随着自动驾驶技术的不断演进，智驾也从实验室走向了普通消费者，现阶段很多车企都相继发布智驾车型，并已有很多消费者在日常出行中将其作为主要模式。但大家应该也发现了，现在各车企在宣传自动驾驶技术，尤其是在工信部“强监管”后，大家对于自动驾驶的宣传则更加保守。除了华为在近期的发布会中提到了高速L3商用解决方案外，其他的很多车企对于智驾系统的定义则称为组合驾驶辅助，即L2级自动驾驶。为何大家都不敢宣传L3？L2和L3到底有何区别？

L2和L3如何定义？

根据美国汽车工程师学会（SAE）发布的自动驾驶分级中，对于L2的定义为：在部分的场景中，无人驾驶系统可以完成部分操作，根据系统要求，人类需及时监控周边环境，并需随时可以接管车辆。这时驾驶操作的主体和监控车辆周边环境的主体都是人类驾驶员，而无人驾驶系统只是对驾驶过程进行辅助。对于L3级的定义为：在部分的场景中，无人驾驶系统可以完成所有的操作，根据系统要求，人类提供适当的应答。其中驾驶操作的主体和监控车辆周边环境的主体是无人驾驶系统，人类驾驶员仅需提供适当的支持。

感知系统会有何差别？

在自动驾驶系统中，感知是基础也是核心。L2系统通常以视觉摄像头和毫米波雷达为主，利用深度学习算法完成车道线识别、车辆与行人检测，并结合毫米波雷达在恶劣天气下对距离和速度的测量，从而实现自适应巡航与车道保持等功能。由于摄像头受光照影响较大，毫米波雷达分辨率有限，二者融合虽能覆盖绝大多数日常场景，却难以在夜间、强光直射或隐蔽物体突现时保持高精度感知。

L3系统会在感知层面有质的飞跃，在L3阶段，激光雷达将被纳入标配，能够实时输出百万点级别的三维点云，实现对周围环境的细致刻画；多颗毫米波雷达与环视摄像头、超声波传感器共同构建四维冗余感知网络，使得即便在大雨、大雾或夜间，系统也能保持对道路、障碍物和交通标志的高精度识别。激光雷达的加入不仅补齐了深度信息的短板，还为高精地图的本地化匹配提供了可靠支撑，为L3系统在限定场景内的脱手驾驶奠定了前提条件。

算力平台与算法架构有何差别？

L2与L3在算力需求上存在数量级的差距。L2系统普遍采用30–200TOPS（万亿次运算）级别的SoC，以满足多路摄像头、毫米波雷达数据的实时处理以及基础路径规划、目标跟踪算法的执行。其算法框架通常以单一路径感知与决策为主，深度神经网络承担检测与语义分割等任务，随后由车辆ECU（电子控制单元）完成纵向与横向控制命令的下发。

而L3系统则需要200–1000+TOPS的超高算力平台。不仅要实时处理激光雷达点云，同时还需并行运行多模型融合算法、场景理解与行为预测，以及执行多重功能安全校验。典型的L3算法栈包括基于图优化的高精定位、点云语义分割、基于深度学习的目标预测与轨迹规划，以及冗余决策模块的交叉检验。所有关键路径均需在主算与备算平台上独立实现，以便在任一路径出现异常时，另一平台可以无缝接管，保证安全落地。

系统冗余与功能安全有何差别？

在安全设计方面，ASIL（汽车功能安全等级）是衡量自动驾驶系统可靠性的关键标准。L2系统的冗余设计多停留在单一传感或单一路径的备份层面，少数高端车型会为摄像头或毫米波雷达配备冗余单元，但在制动、转向与动力传动系统上并未做到双路冗余。一旦关键部件失效，系统只能被动降级或完全退出，交还控制权给驾驶员。

L3系统将在冗余层面则做足文章，激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器各自独立运行，主算与备算平台均具备完整的感知与决策能力；双电源、双通信链路、双制动系统及双转向系统构成了全栈冗余设计，确保单一路径或单个元件失效时，系统依然能够维持基本的自动驾驶功能，并在必要时安全停车或驶入应急车道。这一全方位的冗余保障，使得L3系统能够满足ASIL-D级别的最高功能安全要求。

软件架构与功能切换有何差别？

L2与L3在软件控制和模式切换机制上亦大相径庭。L2辅助驾驶模式的启动与退出高度依赖驾驶员操作，车辆在开启自适应巡航或车道保持前，需驾驶员手动按键确认，并在运行过程中持续检测驾驶员的手部和视线状态。一旦检测到手离方向盘或视线未聚焦，系统会立即发出警告，随后强制退出辅助驾驶模式。

L3系统则在其设计运行域（ODD）内实现闭环自动驾驶。软件平台通过实时监测环境条件、地图匹配度和系统健康状态，在检测到超出ODD时发出接管请求；若驾驶员在限定时间内未接手，系统会自动执行最小风险策略，如减速至停或驶入应急车道。同时，L3系统能够根据高精地图预先掌握道路曲率、坡度与交叉口信息，并动态规划路径，无需驾驶员持续关注，实现真正意义上的“免监督”驾驶。

安全策略与风险管理有何区别？

在安全策略方面，L2系统的风险管理主要依赖驾驶员熟练度与系统警示。系统会在感知失真或算法不确定时，通过语音、仪表告警等方式提示驾驶员干预，但对于驾驶员未及时反应的情况，缺乏进一步的质量保证措施。

相比之下，L3系统在设计之初即将“风险分布权”纳入考量，系统不仅要对外部环境风险进行量化评估，还要对自身运行状态进行持续监测，并根据风险等级调整功能可用性。当外部风险或系统风险高于可控阈值时，系统会在最短时间内完成安全降级，并在必要时将车辆引导至安全区域停车，从而最大程度降低潜在事故损失。

L3有何挑战？

技术升级往往伴随着成本攀升，L2系统中，传感器成本控制在一万至三万元人民币之间，而L3系统仅激光雷达一项成本便可能高达数万元，加之高算力芯片与冗余硬件投入，使整车成本提升五万至十万元不等。要实现大规模量产，必须在传感器采购、计算平台设计与供应链管理上取得突破，才能将L3整体成本压降至合理区间。

此外，L3级别的自动驾驶要求无人驾驶系统可以很大程度上“独立操作”，对于企业来说，若出现智驾事故，企业将对此负主要责任，因此企业在宣传时，为减少责任纠纷，在技术未100%确保安全时，不会主动宣传达到L3等级。

最后的话

随着激光雷达等高精度传感器成本逐年下降，法规与标准日趋完善，L3有条件自动驾驶有望从高端市场向中高端乃至入门级车型下探。同时，V2X（车联网）与高精地图的普及，也将为系统提供更丰富的路侧与云端信息，进一步提高感知冗余度与决策精度。多传感融合算法、强化学习与仿真技术的进步，更将不断提升系统安全性与鲁棒性。可以预见，L2与L3的界限在不断模糊与移动，但以技术为驱动的分层设计依旧是行业健康发展的基石。最后，用一个表格给大家整理了这两者的区别，给大家直观感受下L2和L3的不同。

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       原文标题 : 自动驾驶L2与L3有什么区别？为什么车企不提L3？