11月2日，工信部会同公安部发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，其中，搭载了自动驾驶功能的智能网联汽车是指L3、L4自动驾驶车辆，即工信部将对L3、L4自动驾驶车辆进行准入管理，并展开试点工作。

按全球自动驾驶分级标准，汽车产业目前使用最多的是L2级别辅助驾驶，还有不少企业在讲L4级别，在L2至L5中，若要实现自动驾驶汽车大规模量产，理想的级别会是哪个？

自研自动驾驶解决方案采购自动驾驶解决方案，这两种模式的优劣是什么?

自动驾驶未来还会衍生出哪些应用场景？会面临哪些难点？

本期《钛度热评》特邀资深媒体人一起就话题“保‘2’争‘4’，自动驾驶元年还有多远？”进行了讨论，下面是部分观点集锦。

关于实现自动驾驶汽车大规模量产的理想的级别。

数科社主理人先晓表示，近年来中央和地方先后推出一系列支持政策，推动自动驾驶技术进步和商业化落地，涉足自动驾驶领域的企业也在从最初路测到上路商业化运营途中，经历了一个从放开方向盘，到放开驾驶位的过程。

不过从技术层面而言，国内绝大部分汽车产品还滞留在L2+的阶段，也有少数已经解锁L3-L4级别的科技巨头，但是挑战仍大于机遇。早期的无人车仅硬件成本就超过10万美元，拿多数无人车的标配激光雷达来说，其属于高精密机械，造价高昂。无人车正式上路前，需要大量的路程数据，这就意味着企业前期需要投入大量搭载着昂贵设备的测试车积累数据。

《鲸平台》智库专家郭施亮表示，一般来说，自动驾驶技术分为六个等级，分别是L0至L5，自动驾驶的级别越高，意味着自动驾驶的智能化程度越发达、越成熟。

现阶段内，已经有部分公司自动驾驶技术达到了L4级别。L4自动驾驶属于高度自动驾驶的状态，但还不到完全自动驾驶的级别。在L4级别中，可以实现驾驶的高度自动化，这对自动驾驶技术有着非常严格的要求。

自动驾驶最需要解决的是驾驶安全性的问题，安全是任何技术革新的基础。不过近年来仍存在着一些因辅助驾驶发生事故的情况，这也是高度自动驾驶与辅助驾驶的区别。在自动驾驶功能还没有完全成熟的前提下，驾驶员还是不要过度相信辅助功能，驾驶过程中应该集中精力开车，避免行驶过程中的未知风险。

目前的自动驾驶技术距离L4或者L5级别的完全自动驾驶功能还有一定的距离。

蓝媒汇联创兼运营总监岳轻表示，自动驾驶从L2升至L5，最为核心的不是软硬件技术，而是基础建设。就如同绿皮车无论怎么提升也跑不过高铁一样，想要在现有的基建基础上达成L5或完美的L4级别，仍困难重重。因此对于企业、消费者乃至公众管理者来说，目前能够达成有限度的L4将会是最为理想的方案——只需进行部分改造，无需大规模基建。

种火国际战略发展部总监郑阳表示，自动驾驶最核心的价值总结来说就是“降本增效”，而自动驾驶汽车什么时候能够大规模量产，一方面取决于相关政策法规、配套设施、功能效用、生产标准等方面什么时候能够提供足够成熟的应用场景；另一方面则取决于不同领域的用户对于自动驾驶的认可程度。

当下的自动驾驶技术应用限制较多，包括像路况、天气、人机交互程度、网络安全等方面，随着技术的突破和市场应用的成熟，在L1到L5的发展进程中，自动驾驶的细分领域会越来越多，但不同的领域对于智能化程度和功能性的要求不一样，所以量产的标准自然也不同。

立方知造局运营官夏诺提出，早在2015年上半年，国务院印发的《中国制造2025》文件即指出，到2020年，掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系。目前看来，已基本完成目标。到2025年，掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术，建立较完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群，基本完成汽车产业转型升级。未来，以目前的技术发展及相应的推进速度，L4级别的自动驾驶还是可期的。但实现L5级的完全无人驾驶尚待时日，其中所涉及的政策、法律法规及最根本的安全问题，均需逐个解决。也许，完全无人驾驶的终局是：车路协同。

关于自研自动驾驶解决方案与采购自动驾驶解决方案这两种模式的优劣是什么。

蓝媒汇联创兼运营总监岳轻表示，自研自动驾驶方案与采购自动驾驶方案这两者，非常像目前手机与SOC的关系——安卓机采购，所以有了高通和天玑，这两者会互相竞争，不断提升能效水平。但美中不足的是需要与各种手机进行适配调教，同时也受限SOC本身表现不佳的情况。而苹果自研，将核心区块掌握在自己手里，那芯片与手机将会有完美适配性，体验效果更佳。

种火国际战略发展部总监郑阳表示，关于自动驾驶解决方案的自研与采购之间的抉择，更多需要结合车企的顶层规划、市场份额与定位、算法优势、资金储备、品牌站位、供应链模式等条件来判断，自研不仅是资金投入的限制，更多还是对于算法的要求很高，总而言之，只有适合自己的才是最好的。

比如像作为行业内巨头的特斯拉与蔚来选择了从采购走向自研的道路，毕竟在硬件趋向于同质化的情况下，自研系统不仅具备更完美的适配性，在成功之后也能掌握更多行业的话语权与影响力。五菱却选择与大疆合作研发的采购道路，毕竟对于五菱的市场定位来说，性价比才是最高的追求，它们的用户对于智能驾驶的要求也不会过于吹毛求疵。

关于自动驾驶未来还会衍生出哪些应用场景，会面临哪些难点。

比特财经主编邹震提出，自动驾驶的普及并不仅仅取决于车，还取决于其他很多因素。比如3D导航，目前2D导航基本过关，但在如重庆这样的地况复杂地区，3D导航如果不过关，实现自动驾驶显然会存在太多不安全因素。再比如边缘计算的某些技术，在存在网络中断风险的地区，支撑自动驾驶的就只能是边缘计算的算力。如果考虑这些因素，自动驾驶的普及将是一个非常复杂的问题。

汽车行业还存在一个共享化的趋势，但当前人工驾驶的汽车只能存放于某些固定的地点，这显然给用户带来了不便。因为汽车体积的原因，在繁华地区存放大量共享汽车显然不现实，但如果实现了自动驾驶，用户在指定的地点就可以提到车，那么共享化这个趋势将变得非常流行。目前用户开车没有幸福感，开车堵且贵、停车难，那么共享汽车可能就成为许多用户的选择。

异观财经杨晓易表示，当前，新能源汽车的市场渗透率已逼近25%，依据“新技术市场接受曲线”的理论，一旦销量达到20%，就意味着已经跨入“早期主流用户”的阶段。可以说，汽车电动化上半场已经基本进化完成，如今已进入智能化下半场，自动驾驶能力成为智能汽车的关键决胜点，也是中国汽车产业再次抓住全球发展机遇的关键点。

和电动化发展一样，中国也已成为汽车智能技术创新的大国和重要战场，最先进的技术、最先进的产品往往是最先在中国市场落地。工信部数据显示，2022年上半年，具备组合驾驶辅助功能的乘用车销量超288万辆，市场渗透率已达32.4%。同时在行业层面也已经有了一个共识，2023年将开启高阶智能驾驶功能的大规模商业化落地，OEM在智能化领域将面临更激烈的竞争。到2030年，没有自动驾驶能力的汽车将失去竞争力。

事实上，在这份征求意见稿之前，依据工信部公安部交通部的97号文，国内有不少城市，已经在开展自动驾驶的相关测试和试点工作，比如武汉、重庆、深圳、上海等城市发布了无人驾驶示范运营相关政策或法规。

此次征求意见稿进一步释放了积极的政策信号，将进一步促进智能网联汽车推广应用。相信征求意见稿的发布将进一步促进地方政策的迭代和创新。

汽车智能化的竞争窗口期已经开启，未来2-3年将是决胜的关键。部分真正有实力、有信心的OEM，在这个时期考虑尝试全栈自研是可以理解的，但是将面临巨大的挑战和竞争压力。

自动驾驶系统是一个极其复杂的软硬一体的系统。软件方面，对于架构及代码的质量要求极高，绝不能动不动就出问题。算法层面，必须基于海量的高质量数据来训练，构建复杂的AI模型，经过系统地评测，才能够准确有效地感知和识别中国道路上的各种复杂的长尾情形。在硬件层面，也必须具有高可靠性，要有安全冗余。这样一个系统是高难度大规模复杂系统的集成，所以要做好高级别的智能驾驶，挑战是极其巨大的。需要企业投入大量的时间和资金，同时还需要在软件、算法人才方面有所储备，这些都是传统OEM不够擅长的领域。OEM做全栈自研需要更多考虑自身的具体情况，需要在成本投入和效果回报之间找到平衡。不是所有的车企都具备全栈自研的基础，现在这个阶段有些车厂已经有部分基础能力、基础组件，可能会考虑以购买的形式去补其他的短板。全栈自研可以作为一个可能去尝试的突破点，跟供应商合作也会作为另一种方案，综合起来会是车企在这个阶段比较好的选择。

当前，无人车普及仍面临“四不一难”的政策障碍，即无人车不能入市、不能上牌、不能去掉安全员、不能运营收费、事故责任难以认定。我国自动驾驶技术处于世界前列，但机会也稍纵即逝，需要推动制度创新，需要进一步突破政策瓶颈。

盘古智库高级研究员江瀚提出，首先对于当前的整个市场来说，自动驾驶想要实现完全的自动化和商用化，还是有一定的时间限制和技术限制，目前来说，虽然有很多很知名的自动驾驶企业都在推动自动驾驶的发展，但是自动驾驶在整个市场上的发展还是需要一定的时间和空间来推动自身技术的进步。

其次对于当前的自动驾驶，不少城市都已经实现了自动驾驶的落地实验，武汉、重庆全无人自动驾驶测试政策已经实现了开放。从这个角度来看，国家还是非常支持自动驾驶的发展，未来自动驾驶在市场上的发展前景还是值得期待的。更好的通过自动驾驶来推动中国人工智能等技术的进一步发展对于国家的积极意义是非常明确的。

第三，有一批中国的自动驾驶企业都在推动自动驾驶的发展，当前自动驾驶，其实在几个方面有着比较大的前景。

一是在园区内部班车领域，由于这是固定路线的固定驾驶相对而言，其本身的风险是较小的，所以有可能是自动驾驶最早普及的地方。

二是自动驾驶本身在一些公交地铁或者说出租车等场景中的应用空间非常广泛。

三是对于整个自动驾驶来说，未来其实还是有很多的市场空间，而对于目前来说当前自动驾驶应用最多的领域应该类似于自动泊车等一些相对比较安全的市场。以L4级自动驾驶降维应用到L2的智驾系统中，很多企业的智能座驾和很多车企合作，以Tier1的角色提供汽车智能化的服务。

未来自动驾驶可以有更好的发展前景和发展表现，当前中国做的比较好的一批龙头企业，很有可能在自动驾驶的市场竞争之中脱颖而出。

螺旋实验室运营田文认为，目前，各大造车新势力都已经展开对于自动驾驶的强势围堵，但相比较乘用车，商用车尤其是商用卡车可能会更为迫切地需要成熟的自动驾驶技术。

目前中国约有近2000万名卡车司机，每年的公路运输量增长迅速，但是高速形势所带来的道路安全问题也极为严峻，这其中相当一部分来源于司机的疲劳驾驶，虽然已经有各种手段在极力要求驾驶员规避疲劳驾驶，比如四小时休息制。但是底层的司机群体往往没有和货主讨价还价的权利，对于时效的要求决定着他们的收入及生活水平。

在自动驾驶从L2到L4的过程中，能否产生更多的商业价值，必然离不开大规模的商用落地场景，而商业利益又不能够凌驾于道路安全之上。能否让职业驾驶员群体依靠自动驾驶技术，获得更加轻松和安全带驾驶体验，或许比主机厂打着自动驾驶的噱头，吸引消费者购车，甚至夸大自动驾驶的应用场景，更加有社会意义。

贝多财经主理人贾小俊表示，大众所熟知的自动驾驶一般指的是家用车。就目前而言，这个级别的自动驾驶距离大规模商业应用还有很远。当前，自动驾驶或者说无人驾驶更多的是在有限道路上实现的。

另外，一般车辆的自动驾驶说法已经不再提了，现在销售都只说“辅助驾驶”或者“领航”之类的，这背后的原因很简单。单纯说“自动驾驶”，比较容易误导用户，对其产生较强的依赖性，从而放松警惕。

当下的自动驾驶，更多的还是需要依赖车辆和道路的协同实现，已经基本可以做到“安全” 无主动事故，即以避让为主。这就意味着，舒适性要让位于安全，所以体验也不会太好，成本亦是如此。

但就前景来看，自动驾驶还是十分值得期待的。

多少说主理人褚少军认为，目前用户和舆论对自动驾驶的看法太过于乐观了。短期来看，辅助驾驶渐近，无人驾驶还远。

暂且不论无人驾驶面临的技术、安全和法律困境，就从开车的驾乘体验来说，在短期的几年内，能把辅助驾驶做好就已经相当不错了，帮助开车的人更安全的开车。毕竟没了驾乘体验，对于大部分私家车主来说，也暂时难以适从。当然，对于部分公共交通或者长途货运物流等细分领域，无人驾驶倒是不错的选择。

其次，技术的突破也并不乐观，从L2到L5，怎么实现，怎么商业化，怎么实现性价比，目前没有传统汽车公司、新势力甚至是科技公司给出优秀的答案，都还在先行先试，探索阶段。

目前因为企业操之过急，或者说虚假包装，导致在媒体层面和用户层面，已经部分认为目前有的车型实现真正的自动驾驶了，反而导致了很多安全事故、负面新闻、争议，这最终会导致用户和监管对自动驾驶采用更加审慎和严苛的标准，也会导致自动驾驶的商业化落地经历更长的周期。企业还是应该回到务实的轨道，如实告知消费者，审慎提到消费者的使用预期，才能长远正向推进自动驾驶的商业化落地。

零态LT主理人胡展嘉表示，关于自动驾驶的路线之争，从L2到L4，还是直接从L2过渡到到L5，其实早在很久之前，就有过很多争论。但造车的核心依然是技术，目前对于造车行业而言，最大的困境不是商业化，因为从深层次来看，自动驾驶是一门To G生意，不是To B也不是To C，之所以To G是因为当下中国的交通设施、政策规划、以及城市路障，在自动驾驶前进道路上，才是真正的决定性因素。

种火国际战略发展部总监郑阳表示，自动驾驶当下的主流应用场景包括：无人公交和出租车、港口场景、封闭园区、矿区场景、无人环卫、干线物流、末端配送等方向，但无论如何细化其实都还是在地上跑。随着飞行技术的发展与突破，未来空中或许才会是智能驾驶真正大放异彩的蓝海。

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