争议中的L3 还有三道大坎要迈

清华大学计算机系教授、人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东则认为，法律责任主体不太明确一直是L3自动驾驶被人诟病的焦点所在。比如对于L3这样的人机共驾方式，若出现人马坠落悬崖，那原因是马失前蹄，还是骑马人未及时预测并勒住缰绳？此时事故的责任主体应该归属于马还是骑马的人？

正因为如此，甚至有观点认为立法完成之前，市场上不会有真正的L3，即便有，也无法在中国的道路上行自动驾驶之实。

技术难点亦不容忽视

事实上，除了法律法规方面的挑战，L3自动驾驶汽车要想实现真正的大规模量产，在核心技术方面也还存在多重难点。

虽然行业最近几年在激光雷达、高精度地图、高精度定位、决策规划算法、云平台及大数据、仿真测试等核心技术方面突破很快，但是取得突破并不代表已经具备商业化能力，未来行业仍然需要加快解决车规级要求、场景适应性、功能安全、信息安全、大规模量产应用的开发体系等问题。长安汽车上述负责人表示。特别是在系统冗余方面，由于L3自动驾驶汽车在部分场景中需要将控制权部分甚至全部移交给系统，这就必须要具备多重冗余，包括感知冗余、通讯冗余、供电冗余、转向以及制动冗余等，以防止其中一个系统失效的时候，自动驾驶汽车依旧可以安全行驶。其中感知冗余上，业界普遍认为对于L3及以上级别的自动驾驶汽车，需同时具备摄像头、高精地图、高精雷达等多重感知系统，才能实现尽可能高的安全性和可靠性。尤其是高精度地图，被很多业内人士认为是实现L3自动驾驶的关键钥匙。

为什么是高精地图？因为 L2自动驾驶主要是通过雷达+摄像头进行环境感知，这一技术方案容易受到恶劣天气的影响，无法满足L3的基本需求。而高精地图除了定位更精准达到0.1米，能够实时获取车辆所处定位信息外，还可以使车辆的感知能力更强大，即使在摄像头等传感器失效的极端环境下，也可以利用地图数据对路况进行推算和补充。广汽新能源相关负责人表示。不仅如此，高精地图还赋予了自动驾驶车辆超前预判的能力，使车辆能够实时预判前方1公里路径，利用地图数据提供超视觉、超传感器边界的远距离感知。

自动驾驶地图，图片来源：四维图新