最好的股票配资导航网大咖对话：从L2到L4，如何破解高阶智驾落地难题

网易汽车12月9日报道 2025地平线技术生态大会期间，在网易传媒副总编辑张齐的主持下，佑驾创新创始人兼董事长刘国清、研究院院长、执委会委员吴坚、岚图汽车科技股份有限公司总经理助理兼新能源技术高级总监黄敏、元戎启行CEO周光和地平线创始人兼CEO余凯，进行了主题为“向高同行，破解高阶智驾落地难题”的圆桌对话。

2025年，城市辅助驾驶量产的挑战和收获

张齐首先抛出的问题是，在今年推进城市辅助驾驶量产落地的过程中，遇到的最大挑战和最大收获是什么？

刘国清表示，对于智驾技术，佑驾创新一直采用渐进式路线。今年最大挑战，一是主机厂对城区高阶智驾要求提升带来的成本压力，二是智驾技术迭代与无人物流车产品线布局的技术复用难题。

最大收获也源于此。通过高效数据闭环平台，佑驾实现了将乘用车智驾经验向无人车领域的快速迁移，今年10月发布了T5和T8两款无人小车。总而言之，佑驾今年的核心挑战与收获，核心是如何解决L2与L4协同推进的问题。

吴坚提到，过去一年最大突破在于，座舱与智驾融合大幅提升了自动驾驶的可解释性，让消费者提前接受并适应了自动驾驶体验，也助力广汽成为首批拿到有限场景L3牌照的企业之一。广汽有望在短时间内推动消费者从“敢用”过渡到“喜欢用”智驾功能。当然，成本控制是关键。

黄敏坦言，岚图汽车面临的挑战，一是新品牌智驾数据积累不足，二是城区NOA需平衡通行效率与用户安全感的体验难题。

收获是岚图自研智驾系统在车型切换和地平线不同计算平台移植时，模型与算法的适配效率很高，提升了研发效率和用户体验。

双方“共同进化”体现在三方面：双方更注重地平线方案与岚图整车执行器协同控制；明年初，将陆续推出全系搭载地平线中高阶智驾方案的车型；深度技术融合。

周光表示，过去一年，元戎的智驾系统量产能力大幅爬坡，挑战集中在工程端多车型大规模交付的细节问题，以及数据飞轮驱动端到端系统优化的应用难题。

惊喜是市场对高阶智驾需求快速增长，用户从“可激活”转向“愿意用、爱用”，行业信心增强。

对于如何看待当前智驾竞争格局下的市场变化的问题。他认为，规模效应能推动数据积累提升安全体验，也能通过多芯片平台选择降低成本，核心是保证安全与体验的基础上价格下探。

余凯则提到，对地平线而言，2025年堪称“惊心动魄”的一年。这一年，地平线实现三次“纵身一跳”的挑战：首次涉足高阶智驾领域（门槛之一是需要200T以上算力芯片）、攻克高阶城区智驾算法、在100T左右算力平台完成全场景NOA。

“好在这三次‘纵身一跳’我们都成功了”，地平线最终成功登上高阶智驾“牌桌”，征程6芯片量产落地，证明其能够支撑复杂算法，还推出了更具性价比的基于征程6M的城区智驾方案，这是今年最大的收获。

3-5年内，MPI有望降至万公里级

第二轮的问题聚焦“安全”。张齐指出，智驾导致的事故概率，理论上优于人类驾驶员，但更易引发舆论关注，且需解决从“安全”到“安全感”的问题，同时，用户建立虚假安全感时，事故风险也最高。那么，在L2+向L3过渡阶段，如何持续提升安全性并做好用户沟通？

刘国清表示，技术迭代速度至关重要，佑驾已将版本升级全流程从3个月压缩至3-4周，高效修复长尾问题。同时，安全属性相关功能应标准化，让车企和用户对安全功能的适用场景、边界有统一认知，从根本提升安全保障。

吴坚则提出，安全是造车人的底线，车企是安全的“最后守门员”，需攻克整车性能与智驾系统协同的细节问题。当天，安全感是主观感受，解决方案是推进“座舱协同”，通过技术提升智驾系统的可解释性，帮助用户建立安全感。当前法规下，车企需承担安全底线守护责任，期待法规进一步明确。

对于这个问题，黄敏认为，主机厂需交付完整产品服务并承担法律责任。安全是可量化技术要求，安全感是主观体验，核心是让智驾行为可预测、决策可理解。我们通过优化人机交互界面，提前提醒用户接管等方式增强安全感。同时，需帮助用户建立“理性安全感”，行业共同做好用户引导。

周光则表示，安全与安全感对应MPCI（百万公里碰撞事故率）和MPI（百万公里接管率）。要实现可信智驾，需引入大模型和语言能力打造可解释系统，解决推理能力不足的问题。行业也应该避免过度宣传，依赖技术驱动从模仿学习、端到端系统，进阶到具备推理能力的智能系统。

余凯同样提出，技术供应商需持续提升技术水平，重视AEB等安全兜底功能。当前，高阶辅助驾驶本质是“更高级版的自动挡”，需帮助用户正确理解，仍需保持关注、适时干预。预计3-5年内，MPI有望降至万公里级别。

明后年，L2、L3、L4发展趋势几何

第三轮问题聚焦L3，业内普遍认为，L3辅助驾驶量产时间路线图大致为，2026年开放高速L3，2027年开放城区L3，明后年L2、L3、L4可能混行。如何看待当前技术革新局面？尤其是明后年高速、城区L3逐步落地后，下一阶段智驾的发展路径是什么？

刘国清提到，未来三年，L2、L3将持续扩大ODD（设计运行域），核心是让智驾系统在更多工况下实现更安全、更舒适的运行；L4则会聚焦细分垂直赛道，比如快递配送、港口、矿区等场景，未来三年的核心目标是实现商业化盈利。因此，他认为，苏菁博士提到的“三年后L4将以亲民价格落地”，可能性不大。未来三年，L4更可能在更多细分场景中实现商业化应用。

吴坚表示，监管层面必然会逐步扩大开放场景，从封闭高速到城市快速路，再到城中村等复杂场景，通过更多数据喂养让模型更成熟、技术更完善。

至于L2、L3、L4混行是否可行，他认为关键不在于混行本身，而在于尽快明确责任划分：L2责任在消费者，L4责任在车企，L3的责任界定则相对模糊，需要明确用户“有意识/无意识”“有意/无意”接管等伦理灰色地带的法律定义。

黄敏判断，大概率会出现L2、L3、L4混行的局面，而主机厂应重点发力两个方向：一是提升单车智能水平，通过大模型增强长尾场景应对能力；二是探索“车云路协同”或群体智能（V2X等），依托中国独有优势，目前已在武汉等地开展试点。“不仅让车辆从云端、路端获取信息，还将车辆作为交通节点，共享自身感知的场景信息，这可能是未来的重要发展路径。”

周光表示，L2与L3、L4的分水岭，存在法律（责任划分）和技术（兜底范围）。L2、L3与真正的L4存在模型层面的巨大技术鸿沟，真正的L4（非基于高精地图的“伪L4”）需要构建道路级通用基础模型，具备所有道路相关的通用常识，比如识别修路路段、水泥地等。

参考特斯拉的发展路径，存在“跳过L3”直接向L4突破的可能。未来，只有实现基础模型的突破，才能真正落地大规模L4。

余凯也同意周光的观点，L2到L4的关键，取决于基础大模型的进展。如果基础大模型进展未达预期，L3的阶段可能长期存在。当然，大规模L2+部署是L3落地的基础，也存在周光提到的“跳过L3”的可能，可能通过海量数据喂养基础模型，实现从L2到L4的跳跃。

大模型的“涌现性”可能让这种跳跃成为现实，正如苏青博士所说，L3可能是短暂过渡，直接从L2进入L4。

对于“从L2到L3再到L4的发展阶段，智驾生态体系会发生什么变化，地平线又将将扮演什么角色”的问题，余凯表示，希望与合作伙伴共同推动2030年实现真正的L4。今年1月，他曾提出一个观点：三年将实现“脱手”（hands off），五年实现“闭眼”（eyes off），十年实现“放心休息”（minds off）。其中“eyes off”，对应的就是L4。