别忽悠了！不是谁都能到达L3级自动驾驶？

【EV视界技术解析】“科技改变人生”，这句话不假。

如果说将人类史归纳于进化论的话，是不是科技的演变也可以写在里面？为什么这么说呢，因为在智能技术普及的今天，在大数据下生活的人类已经可以将虚拟的智能化作现实，并融入了我们的生活之中，可以说，这一代的人类已经用了“动脑、动嘴”就可以完成日常的点点滴滴。

开车也是如此。

想象一下，当我们进入车内并准备驾驶的时候，只需一句“我要去那那那”，车辆会自动计算最佳路线并自动行驶，而此时坐在驾驶席的我们已经从一个司机的身份转为了乘客，这就是自动驾驶生态的来临。

不过，要是想达到这一境界，自动驾驶的功能级别要到L3级。因为这是真正自动驾驶能力的一道门槛，谁能达到，谁就能被称之为自动驾驶。

如何达到真·L3级自动驾驶？

首先我们先来看张图。

去年，工信部正式发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批公示，而正式标准拟于2021年1月1日开始全国实施。据悉，该标准明确了分级原则、要素及判定方法，以及各等级的技术要求。基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限制适用于M类、N类汽车，其他类型车辆可参照执行。根据该标准规定，驾驶自动化共总分为6级，从低往高依次为 0～5 级。

具体方面：可以看出，L0-L1级基本就是正常开车状态可以不提，在L2级自动驾驶下，当开启自动驾驶后，你的手可以短暂的离开方向盘，但是整体你还是处于一个驾驶状态。自动驾驶系统只是负责帮你探路引路，但是出现情况还是需要你自己的介入。

而到了L3级，驾驶员就可以同时松开双手与双脚，整个自动驾驶系统会根据路况条件来操控车辆，但是遇到紧急状态还需驾驶员的介入。

除了方式，在硬件与软件方面，L2级与L3级也有鲜明的不同。

在L2级别的自动驾驶系统中，需要9到19个传感器，包括超声波雷达、毫米波雷达、环视摄像头等。

而到了L3级自动驾驶，这个传感器的量体则会增加至19到27个，其中添加了包括激光雷达、高精地图、高精定位等软硬件，成本也随之增加。

这里要说一句，那时有好多车企宣传自己的车型拥有L2.5或L2+级别自动驾驶能力，那这样的车型是否接近L3级自动驾驶呢？

其实，按照国家的标准或者国际的标准是不存在L2.5或L2+这一量级的，而它们的出现也只是为了迎合商家宣传新车的一种说辞。因为这些企业做到真正实现L3级别自动驾驶还尚有一段距离，但L2级别已经无法吸引更多的消费者，所以才会出现L2.5或L2+级这一充满了本土特色的宣传语。

还有一点，在安全方面，从ISO 22179标准（车规级）里对制动距离的推算，一般车辆至少要感知到前方200m左右的目标才拥有足够的预警时间，并且在这个前提上还要考虑冗余的问题，最后在算力问题上，L3级别的自动驾驶功能要求在每秒内处理数百万亿次的计算，而且要不能有时延，否则就会出现危险导致事故的发生。

这里值得一提的是，高精地图在整个L3级自动驾驶中起到了至关重要的作用，它也为驾驶过程中的安全提供了保障。因为我们日常所使用的电子地图，都是基于商用GPS，精度为5m左右，而高精地图定位精度达到0.1m，这是因为高精地图供应商会在绘图前用装满传感器的车辆提前在这些线路上采集数据，并对这些数据进行校对和标准，因此路面上的任何变化都会在导航地图上提示出来。

百度高精地图采集车

不过在现阶段，国内市场部分拥有L3级别自动驾驶能力的车型受到部分的法规限制，无法完全发挥“脱手、脱眼”的优势，但近些时段在一些个别城市和地区开始逐步放宽限制。

去年，上海市出台的《智能网联汽车产业专项规划（2020—2025）》对高度自动驾驶（L3级别以上）的推广做出了指导。其中，包含车辆上高速、高架道路测试及特定区域试点无安全员自动驾驶载人等。

依照规划，临港新片区要不断发挥自贸区在制度创新方面的优势，争取国家和上海市相关部门支持，申报国家级车联网先导区、国家级质检中心、交通行业研发中心和智慧交通示范工程。由此可见上海或许将会成为国内首个开放L3级自动驾驶上路的地区。

国内谁能达到L3级的顶峰？

根据上段所述，国内已经有部分车企旗下的车型具备了L3级别自动驾驶能力，这其中不乏新势力造车企业和自主老牌车企，虽然在系统配置上各有特点，但突显了国内在这一领域的总体表现。

小鹏NGP

目前，具备XPILOT 3.0系统的小鹏P7会通过OTA升级来获取NGP自动驾驶功能，其计算平台使用了英伟达 Xavier 芯片+智能控制器的双组合。小鹏P7车外包括前置 4 个摄像头 、5 个增强感知摄像头、4 个环视摄像头;同时车内也有一个摄像头，全车共计 14 个摄像头，此外还有5个毫米波雷达、12个超声波传感器。

定位能力方面，小鹏P7使用了高德高精地图，其精度达分米级，是实现车道级定位的基础；并且三重高精度定位硬件（GPS+RTK+IMU)的使用，使全局定位精度可达厘米级；此外，即时定位与地图构建技术（SLAM）的使用，使P7相对定位精度小于0.3%，三重技术互为补充与叠加，可以有效提升在立交桥、隧道或恶劣天气下自动驾驶的稳定性和安全性。

广汽埃安 ADiGO 3.0

广汽埃安旗下全新升级的ADiGO 3.0自动驾驶系统具备了高精地图全路段全速域L3级自动驾驶能力，其可在法规允许的情况下，在国内所有高速路、快速路支持驾驶员长时间脱手操控车辆。目前，这套系统已经相继配置在AION LX与AION V车型之中。

 在自动驾驶作为重要的感知系统方面，AION V搭载博世最新一代感知硬件。全车拥有16个智能感应装置，包含11个超声波雷达、1个毫米波雷达和4个高清全景摄像头。其中，搭载的博世第五代毫米波雷达系统探测距离可达210m，超出第四代水平50m，方位角60°则超出上一代15°。而其搭载的博世第三代多功能/立体摄像头，即使没有车道线也能对整个道路进行很好识别。

而作为ADiGO 3.0自动驾驶系统的核心之一，高精地图（HD map）功能也被运用其中。所谓高精地图是用来支持车辆自动驾驶的高精度数据地图，是保证自动驾驶安全性的关键所在，具有厘米级精度及车道级别的属性信息。该系统的高精度地图专为自动驾驶系统研发，由智能驾驶决策控制器管理，精度可达到10cm左右，可让车辆精确获取车道和相关信息，预判前方1km的路况，入弯前500m即开始减速保证以安全的速度通过弯道（基于摄像头的感知系统最快只能做到提前200m开始减速）,从而提前规划好行车路线。

蔚来NOP

去年9月，蔚来汽车在2020北京车展上正式推出了领航辅助（Navigate on Pilot，简称 NOP）功能。NOP是继特斯拉NOA之后，全球第二款能够根据导航信息自主完成上下匝道、高速巡航、换道超车的辅助驾驶系统。该功能是在自适应巡航、车道偏离抑制等功能的基础上，通过接入导航系统，能进行自动变道超车、驶入/驶离匝道、根据道路信息控制车速等智能化操作。相比“驾驶辅助系统”，实现了A到B点的自动辅助驾驶。

传感器方面，蔚来全系搭载了1个安装在挡风玻璃下的前向三目摄像头、1个安装在车辆前保险杠处的前向的毫米波雷达以及4个安装在四个角上的角毫米波雷达，这三款传感器是实现NOP的主传感器，用来提供自动辅助驾驶下的环境感知能力。 车内的驾驶状态检测摄像头主要用于检测辅助驾驶开启时，驾驶员的状态，以完成人机交互。 12个超声波雷达和4个环视摄像头用于完成低速的自主泊车功能。

定位方面，蔚来汽车使用的是百度的高精地图，也是国内最早一批和百度合作高精地图的整车厂，百度高精地图的采集范围决定了蔚来NOP的适用范围，目前百度高精地图的采集范围是30万公里的高速、国道和城市快速路。

车辆通过摄像头感知到的车道线数量、位置、类型、颜色等信息，与高精地图的车道匹配，确定自己在哪个车道内，再根据车道线的曲线方程与高精地图的曲线做拟合优化，修正自车在车道内的横向位置，在通过地面上的特征物（如箭头）与地图上的特征物做匹配，修正自车的纵向位置，实现高精度的匹配定位。

华为ADS

极狐阿尔法S华为HI版车型都搭载了华为智能汽车BU的全套解决方案，也是首款使用华为“HI”LOGO的车型。其拥有配备3颗激光雷达的智能高阶自动驾驶系统、鸿蒙OS智能互联座舱、400TOPS算力芯片、3.5秒零百加速、双冗余系统，因此，能够达到华为目前最高阶自动驾驶水平。

具体来讲，ARCFOX极狐阿尔法S 华为HI版搭载了华为最先进的3颗96线车规级激光雷达，最大探测距离200米，探测帧率为10 赫兹。搭配9个ADAS摄像头、12个超声波雷达、6个毫米波雷达、4个环视摄像头，实现360°全方位覆盖的超级感知能力。另外新车还搭载算力可达400Tops的华为自研芯片，并且其匹配的高精地图可以准确提取车道及红绿灯信息，通过不断机器自我学习、持续迭代，在路口控制表现更加接近人工驾驶，包括直行、左转、无保护转弯等功能。

EV视界观点：

总结一下，L0级—L2级为低等级的驾驶系统，而L3级—L5级则为高级自动驾驶系统。其中，在L2级到L3级的跨越中，最大的跨度是由环境的监控主体从驾驶员变为了系统。只有当系统能够自动地探查与分析附近区域的状况时，高阶的自动驾驶才能成为可能。因此要实现真正的L3自动驾驶，高算力芯片+高精地图+高精雷达+智能摄像头缺一不可，当然特斯拉是个例外(摄像头+毫米波雷达的视觉软件方案)。目前，国家允许批量生产的应用基本限制在L3级以下的自动驾驶技术，要求用户在开车时实时主动控制汽车，将驾驶权转移给汽车来操控是不安全的。所以，厂家在宣传上也做到绝对谨慎，不要过分夸张的宣传产品，更不要让用户产生误解可以放心将驾驶权放给汽车！因此商家切勿为宣传自身产品而让用户做出误读而导致危险事情的发生，这样的话商家是要承受相应的后果与责任。

虽然政策暂时成为自动驾驶功能上路的制约大门，但是值得欣慰的是国内大多数企业依然不懈地深入研究与开发自动驾驶。就在上海车展前，部分的车企在自动驾驶方面做出了成功的展示。其中，滴滴连续5个小时的市区无人驾驶功能测试；华为与极狐汽车在复杂工况下的高级自动驾驶道路测试；威马的L4的功能测试；小鹏的自动驾驶从广州开到北京将近3000km，全程接管的次数大概就二十几次，也意味着到每百公里大概是0.7~0.8次。由此可见，自动驾驶技术在国内的发展已逐步领先于世界，这对于我们向发达国家“弯道超车”起着至关重要的进步。