2025 年自动驾驶界最后一个重磅消息：L3 试点来了。

两款 L3 级自动驾驶车型率先在重庆、北京试点。一款是纯视觉方案深蓝 SL03，另一款是北汽极狐阿尔法 S6 三激光雷达版本，分别搭载长安自研智驾 NID、华为 ADS。

相比于以前的「L3 地方性牌照」，这次最大的不同：首次由工信部批准的 L3 级自动驾驶车型。

一时之间，L3 又变得热火朝天。

华为乾崑智驾一号位靳玉志略显激动发了一句话：「L3 is coming」。据了解，华为此前已经通过员工内购的问界 M9、尊界 S800 开始在深圳高速内测 L3，测试超过 1000 公里。

该内测区别于公开试点车型，不限单车道、也不限制较低的测试时速。某种意义上，相比于公开试点的两款车型，更接近于消费者使用的 L3 级功能。

这回 L3 炒得沸沸扬扬，但其实这已经不是第一次 L3 与车企的亲密期。

第一个时期：2017 年，以奥迪、宝马、奔驰为代表的豪华品牌在德国陆续发布 L3 自动驾驶功能，引发不小的轰动。

第二个时期：2018-2020 年，广汽、奇瑞、上汽以及长安等车企纷纷提出要量产 L3 自动驾驶汽车，一批车企推出「L3 级汽车」，但打眼一看居然只能实现自主泊车。

第三个时期：就是 2025 年，这也是关于 L3 命题变化最快的一年。

8 个月前，何小鹏喊出：「2025 年底将实现 L3 智驾能力量产落地」。8 个月后小鹏新 P7 有了 2250TOPS 的算力配置，但何小鹏表示「只有 L2 和 L4，小鹏不会推送 L3 了」。

从 2017 年起至今，经历 8 年时间，L3 级自动驾驶终于迎来了分化：

有人认为可以选择直接跳过 L3，从 L2 到 L4，但也有人认为 L3，仍然是实现 L5 之前最重要的一步，在法律法规面前无法撼动。

实现 L3 的三种路径

实现 L3 的路径比想象中要多。

根据国家标准《GB/T 40429-2021》，L3 的定义是系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务。

也可以称之为「有条件的自动驾驶」。本身这个分级标准没有定义具体的限制条件，但为了安全起见，相关政策现阶段对 L3 级自动驾驶试点车型的车辆时速、适用范围均有所限制。

第一种实现 L3 的方式是缩小范围。

如果满足不了规则，那么就改变规则，把 ODD 拉到无限小，以德、日车企为代表的车企打造的是「保守版 L3」。

2018 年开始 BBA 都陆续推出了 L3 级车型。但所谓的全球首款 L3 级车型奥迪 A8，还来不及推送 L3 系统，团队就解散了。而量产 L3 的奔驰、宝马，L3 运行范围被压缩到极致。

直到解散 L3 自动驾驶团队，奥迪 A8 也没量产 L3

首先传感器全副武装，比如奔驰 S 级的 L3 系统 Drive pilot 连路面湿度传感器都加上了，结果也只能跑有高精地图的区域。

在此之上车辆还只能开高速，高速上还不能开过超 60km/h。这时候的 L3，没有任何实用价值。

第二种方式是全方位的大力出奇迹。以华为乾崑的 L3 为代表。

年底华为会开启 4 款车型高速 L3 内测的车型包括：赛力斯问界 M9、江淮尊界 S800、极狐阿尔法 S、广汽昊铂 A800。而这些车型均使用了乾崑智驾 ADS4。

但华为的方法基本上是「全方位的大力出奇迹」。

地平线创始人余凯认为实现 L3 有一种方式：「要求有足够大规模、海量的 L2++ 部署，积累统计数据之后，在此之上可能才有 L3 的可能性。」

华为的路径与此接近。

核心在于大量的数据闭环和多重安全冗余。比如华为乾崑公布的四款内测 L3 车型均配备了至少 4 颗激光雷达。以及，作为一个参考，ADS 的智驾数据累计 63.8 亿公里。目前业内暂时没看到比这个更多的数据。

其实今年上半年，华为进击 L3 的野心就有点按捺不住了，ADS 4 推送的驾驶员失能辅助功能，在驾驶员发生意外无法驾驶的情况下开到路边，已经基本属于类 L3 级功能。

如此案例很难抄作业，不具备参考性。

综合来看，华为系属于数据 + 硬件 + 算法优势叠加，再加上 ADS 现在上车了不少自主品牌，最终使得，本不具备 L3 车型牌照的华为乾崑，间接在这次 L3 热潮中成了受益者。

但还有一批更强调 AI 基座大模型的新势力们，坐不住了。

这催生了第三种实现方式：道路级的基座大模型。

元戎启行创始人周光认为，现阶段 L3 是基于现有的技术框架，用各种规则来限制 L3 的适用范围。譬如下雨不能用、夜晚不能用。

在周光看来，L3 和 L4 是有矛盾的，一个是用规则驱动，另一个需要用基层模型。而真正能通向 L3、L4 的是需要能理解道路常识的基座大模型。「如果千万量级数据产生的基座模型足够强大，泛化性很强，L3 就会短暂，甚至有可能跳过 L3。」。

只是，L3 有更清晰的责任划分，对促进量产有帮助。

周光的观点其实引出了 L3 发展的现状：商业价值大于技术价值。

L3 在大多数时间里都更像一个形容词。

比如「L3 级算力车型」，本地有效算力要大于 2000TOPS，再比如 L3 帮助车企卖车，现在尊界 S800、问界 M9 的销售在卖车时也会，搭上一句，这是「首款 L3 级自动驾驶」。

L3 的落地尚有定论，但有人股票已经涨停。

北汽极狐阿尔法 S 入选首批 L3 自动驾驶的一天后，北汽股票大涨 10.01%。

L3 落地比预想中要慢

有业内人士认为：从技术角度来说 L3 是过渡阶段，但从政策法规上不是。

其实，L3 的进展一直比想象中要慢。

今年年初，小鹏、华为、极氪、比亚迪，都把 2025 年第四季列为 L3 量产月，现在「具备 L3 级能力的量产车」已经推出，但离 L3 落地其实还有一段距离。

与此同时，有些玩家却不再把「L3」当成核心目标。

除了小鹏宣布跳过 L3。类似地，苏箐、周光、余凯也表达过「L3 很短暂」。

苏箐在最新的演讲中提到，地平线的新范式打破 L2 与 L4 的割裂，通过统一开发范式、低成本复制、全域泛化能力来实现准 L4 级系统的平价落地。

「消失的 L3」实际上来源于两个原因：政策和体验。

首先，L3 审批也是一个极为严谨漫长的过程。

比如，目前已经在重庆、北京上路测试 L3 的两款车型，其实是一年多以前申报的版本，这也是为什么极狐所用版本并非 ADS4 的原因。

而且单看功能，两辆车均只能在单车道内行驶，这意味着两辆车在开启 L3 的情况下不能变道——这不是真正消费者可用的 L3。

其次，出于安全考虑，政策对于 L3 功能的落地审批相当严格。据业内人士介绍，获得 L3 级牌照流程需要车企找到运营公司作为联合申报体系，申请准入资质，由公司来承担运营测试中的法律责任。

认证通过后还需要用具体车型申请测试牌照。目前测试车量均为 to B 属性，国家尚未开放 to C 车辆的准入认证。

这也是为什么此次极狐与深蓝均为「非量产版」的原因之一。

有人很疑惑：理想、小鹏不是官宣拿了地方 L3 自动驾驶牌照了吗 ?

想要理解车企在 L3 的进程基本可以分两批：一批是地方牌照，一批是工信部名单。

前者是在 2023-2025 年期间，超过了 14 家车企与各地政府合作，陆续拿到了 L3 级高快速路测试牌照。

地方政府 L3 级牌照只划定在地方管辖范围内开展试点，工信部牌照才是最关键的，门槛也是最高的。

后者的全称为《智能网联汽车准入和上路通行试点联合体试点名单》，该名单是 2024 年由工信部主导，四部门联合审批确认。这个名单上其实只有九家联合体。

不过即便如此，相关文件中也只提到了试点是为了「积累管理经验，支撑相关法律法规、技术标准制修订等等」。

换句话说，现阶段的「试点」均是为车企、管理部门积累经验，但最终谁能够优先跑出 L3 还不是定数。这种不确定性以及审批的严格、长周期，也造成了一些智驾焦虑感。

其次从消费者体验来看，L3 给消费者带来的体验升级并不明显。

L3 是在限定区域下车企为用户兜底，责任划分要远大于技术划分。

责任主体从用户变成智驾。

但主驾仍需要在 L3 中充当「后援」角色，L3 仍然存在需要接管车辆的可能性。

相当于，L3 主驾可以「hands-off」，但不能「mind-off」。而这也是 L3 的矛盾所在——手眼协同是基本常识，脱手不脱眼、脱眼不脱神，又有谁能做得到呢？因此，新国标要求 L3 系统必须要给用户留出 10 秒接管及反应时间。

显然，L3 是一个智驾分级中最为混沌，也最需要谨慎的阶段。这也造就了它的特质：由政策强驱动，而非技术主导。

这种状态与目前出现高度市场竞争的智驾行业并不匹配，于是才有一部分企业尝试跳过 L3。

参考特斯拉，跳过 L3

跳过 L3 的说法，还得从特斯拉说起。

「特斯拉也只有 L2 和 L4。」这句话，也成了很多新势力跳过 L3 的依据之一。

2014 年美国汽车工程师学会提出 L1-L5 级自动驾驶分级标准，但马斯克这个本地佬从未在公开场合提过它。

现有特斯拉 Autopilot 只是按照：AP、EAP、FSD（supervised）三个标准来出售，这三个功能分别代表基础版智能驾驶、增强版智能驾驶、全自动驾驶（有监管版）。

在特斯拉的语言体系里其实模糊了 L1-L5 的等级标准，尤其是针对高级别自动驾驶，其实只有两种：FSD（supervised）或者 FSD（unsupervised）。

差别在于「需不需要用户监管」。

模糊 L1-L5 的等级是因为马斯克不在乎吗？恰恰相反，是因为心知肚明。

特斯拉之所以采用这套「去等级化」的智驾体系，有两个目的，第一就是跳过 L3，以此规避不同国家的政策监管。

很多人容易误解在海外国家对于 L3 的监管会更松弛。其实全球大多数国家对于自动驾驶监管都非常严格。

以捷克为例，2026 年 1 月 1 日，捷克也会启用 L3 级无监督自动驾驶。

当地政策要求系统：

系统应不需要驾驶员干预，但仍然需要为驾驶员留出 10 秒接管时间。

需要从高速公路入手，再逐步扩展到其他区域。

目前特斯拉 FSD（supervised）被捷克定义为 L2 级，如果特斯拉想要在捷克运行 L3 也需要和当地政府密切合作，特斯拉也得修改 FSD 直到符合新法规的要求。

基本可以理解为，特斯拉要想升 L3，也得挨个去每个国家过审批，这对于一个野心在全球的车企而言，显然太慢了。

毕竟 L2 的全球化，目前 FSD 也只进入了 6 个国家，L3 只会更难。

其二在于特斯拉已经通过 Robotaxi 验证了，L2 可以技术跃迁为 L4。

特斯拉在其 robotaxi 上搭载的 L4 级自动驾驶系统为「FSD ( Unsupervised ) 」，这套系统与乘用车 FSD 架构同源。

一方面在于硬件架构同源，两者均使用了 HW4.0 方案，采取纯视觉感知，全车配置 8 个摄像头以及特斯拉自研芯片。

另一方面在于体验，最近何小鹏在美国连续体验了特斯拉 FSD 以及特斯拉 Robotaxi（间隔不超过半小时那种），他的结论是：体验上几乎一模一样。回国后，何小鹏再次强调「自动驾驶会直接到达准 L4 或完整 L4。」

何小鹏说的是一个终极命题，就像特斯拉 Robotaxi 或许展示了 FSD 算法架构蕴含着升级空间，但是去给用户的 L2 级乘用车去直接升级 L4，马斯克心里其实也没有准儿。

回归到那个问题，L3 的分歧其实是两种路径的体现：一种是华为流派，通过叠加数据和全栈能力的渐进式路线，一种是特斯拉流派的 AI 跃进式路线。

分歧的诞生，才是接近真相的第一步。就像今天，当行业内第三次大规模讨论 L3 的时候，话题已经从高精地图、传统 L3，来到了用端到端 + 大模型来解决 L3。

无论哪种路线成为主流，这种分歧都会让我们更加接近 L4 本身。