表虎嗅立場。如對本稿件有異議或投訴,請聯系 tougao@huxiu.com。

      本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4835440.html?f=wyxwapp

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