【朱西产】同济大学汽车学院教授朱西产 - 预计工信部2025年发布 L3自动驾驶车辆的认证

　　随着《 北京市 自动驾驶汽车条例》《 武汉市 智能网联汽车发展增进条例》公布，政策层面为L3级及以上自动驾驶汽车的市场主体提供了明确、透明的制度规范。这意味着，个人乘用车驾驶人在遵守道路通行规定和车辆使用说明的条件下，可以规范使用自动驾驶功能。

　　同济大学汽车学院教授、汽车安全技术研究所所长朱西产在接受《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）独家专访时，分享了他对L3级别自动驾驶的意见。朱西产教授预测，2025年将成为自动驾驶技术的关键决胜年。

　　失事故后如何认定？

　　NBD：2024年6月工信部批准9家车企测试L3级别自动驾驶，另外也有车企宣布2025年实现L3自动驾驶，距离L3大规模上路是不是很近了？

　　朱西产：预计工信部2025年会发布L3级自动驾驶车辆的相关认证。参考欧盟已经完成了L3级别的认证，早期车企会将L3级自动驾驶认证的ODD（Operational Design Domain，操作设计域）缩得很小，意味着自动驾驶功能将在非常有限的条件下启用，例如特定的道路和环境。

　　NBD：L3级自动驾驶与L2有何不同？

　　朱西产：L3级别的自动驾驶技术与L2+在产品形态和技术形态上是同样的，主要的区别在于使用层面。在L2+级别下，驾驶员脱手驾驶时间不能超过15秒，而L3级别允许驾驶员在符合操作范围的特定条件下暂时脱离驾驶，但也不允许深度脱离驾驶，好比不能离开驾驶位置或睡觉。欧盟的ECE R157标准已经发布，国内的标准也在跟进。

　　从用户体验方面来看，欧洲标准规定了L3级别的自动驾驶只能在特定条件下启用，如在高速公路上单车道巡航，车速在0到60公里/小时之间。这种限制使得L3级别的自动驾驶只能在非常有限的条件下使用，例如在晴天的高速公路上，一旦遇到恶劣天气或需要变道等情况，系统就会退出L3模式，降级为L2级别。为了保证L3级别的高安全性，其适用范围被极度缩小。同时，由于企业需要增加冗余部件以满足安全要求，这将进一步推高成本。

　　NBD：一旦发生事故，L3级自动驾驶责任如何认定？

　　朱西产：L3和L4统称为高等级自动驾驶，在L2+级别，用户需要自行担责，而L3级别则涉及企业的产品责任。目前，全球只有华为和 特斯拉 承诺了NOA（Navigate on Autopilot，即自动辅助导航驾驶技术）保险服务，即在智能驾驶状态下发生主责交通事故时，由企业承担保险责任。然而，L3和L4级别还可能面临产品召回等责任问题，一旦发生这种情景，企业咋办？

　　由于L3级别自动驾驶涉及企业承担更多的产品和事故责任，这造成成本大幅上升。由于L3级别可能造成的产品召回等责任问题，因此，现在L3级别的自动驾驶功能，大概率不会在100万元以下的车辆搭载，因为不划算。

　　这就是L3级自动驾驶当前的现状，从技术发展和政策支持来看，早期车企的操作设计域会缩得非常小，假如放开操作设计域，那你就要有相应的技术去保障，所以华为也是把L3放在了百万元级别的尊界上，而不是其它“三界”。目前，华为尊界已在申报工信部的认证，通过认证后，会给尊界车辆用户释放L3的功能。

　　对于运营车辆而言，人力成本是网约车服务中最为昂贵的部分。由于L3级别的自动驾驶仍然需要司机在车内，它并没有为出行服务造成成本上的优势。而如果要发展Robotaxi等 无人驾驶 出租车服务，则需要达到L4或L5级别的自动驾驶技术。

　　L3落地有哪些难点？

　　NBD：当前L3级别自动驾驶在实际应用中面临的最大挑战是啥？L3落地难点主要是啥？

　　朱西产：从技术发展角度来审视，此前L2+和L4自动驾驶的研发是由不同团队负责的，原先专注于 无人驾驶 的算法团队在这一领域逐渐占据优势。、

　　好比福特的BlueCruise自动驾驶辅助系统就部分采用了Argo AI的技术，蔚小理跟 特斯拉 一样，全部都是朝着 无人驾驶 方向在发展，即强 人工智能 。上汽的智己、东风的岚图、广汽的昊铂全都是Momenta的技术，Momenta也是 无人驾驶 身世。博世与奇瑞合作的新纪元系统也是一个例子，博世负责硬件部分，而文远知行则负责软件和 无人驾驶 算法的开发。

　　目前，L2+、L3、L4在技术上的界限变得越来越模糊，如今的NOA技术，基本上是从L4级别向下延伸发展。算法上是原来做 无人驾驶 的算法团队胜出。自动驾驶的安全性，尤其是 人工智能 在边缘场景下的表现和安全性的长尾问题，成为难题，造成无法实现完全自动驾驶，许多技术因此停留在L2+级别，L2+的NOA技术可能会在相当长的一段时期内在乘用车领域内被广泛使用。

　　除了技术层面外，还包含上面提到的“产品责任”问题，基于此，企业成本就会提高，为了安全性，就只能把操作设计域减小。

　　NBD：目前在智驾领域， 特斯拉 FSD是一个比较特别的存在，很多车企在技术层面也喜欢与其进行比较，如端到端、纯视觉等方面，您怎么看？当前国内车企在智驾技术上的进展和成熟度如何？

　　朱西产：当前自动驾驶领域普遍采用的算法源自于 无人驾驶 技术，这些算法依赖于强大的 人工智能 ，强调摄像头的作用而相对减轻对其它 传感器 的依赖。在是否使用 激光雷达 的问题上，从安全冗余的视角来看， 激光雷达 目前还是不可或缺的。对于成本在5000元以下的智能驾驶系统，由于成本限制，不太可能配备 激光雷达 ；而成本超过1万元的系统则通常会包含 激光雷达 ，以确保 传感器 的冗余性和安全性。

　　 特斯拉 在全球以其技术创新而闻名，但在安全问题上，该公司一直面临着外界的不同看法和挑战。在自动驾驶的实践中， 特斯拉 对于 激光雷达 的使用持有独特的说法。 特斯拉 总裁马斯克倾向于采用第壹性原则，认为在技术发展进程中应避免不必要的中间步骤，因此 特斯拉 更多地依赖于摄像头和 人工智能 算法。

　　所以我认为中国企业还是可以的，尤其是华为并没有一门心思地跟着 特斯拉 走。好比，华为采取了两段式的端到端自动驾驶策略，其中感知部分完全依赖 人工智能 ，而运动规划部分则主要依赖于准则模型，这些模型的可靠性较高。因此，我们期待的还是一个波澜不惊的、不用造成太多惊喜的自动驾驶技术，能够在各种情境下稳定地提供安全、可靠的驾驶体验。

　　2025年行业有何趋势？

　　NBD：传言 特斯拉 FSD即将入华，随着L3级自动驾驶政策开始落地，您觉得 特斯拉 会怎么做？

　　朱西产：我们说驾驶L3级别的车辆，意味着车辆具备较高的自动驾驶性能，即车辆在大多数情境下能够独立驾驶而不用人工干预，也就是MPI（Mean Time Between Intervention，干预间隔平均时间）非常长。

　　全球范围内， 特斯拉 及其总裁马斯克是个例外， 特斯拉 不会来做L3认证，马斯克创造了另外一套说辞。如今的 特斯拉 FSD V12版本，被称为“监督驾驶”（Supervised），它既不承认是完全自动驾驶，也不完全认同是辅助驾驶。在美国，FSD 12.5版本的MPI已经达到了3000千米，意味着车主在30天的驾驶中可能只需要接管一两次，几乎不用人工干预。 特斯拉 甚至承诺，如果在使用FSD功能时发生主责交通事故，将由 特斯拉 的保险来理赔。这种承诺在全球范围内只有很少公司敢于跟进，华为是其中之一。

　　NBD：您之前提到2025年将是自动驾驶技术的关键决胜年，在这一环境下，您如何看待2025年自动驾驶技术的发展态势和行业趋势？

　　朱西产：2025年就是自动驾驶的决胜年，现在自动驾驶价格成本不像我们想像的那么高。Robotaxi的BOM成本（成本总和）已经从刚开始的300万元、100万元、50万元、25万元降至7万元人民币，甚至更低。而NOA的成本也在不断降低，从7万元降至3.5万元、从2万元到3000元人民币，预计到2025年，将有成本在3000元以下的NOA产品投入市场，NOA的渗透率有望超过40%。

　　随着智驾快速上车，车企方面也在开发低成本的自动驾驶系统。例如，华为也在准备一套纯视觉、低算力的系统，以适应不同成本和市场需求。这样的系统将仅依赖于48TOPS的算力，以实现更广泛的市场应用。

　　2024年~2025年的关键还在于，将L2+级别的自动驾驶技术尽快应用到量产车辆中，并建立起数据闭环，以便进行快速迭代。目标是每月进行1.2~1.5次的迭代，即大约每两个月进行三次OTA（Over-The-Air，空中下载软件更新），以快速提升技术水平。