L3入围战，绕不过去的门槛

9月12日，工信部联合八部门发布《汽车行业稳增长工作方案（2025—2026 年）》，表示将“有条件批准L3级车型生产准入”，短短一句话，标志着在持续了半年的强监管之后，自动驾驶行业终于迎来了政策层面的第一缕暖风。不过，就像芒格那位让孙子在吃甜点之前必须先吃完胡萝卜的奶奶一样，监管部门在给出放行L3的胡萝卜之后，迅速挥来一记大棒。9月15日，《智能网联汽车 组合驾驶辅助系统安全要求征求意见稿》出炉，从人机交互、变道逻辑、驾驶员监测等各个层面再度强化了对辅助驾驶的监管。监管部门反复横跳、犹犹豫豫，没准是因为自城区NOA大规模量产落地以来，出现了太多不为广大群众所知的辅助驾驶系统事故。自小米那起被压了两天后最终没有被成功和谐公关掉的事故之后，有关部门加大了对自动驾驶虚假宣传、夸大营销的强监管。在这一波坚定有力的监管之前，行业的几个头部玩家正在热切地期盼2025年可以成为L3商用元年，不曾想三月底三位如花似玉的妙龄少女因为误信了小米辅助驾驶系统的能力，在夜间的高速路上香消玉殒，直接导致了L3的落地时间向后延迟了大半年。鉴于到年底还剩下不到三个月的时间。从政策层面来看，2025年还能不能成为真正的L3元年，我们只能事后诸葛亮地进行判断，不过，从技术的角度出发，我们倒是可以提前判断一下是否有具体的车型符合L3级有条件自动驾驶的条件。在这里，结合呼声最高的几个最新车型，有的放矢地谈一谈L3级汽车的判断条件。

激光雷达是安全件

科技在进步，时代在发展，作为科技行业的从业人员，应该不怕打脸地时时更新自己的判断。笔者7月份曾经写过一篇《L3级汽车有哪些充分必要条件》，指出激光雷达或许不是L3级有条件自动驾驶的必备硬件，这个观点值得拿来重新审视一番。

这不得不提到始终孜孜不倦地宣传自家第一性原理并反对激光雷达上车的特斯拉。特斯拉FSD自始至终都未曾搭载过激光雷达，也在大美丽获得了运营L4 Robotaxi的试点，这个事实似乎可以证明激光雷达并非L3的必备件。其实，背后的误区很微妙，Robotaxi不是量产乘用车，能做Robotaxi无人运营只能说明FSD可以实现严格限定小范围ODD（设计运行条件）内的L4，并不意味着FSD的自动驾驶等级在乘用车用户广泛期待的日常通行场景下达到了L4高度自动驾驶的级别。其次，从特斯拉刚刚推送的FSD V14的一些用户评测视频来看,这个新版本虽然提升了视觉识别连续性与稳定性，强化了决策鲁棒性，在视觉感知精度和驾驶行为模型上实现了又一次显著的提升，但是，V14.1明晃晃的“Supervised”标识，标志着它依然是一个需要用户担责的L2级辅助驾驶，而非由车企（特斯拉）主动担责的L3级自动驾驶。

图片来源：极氪

从依然带有“Supervised”标识的动作来看，马斯克在V14发布之前的那些大话又双叒叕地再一次涉嫌了夸大宣传。但是，自有大儒为马斯克辩经，特斯拉的铁粉和马斯克的死忠粉认为，FSD V14可以在大部分场景下兑现几乎不需要任何干预、全部由车辆自主完成的驾驶能力，而且，凭借连续几年里持续引领行业技术路线的功绩，特斯拉FSD的产品定义完全可以自成体系，独立于早已经过时的L2、L3、L4分级体系。

图片来源：吉利

这些马斯克死忠粉的观点确实有一定的道理。最近上线的特斯拉FSD V14进步非常明显，决策丝滑流畅，变道干净利落，自主跟随倒车，各种操作甚至如一些人所描述的那样有了一股通用人工智能AGI的气息。但是，监管部门依然遵循着被行业普遍认可的L3、L4分级体系，在这样的体系里，不仅要考虑常规场景的舒适性、拟人性、高效性，还要考虑所有场景下的安全性。马斯克在Diss激光雷达时经常宣扬的第一性原理固然可以回答自动驾驶系统怎么自如开车的问题，却无法回答怎么将自动驾驶系统安全能力再进一步提升几倍的问题。

图片来源：特斯拉

从提升系统安全的角度来看，以激光雷达辅助视觉传感更加符合道路、车辆这种并非大自然造物的人工产品的第一性原理。从技术的角度来看，只要能够很好地利用激光雷达的优异特性并解决多传感器融合过程中的难题，就可以在视觉方案的基础上进一步提升系统的主动安全能力。如果仔细观察一下马斯克一路走来的观点演变，就会发现，他反对激光雷达的理由其实就出在不知道如何解决多传感器融合过程中数据不一致的难题上。

 图片来源：马斯克访谈

当然，马斯克一开始diss激光雷达的理由是激光雷达是一个极其昂贵的拐杖，但是，勤奋的中国产业链很快将128线激光雷达的价格降到了几百美元，自22年之后，特斯拉开始抛出第二条理由：当激光雷达和摄像头的信息不一致时，不知道应该如何处理。从来没有直面过数据融合难题的特斯拉当然不知道如何处理，但这并不代表华为、卓驭这些勤奋到不可思议的本土智驾企业没有能力处理。

两个传感器数据不一致问题的根源在于提供几何信息的激光雷达和提供纹理/语义信息的摄像头在物理原理上存在根本性的差异，进行数据融合时需要进行复杂、精密的时空对齐。目前，华为的Limera、卓驭的激目通过精密的硬件设计和同步算法确保激光雷达和摄像头可以从相同的时间、相同的位置去观察车辆周围的世界，通过硬件级的前融合解决了在多传感器融合过程中的时间同步和空间同步问题，进而在最大程度上解决了激光雷达和摄像头数据不一致的问题。

图片来源：卓驭科技

以上解决的是非极端光照条件下的数据不一致问题，至于极端光照下，激光雷达可以通过3D结构信息识别摄像头无法识别的目标障碍物，摄像头几乎得不到任何有效信息，这恰恰正是激光雷达补齐摄像头能力不足的用武之地。

线控底盘将成必选件

在自动驾驶系统“感知-决策-执行”的闭环里，感知层存在纯视觉和激光雷达路线之争，决策算法层存在VLA和世界模型之争，执行层面却难得地达成了一致的观点：线控底盘将成为L3级车辆的必选件。

图片来源：比亚迪

智能底盘主打的概念是通过道路预瞄提前调整悬架高度和刚度，改善车辆行驶的通过性和舒适性，相较之下，线控底盘强调的是机械/液压传输链到电信号的转变，更进一步的线控底盘的执行部件也从液压走向了电动化，总之，信号传输的方式由机械、液压方式转向响应速度更快的电子方式，执行部件也从控制不太精准的液压转向精度高度受控的电动部件，从而给车辆轨迹控制带来了响应快、精度高的两大优点。在车企担责的L3时代，更快更准地控制行驶轨迹，避免严重事故和轻微擦碰，正是线控底盘的用武之地。

写在最后

从传感器冗余和融合、线控底盘、端到端2.0算法方案、冗余设计这些条件综合来看，目前只有尊界S800满足L3有条件自动驾驶的所有条件，这款在刚刚过去的9月份销量接近2000辆（没错，不是200辆）的百万豪车，大概率会拿下通过生产准入的L3车型第一张入围券。