大咖對話：從L2到L4，如何破解高階智駕落地難題

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網易汽車12月9日報道    2025地平線技術生態大會期間，在網易傳媒副總編輯張齊的主持下，佑駕創新創始人兼董事長劉國清、廣汽研究院院長、執委會委員吳堅、嵐圖汽車科技股份有限公司總經理助理兼新能源技術高級總監黃敏、元戎啟行CEO周光和地平線創始人兼CEO余凱，進行了主題為“向高同行，破解高階智駕落地難題”的圓桌對話。

張齊首先拋出的問題是，在今年推進城市輔助駕駛量產落地的過程中，遇到的最大挑戰和最大收獲是什么？

劉國清表示，對于智駕技術，佑駕創新一直采用漸進式路線。今年最大挑戰，一是主機廠對城區高階智駕要求提升帶來的成本壓力，二是智駕技術迭代與無人物流車產品線布局的技術復用難題。

最大收獲也源于此。通過高效數據閉環平臺，佑駕實現了將乘用車智駕經驗向無人車領域的快速遷移，今年10月發布了T5和T8兩款無人小車?？偠灾?，佑駕今年的核心挑戰與收獲，核心是如何解決L2與L4協同推進的問題。

吳堅提到，過去一年最大突破在于，座艙與智駕融合大幅提升了自動駕駛的可解釋性，讓消費者提前接受并適應了自動駕駛體驗，也助力廣汽成為首批拿到有限場景L3牌照的企業之一。廣汽有望在短時間內推動消費者從“敢用”過渡到“喜歡用”智駕功能。當然，成本控制是關鍵。

黃敏坦言，嵐圖汽車面臨的挑戰，一是新品牌智駕數據積累不足，二是城區NOA需平衡通行效率與用戶安全感的體驗難題。

收獲是嵐圖自研智駕系統在車型切換和地平線不同計算平臺移植時，模型與算法的適配效率很高，提升了研發效率和用戶體驗。

雙方“共同進化”體現在三方面：雙方更注重地平線方案與嵐圖整車執行器協同控制；明年初，將陸續推出全系搭載地平線中高階智駕方案的車型；深度技術融合。

周光表示，過去一年，元戎的智駕系統量產能力大幅爬坡，挑戰集中在工程端多車型大規模交付的細節問題，以及數據飛輪驅動端到端系統優化的應用難題。

驚喜是市場對高階智駕需求快速增長，用戶從“可激活”轉向“愿意用、愛用”，行業信心增強。

對于如何看待當前智駕競爭格局下的市場變化的問題。他認為，規模效應能推動數據積累提升安全體驗，也能通過多芯片平臺選擇降低成本，核心是保證安全與體驗的基礎上價格下探。

余凱則提到，對地平線而言，2025年堪稱“驚心動魄”的一年。這一年，地平線實現三次“縱身一跳”的挑戰：首次涉足高階智駕領域（門檻之一是需要200T以上算力芯片）、攻克高階城區智駕算法、在100T左右算力平臺完成全場景NOA。

“好在這三次‘縱身一跳’我們都成功了”，地平線最終成功登上高階智駕“牌桌”，征程6芯片量產落地，證明其能夠支撐復雜算法，還推出了更具性價比的基于征程6M的城區智駕方案，這是今年最大的收獲。

第二輪的問題聚焦“安全”。張齊指出，智駕導致的事故概率，理論上優于人類駕駛員，但更易引發輿論關注，且需解決從“安全”到“安全感”的問題，同時，用戶建立虛假安全感時，事故風險也最高。那么，在L2+向L3過渡階段，如何持續提升安全性并做好用戶溝通？

劉國清表示，技術迭代速度至關重要，佑駕已將版本升級全流程從3個月壓縮至3-4周，高效修復長尾問題。同時，安全屬性相關功能應標準化，讓車企和用戶對安全功能的適用場景、邊界有統一認知，從根本提升安全保障。

吳堅則提出，安全是造車人的底線，車企是安全的“最后守門員”，需攻克整車性能與智駕系統協同的細節問題。當天，安全感是主觀感受，解決方案是推進“座艙協同”，通過技術提升智駕系統的可解釋性，幫助用戶建立安全感。當前法規下，車企需承擔安全底線守護責任，期待法規進一步明確。

對于這個問題，黃敏認為，主機廠需交付完整產品服務并承擔法律責任。安全是可量化技術要求，安全感是主觀體驗，核心是讓智駕行為可預測、決策可理解。我們通過優化人機交互界面，提前提醒用戶接管等方式增強安全感。同時，需幫助用戶建立“理性安全感”，行業共同做好用戶引導。

周光則表示，安全與安全感對應MPCI（百萬公里碰撞事故率）和MPI（百萬公里接管率）。要實現可信智駕，需引入大模型和語言能力打造可解釋系統，解決推理能力不足的問題。行業也應該避免過度宣傳，依賴技術驅動從模仿學習、端到端系統，進階到具備推理能力的智能系統。

余凱同樣提出，技術供應商需持續提升技術水平，重視AEB等安全兜底功能。當前，高階輔助駕駛本質是“更高級版的自動擋”，需幫助用戶正確理解，仍需保持關注、適時干預。預計3-5年內，MPI有望降至萬公里級別。

第三輪問題聚焦L3，業內普遍認為，L3輔助駕駛量產時間路線圖大致為，2026年開放高速L3，2027年開放城區L3，明后年L2、L3、L4可能混行。如何看待當前技術革新局面？尤其是明后年高速、城區L3逐步落地后，下一階段智駕的發展路徑是什么？

劉國清提到，未來三年，L2、L3將持續擴大ODD（設計運行域），核心是讓智駕系統在更多工況下實現更安全、更舒適的運行；L4則會聚焦細分垂直賽道，比如快遞配送、港口、礦區等場景，未來三年的核心目標是實現商業化盈利。因此，他認為，蘇菁博士提到的“三年后L4將以親民價格落地”，可能性不大。未來三年，L4更可能在更多細分場景中實現商業化應用。

吳堅表示，監管層面必然會逐步擴大開放場景，從封閉高速到城市快速路，再到城中村等復雜場景，通過更多數據喂養讓模型更成熟、技術更完善。

至于L2、L3、L4混行是否可行，他認為關鍵不在于混行本身，而在于盡快明確責任劃分：L2責任在消費者，L4責任在車企，L3的責任界定則相對模糊，需要明確用戶“有意識/無意識”“有意/無意”接管等倫理灰色地帶的法律定義。

黃敏判斷，大概率會出現L2、L3、L4混行的局面，而主機廠應重點發力兩個方向：一是提升單車智能水平，通過大模型增強長尾場景應對能力；二是探索“車云路協同”或群體智能（V2X等），依托中國獨有優勢，目前已在武漢等地開展試點?！安粌H讓車輛從云端、路端獲取信息，還將車輛作為交通節點，共享自身感知的場景信息，這可能是未來的重要發展路徑。”

周光表示，L2與L3、L4的分水嶺，存在法律（責任劃分）和技術（兜底范圍）。L2、L3與真正的L4存在模型層面的巨大技術鴻溝，真正的L4（非基于高精地圖的“偽L4”）需要構建道路級通用基礎模型，具備所有道路相關的通用常識，比如識別修路路段、水泥地等。

參考特斯拉的發展路徑，存在“跳過L3”直接向L4突破的可能。未來，只有實現基礎模型的突破，才能真正落地大規模L4。

余凱也同意周光的觀點，L2到L4的關鍵，取決于基礎大模型的進展。如果基礎大模型進展未達預期，L3的階段可能長期存在。當然，大規模L2+部署是L3落地的基礎，也存在周光提到的“跳過L3”的可能，可能通過海量數據喂養基礎模型，實現從L2到L4的跳躍。

大模型的“涌現性”可能讓這種跳躍成為現實，正如蘇青博士所說，L3可能是短暫過渡，直接從L2進入L4。

對于“從L2到L3再到L4的發展階段，智駕生態體系會發生什么變化，地平線又將將扮演什么角色”的問題，余凱表示，希望與合作伙伴共同推動2030年實現真正的L4。今年1月，他曾提出一個觀點：三年將實現“脫手”（hands off），五年實現“閉眼”（eyes off），十年實現“放心休息”（minds off）。其中“eyes off”，對應的就是L4。

最后，請用一個關鍵詞，預測下一個十年智能駕駛發展程度，并簡要解釋。

劉國清認為，未來十年的關鍵詞的是“出?！?，這也是佑駕當前的核心發力方向?；诘仄骄€芯片幫助國內主機廠智駕系統出海，覆蓋歐洲、澳洲、中東、南美等多個國家，同時其也在拓展海外OEM和Tier 1客戶，將國內產能和技術優勢輸出全球。

吳堅則是關注“10%滲透率”拐點?？萍籍a品的市場占有率達到10%時，往往會進入快速普及階段，實現真正的技術平權。這需要生態上下游協同發力，推動平臺共享、數據共享，同時控制成本。技術迭代速度決定了這個拐點的到來時間，他相信不會超過3年。

黃敏認為的關鍵詞是“共生”。可能更傾向于“為智能生活方式、移動智能體買單”，車輛的交通工具屬性會大幅弱化。屆時，智能車輛與車主、與交通環境中其他參與者將形成“共生”關系，這是他對未來智駕生態的期待。

周光提到，商業層面，“出?！笔潜厝悔厔?。但在技術層面，他的關鍵詞是“全面走向大模型與強化學習時代”。自動駕駛的終極目標是實現全無人，實現這個目標才有真正的社會價值?！拔移诖磥韼啄陜?，技術上能實現大規模全無人自動駕駛的突破，這需要大模型和強化學習的深度支撐?！?/p>

余凱認為，關鍵詞是“情緒價值”。未來十年，自動駕駛會成為車輛的基礎標配，就像現在手機的4G、5G功能，無論用戶買幾千元還是幾萬元的手機，都不會詢問是否支持4G、5G。

也因此，自動駕駛作為標配功能，無需車企投入過多資源自研，車企的核心精力應放在打造“情緒價值”上，這種情緒價值才是品牌的核心競爭力。未來，車輛仍是情緒產品，自動駕駛只是基礎功能，與品牌獨立分離。