L4智驾“近在咫尺”？

自动驾驶行业的技术路线之争，骤然走向白热化。

4月8日，小鹏汽车CEO何小鹏正式宣布，将跳过L3阶段，于年内实现L4级自动驾驶的C端量产，依托城市NOA、端到端大模型与高算力冗余感知体系，同时覆盖家用车与Robotaxi场景，并呼吁政策放开试点、明确车企主体责任。激进的量产时间表与干脆的路线选择，让L4不再是遥远的技术概念，而是即将落地商业化市场的现实选项。

几乎同一时间，华为与引望智能却给出了截然不同的判断。华为公司高级副总裁靳玉志公开表示，L3是L4不可跳过的必经阶段，尤其在责任划分与安全验证上具有关键意义，L4必须达到远超人类驾驶的安全标准，现阶段更适合在港口、重卡等商用车场景落地，乘用车L4则需等待法规与技术同步成熟。

两种针锋相对的行业声音摆在面前，人们不禁要问：L4真的已经“近在咫尺”了吗？

01

L4狂飙！国内外头部玩家密集落子

仅4月，国内外头部企业关于L4级自动驾驶的动态便密集发布，在技术落地、商业化运营等方面持续发力。

百度Apollo持续扩大L4全无人商业化版图，其旗下萝卜快跑已在香港、迪拜等海内外26城落地运营，累计订单突破2000万单，国内北京、武汉、重庆、广州等核心城市已实现无安全员常态化载客。同时，百度加速端到端大模型迭代，推进L4技术从Robotaxi向乘用车场景迁移，坚持“先B端验证、再C端普及”的稳健路线，稳步推进全场景商业化闭环。

长安汽车已经获批重庆永川智能网联先行区L4级Robotaxi全场景测试牌照，采用L2/L3/L4技术同源策略，一边推进L3乘用车试点，一边加速L4商用车与Robotaxi实测，双线并行推进高阶智驾落地，兼顾技术验证与合规节奏。此外，上汽集团、一汽集团、奇瑞汽车等车企已公开披露获得L4级自动驾驶相关牌照。

小马智行加速全球化L4 Robotaxi布局，在克罗地亚萨格勒布推出欧洲首个商业化无人出行服务，同步推进卡塔尔、迪拜等地全无人运营。在国内，其广州、深圳的第七代Robotaxi已实现单车运营盈亏平衡，计划2026年底全球覆盖超20城、车队规模达3000辆，聚焦出行场景深耕L4商业化变现。

文远知行双线推进L4落地，一方面与Grab合作在新加坡榜鹅启动公开Robotaxi运营，成为当地首个面向公众的无人出行服务；另一方面发布L4级自动驾驶环卫车S3/S5，与中环洁签约300台采购订单，将L4技术从载人拓展至城市环卫、末端配送等商用车场景，构建多元商业化矩阵。

特斯拉正加快FSD（完全自动驾驶）在华合规落地进程，已完成国内数据中心建设与高精度地图相关适配工作，计划年内于高速、城市快速路等限定场景开展高阶辅助驾驶测试，逐步向L4级能力演进。马斯克曾多次表示，FSD的长期目标是实现L4全场景自动驾驶能力，未来将在法规完善后逐步向C端用户开放。

02

有人喊快进，有人提醒还在上半场

更激进的如英伟达CEO黄仁勋，上个月在主题演讲中甚至抛出重磅观点：“今天，我可以明确告诉大家，L4级自动驾驶已经‘近在咫尺’，不再是遥远的技术愿景。”

法雷奥集团中国区首席技术官顾剑民认为，众多车企密集获批L4级测试牌照，标志着国内自动驾驶正从“技术攻关期”全面跨入“规模化实测与准商业化”的深水区。

“跳过L3直奔L4”的论断，从系统交互与责任界定的角度来看的确具有现实意义。L3级面临的人机接管悖论使其在实际应用中存在许多不确定因素的灰色地带，直接跨越到由系统完全承担驾驶责任的L4级，确实是打破商业化瓶颈的终极答案。

其实不只小鹏汽车，沃尔沃等国际车企早在2017年就提出，将优先布局L4、弱化L3阶段的商业化。目前，很多大城市Robotaxi都已常态化运营，也充分证明了现有智驾算法与多传感融合技术在常规复杂路况下的基本可行性。

但对于L4的大规模商业化前景与发展速度，顾剑民认为，在充满期待的同时，建议仍需保持长线思维。即当前行业正处于从技术验证向商业经济性过渡的关键节点，全天候、无边界的L4级规模化落地绝非一蹴而就。

预判未来三到五年，行业的发展主旋律将是自动驾驶系统在其运行设计域（ODD）的不断拓宽与车路云协同的深度绑定。大规模试运营将率先在限定区域或特定场景下迎来爆发，但要想在全路网实现彻底的无人驾驶普及，仍有一段需要数据积累与时间沉淀的马拉松要跑。

“形象地讲，我们目前再快也仍在这个马拉松赛道的上半场而已，唯有循序渐进、稳步推进，才能推动L4级自动驾驶真正走进大众生活”，顾剑民说。

03

渐进式落地成共识，商业化的坎藏在这

技术进步与政策支持并未完全扫清前路障碍，L4智驾商业化落地的难点究竟在哪里？

在上周末的北京智能电动汽车发展高层论坛上，中国工程院院士、清华大学教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强明确指出，当前L4规模化落地仍面临四大刚性瓶颈：单车智能在长尾极端场景、全天候鲁棒性、全场景冗余上存在无法突破的技术局限，安全底线尚未筑牢；车规级芯片、线控底盘等核心部件自主可控不足、研发与量产成本高企，商用车平台化与规模效应缺失；L4事故责任主体、数据归属与隐私保护缺乏国家层面明确立法，车-路-云数据接口不统一、跨区域运营壁垒显著；场景碎片化、B端与C端协同不足，尚未形成可复制的单城/单场景商业闭环。

理想汽车创始人李想也刚刚明确表示，L4全场景落地是伪命题，长尾、成本、法规三大死结无解；必须从高速、封闭园区、限定城区等特殊场景切入，渐进式验证安全与商业闭环，2028年前绝不追求个人乘用车全场景L4。

诚然，当下制约L4全场景落地的核心壁垒，已经不再是基础的感知或决策逻辑，而是如何低成本、高可靠地解决剩下那极少部分的极端边缘场景。顾剑民则分析，例如，最近在美国旧金山和我国武汉先后发生的Robotaxi集体停摆事件，预示着长尾效应仍然是横在全行业面前的终极难题。此外，高阶智驾硬件如何保持车规级的极致稳定性并实现规模化降本，依然需要产业链上下游的共同攻坚。

“同时，配套法律法规的破冰、交通事故权责的界定、新型保险体系的建立以及公众信任度的培养，其复杂程度甚至超越了底层代码的编写。只有技术、政策与商业模式三者真正形成良性闭环，L4的全面普及才会水到渠成”，顾剑民说。

文：郝文丽 编辑：黄霞 版式：王琨