汽车|陈根：从有人驾驶到无人驾驶，L3级自动驾驶可以被逾越吗？( 三 )
事实上 ， 很多企业把高速场景下的自动驾驶作为L3的典型应用场景 。 2019年 ， 四维图新完成全国高速包括城市快速路的覆盖 ， 总里程超过30万km 。 从四维图新的京昆测试结果来看 ， 高速场景依然存在很多影响因素 ， 如复杂地形、感知系统的距离限制、信号干扰与屏蔽、动力系统路面和载重方面的限制、人机驾驶切换与应用方向的矛盾、事故责任认定、完备的交通事故预警、准确的天气变化预警和功能安全方面等 。
而由于呈现的信息量相对较大 ， 导致高精地图在数据的采集上较普通电子地图难度更高 ， 采集周期更长 。 另外 ， 为了更好地满足自动驾驶汽车的安全驾驶需求 ， 高精度地图还必须具备实时更新能力 ， 这部分的技术目前也不是很成熟 。
除了高精度地图面临突破 ， 在驾驶权交接的方面 ， 现阶段也存较大的挑战 。 由于L3属于驾驶员驾驶与汽车自动驾驶过渡的阶段 ， 这也意味着 ， 在使用过程中 ， 智能系统出现突发状况时需要人类驾驶员和智能驾驶系统交接车辆的控制权 ， 但人机交互过程的技术实现非常复杂 ， 且具有偶然性 。 而从机器到人的接管时间差平均高达17s 。 在驾驶过程中 ， 17s的空白已足以让任何危险情况发生 。
此前福特北美总裁Raj Nair就曾表示公司放弃L3而直接提供 L4级别全自动驾驶的车辆 ， 原因是从机械操控切换到人工操控的问题不容易解决 。
从成本维度上 ， 由于从L3开始车辆要对结果负责 ， 必须有足够的系统冗余 ， 相应系统的安全性提升几百倍 ， 成本则会大幅增加 。 以全球首个量产L3自动驾驶车型奥迪A8为例 ， 根据System Plus咨询的研究 ， 其TJP系统成本的60％是半导体的成本 。
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L3级自动驾驶可以逾越吗？
L3级自动驾驶的承上启下作用让行业对于L3量产至今都存在争议：那么L3到底是不是一个必要的过程呢？既然L3面临法律层面的制约 ， 量产存在瓶颈 ， 那么是不是可以跨过L3 ， 直接研发高度自动驾驶的L4、L5？
事实上 ， 自动驾驶是一个循序渐进的过程 ， 不可能一蹴而就 。 L3是极具潜力的研究方向 ， 承担从L2向L4及L5过渡的角色 。 而自动驾驶的功能和产品需要放到商业化的场景中打磨 ， 否则很难变得成熟 。
在自动驾驶的发展历程中 ， 应保持理性主义精神 ， 相信巨大的复杂系统不可能突然间成熟 ， 必定是从一个较低的起点上慢慢发展 ， 而L3就站在发展道路的中间点上 。 L3是自动驾驶从低级别向高级别演变的一个必经之路 ， 同时是一个有利的研究基石 。
这也从另一个侧面解释为何今年国产新品汽车发布时的激进（几乎大部分车企只要实现了几个功能元素中的一种 ， 就习惯对外“简称”自己实现了L3功能量产） ， 其主要原因就在于每家车企都想率先抢夺自动驾驶领域这块巨大的“蛋糕” 。 正是因为L3饱受争议 ， 那么谁先在L3级自动驾驶上建立话语权 ， 谁就掌握了差异化营销与品牌力营造的主动性 。
3月10日长安汽车基于量产车
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UNI-T(参数|图片)开启了中国首个L3级自动驾驶量产直播体验 ， 并就此拉开了L3在国内的量产大幕 ， 而在过去一段时间国内多家车企纷纷宣布推出或将推出L3量产车 。 比如小鹏汽车于4月27日上市的小鹏P7 ， 就通过搭载XPilot3.0自动驾驶辅助系统 ， 实现了高速公路场景中的 “准L3级自动驾驶”表达 ， 包括让车辆根据导航和路况自动选择最优车道 ， 并自动变道 。
广汽新能源也瞄准了高速场景下的L3自动驾驶 ， 并为此推出了埃安V 。 该车通过搭载ADiGO3.0自动驾驶系统 ， 基于“高精地图+高精雷达+Mobileye EyeQ4摄像头”三重感知 ， 以及“北斗+GPS”双模定位系统 ， 可实现高精地图覆盖的国内高速及城市快速路上0-120km/h全速域脱手、脱脚自动驾驶 。
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