当L3级自动驾驶在国内迎来政策准入与试点落地的关键窗口期，一场关乎行业未来走向的路线之争却骤然升温。在4月11日举办的智能电动汽车发展高层论坛上，华为靳玉志与卓驭科技沈劭劼上演了一场“正面交锋”：前者直言L3是高阶智驾不可跳过的必经阶段，后者则主张依托大模型技术直接跨越L3、直抵L4级。这一分歧并非孤例。尽管大部分车企从去年开始“冲刺”L3级上车，但已有数家头部车企悄然调整战略，认为L3这一中间等级责任边界模糊、商业价值不足，完全可以“跳过”。
L3究竟是被跳过，还是必经之路？围绕这一争议，暴露出的正是自动驾驶行业当下最现实的博弈：技术怎么走、商业怎么落地、政策怎么适配，三者之间的发展节奏如何协同，成为行业绕不开的难题。
争议核心：“责任鸿沟”成L3争议的核心根源
L3级自动驾驶是美国汽车工程师学会（SAE）J3016分级体系中的关键节点，我国自动驾驶分级基本参考该体系。从L0到L5，行业普遍认为数字越大能力越强，但这套体系的真正分水岭并非能力强弱，而是“责任划分”，这也是L3引发争议的核心原因。
L3被称为“有条件自动驾驶”：在特定条件下由系统完成全部驾驶操作，并在系统请求时由驾驶员接管。L3与L2的本质区别，不在于技术能力的强弱，而在于责任归属的转移。L2及以下，驾驶主体是人，事故原则上由驾驶员负责；L4及以上，驾驶主体是系统，事故由车企或系统承担责任。L3恰恰卡在中间——它要求驾驶员在系统请求时及时接管，却又无法保证这种接管的可靠性与安全性。
同济大学汽车学院教授、中国汽车安全专家朱西产直言：“L3只是允许驾驶员脱眼脱手，却要求不能走神‘脱脑’，这种要求在现实中很难实现，本身就不具备可操作性。”美国NHTSA、英国CCAV及SAE等交通机构研究显示，驾驶员从“分心状态”回到“有效驾驶状态”往往需要至少五秒甚至十多秒，而多数事故根本不会给予这几秒的缓冲。这意味着，在L3人机共驾的逻辑链条中，这是一个难以符合实际情况的安全隐患。
也正是这一“责任鸿沟”，使得L3成为整个分级体系中最尴尬的一环：技术上无法彻底解放人类，法律上责任边界模糊，商业上用户体验割裂。由此，不同企业基于自身禀赋，给出了截然不同的答案。
企业态度：“渐进”与“跨越”战略和发展分化
智能电动汽车发展高层论坛上靳玉志与沈劭劼的观点对碰，背后是整个行业在L3问题上的战略大分化。业内指出，这与车企与科技公司基于自身技术积累、市场布局、成本考量，作出截然不同的战略选择有关。
观点1：基于安全落地出发，L3是必经的“底座”
在公开表态中，以华为、长安、广汽、东风岚图为代表的企业坚定地认为，L3是走向完全自动驾驶的必经之路，没有任何技术手段可以直接跳过。
华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志在论坛上系统阐述了他对L3不可跳过性的判断。他的核心理由在于，要实现L4，安全性需要达到“十倍的人驾安全性”这一量级。而L3阶段所涉及的环境感知冗余、决策控制安全、接管逻辑闭环、故障应急响应等技术体系，正是L4高阶自动驾驶的基础底座。
华为计划2026年实现高速L3规模商用，年内完成超80款车型适配；长安、广汽、北汽蓝谷、一汽等企业入选智能网联汽车准入试点名单，推进L3车型在重庆、广州等城市试点运营。
观点2：基于大模型技术，可“跳过L3直抵L4”
以卓驭科技、小鹏汽车为代表，叠加理想、地平线等企业的呼应，形成了坚定的“跨越派”阵营，主张直接跳过L3，从L2迈向L4。
卓驭科技CEO沈劭劼与小鹏汽车董事长何小鹏均认为：端到端大模型的出现，正在颠覆传统自动驾驶分级逻辑，让L2直接跨越到L4成为可能。
沈劭劼认为，借助具备原生多模态与涌现能力的大模型，配合远程运营与安全兜底体系，能够实现L2到L4的技术同源，不必再为L3单独研发一套系统。他同时强调，L3在实操中存在难以回避的尴尬：系统通常只给予10秒左右的接管时间，一旦驾驶员无法响应，责任归属便陷入模糊，既不能像L2那样明确由人负责，也难以像L4那样由系统完全担责。何小鹏同样认为，大模型技术让跳过L3具备现实可行性，而L3本身是一个责任不清的“灰色地带”，研发成本接近L4，用户体验却提升有限，商业价值极低。
一些率先实现L3量产的跨国车企悄然撤退
更具信号意义的是，一些率先实现L3量产的跨国车企，也正释放悄然撤退的信号。奔驰曾是全球最早落地L3的车企，2021年其L3级自动驾驶率先在德国获批。在2026年初，奔驰被曝出将在后续车型中放弃L3级自动驾驶，转而降级提供L2级驾驶辅助。宝马现款7系于2023年11月引入L3系统，但因成本高昂、使用限制多及用户接受度低，宝马决定放弃该技术。
聚焦：大模型技术正在带来新的“游戏规则”？
为何同样面对L3的责任鸿沟，不同企业会得出截然相反的结论？业内指出，关键在于对技术演进路径的判断差异。
朱西产指出，传统的自动驾驶分级体系，是基于“功能逐步叠加”的渐进逻辑：从L2的横向+纵向控制，到L3的环境感知与接管逻辑，再到L4的全场景无人驾驶。在这个框架下，L3是不可逾越的中间验证阶段。
然而，2025年以来，端到端大模型在智能驾驶领域的大规模应用，正在颠覆这一逻辑。端到端模型将感知、决策、控制压缩为一个神经网络，具备更强的泛化能力和场景理解能力。
因此，在“跨越派”看来，大模型的能力涌现可以绕过传统分级的安全验证逻辑，与其在L3的尴尬地带不断小修小补，不如从底层重构技术范式。
但渐进派则坚持，安全无法被“涌现”，必须通过层层验证才能建立。靳玉志等的观点则是另外一个维度的考虑：要实现L4，安全性需要达到“十倍的人驾安全性”这一量级，而L3阶段所涉及的各项技术体系正是达到这一量级所必经的底座。换句话说，即便大模型能力再强，缺乏系统性的安全验证和冗余设计，也无法真正跨越责任鸿沟。
政策：一边“试点”探路，一边用制度“缓冲”
从我国当前的政策导向来看，采取的是“试点先行、稳妥推进”的两条腿走路策略，一方面推进L3试点，解决责任、保险、监管等底层问题；另一方面支持企业研发L4技术，鼓励技术创新。
在政策层面，2025年12月15日，工业和信息化部正式附条件许可两家企业提交的L3级准入申请，两款车型在北京市、重庆市指定区域开展上路试点。2026年，工业和信息化部进一步扩大试点范围，长安、比亚迪、广汽、上汽、蔚来等9家企业入选智能网联汽车准入试点联合体。
国内L3试点采用“车企+使用主体+城市”的模式，L3车型不直接卖给个人消费者，而是交给网约车、租车公司等特定主体运营，更接近L4的运营逻辑，保留驾驶员并设置严格运行条件。
这一受控的商业化路径凸显了我国审慎务实的态度。
在法律层面，地方政策同步跟进，北京2025年4月实施《北京市自动驾驶汽车条例》，明确L3及以上系统故障引发的事故由制造商承担主要责任；随后重庆、深圳、上海、广州等城市陆续出台测试法规，为L3落地提供政策支撑。
事实上，行业争议也促使相关部门同步完善L3与L4的相关标准。2026年2月，工业和信息化部启动强制性国家标准《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》公开征求意见，覆盖L3/L4，为两种路线提供统一规范。
趋势：两条路线或将长期并行
业内人士指出，两条路线并非水火不容，而是可以并行推进。
朱西产表示，L3的核心价值在于解决法规、保险、责任等制度问题，而非面向C端的商业应用。当这些问题通过试点解决后，行业会快速向L4迈进。
靳玉志也表示，L3的渐进推进与L4的技术突破会同步发生。他认为，未来行业的大概率走向是“双线并行、融合落地”。
当下已经在逐渐推进的现实是：在网约车、公交、货运等B端场景，L3试点将常态化，为L4积累制度与运营经验；同时，依托大模型、高算力芯片、冗余硬件等技术，部分企业在C端乘用车领域直接推出具备L4能力的高阶智驾系统，逐步实现全场景无人驾驶。最终，当L4技术成熟、L3试点解决制度问题后，行业将正式进入L4时代，L3则完成过渡使命，退出历史舞台。
需要指出的是，在这种观点争锋中，无论是L3的制度探索还是L4的技术突破，中国都应该掌握主动权，推动中国智能驾驶产业走向全球领先。
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