路段被划定、速度被限定、功能被写进准入条件——自动驾驶从“能不能跑起来”的技术论证，开始走向“怎么安全上路”的制度落地。2025年12月15日，工业和信息化部在第401批《道路机动车辆生产企业及产品公告》中，对两款搭载L3级有条件自动驾驶功能的车型作出附条件准入许可，并明确其上路通行试点的使用主体与场景边界。
更值得关注的是，这次“放行”并非一放了之，而是把自动驾驶锁定在可控的运行框架内：长安牌SC7000AAARBEV被限定在交通拥堵环境下，于高速公路和城市快速路单车道内启用，最高车速不超过50km/h，并仅在重庆划定路段试点；极狐牌BJ7001A61NBEV则面向北京指定高速及快速路单车道场景，最高车速不超过80km/h。这意味着，国家层面首次以“附条件准入”的方式清晰传递出一个信号：L3可以上路，但必须在规则之内运行、在边界之内验证、在安全前提下扩展。由此，我国自动驾驶也由长期以测试验证为主，迈入以准入监管和受控应用为特征的新阶段。若将这一变化置于自动驾驶治理与产业演进的整体脉络中观察，其所释放的不仅是一次准入许可，更暗含着若干关键层面的突破：
（一）技术验证与产业协同的现实起点
此次获准入的车型——长安深蓝SC7000AAARBEV与极狐阿尔法BJ7001A61NBEV——均被明确限定在特定城市、道路类型及速度区间内运行。通过场景受限的准入安排，L3自动驾驶获得了高价值且可控的真实道路运行环境，使车企能够在实际交通条件下系统性积累测试阶段难以充分覆盖的复杂场景数据，并据此检验和优化感知、决策与接管机制。
同时，附条件准入也向上游产业链释放出清晰预期。激光雷达、4D毫米波雷达、域控制器等关键硬件进入稳定装车阶段，有助于推动供应链由试配状态向规模化供给过渡，为后续成本下降与系统集成优化创造条件。
（二）法规供给与责任配置的同步推进
与技术层面的进展相伴随的，是制度层面的实质性推进。围绕L3级自动驾驶运行，多地已配套地方性法规（如《北京市自动驾驶汽车条例》），并对事故责任作出初步界定：系统接管期间由车企承担相应责任，驾驶员未按要求响应接管警告的，由驾驶员承担责任。这一制度安排表明，自动驾驶治理正在由“技术是否可行”的讨论，转向“责任如何划分、风险如何分配”的实践层面。通过地方立法与准入运行相结合，相关规则开始在真实运行条件下接受检验。
从政策推进逻辑看，当前已初步形成“试点先行—运行数据积累—标准与法规完善”的路径，为全国层面的制度构建提供实践基础。
（三）全球竞争中的战略窗口期
从国际视角看，中国凭借政策响应速度、完整产业链（如华为乾崑智驾ADS系统支持全国范围智能驾驶）和庞大市场腹地，有望在L3赛道实现技术输出。一方面，政策响应速度和试点组织能力，使技术验证与规则制定能够迅速推进。另一方面，完整的汽车产业链与较高的市场规模，使新技术具备更快落地与迭代的现实基础。
一、自动驾驶商业化的现状分析
在首批L3级自动驾驶车型获得附条件准入的背景下，自动驾驶所处的发展阶段及其商业化前景需要被重新界定。不同等级自动驾驶在能力边界、风险结构与商业可行性上的差异需要被准确理解。
（一）L2商业化进展
从市场结构看，L2级组合驾驶辅助已成为中国乘用车市场的主流配置。按照工信部口径，2025年前三季度，搭载L2级组合驾驶辅助功能的新车销量占比约为64%。但需要指出的是，L2的广泛普及并未带来自动驾驶能力边界的实质性扩展。其以自适应巡航（ACC）和车道保持（LKA）为核心的功能目标在于领航辅助、减轻驾驶负担，而非替代驾驶员在复杂交通环境中的决策角色。因此，L2的规模化更多反映的是工程成熟度与成本下降，而非系统智能水平的跃迁。
（二）L3商业化进展
与L2级辅助驾驶已形成稳定市场格局不同，L3级自动驾驶的推进路径呈现出明显的审慎特征。从准入方式看，工信部对L3车型采取的是严格的附条件许可（限定特定车型、运行范围、速度上限与车道条件），并同步配置安全员随时接管，将其运行牢牢约束在可控框架之内。由此可以看出，L3在当前阶段并未被定位为可市场扩张的成熟产品，而是一种需要在真实道路环境中持续接受系统性检验的过渡性技术形态。
在制度审慎推进的同时，技术层面的约束也进一步影响着L3的商业化节奏。现阶段，L3自动驾驶的主要瓶颈集中暴露于高不确定性场景。在复杂气象条件下，如暴雨、浓雾或强逆光环境中，传感器性能衰减依然明显，感知不确定性难以完全消除；在复杂交通条件下，包括无保护左转、施工路段以及非机动车与行人混行等场景，系统对交通参与者行为的识别与预测能力仍面临挑战；而在极端或伦理敏感情境中，系统决策与责任归属尚未形成统一且被社会普遍接受的技术与制度解决方案，相关争议仍有待进一步回应。
尽管上述情境在整体交通运行中出现的概率相对有限，但其一旦发生，往往对公众信任与社会认知产生放大效应。这种“低频但高冲击”的风险特征，使监管与产业在L3商业化推进上保持谨慎，也成为制约其商业化节奏的重要现实因素。
二、L3自动驾驶发展的关键难点
前文分析表明，L3级自动驾驶已在制度上迈出试点性一步，并在真实道路环境中展开有限运行。但从试点走向更大范围的商业化应用，并非简单的“放量”问题，而是一个需要逐项回应关键难点的过程。试点运行的意义，正在于暴露问题、识别挑战，并为后续路径判断提供依据。在这一背景下，L3的进一步发展主要面临技术、制度与经济三个层面的核心难点。
（一）技术层面
如前文所述，L3自动驾驶在真实道路运行中面临的主要技术问题，主要集中于复杂边界条件下的不确定性。针对这些显性问题，当前技术路径普遍通过强化多传感器融合与系统冗余来提升可靠性，使系统在限定场景内具备基本运行能力。但需要进一步指出的是，这一应对路径本身正在引出新的挑战。随着冗余设计与算力需求不断叠加，系统复杂度与硬件成本同步上升，使技术优化逐渐从“能力提升”转向“复杂度与成本控制”的权衡问题。这一变化不仅增加了工程实现难度，也在客观上制约了L3技术向更大规模应用的拓展。
此外，基于深度学习的AI决策模型仍具有一定“黑箱”特征，使事故发生后的因果分析与责任认定面临困难。这一问题在商业运行与法律责任讨论中尤为突出，对决策逻辑的可解释性提出了更高要求。
同时，L3对长尾场景的覆盖高度依赖真实道路数据积累。相关研究指出，若仅依赖真实道路行驶数据，在统计意义上验证系统安全性，所需里程可能达到数亿甚至数千亿英里，而当前数据获取与验证效率仍明显不足。这种验证难度，构成L3进一步发展的长期技术挑战。
（二）法规与标准层面
L3自动驾驶进一步推进的一个核心问题，在于现有法律与监管体系尚未与其形成稳定匹配。随着技术从测试走向真实道路运行，制度层面的不确定性开始成为影响商业化节奏的重要因素。
从国际层面看，不同国家和地区在数据隐私保护、伦理原则与责任认定方面差异显著。例如，欧盟GDPR对数据采集、存储与使用提出了严格要求，显著提高了自动驾驶系统跨区域部署与技术输出的合规成本。
在国内层面，尽管地方试点已在运行管理与安全责任方面形成一定实践基础，但在L3级事故责任划分、风险评估以及保险机制衔接方面，仍缺乏统一、清晰的制度安排。在责任边界尚不明确的情况下，保险机构倾向于通过提高保费或限制承保范围来控制风险，从而在客观上放缓了L3商业化推进的节奏。
（三）经济与商业层面
L3自动驾驶商业化面临的直接问题，在于成本水平显著偏高，而收益端尚未形成稳定支撑。在当前阶段，L3系统高度依赖高冗余感知硬件与大算力平台，其整体成本结构明显高于L2阶段。
部分市场研究估计，完整的自动驾驶感知与算力硬件组合成本已超过5万元人民币，这在现阶段显著抬高了整车成本，直接影响消费者的购买决策。与此同时，消费者对“安全溢价”的支付意愿仍然有限，订阅制等收费模式普及率较低，使车企难以在L3阶段建立稳定、可复制的盈利模式。
在高投入成本与回报预期不确定并存的情况下，L3商业化推进必然趋于谨慎，这一现实构成其进一步发展的重要经济挑战。
三、无人驾驶发展展望
自动驾驶进入L3试点运行后，讨论重心正在发生变化：问题已不再是技术是否具备上路能力，而是在既有技术与制度条件下，未来数年应以何种节奏、沿何种路径推进。从这一视角看，自动驾驶正进入一个以选择和分化为特征的发展阶段。
综合技术成熟度、监管取向与产业投入结构判断，2026年前后更可能成为自动驾驶发展路径逐步分化的阶段性节点：L3将进入以工程化完善和商业模式验证为主的推进阶段，而L4/L5仍将主要停留在特定场景内的技术探索。
（一）L3发展展望
1. 技术方案收敛
在测试验证阶段，自动驾驶曾并行探索多种技术路线。但随着系统开始进入真实道路运行，自动驾驶技术路线转向以系统稳定性和责任可界定性为核心的收敛阶段。
在感知层面，由激光雷达、摄像头与4D毫米波雷达构成的多传感器融合方案已成为共识；在算法层面，基于BEV（鸟瞰视角）的环境建模方法，结合Transformer等用于处理时序与多模态信息的架构已在主流方案中趋于一致。中国汽车工程学会预计，至2026年，L3级硬件配置将收敛至3-4种主流模式。这一收敛有助于行业在功能安全标准上形成共识的同时减少重复研发，加快工程化落地。
2. 商业模式创新：分级管理和云端平台
与技术路径收敛同步发生的，是商业模式逻辑的变化。传统通过配置差异销售“高阶智能驾驶功能”的模式难以持续，车企将逐渐转向“硬件预埋+软件分级开放”的新模式：在硬件层面提前部署感知与算力能力，在功能层面则根据法规进展、技术成熟度和使用场景逐步开放。这一模式的核心目标，是在控制运行风险的同时，为技术迭代和制度调整预留空间。
同时，L3阶段的运行开始更多依赖车路云协同体系。通过路侧感知、信号协同和云端支持，部分复杂场景的决策压力可以被系统性分担，从而提升整体运行稳定性。
3. 渗透率判断：稳步增长
从市场角度看，L3的渗透率增长具备较高确定性。群智咨询预测，2026年全球L3级新车占比将达8.5%，中国市场因政策支持有望突破10%。2026年很可能是L3从制度放行走向商业模式验证的阶段。
（二）L4/L5发展展望
与L3进入工程化推进与模式验证阶段不同，L4/L5在可预见时期内进入开放道路常态运行的可能性较低。其根本原因不在于技术进展速度，而在于发展门槛已从“在限定条件下可靠运行”转向“在任何情况下避免系统性失效”，这一变化决定了其推进逻辑的根本不同。
在技术层面，L4/L5与L3的核心差异在对系统失效容忍度的根本改变。这意味着感知、决策与执行体系必须在单点或多点故障条件下仍能保持安全运行，对系统架构与工程验证提出极高要求。在相关能力尚未系统性满足之前，L4/L5难以在开放道路环境中形成可推广的运行形态。
在制度与社会层面，L4/L5运行的前提是驾驶责任的彻底重构。当车辆不再依赖人类驾驶员，事故责任认定、司法裁量与保险赔付机制均需以系统为中心重新设计。在相关制度尚未形成稳定共识之前，开放道路上的常态运行缺乏必要支撑。
综合技术成熟度、制度准备程度与社会接受度判断，L4/L5在较长一段时期内发展仍将主要依托封闭或半封闭场景，通过长期、持续的技术迭代与制度调整逐步推进。
总体来看，首批 L3 级自动驾驶车型的附条件准入，并非一次简单的技术放行，也不仅是一项产业层面的政策安排，而是对高阶自动驾驶发展方式的一次明确选择。通过设定清晰边界、压实运行责任，自动驾驶首次被系统性地纳入现实道路和制度框架之中，在可控前提下接受真实检验。这一步的关键，不在于“放得多快”，而在于“走得稳不稳”。以附条件准入为抓手，把技术创新置于规则之内推进，把风险控制前置到制度之中落实，既避免了冒进带来的系统性风险，也为工程验证、责任厘清和治理优化留出了空间。边界不是束缚，而是方向；规范不是减速，而是蓄力。
从更宏观的视角看，在全球自动驾驶仍处于技术突破与制度探索并行的阶段，中国选择以制度先行、工程验证同步推进的路径，体现的是一种更为审慎而主动的治理逻辑。它传递出的信号清晰而坚定：前沿技术的发展，既不能脱离现实治理，也不必等待“完全成熟”才启动实践，而是可以在规则护航下稳步向前。
给技术设限，是为了让创新走得更远；为发展探路，是为了让未来走得更稳。
