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城市 NOA 势头正盛，L3 自动驾驶新政一石激起千层浪。
11 月 17 日，工信部等四部门联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（以下简称「《通知》」）。
仅一个多月，宝马和智己先后在上海拿下 L3 自动驾驶测试牌照。奔驰、极狐获得北京颁发的 L3 自动驾驶牌照，长安汽车（包括阿维塔、深蓝）获得重庆颁发的 L3 自动计驾驶牌照，广汽埃安也在加入申请队列。
L3 自动驾驶加速落地，对车企打开了一扇窗口，或将再次掀起自动驾驶玩家们的激战。
而要迈入下一个关口，车企和自动驾驶玩家们首先要啃下全场景 MPI（接管里程数），即攻破数据难关。
这里会出现一个「反直觉」的悖论：MPI 的缓慢升高，看似自动驾驶系统越来越「安全」，一旦驾驶者对其患上依赖症，恰恰容易落入「危险」境地。
有观点认为，在实现可高度信任的智能驾驶阶段前，装载激光雷达的融合感知方案是车企必选项——必须有最后一道「安全阀」。
在激光雷达最核心的两个能力——即测距能力和角分辨率上，1550nm 高性能激光雷达具备一定优势。
L3 自动驾驶新政利好出台，自动驾驶走入下一个阶段。高性能激光雷达将成为车企的「必选项」，保障自动驾驶系统要看得更「远」、更「清晰」。
继城市 NOA 之后，L3 新政落地再「引战」
在工信部此次通知发布之前，L3 自动驾驶首先花落海外。
德国开全球先例，宝马、奔驰等一线老牌车企先拿到了准入许可：
2022 年，在高速公路上有条件地对奔驰 L3 级自动驾驶功能开放。
随后，宝马获得德国 L3 级自动驾驶功能的认证和批准，搭载这一功能的宝马车型，即将在 2024 年春季交付用户。
不过，受限于政策要求，在德国上路的奔驰是在「有条件限制」下开展 L3 级自动驾驶，受天气、路况、驾驶速度影响，距离畅通无阻还有很远距离。
在美国，首批支持 L3 级有条件自动驾驶的奔驰 EQS 将在加州和内华达州开售。
国内这一批拿到 L3 测试牌照的车企，能否开创高阶智能驾驶的新局面，打开 L3 自动驾驶限制的天花板？
在国内，《通知》明确了 L3/L4 级自动驾驶开展准入和上路试点。
L3 首个试点，一「马」争先。
12 月 14 日，宝马宣布，搭载 L3 级别自动驾驶功能的车辆，在上海市正式获得高快速路自动驾驶测试牌照。
国内首张 L3 测试牌照的落地，距离《通知》发布之后，历时仅仅一个多月。
随后，智己、奔驰、长安汽车（包括阿维塔、深蓝汽车）、北汽极狐也陆续传出好消息。
智己获得上海的准入许可，奔驰、极狐成为首批获批北京市有条件自动驾驶（L3 级）高速公路道路测试牌照的企业之一。
长安汽车拿到 17 张高快速路的 L3 级自动驾驶道路测试牌照，成为最早且单批次最多获得高快速路 L3 级自动驾驶测试牌照的企业。
广汽埃安也宣布正在联合如祺出行一起向工信部申报，埃安昊铂 HT 有望成为第一批获得 L3 级自动驾驶的车型。
久旱逢甘霖。
2024 年，或将是 L3 浪潮来临的前夜。
城市 NOA，被认为是复杂场景下自动驾驶落地的「预备赛」。继城市 NOA 之后，L3 自动驾驶也将成为行业下一个「争锋点」。
试点的落地速度之快，让外界对这轮 L3 掀起的自动驾驶商业化战事，充满期待。
此前，国内车企无法冲破 L3 级限制，逼出了「L2++」、「L2.5」，甚至华为「L2.9999」等无限接近 L3 自动驾驶技术的存在。
而对早已瞄准 L3 开发的企业来说，只差政策的「临门一脚」。
在产品层面，车企、自动驾驶企业通过硬件预埋，为下一代功能的迭代留足了空间。
所谓「预埋」，即在不能实现完全自动驾驶之前，发挥激光雷达等硬件传感器优势，保证车辆拥有更远的探测距离，获得更加丰富的数据采集。这些数据将帮助智能驾驶优化算法。同时，更远探测距离，可以保障安全驾驶。
同济大学汽车学院教授朱西产指出：
「L2+级按照 L3 为目标进行开发，采用高算力域控制器 E/E 架构，支持高精度地图，预埋了 L3 等级自动驾驶的硬件，包括激光雷达、4D 毫米波雷达等环境感应传感器，可以通过 OTA 迭代，在部分 ODD（Operational Design Domain 运行设计域）下具备成长为 L3 级驾驶自动化能力的产品。」
宝马也表示，「即将上市的全新宝马 5 系长轴距版，在技术上就已经具备拓展至 L3 自动驾驶的能力。」
毫无疑问，继城市 NOA 落地之后，L3 新政出台的刺激下，L3 的准入将成为先进车企的兵家必争之地。
从技术难度的角度来说，L3 自动驾驶相比此前的最大区别是「驾驶者扶不扶方向盘、能否实现车辆部分的自主驾驶、出了事故谁负责」。
L3 新政最大的突破点，是《通知》明确了车企的责任。
那么，L3 自动驾驶时代，谁能够为车企、用户保驾护航？
L3 自动驾驶落地，先解决「越安全越危险」的悖论
即便新政来了，L3 自动驾驶大规模普及可能仍然需要走过漫长道路。
核心难题在于「数据」。
在渐进式路线主导下，从 L2 到高阶智能驾驶需要不断收集数据。
在感知层面，自动驾驶系统进入数据驱动时代，以 Transformer 大模型为特征，需要大量场景数据输入完成对周围驾驶环境的确认。
地平线副总裁兼软件平台产品线总裁余轶南指出，在 L2 之后，自动驾驶玩家们只有一个强竞争指标：全场景 MPI（接管里程数），其他都是入门级指标。
这意味着从现在到未来的十年，行业会处在 MPI（接管里程数）的迭代周期中。
与此同时，MPI（接管里程数）也引出了一个悖论，即自动驾驶「越安全越危险」。
具体来说，一旦驾驶者习惯自动驾驶系统带来的「安全」，放松了警惕，等于处于更加「危险」的境地——因为 MPI（接管里程数）未能越过临界点。
当 MPI 只有几十公里时，驾驶者因每天开车都需要接管，会时刻保持高度警觉以避免事故。
当 MPI 提高到 10,000 公里时，驾驶者一年才遇到一次需要接管的场景。此时，驾驶者对系统的依赖逐渐形成，不规范甚至危险的驾驶行为开始出现，最终带来严重的后果；
当 MPI 真正达到亿公里量级，驾驶者才能真正获得信任的智能驾驶。
那么，自动驾驶该如何达到用户完全「可信任」级阶段，尽快摆脱「越安全越危险」的悖论？
从感知角度来说，通过传感器的互补融合，提升自动驾驶系统的安全感知，加速 MPI 尽快晋级。
采用融合方案传感器，基于激光雷达物理原理，可以得到可靠的三维数据，大幅提高整个感知系统的执行度和感知能力和精度。
从而保证驾驶者在有危险的情况下，车辆能够作出及时反应。
否则，既要保障安全驾驶，又要提升 MPI，L3 自动驾驶将处于两难状态，或长期在有限制的低水平级别运行。
已经在德国上路的奔驰，正是在「有条件限制」开展 L3 自动驾驶。德国 L3 级自动驾驶在德国境内指定高速路段，车辆无法超过 40 英里/小时（64 公里/小时），需要在白天以及非雨雪天气行驶。
这当然可以视为 L3 自动驾驶的早期形态，但如何走向下一个阶段是行业应该深思的命题。
有观点认为：当前 L3 级自动驾驶限制，实际上源自性能受限的激光雷达。
自动驾驶体验受限背后，是感知方案无法适应理想状态下 L3 自动驾驶的需求。
一辆自动驾驶汽车若达到正常行驶状态，应当要有这三个表现：
速度需要提升至最高正常高速车速（120 公里/小时）；
从指定公路拓展到更多区域，比如从高速路段到城市场景；在夜晚也能安全驾驶；
惧雨雪天气的影响，可以做到全天候驾驶。
既然 L3 自动驾驶早期实践已经发现激光雷达可以有所作为，那么，比奔驰搭载的性能更高的激光雷达，是否能够成为解决这一难题的「利器」？
目前，市面上的激光雷达性能之「高」，已经可以做到突破场景 ODD，打破了速度、复杂路况、天气等场景限制。
仅测距来说，高性能激光雷达最远探测能力达到 250 米，比普通激光雷达高出 25%，可以带来智驾体验的大幅度提升。
这将极大降低从 L2+到 L3 落地的技术难度。在目前条件下，尽快跨越「越安全越危险」的鸿沟、推动 L2+向 L3 跃升，高性能激光雷达的融合方案给出了一个的满意答案。
L3 自动驾驶的安全感知，缺不了的高性能激光雷达
各大车企在 L3 阶段角逐之时，为了避免进入「越安全越危险」的 MPI 悖论区间，帮助车企降低自身的担责风险，激光雷达（特别是高性能激光雷达）将是自动驾驶从 L2 过渡到 L3 的必选项。
要回答高性能激光雷达的必要性，首先要说清楚「激光雷达为什么是必须的？」
在感知方案里，各类传感器应用普遍。
激光雷达具备硬件优势，可以直接获得距离、角度、反射强度、速度等感知方案所需关键信息，获取信息的精度和建模能力远超其他传感器。
与之相比，摄像头受环境光照影响大，下雨等天气容易受遮挡，测距依赖于算法；毫米波雷达角分辨能力较弱，对非金属物体灵敏度偏低，在复杂场景下探测效果不佳；超声波雷达因测距短，目前主要用于倒车雷达。
图达通 CEO 鲍君威认为，「无论对于乘用车或者商用车来说，高性能激光雷达，都是汽车产业智能化进程中不可或缺的传感器，更是实现从 L2+向 L3 跨越的必选项」。「如果不用激光雷达，没有人敢说能够实现可靠的 L3，包括特斯拉」。
激光雷达因带给用户的安全感、科技感，在这波城市 NOA 落地过程中，既是 L2+自动驾驶产品的产品「卖点」，也是最后一道安全保障。
据盖世汽车研究院根据相关车型在乘用车中的销量占比预测，随着搭载 NOA 功能的车型逐渐下探到 15 万左右的价格区间，预计 2025 年 NOA 搭载量将突破 400 万辆，届时 L3 功能渗透率将达 5%。
L3 自动驾驶系统将负责驾驶操作，实现高速公路、市区缓行路段等场景的高阶智能驾驶。
相比 L2+，L3 自动驾驶真正需要的是能够车辆感知要足够远、足够清晰，即「更需要高性能激光雷达」。
目前行业区分激光雷达是否「高性能」，有最核心的两个能力：测距能力和角分辨率。
如果说测距能力是比拼「看得远」，那么角分辨率就是比谁更能够「看得清」。
一是测距能力。
激光雷达拥有物体的距离信息，可以极大弥补视觉的不足。测距能力，简单理解，即车辆在高速行驶状态下的刹停能力。
在中国国际智能产业博览会 2023i-VISTA 智能网联汽车挑战赛中，蔚来 ET5T 获得「110km/h 复杂场景极限刹停成就奖」，即车辆系统要在 130m 以外的距离提前监测到目标，并能对传感器信息融合处理，以实现稳定刹停。
当行驶速度达到 120 公里/小时，需要探测距离能力超过 200 米。若提前发现状况，可实现安全而且舒适的变道、制动等体验。
因此，当前市场基于 1550nm 路线的高性能激光雷达的最远探测能力达到 250 米，比普通激光雷达高出 25%。
图达通坚持 1550nm 高性能技术路线，基于设计冗余原则，搭载在未来 ET5T 的 Falcon 猎鹰拥有最远 500 米，标准探测距离 250 米的探测能力。
鲍君威称，「我认为设计产品一定要有足够的冗余，需要考虑到长尾的场景。我们的产品可视距离为 500 米。但是如果说一个激光雷达的最远可视距离只有 200 米，它在特殊场景下的可视距离就只能达到 100 米，比如说雾天、玻璃有脏污，或者这个件在十年生命周期的末端，会产生老化、性能衰减等等。」
二是「角分辨率」。
这一指标代表了对物体感知的细致程度，也是能否准确分辨行驶中目标类别的关键。
从激光雷达路线来说，1550nm 的高性能激光器具备更高的角分辨率，可以达到 0.05°×0.05°，比如 Falcon 猎鹰，比普通激光雷达高出 4 倍。
这带来的优势是可以将前方目标区域看得清晰。
在行车前方一定区域内，高性能激光雷达能够「看清」，包括横向的可达 10 条车道，纵向可达大于一层楼的高度，带来更高安全驾驶体验。
高性能激光雷达已经颇具影响力。作为主流高性能激光雷达的厂商之一，图达通和蔚来合作累计 8 款产品，Falcon 猎鹰已经累计上车超过 20 万台。
L3 政策利好出台，一系列议题浮出水面。
毫无疑问，继角逐 NOA 开城数量之后，L3 自动驾驶的准入势必成为头部车企的兵家必争之地。而无激光雷达的自动驾驶汽车，或将在「越安全越危险」的 MPI 悖论区间里打转。
经由高性能激光雷达，自动驾驶市场或将踏入一条从 L2 到 L3 的快速「升维」通道。
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