无激光雷达

从年初等到了年末，L3级自动驾驶乘用车终于拿到正式“通行证”。

12月15日，工信部发布公告，根据《道路机动车辆生产企业及产品准入管理办法》等规定，批准了两款具备L3级有条件自动驾驶功能的智能网联汽车产品：长安与极狐各一款。这意味着，自2023年11月工信部等四部门宣布开展智能网联汽车准入和上路通行试点以来，经过近两年的规则打磨和测试实践，L3车型首次以“合法身份”驶上公开道路。

首批车型：长安深蓝 SL03 与 极狐阿尔法S（L3版）

根据工信部官网信息，本次获批的两款车型分别是：

长安牌 SC7000AAARBEV 纯电动轿车

对应市售车型：长安深蓝 SL03

功能：在交通拥堵环境下，可在高速公路和城市快速路的单车道内实现自动驾驶

最高车速：50 km/h

当前开放路段（仅限重庆）：

重庆市内环快速路

新内环快速路（高滩岩立交—赖家桥立交）

渝都大道（人和立交—机场立交）等

传感器配置：L3版本未搭载激光雷达

长安方面表示，依托自研的“天枢智能”技术体系，在L3级自动驾驶的设计开发、测试验证、生产运营以及后续迭代等环节已形成较为完整的经验和管理体系，为中国品牌在自动驾驶量产应用上打基础。

极狐牌 BJ7001A61NBEV 纯电动轿车

对应市售车型：极狐阿尔法S（L3版）

功能：可在高速公路和城市快速路的单车道内实现自动驾驶

最高车速：80 km/h

当前开放路段（仅限北京）：

京台高速（大兴区旧宫新桥—机场北线高速）

机场北线高速（大渠南桥—大兴机场高速）

大兴机场高速（南六环—机场北线高速）等

传感器配置：搭载3颗激光雷达

北汽集团方面则表示，依托“元境智能”技术体系，在战略规划、技术路线和开发体系等方面进行了多轮打磨，整车通过多阶段测试，最终从众多企业中脱颖而出，拿到本次自动驾驶产品准入资格。

需要强调的是，这两款都是已经在售的车型，但本次获批的是其具备L3能力的特定配置和运营模式，并非面向所有普通消费者开放的版本。

使用限制：路段、车速和功能都被“画了圈”

从目前获批的ODD（设计运行域）来看，本轮L3开放的条件是非常保守的：

区域与路段限制明显

目前仅在北京和重庆的部分路段允许开启L3功能，其他城市暂时无法使用。

这也意味着，即便买了对应车型，没有在指定城市、指定路段上，L3功能也无法激活。

车速上限较低

深蓝 SL03（无激光雷达）：L3最高运行车速为 50 km/h，且必须是“交通拥堵 + 指定快速路/高速”两个条件同时满足，使用门槛很高。

极狐 阿尔法S（L3版）：将上限拉到 80 km/h，虽比深蓝高一些，但相比高速公路常见的120 km/h限速仍偏保守。

仅限“单车道自动驾驶”，不支持自动变道

两款车型在L3模式下，只能在当前车道内完成自动驾驶：跟车、保持车距、车道居中等，不包含自动变道、自动超车等更复杂的决策动作。

功能体验层面看，行为上与目前常见的高速 ACC、自适应巡航＋车道居中类似，但法律地位不同：

L2：驾驶员必须随时握方向盘、保持注意力，系统只是“辅助”。

L3：在系统能力范围（ODD）内，允许驾驶员暂时脱手并转移注意力，比如看手机、看视频，但要在系统提示或特殊情况时按要求接管。

真正的分水岭就在这里——驾驶员是否可以“合理地不看路”。

当前各种高速 NOA、城市 NOA 在能力上已经相当强，但法规层面依旧按L2管理，要求司机全程负责，这与L3的责任分配完全不同。

因此即便这次开放的L3功能在场景和车速上看来“有点憋屈”，依然是从“辅助驾驶”向“自动驾驶”跨过去的一小步，却是法律和责任体系上的一大步。

事故责任：在ODD内出事，多数情况下由车企/供应商兜底

网上曾流传过一份“L3仍由驾驶员负责”的表格，其实并不准确。

根据科技部今年7月发布的《驾驶自动化技术研发伦理指引》：

若事故发生在系统能力范围（ODD）内，且驾驶员并未被系统要求接管或未能及时接管难以判责的情况下，可能由车企或系统供应商承担责任；

若事故是由于驾驶员没有按要求接管或超出ODD违规使用导致，则用户需承担主要责任。

因此，“系统能力范围”也就是ODD，几乎成为L3事故责任划分的首要参照。

本次获批的两款车都对ODD做了非常精细且保守的限定：具体到城市、具体高速路段、单车道、车速上限等，就是为了确保一旦出事，能明确界定责任边界。

目前只对运营车辆开放，个人车主还要再等等

尽管两款车本身已经上市，但这次获批的L3功能暂未直接向个人消费者开放：

政策要求，L3自动驾驶车型须由车企+使用主体（如出行公司）联合申报。

换言之，当前L3只面向运营车辆：网约车、租赁车等，由专业机构统一运营和管理。

这样的安排，有利于在可控规模和可控场景内收集数据、验证安全性，把潜在风险封装在较小的范围里。

普通车主想买到可以“合法松手”的L3私家车，大概率还需要再经历一轮：

试点运营 → 数据积累 → 法规细化 → 逐步放开 的过程。

L3的核心不是功能，而是 ODD

这次的试点其实把一个问题摆得很清楚：

越高级别的自动驾驶，对运行条件的限制反而越严格。

ODD（Operational Design Domain，设计运行域）就是为自动驾驶系统画的一条“能力边界线”——包括：

道路类型和边界（高速、城市快速路、是否有隔离带等）

交通基础设施（车道线质量、标志标牌、信号灯等）

临时性道路变化（施工、改道、临时限速）

其他交通参与者（行人、自行车、非标车流量和行为模式）

自然环境（雨雪、雾、夜间、强光、路面积水、积雪等）

网联通信与高精地图是否可用等

这一点在2021年工信部等三部门联合发布的《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》中也有明确说明：

自动驾驶道路测试必须基于ODD进行场景设计和功能验证，确保系统不会被“丢进一个从未预见的环境”里。

为什么自动驾驶越高级，越要“挑场地”？

可以类比人类司机：

新手司机面对山路、窄路、暴雨、高速夜间等场景时，会本能地紧张、减速甚至停车，懂一点分寸的还会主动选择不在某些条件下开车。

有经验的司机则更清楚自己的能力边界：比如大雨不开长途，高速犯困就进服务区休息。

自动驾驶系统本质上也是“能力有限的司机”，它做不到覆盖所有极端情况，也没法像人类那样临场发挥“灵机一动”。

因此，通过ODD严格限制“在哪些场景才能上自动驾驶”，有几大作用：

让系统始终处于自己有把握的环境中运作

在超出ODD时，主动提示驾驶员接管，避免“硬撑到失控”

为后续保险与责任划分提供清晰依据：

ODD内系统失效：大概率车企/供应商承担

ODD外强行使用：用户可能需承担主要责任

车企在安全与冗余上的投入

长安：七重冗余 + 场景池 + 全链路安全

长安方面披露的部分技术与安全措施包括：

架构冗余：在感知、控制、电源、转向等关键环节采用多重冗余，以确保单点故障不会直接演变为安全事故；引入4D毫米波雷达的微多普勒特性增强对目标运动状态的识别能力。

场景能力建设：

构建超过5万个“种子场景”

总测试场景数量超过40万例

道路测试里程超过500万公里，其中极限场景占比达到36%

安全目标：

电子围栏外误激活为0

重大运行风险为0

同责及以上事故为0

违反交规为0

功能安全与预期功能安全（ISO 26262 等）：

依据 ASIL D 的管理开发流程（最高等级）

建立包含1000+安全需求的验证体系

网络与数据安全：

“9重纵深防御”+“三端一体化态势感知平台”

在国标要求之外额外增加多层防护措施

覆盖182项多维度专项测试，目标是消除中高风险隐患

整体目标是：在规定ODD内，达到**优于“谨慎、成熟的人类驾驶员”**的安全水平。

北汽极狐：对标航空领域的冗余架构

北汽集团则提出，极狐阿尔法S（L3版）借鉴了航空领域的安全理念，在多项关键子系统中引入冗余设计：

感知、决策、转向、制动、通信、电源、定位等均做了备份设计，防止单一系统失效直接导致危险。

在功能验证和法规符合性测试中，针对ODD覆盖范围内的多种场景进行反复验证，以保证在“画好的圈”里，系统能够稳定工作、满足法规，并具备足够冗余裕度。

象征意义大于实际体验，但拐点已经出现

综合来看，这次L3准入许可有几个特点：

场景范围窄：只覆盖北京、重庆的少量高速/快速路路段；

功能不“花哨”：仅限单车道内自动驾驶，无自动变道、无复杂城市路口处理；

车速受限：50 km/h、80 km/h 的上限与常态高速通勤需求仍有差距；

运营主体限定：目前主要面向网约车、租赁车等运营车辆，尚未放开给个人车主。

但它的重要性不在于“好不好用”，而在于：

L3的法律与责任框架第一次真正跑通：

系统在ODD内可接管大部分驾驶责任，驾驶员获得“有限解放”，责任主体逐步从“人”部分转移至“车企/系统”。

为后续大规模开放打基础：

车企可以在实际运营中获取大量真实数据，用于放宽ODD、提高上限速度、拓展多车道与自动变道等功能。

行业节奏会被明显推快：

已经拿到通行证的企业会继续扩大范围，其他车厂也会加速跟进，相关法规、标准和保险机制也会被倒逼加速完善。

更多车企“上路试水”：小鹏、鸿蒙智行等加入战局

值得关注的是，除了这次正式拿到工信部准入的长安和极狐，其他厂商也在加紧布局：

小鹏汽车：12月16日传出消息，小鹏已经在广州市取得L3级自动驾驶道路测试牌照，开始常态化L3道路测试。

鸿蒙智行：联合深圳市交通局等部门，在深圳启动L3内测项目。

可以预见，接下来一段时间里，主流车企都会陆续推动L3上路测试，试点城市与路段也会逐步扩容。

在2024年奠定规则和试点基础后，2025年前后L3更大规模落地，很可能会成为汽车行业的一个关键看点——从“辅助驾驶”真正迈向“自动驾驶”的阶段性转折。