国汽智联专家：L2+与L4或将长期并行
自2009年谷歌启动自动驾驶汽车项目以来，智能驾驶技术已经奔涌了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指出，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。虽然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，但智能驾驶仍然会从狂热到冷寂，再到理性回归，行业重启对自动驾驶的追逐热情。
准入管理是当前自动驾驶行业最受关注的政策之一。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。
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，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。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。
众所周知，新能源汽车补贴极大地促进了市场繁荣。对于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。
自动驾驶一个绕不开的话题是发展路径。自动驾驶技术未来或将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。未来智能驾驶发展或许还需解决共性问题，如网络安全、数据安全、功能安全、预期功能安全、OTA升级等问题。准入管理也是当前自动驾驶行业最受关注的政策之一，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。智能驾驶的发展历程中，需要政策之手进行强有力的推动，如智慧路侧基础设施的升级改造。
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现如今，许多科技公司都将目光直接投向了L4级自动驾驶技术，并跳过了人机共管这个阶段。相比之下，车企们则更加谨慎，更倾向于逐步推动自动驾驶技术的升级和应用。
根据国汽智联的调研来看，量产车已经无限接近L3级功能，但是仍未脱离L2的定义。这是现阶段最稳妥也最常见的做法。未来可能会出现L2+和L4级长期并行的状态，其中面向C端消费者的产品将提供L2+辅助驾驶功能，而面向B端的服务将提供L4级自动驾驶，如Robotaxi和特定场景的运营车等。
尽管L3级的概念几年前曾经非常火热，但作为技术进阶的一步，在中国《智能网联汽车技术路线图2.0》和《汽车驾驶自动化分级》中都有L3的一席之地。许多企业仍然在致力于L3的进一步发展。但是去年12月，德国成为了首个批准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。然而，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，并且时速限制在60km/h以下。在结构化道路的低速行驶中，L3级车辆可以很好的发挥其功能。但是，大规模的上路前景仍然不明朗。
李晓龙表示，对于L3级在国内的应用前景，路线图提出了“2025年L2级和L3级新车达到50%”这个目标。然而，L3级在法规、政策、事故责任认定等方面还存有不小的争议。在商业保险等配套方面，也需要及时跟进。因此，在制定目标时也留有一定空间。只要L2级和L2+级能够达到50%，就可以认为已经达到了路线图的目标。实际上，我们也在不断的淡化“分级”这个概念。更多地关注于应用的场景。
驾驶自动化分级不是完全相应于系统智能、安全、性能和体验等方面的。即使是同一等级的自动驾驶能力，其差异也非常大。以自适应巡航（ACC）为例，不同的车企之间对其标准都不一致。有些车速是从0-120km/h，而有些则从0-60km/h。因此，需要有规范来推动各家公司的发展。同时，为避免智能驾驶场景的碎片化和孤岛化，我们需要不断地拓展功能。因此，V2X技术是未来发展的必然路径。预计在2023年，V2X技术将介入协同决策。
尽管目前国内还未出台相关规划和时间表，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。中国智能网联汽车的发展最核心的一个特征就是智能化和网络化的融合，从而实现对单车智能的赋能。对于特定场景（如矿山和港口），依托于单车智能的路径也可以实现自动驾驶。加上V2X技术的支持，整体调度、效率和作业安全等方面都可以进一步提升。然而，对于城市道路和高速公路等复杂的场景，从业者对安全的追求是没有穷尽的。因此，V2X技术一定是必不可少的。
根据李晓龙所说，主机厂在V2X的布局上也出现了一些新的变化，不断融合智能化和网联化的团队。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，并与摄像头、激光雷达等并行发展。 将这些网联化的信息融合到智能驾驶系统中，从组织架构和技术架构上可以实现车端和云端融合。这种融合的思路是必要的，针对未来“车路云一体化”的趋势，车端和网端都需要进行变革，重新进行架构设计。这类似于目前的汽车电子电气架构的演进一样，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。
总体来看，城市道路的智能驾驶刚刚起步，未来挑战重重。智能驾驶的技术和非技术因素都需要不断升级、改进和探索。未来的发展方向是在智能化和网络化的基础上，更多地关注于应用的场景。V2X技术则将在整体调度、效率和作业安全等方面发挥至关重要的作用，成为未来发展的必然路径。
李晓龙指出，在目前的形势下，更加实用的方法是促进L2、L2+的推广，以尽快降低成本，让消费者享受对应的服务。辅助驾驶技术有很大的扩展潜力，许多汽车公司致力于提高L2级的智能驾驶水平，不断扩大ODD范围，并探索L2能否支持脱手的应用，以及进一步减少驾驶员在驾驶过程中的疲劳。在这个过程中，最关键的是要确保功能的安全性，同时进行消费者宣传和科普教育，避免由误用和滥用系统带来的交通事故。
L4级自动驾驶在商用车领域有清晰的应用前景，但涉及的规模化落地问题更为复杂。制定法规标准是最高层次的问题，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，中国的自动驾驶产业发展前景广受关注。随着政策的推动、技术的进步、成本的下降和场景的落地，到2022年，中国有望垄断自动驾驶产业的高地。
自动驾驶技术已成为各自动车企业的重要发展方向之一，但没有完美的自动驾驶技术。目前，不同车企采用的自动驾驶技术方案也各有优缺点。自动驾驶在实用过程中，每一个环节都是复杂的，需要匠心独具的技术方案，保障安全性和可靠性才能真正应用到消费者用车生活中。
在自动驾驶技术方面，高精地图被视为实现精准定位、夜间视觉和增强现实等关键技术的重要手段。一些三方地图公司正在积极推进高精地图的布局和采集工作。高精地图能够为自动驾驶车辆提供更为准确和可靠的定位信息，解决地图精度问题的同时，也能满足自动驾驶汽车日益增长的数据需求。
深度学习技术是实现自动驾驶的重要技术手段之一。也正是因为有了深度学习这种人工智能技术，才让自动驾驶汽车得以实现对周围环境的感知和理解。目前，许多高校和企业都在进行深度学习的相关研究，其应用领域正在逐步扩展。
总的来说，自动驾驶技术在不断发展和完善，除了技术的应用，还需要政策的引导和社会的认知。为了实现更加安全、智能、高效和环保的出行，我们需要在技术、政策、社会等多个层面上共同努力。只有各方协同合作，才能让自动驾驶技术真正落地，为人类出行带来更加便捷和舒适的体验。