2020年1月5日，韓國國土交通部發布L3級自動駕駛安全標準。這意味著韓國成為世界首個為L3級自動駕駛制定安全標準和商業化標準的國家。

此次韓國發布的標準主要涉及L3級自動駕駛車道保持、突發情況下對駕駛員的監控、人類未接管時自動減速、啟動緊急制動信號等方面。

這個消息仿佛給自動駕駛帶來了新的曙光，媒體重新對自動駕駛一片叫好。

但在在此時刻，不妨冷靜下來，重新回到影響自動駕駛發展最關鍵的因素：技術。

自動駕駛領域，除了技術以外的進展，都算不上進展。

根據自動駕駛標準權威機構SAE發布的最新自動駕駛相關標準，自動駕駛從L0到L5共六個等級。其中L5是完全自動駕駛，也是自動駕駛的終極形態。

與此前不同的是，自動駕駛分成了兩個大的階段，L3級剛好處于“人工”和“智能”的交集：L3級自動駕駛要求在特定情況下，駕駛員需要去重新接管行駛中的汽車。

當前自動駕駛企業主要走L2和L4的發展路線，而L3正處于風口之上。

便捷的L2自動駕駛技術

L2作為駕駛輔助系統，由于其成本增幅較低，技術成熟度高，可以實現大規模量產落地，從而快速實現商業化盈利。并且，當前主要的L2技術都有助于大幅提升汽車的主動安全水平。

如AEB（自動緊急制動），可以直接降低追尾事故發生率；車道保持技術，能夠極大地減少剮蹭；以及當下應用最多的自主泊車，對于一些新手以及那些有著停車恐懼癥的司機而言，無疑是一大福音。

其次，L2級別的自動駕駛系統，與現行的交通法規并不會產生矛盾，因此在法律層面也不存在一系列問題。

L2自動駕駛的定位就是以“輔助”為主，人依然作為駕駛主體。雖然L2給消費者帶來了極大的便捷，但并沒有解決出行的安全問題。

自動駕駛最主要的目的，是避免交通事故帶來的人身安全及財產損失。

據自動駕駛公司Waymo官網公布的數據，2015年全球有240萬人因車禍受傷，2016年有135萬人死于車禍。

而在全美發生的所有的車禍中，94%都是由于人為因素導致。

這個數據放在全球依然具有代表性，某些地區甚至可能更高。

那如果是L3高級自動駕駛輔助，是不是就能夠解決這一問題呢？

“雖然駕駛員可以撒手，但又要準備隨時接管，也就是既希望駕駛員可以‘睜一只眼，閉一只眼’，同時又要求駕駛員全程隨時全神貫注，這本身就自相矛盾。”時任沃爾沃汽車中國區研發總監的顧劍民直言。

駕駛過程中，人本身就是最大的不確定因素，不同人的反應速度也不盡相同。

設置多長時間給駕駛員進行切換反應去重新接管汽車？接管后司機是否就能立刻回到駕駛狀態？遇到突發情況預警后，駕駛員接管后是否能處理？

這一切都是不確定的，不確定意味著不安全。從人工駕駛轉變到自動駕駛的過程中，不應該存在緩沖地帶。

2019年3月，李斌向媒體透露，蔚來正在研發第二代平臺。在新的平臺上，蔚來將跳過L3自動駕駛，直接研發L4級別自動駕駛技術；另一家車企沃爾沃也進行了公開表態，明確表示要放棄L3。而特斯拉的Autopilot在2018年10月發布的增強召喚功能則標志著特斯拉之后將從L2直接邁到L4階段。

盡管業界對于人機切換的問題很清楚，那為什么還是有大部分自動駕駛企業（尤以傳統車企居多）還要不懈余力的推進L3自動駕駛呢？

這就要從市場的角度來看了。

從“Gartner曲線”看自動駕駛

Gartner公司是全球知名的IT研究與顧問咨詢公司之一，每年會根據分析預測把各種新科技的發展階段及要達到成熟所需的時間繪制在一條曲線上，這條曲線被稱為“Gartner新興技術成熟度曲線”（The Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies）。

Gartner新興技術成熟度曲線

為了便于理解后文，在此作以簡單說明。

整個曲線分為五個階段：

創新觸發期：某項技術公開演示、產品發布或其他事件引起新聞界和行業對技術創新的興趣。

期望過高的頂峰：媒體關注度過高，對該創新的期望超出了其當前能力。在某些情況下，會形成投資泡沫。

幻滅槽：隨著時間的推移開始冷靜。實際推進速度慢于預期，或在預期時間無法提供財務回報等所有問題都會導致產生幻滅感。

啟蒙的坡度：一些早期探索者克服了最初的障礙，開始收獲到早期自研技術帶來的紅利并重新推進。而后來者借鑒了早期探索者的經驗，更加了解在何時何地進行創新，才能取得最大收益。但和此前探索者一樣，這個階段還是無法實現商業化盈利。

生產力的高原：隨著創新的現實利益被證明和接受，越來越多的企業對當前階段大大降低的技術風險感到滿意。采用率開始爆發式增長，并且由于具有規模生產和商業價值，滲透率也開始迅速提高。

現在，讓我們來看2019年新興技術成熟度曲線，在此我們僅關注自動駕駛。

2019年新興技術成熟度曲線

2019年的曲線中，L4自動駕駛處于幻滅槽，相信大多數人已經明顯感受到。而L5則是處于創新觸發期。而這兩項技術的落地商業化，Gartner給出的預測均超過十年。

我們離真正意義上的自動駕駛不一定有Gartner預測的那么久，但仍有一段路要走。

對于想快速實現商業化的自動駕駛公司，或是對自動駕駛商業化有更高需求的傳統車企來說，L4顯然無法給消費市場和資本市場傳遞太好的消息。

傳統車企巨頭不同于科技公司，每年的汽車銷量就上千萬，用戶極其敏感，一點異響都能把公司整得焦頭爛額，此前諸多“回收門”和“道歉門”便足以說明。

巨頭們賠不起，這是它們求穩的原因，不敢過于激進，這同時也是科技企業的機會，汽車產業可能會出現一次大洗牌。

毫無疑問，自動駕駛是未來的出行方式，因此傳統車企巨頭要么選擇和擁有技術的自動駕駛公司合作建立生態鏈，要么去收購自動駕駛公司做自己的自動駕駛。

但無論哪種，想要在較短時間內追上L4自動駕駛的領導者，是不現實的。

而如果繼續在L2的賽道摸索，必然會被打上“無創新”的標簽。因此只能選擇L3滿足消費者市場的需求。

當前發展L4路線的自動駕駛公司如Waymo、Cruise，以及中國的百度、Momenta，資本市場對他們有更多的寬容，通俗來講，他們有著更高的容錯率。

雖然短期內投入研發L4的自動駕駛公司不會有太多盈利，但毫不夸張的說，只要掌握了成熟的L4技術，就等同于掌握了未來的整個出行市場。

Uber和滴滴是當前世界上最大的兩家汽車出行公司，但其模式并沒有什么本質上的區別，拼的是運營和服務。因此后來的競爭者仍然可以用這個模式分這塊蛋糕。

但是自動駕駛，是完全不一樣的局面。

在知識產權越來越完善規范的未來，技術是不可復制且不可共享的。“馬太效應”在未來的出行市場將格外的明顯，大概率會出現第二個“微軟”。

雖然L2技術已經算不上是什么新技術了，應用也越來越成熟。但實際上，大多汽車仍然不具備自動駕駛系統的集成能力，以及定義電子電氣架構的能力。

有相當一部分的車企對外宣稱是L2級自動駕駛技術，基本上就是請供應商幫忙，集成上去，增加了某項看起來“高科技“的功能。但對電子電氣架構的理解，對跨域計算的理解，對自動駕駛系統的標準化訓練，以及系統的持續性更新迭代根本沒有一個可持續的發展規劃。

這種現象將會導致兩個極端——有些企業的L2自動駕駛系統越來越智慧，越來越好用，比如特斯拉；而有的企業的自動駕駛系統還是“PPT”，毫無用戶體驗，成為了一個耗時耗錢的“雞肋”產品。

特斯拉官網頁面

結語

眼下，對于傳統車企而言，打造自己的標準化自動駕駛系統，并作為標配功能應用到所有量產車，可以發揮出其大規模量產能力的優勢。

通過L2級別的量產車可以不斷提升自動駕駛系統能力，最重要的是可以獲得大量的汽車行駛數據；同時，還可以不斷的更新優化自動駕駛系統。為之后過渡到L4級自動駕駛打下基礎。

而對目標于出行市場的自動駕駛玩家來說，完全沒有必要在L3上耗時耗力。但在發展過程中，可以選擇從特定場景的L4功能切入，較快實現部分場景L4自動駕駛的商業化，以平衡研發投入與商業盈利之間的天平。

L3自動駕駛的炒作，應該結束了。