如果最近你去了北京或者重庆，或许会注意到路上有一些新能源车挂着尾号为“Z”的牌照。这代表它们已经获准进入L3自动驾驶的运行范围。很多朋友让我聊聊这项技术，毕竟它看起来很炫，但我发现一个有趣的现象——不少人以为L3只是L2的升级版，这其实是个不小的误解。
在L2的世界里，汽车厂商很擅长用营销制造“车能自己开”的幻觉，但本质上它依然只是辅助驾驶工具。法律责任始终在驾驶员身上，厂商只要在说明书上写明“驾驶员需时刻监控路面”，就能轻松规避绝大多数风险。举个例子，高速上开着高阶辅助驾驶的车撞上施工设备，后台数据一查：系统在撞击前两秒发了接管警示，但驾驶员没反应。法律上，只要这声滴滴响过，厂商的义务就算完成，至于你是走神了还是反应不及，算你的事。在这样的规则里，厂商稳赚不赔，程序哪怕有逻辑漏洞，也能让数以万计的驾驶员主动替它们做试错实验。
而L3完全不同，只要车辆在合法的自动驾驶运行范围内，系统就是主动驾驶的主体，出了事，责任会直接追到算法背后的公司。汽车从一个机械产品变成了可以承担“驾驶行为责任”的智能体——违章、事故，都会变成在审查它的决策是否合规。以前的责任是“质量问题”，现在是“行为问题”，本质发生了改变。
目前L3的运行场景还非常受限，比如在重庆，被限定在部分快速路和不超过50km/h的车速。听起来很保守，但有原因。自动驾驶的最大敌人不是普通的跟车、等红灯，而是那些极少发生但可能致命的“长尾场景”，比如突然掉落的轮胎、短时失明的隧道出口、路面出现野生动物。这些情况不在实验室的“题库”里，系统可能会把黑色轮胎当成阴影，最后酿成事故。政策的低速限制，其实是用来削弱这些极端场景的不确定性风险。
L3的意义，不在于在理想环境跑得多快，而在于在极端情况下能否稳住、兜底，像老司机一样做出正确判断。它不能在遇到未知情况时撒手不管，这要求硬件、电源、通信、执行机构都有冗余，为的就是避免驾驶员无法接管时车辆失控。
这让我想到前年在旧金山的一个例子：当地停电，交通信号灯全灭，Waymo的无人出租车在路口直接趴窝，因为它们高度依赖高精地图和预设规则，一旦现实和地图不匹配，就直接“自闭”。这就是单点依赖的风险。华为在中国选择多传感器融合，就是为了应对雾、暴雨、逆光等让视觉感知失效的状况。摄像头看不见时，激光雷达和毫米波雷达依然能提供确定的信息，确保车辆在关键时刻能做出正确决策。
更成熟的L3系统，还会有自动救援功能。比如驾驶员因病或昏睡无法接管时，车辆能自主找到安全位置，比如应急车道，打开双闪，甚至发出SOS灯信号、解锁车门，方便救援。这种真正把安全兜底能力做到系统底层的设计，才是L3的含金量。
不过技术的进步离不开数据积累。很多人以为车卖得多、跑得多，智驾水平就会提高，但如果采集的大多是普通巡航的数据，那对系统来说都是垃圾信息。自动驾驶最需要的是极端的“长尾场景”数据，这种数据得靠高效的数据闭环体系和持续的高成本投入来积累，没捷径可走。因此，拥有数据规模和复杂度的企业，会形成难以跨越的壁垒，后来的玩家即便算力强、算法好，也很难一夜之间赶超。
所以，看到路上的“Z”牌照，不必太兴奋。L3的落地只是持久战的起点，极端场景里的风险远未被完全消化。车企不能再躲在L2的话术背后卖车了，法律的红线已经画好，未来能否活下来，真的只看实力。这对一些人来说，可能是坏消息，但对用户而言，这才是自动驾驶应有的起点。
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