L3 vs L4：自动驾驶2026年最大的路线之争，车企不敢说的秘密......

地平线副总裁苏箐曾表示，新的范式到来以后，再做2-3年的工作，就有极大机会把MPI（平均接管里程）干到5万甚至10万公里的水平，达到L4标准。这也是为什么在AI大模型时代，越来越多的技术派认为：既然大模型已经具备了处理复杂逻辑的潜力，与其耗费巨大精力去设计一套不完美的L3人机交接机制，不如直接将算力和数据投入到彻底解决长尾问题的L4端到端架构中。而一旦跨越到L3及以上，在系统激活期间，责任主体将转

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95人浏览 · 2026-03-25 16:39:15

深蓝学院 · 2026-03-25 16:39:15 发布

「华为们向左，小鹏们向右」

L3与L4的技术对比：为何L3是“半吊子”？

01 “接管悖论”与技术范式的降维打击

02 责任转移的豪赌：谁敢为事故买单？

03 L4的终局：谁能笑到最后？

2025年底工信部发放首批L3准入许可，2026年本应是“L3量产元年”。

然而，这个元年刚开局就迎来了巨大的分歧：

一边是华为、广汽、长安在拼命冲刺L3落地；另一边，何小鹏却在两会上公开呼吁“跳过L3，直奔L4”，小鹏第二代VLA更是被标榜为“开启L4时代的物理世界大模型”。

更具戏剧性的是，在刚刚结束的GTC 2026上，比亚迪也宣布采用英伟达方案直接开发L4。

L3到底是不是自动驾驶的必经之路？为什么有车企宁愿放弃这个“元年红利”也要直接跨越到L4？

本文将从技术路线、责任认定与商业逻辑三个维度，深度拆解这场决定未来十年智驾格局的路线之争。

L3与L4的技术对比：为何L3是“半吊子”？

在深入探讨“接管悖论”之前，我们需要先厘清自动驾驶的层级定义。根据国际汽车工程师学会（SAE）J3016标准，自动驾驶被划分为从L0到L5的六个等级：

L0（无自动化）：完全由人类驾驶，系统仅提供警告（如盲点监测）。
L1（驾驶辅助）：系统能控制转向或加减速中的一项（如自适应巡航），人类负责其他所有操作和监控。
L2（部分自动化）：系统能同时控制转向和加减速（如车道保持+自适应巡航），但人类必须时刻监控环境并随时准备接管。
L3（有条件自动化）：在特定条件下（如高速公路拥堵），系统可完成所有驾驶操作并监控环境，人类无需时刻注意，但必须在系统发出请求时及时接管。
L4（高度自动化）：在特定条件下，系统不仅能完成所有操作，还能在人类不接管时自主采取安全降级措施（如靠边停车），人类完全无需接管。
L5（完全自动化）：在所有条件下均能实现L4级别的自动驾驶，彻底取消方向盘和踏板。

图1 | SAE J3016自动驾驶分级标准示意图。从L2到L3是“人机责任”的分水岭，从L3到L4则是“接管要求”的分水岭。

从上述定义可以看出，L2到L3跨越了“环境监控权”的转移，而L3到L4则跨越了“接管义务”的转移。这两者在技术实现上的难度差异是巨大的。

从技术深度来看，L3和L4最大的区别在于对长尾场景（Corner Cases）的兜底机制。

在L3架构中，当系统遇到无法处理的复杂路况（如前方突然出现的异形障碍物）或发生硬件故障时，其核心逻辑是触发接管请求，将控制权交还给人类。这就引出了前文提到的“接管悖论”：

研究表明，人类在从事非驾驶任务（如看手机）时，听到警报并恢复足够的态势感知来安全接管车辆，通常需要数秒甚至更长时间。在这生死攸关的几秒钟内，L3系统实际上处于一种“无人负责”的危险真空中。

图2 | L3自动驾驶中的接管悖论示意图。从系统发出接管请求（ToR）到人类驾驶员完全恢复态势感知并做出正确反应，存在显著的时间延迟，极易引发事故。

而L4架构在技术上彻底抛弃了对人类接管的依赖。为了实现这一点，L4不仅需要硬件层面的极致冗余（例如双线控转向、双制动系统、独立的备用计算平台），在软件算法上更是端到端大模型的绝佳用武之地。

以小鹏第二代VLA和英伟达DRIVE Hyperion为例，这些端到端大模型不再将感知、预测、规划割裂为独立的模块，而是通过神经网络直接从传感器输入映射到车辆控制输出。这种架构能够更高效地处理复杂的物理世界交互，其目标不是在遇到困难时“呼叫人类”，而是凭借强大的泛化能力直接做出决策，或者在极端情况下自主规划并执行最小风险策略，将车辆安全停靠。

这也是为什么在AI大模型时代，越来越多的技术派认为：既然大模型已经具备了处理复杂逻辑的潜力，与其耗费巨大精力去设计一套不完美的L3人机交接机制，不如直接将算力和数据投入到彻底解决长尾问题的L4端到端架构中。

01 “接管悖论”与技术范式的降维打击

要理解何小鹏和比亚迪为什么选择“弃守L3”，首先要看懂自动驾驶技术范式的底层逻辑变化。

在传统的规则驱动（Rule-based）时代，行业内公认的技术逻辑是：L4必须由L3进化而来。车企需要用足够多的车队、足够多的数据以及足够多的采图，来逐步扩大ODD（设计运行范围）。这也是为什么德国奔驰在2021年就早早获批了L3准入。

然而，AI大模型时代的到来，正在无情地摧毁这套渐进式逻辑。

小鹏最新推送的第二代VLA，以及英伟达在GTC 2026上与比亚迪、吉利合作的DRIVE Hyperion平台，本质上都是端到端的大模型架构。这类架构不再依赖人工编写的规则，而是通过海量数据和强化学习直接生成驾驶策略。

何小鹏的原话一针见血：“在今天全球科技发展的情况下，基本上L2的下一个台阶就是L4，中间专门加一个L3，对于硬件、软件、法律法规都是挑战。”

图3 | 小鹏发布第二代VLA，宣称开启L4时代的物理世界大模型。（图源：小鹏汽车）

从技术体验上看，L3存在一个致命的“接管悖论”。L3允许驾驶员在特定条件下脱手脱眼，但系统一旦遇到无法处理的边界情况，会要求驾驶员在极短时间内接管。然而，人类在长时间放松警惕后，根本无法在几秒钟内恢复到高度集中的驾驶状态。这种“半吊子”的自动驾驶，在很多业内人士看来，甚至比必须时刻保持注意力的L2更加危险。

02 责任转移的豪赌：谁敢为事故买单？

如果说技术范式的变化让L3变得“不必要”，那么责任认定的鸿沟，则让L3变得“不经济”。

L2与L3/L4之间最本质的区别，不是能不能脱手，而是出了事故算谁的。在L2阶段，无论系统多么智能，驾驶员始终是责任主体；而一旦跨越到L3及以上，在系统激活期间，责任主体将转移到车企。

这也就是为什么华为（乾崑智驾）、长安、广汽等企业敢于冲刺L3，而一些造车新势力和外国豪华品牌却在犹豫。

图4 | 搭载华为乾崑智驾ADS的极狐阿尔法S成为首批获批L3准入的车型。

冲刺派的逻辑（华为、长安、广汽等）：华为作为技术供应商（不造车），车企担责对其没有直接风险，反而是展示技术实力、抢占市场份额的绝佳机会。对于长安、广汽等传统车企而言，拿下L3牌照不仅是技术实力的背书，更是合规上路、积累真实道路数据的重要途径。
跳过派的顾虑（小鹏、部分外资品牌）：对于何小鹏而言，L3是一个“吃力不讨好”的过渡阶段。一旦车企成为责任主体，意味着保险成本将呈指数级上升。目前全国性的事故认定、保险赔付标准（如《智能驾驶责任认定与赔偿管理办法》）仍在制定中。在法律边界模糊、商业模式不清晰的情况下，贸然承担L3的事故责任，无异于一场巨大的财务豪赌。