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L3 功能加速落地，政策標準有望明確

L2 發展日益成熟，L3 功能加速落地。根據市場監管總局發布的《汽車駕駛自動化分級》與 SAE發布的自動駕駛分級標準，自動駕駛主要分為 6 個級別（0 級到 5 級，L0 到 L5）。從車輛控制、目標與事件檢測、任務接管等層面看，國標與 SAE 分級的標準基本一致。

L2 及以下級別的主要功能包括 ACC（自適應巡航）、AEB（自動緊急制動）、APA（自動泊車輔助）等，工信部副部長辛國斌表示，2022 年具備組合輔助駕駛功能（2 級）的乘用車新車滲透率達到了34.5%。隨著智能化軟硬件的不斷發展，當前行業正處于 L2 向 L3 過渡的階段，L3 階段代表功能如高速/城市 NOA 已逐漸開始落地。

L3 落地阻礙仍存，責任界定仍需明晰。2018 年，美國一輛特斯拉 Model X 在激活“自動駕駛”功能期間變道時發生事故導致駕駛員死亡，該事故引發了事故責任歸屬的廣泛討論。

由于特斯拉的 Autopilot 仍需手扶方向盤，因此它的智能駕駛級別為 L2 級別駕駛輔助，而不是 L3 級別自動駕駛，最終事故責任被歸結于過度依賴 L2 的駕駛員。

無論是國標 3 級還是 SAE 劃分標準中的 L3，車輛運動、目標與事件檢測均由智能駕駛系統完成，在出現動態駕駛任務后，接管者成為駕駛員，因此正常行駛過程中坐在主駕位上的“乘客”已經不屬于實際意義上的駕駛員，因此在 L3 級智能駕駛發生事故之后，人機責任的劃分逐漸成為消費者對自動駕駛汽車的重要關切。

作為輔助駕駛邁向自動駕駛的關鍵節點，L3 標準重要性不言而喻。相比 L1、L2 輔助駕駛主導者是駕駛員，L4、L5 主導者是智駕系統，L3 級別自動駕駛可以認為是輔助駕駛邁向自動駕駛的關鍵節點。

近年來，部分車企由于 L3 相關政策缺失開始宣傳諸如 L2+、L2.9 等概念。隨著L3 技術與功能層面已日趨成熟，我們認為當前 L3 的核心問題之一在于是否可以通過在政策法規明確人機共駕的權責。

高階智駕漸進式迭代逐步得到驗證，高速到城市 NOA 的發展路徑已逐步走通

自動駕駛漸進式迭代路線逐漸占據上風。自動駕駛領域存在跨越式與漸進式迭代路線之爭。前者以 Waymo 為代表，以無人駕駛為目標研發 Robotaxi，達到去掉人類司機的目的。

后者以特斯拉為代表，其主張從 L2 階段逐漸過渡到 L4 自動駕駛，其主要策略是推動低階智能駕駛系統（L2）快速前裝量產，通過龐大品牌保有量低成本收集數據以訓練和迭代算法，最終邁向全自、動駕駛。

近年來，因 L4 自動駕駛套件成本過高，并且運營區域較小，營收情況較為有限，收支嚴重不平衡的眾多 L4 企業遭遇經營困難。而特斯拉銷量與業績持續攀升，截止 22 年底，有超 40 萬名特斯拉車主開通了 FSD Beta 的測試權限，截止 2023 年特斯拉股東大會，FSD 的累計行駛里程已經接近 2 億英里。

各國 L3 自動駕駛政策對比：德、英、日、韓、美逐步落地

深圳率先試點 德、英、日、韓等國 L3 法規紛紛落地，奔馳 L3 在美試點上路。德國、英國、日本、韓國 L3自動駕駛政策落地，對車輛行駛場景、駕駛員行為、事故責任劃分進行了詳細規定。在事故認定方面，各國基本明確司機在未做出非法行為的情況下，保險公司或主機廠將承擔主要責任。

而在美國，全境范圍內的聯邦法規仍在制定中，大多數立法由各州通過。奔馳的 L3 級系統DRIVE PILOT 于 23 年初獲得內華達州法規上路批準，成為首家在美國實現量產 L3 上路的車企，搭載 DRIVE PILOT 的新款奔馳 S 級轎車、純電轎車 EQS，最快于 2023 年下半年在美國交付。

中國：頂層設計與地方試點并舉，微觀權責劃分尚不完善。我國早期自動駕駛政策方向主要以宏觀戰略規劃為主，2016 年國務院發布的《“十三五”國家科技創新規劃》正式將自動駕駛提升到國家戰略層面，而后“自動駕駛”在政策文件中的出現頻率越來越高。

近年來，商業化運營試點逐漸鋪開，北京、上海、重慶、武漢等地的自動駕駛運營開始落地。關于事故責任劃分問題，相關法規仍需完善，目前僅有深圳于 2022 年 8 月開始實施《深圳經濟特區自動駕駛管理條例》，是國內首次對智能網聯汽車的準入等級、上路行駛作出具體規定，并且也明確了事故后的責任劃分。

高階智駕漸進式迭代逐步得到驗證，高速到城市 NOA 的發展路徑已逐步走通

智能駕駛漸進式迭代成為主流，先高速后城市符合智能駕駛發展規律，自動駕駛漸進式迭代路線逐漸占據上風。自動駕駛領域存在跨越式與漸進式迭代路線之爭。前者以 Waymo 為代表，以無人駕駛為目標研發 Robotaxi，達到去掉人類司機的目的。

后者以特斯拉為代表，其主張從 L2 階段逐漸過渡到 L4 自動駕駛，其主要策略是推動低階智能駕駛系統（L2）快速前裝量產，通過龐大品牌保有量低成本收集數據以訓練和迭代算法，最終邁向全自動駕駛。

近年來，因 L4 自動駕駛套件成本過高，并且運營區域較小，營收情況較為有限，收支嚴重不平衡的眾多 L4 企業遭遇經營困難。而特斯拉銷量與業績持續攀升，截止 22 年底，有超 40 萬名特斯拉車主開通了 FSD Beta 的測試權限，截止 2023 年特斯拉股東大會，FSD 的累計行駛里程已經接近 2 億英里。

特斯拉引領 L3 級別自動駕駛由高速向城市的漸進式迭代路徑。特斯拉的智能駕駛包主要分為AP（Autopilot），EAP（Enhanced Autopilot）增強輔助駕駛以及頂配 FSD（Full Self-Driving）。

2014 年 10 月，特斯拉開始搭載 Autopilot，主要功能包括高速公路上駕駛、剎車和加速。2019年 6 月，特斯拉官方正式向中國選配 FSD 的車型推送最新版本 NOA，把場景從高速公路嘗試擴展到城市街道。

經過多年的迭代，Autopilot、FSD 的安全性能均有明顯提升，2022 年，在激活 Autopilot 的情況下，每行駛百萬英里（主要是高速公路）發生事故的次數是 0.18。

在開啟 FSD 的情況下，每行駛百萬英里（主要是非高速公路）發生事故的次數是 0.31；根據 NHTSA的數據，美國所有車輛每行駛百萬英里發生事故的次數是 1.53，分別為激活 Autopilot 和 FSD的 8.5、4.9 倍。

我們認為先高速、后城市符合智能駕駛迭代與發展規律。高速 NOA 場景包括車輛實現自主上下匝道、智能變道、智能超車、提示預警、車道保持、自動避讓、巡航行駛等技術功能。

相比城市路段，高速路段的自動駕駛技術更簡單，高速路段出現的物體種類是非常固定的，大大降低了圖像采集與識別的難度，同時高速路段行車速度較快，更易快速積累足夠的行駛里程實現智駕系統的快速迭代。

軟硬件成本有望下降，應用車型價格帶逐漸下探

智能汽車同樣遵循摩爾定律，智駕硬件長期成本下降趨勢明顯。據我們測算，L2+級別自動駕駛感知硬件 BOM 成本約為 4600 元，到 2025 年還有超 30%的降本空間。

包含激光雷達的 L3 智駕感知硬件 BOM 成本接近 11000 元，到 2025 年約為 7500 元，亦有超 30%的降本空間。“重感知，輕地圖”路線逐漸跑通，有望大幅減少傳感器用量與軟件成本。

特斯拉純視覺方案主要保留了成本較低的攝像頭，“BEV+Transformer”方案為輕地圖化提供技術可行性，輕地圖化亦具有可觀的降本能力。在整車層面，L2 車型價格帶不斷下探，無激光雷達車型也呈現逐漸增加的趨勢。

在智能駕駛漸進式的發展路徑下，L3 功能正加速落地，高速到城市場景正不斷拓展，我們認為在政策、技術、成本端三大核心因素驅動下，智能駕駛拐點逐漸顯現。在未來，智能駕駛技術會越來越成熟，普及到家家戶戶。

作者?|?春花

排版 | 居居手

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