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每∠经记者 范文清 每经编辑 孙 Ρ磊
“自动驾驶技术在▥L2之后率先进入商用的很可能是LĊa;4，而非L3。”日ધ前，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏对自动驾驶商业化技术路线的判断，在业内引发争议。
近年来，随着大量的L2、L3车型问世，自动ý驾驶的相关技术被逐步验证，拥有相关配置的车型也在市场中走俏。这带动了企业和ૄ资本投入自动驾驶研发的热情，但不时发生的有关自动驾驶的∅安全事故，也令业内人士在探索自动驾驶商业化的路径上更为谨慎。
“自动驾驶大规模商业化的前提是，大数据表明自动驾驶的安全性，这其中存在两个挑战：一是样本数据规模是否足够大，二是数据结果是否具备ੋ公信力。这都是需要行业合力解决的问题。”9月2日，驭势科技创始ੜ人吴甘ü沙在接受《每日经济新闻》记者采访时预计，乘用车在未来的3年至5年时间里仍然处于L2状态。
吴甘沙向记者透露，当⊂前行业相对理性地认为，2030年可以在公共道路上看到规模化自动驾驶的商业∨化落地，但∼这是一个渐进式的过程。
自动驾驶量产的第一Ν原√则
“如果从商业化落地的角度来看，自动驾驶目前已经在很઼多应用场景落地了，比如环卫、乘用车的L2+自动驾驶等，但是自动驾¢驶的（商业化）落地是ਬ一个渐进式的过程，很难划定某一个节点。”智行者董事长、CEO张德兆在9月1日举行的“2022汽车资本论坛”上表示。
当前，业内探索自动驾驶商业化的路径有两条：一条路径是基于乘用车L2渐进式的发展自动驾驶技术，由于L2的责任主体是司机驾驶员，所以在技术不太成熟的情况下，自动驾驶既有明确的责任主体，又有一定的容错空间；另一条路径是商用车、特种车、专用ਨ车中采用的L4级自动驾驶技ૄ术，虽然Î已经达到L4级别，但也是一个从慢到快、从限定场景到开放道路等多元场景的渐进过程，本质上仍是最大化地实现自动驾驶的技术安全保障。
而围绕自动驾驶的演进，业内也一直存૮在两大“流派”：一是走渐੨进式路线，以传统主机厂和造车新势力为主，从相对基础、难度较低的辅助驾驶入手，逐步实现L1、L2、L2+的辅助驾驶功能；二是走跨越式路线，以百度、谷歌等互联网大厂和自动驾驶初创公司为代表，从L4级切入研发自动驾驶技术，不用经历从低级到高级自动驾驶算法和硬件上的转型。
而两大“流派”争论的焦点¡是：在车辆实现L2级功能后，下ਗ਼一步的发展到↔底是L3还是L4？
在李彦Ñ宏看来，L2和L4的事故责任界定都很清楚，L2出事责Ù任在司机，L4责任界定也很清楚，没司机了，运营商要对事故负责。而L3要求司机在需要时进行接管，导致难以界定事故责任，所以普及可能bd;需要更长时间。因此他大胆预言，L2后率先进入商用的可能是L4，而不是L3。
对此，有业内人士认为，这一预言过于激进。由于自动驾驶ⓙ与安全密切相关，加上现有政策法规°尚⋅未跟上发展形势，从L2到L3再到L4的渐进式探索更符合实际。
“判断自动驾驶能否实现量产的第一原则是不能出现重大安全事故。”吴甘沙在接受记者采访时表示，虽然近年来智能驾驶产业链的完善让不少公司享受到成本与政策上的诸多利好，但当前自动驾驶Ċa;在技术、效率、体验、安全性层面í仍面临巨大挑战，乐观预计在2030年自动驾驶有望实现规模化生产。
车企要具L4全栈自研»能力ૡ
事实上，当前由于物流领域对自动驾驶的需求∫较强，在机场、矿山、港口ε等封闭物流场景的自动驾驶运营已逐步实现盈利。ૉ“在这一领域，自动驾驶大规模的商业化指日可待。”吴甘沙说。
而在末端配送、环卫等ⓨ开放道路场景下，自动驾驶盈利之路稍显漫长。吴甘沙给记者算了一笔账：如果一台末端配送车的成本控制在10万元以下，使用期限在3年至5年，能替代两到三个人力，且累积的数据足够大，那么就能实现盈利。૧×
但是大规模的数据采集与数据验证对企业来说还是一项非ƒ常艰难的工作。“只有像特斯拉那样，每年有近百万辆的车辆销售规模，࠹既能采集到数据，又能保证安全性，才可能¹最先跑到终局。”吴甘沙说。
此外，♠当前正处于试运营阶段的无人驾驶出租车（Robotąc;axi），还处于早期阶段，仍有多个问题待解，比如无法做到去安全员、效率慢容易导致交通拥堵、仅适用局部⇑区域不具备普适性等问题，使之距离真正的商业化仍有较长的路要走。
在吴甘沙看来，Robotaxi实现商业化至ß少需要具备四个条件：技术上证明比人安ਬ全ϖ、成本上比人工低、政策法规对低级错误具有免责条款、良好的社会接受度。
尽管自动驾驶商业化之路仍需时日，但包括主机厂、初创企业、造车新势力和科技公司在内的各方势力都在积极ąc;布局该领域。中信证券在研报中指出，L2级自动驾驶渗透率自2017年以来，每年均有5%左右的Ąe;提升，今年上半年Ċb;渗透率达到33%。
“当前汽车自主品牌在向高端化转型的过程中，已经将高阶自动驾驶作为差异化的重点。随着法律法规的完善，高阶自动驾ℜ驶将快速落地。预计2025年L3/L4及以上级别的自动驾ι驶渗透率将分别为10%、1%，到2030年ફ这两个数字将分别提升至40%、8%。”中信证券在其研报中称。
不过，当前不少整车Π企业将包括自动驾驶在内的智能驾驶技术研发委托给第三方企业，或通过合作ⓡ的方式获取技术支持。以智能座舱的操作系统为例，当前存在两种发展路径：一种是选择全栈自研；另Āe;一种是依靠科技公司的技术优势快速入局。
对于ਫ਼上述两种路径的选择，芯砺智能科技首席战略官陈超卓认为，“牵扯到智能，车厂一定要掌握核ਭ心技术。但这需要车厂具备一定的能力。一些小车厂可能只能依赖互联⌊网科技公司。”
对此，前晨汽车首席技થ术官付晶玮认为，整车企业一定要具有L4的全栈自研能力。“任何一个新技术的发展与突破，都需要懂的人去做懂的事。作为整车企业，如果不具备全栈自研能力，会在与行业企业间合作时产生巨大的沟通代价。”付÷晶玮说。
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