论坛智研 | L3上路倒计时,自动驾驶仍需跨越“信任门槛”
2026-06-22

2026年4月11-12日,车百会研究院举办智能电动汽车发展高层论坛(2026)。论坛汇聚国内外行业机构、专家学者、企业代表等共130余位嘉宾,共同研判汽车产业未来发展方向。

基于论坛演讲内容及研究成果,车百会研究院形成《全球及我国汽车产业发展趋势》调研报告,并将围绕产业趋势、技术演进、全球化布局、政策环境等核心议题,陆续推出“论坛智研”系列内容。本期发布趋势四——L3量产提速、L4加快落地,自动驾驶进入关键跃迁期。


L3量产提速、L4加快落地,自动驾驶进入关键跃迁期






高阶智驾进入普及期,自动驾驶进入商业落地关键期。嘉宾普遍认为,“十五五”汽车智能化发展将进入新阶段,L3、L4级自动驾驶商业化落地进入关键期。


· 自动驾驶将进入商业化关键期

其中长安、江淮、吉利、大众等企业表示已推进或正推进L3及以上整车及企业平台建设;零部件方面,欣旺达、经纬恒润、黑芝麻等提供了从“三电”、底盘零部件到芯片的零部件支撑。同时,我国自动驾驶有序推进相关准入和上路通行试点,对企业相关能力、产品、运营及城市条件也提出明确要求。相关专家预测,到2028年L3将在快速路场景实现小规模量产;2030年L3实现规模化落地,L4在限定区域开展商业化运营2035年L4全面扩张,L5前瞻布局,实现技术代际升级。


· 辅助驾驶技术向自动驾驶演进

部分随着大模型技术的进步,现阶段基座模型对物理世界理解能力加深,推动辅助驾驶技术向自动驾驶演进。相关专家分析,自动驾驶的门槛是10到100亿参数模型和1亿左右片段(Clips)数据。构建具备物理世界理解能力的多模态模型,可无需反复适配即具备全场景适应性,还可延伸至具身智能等领域应用。通过扩大多模态基座模参数量,可提升理解世界的能力,并通过蒸馏可将模型能力迁移至不同参数量的小模型,以适应不同车端算力芯片。通过此类模型还可生成极端场景或长尾问题等难例与对抗数据,最终形成十倍于人类的安全驾驶性能。


· 座舱硬件已过堆砌阶段,转向用户体验精细设计新阶段

依靠硬件堆砌的智能座舱同质化问题严重,部分企业反馈,市面200多款智能座舱交互界面相似度95%以上。迈向自动驾驶阶段,座舱的“第三空间”属性增强,提升体验品质需满足用户的多维感官体验需求。比如光电显示通过高画质、低蓝光护眼以及隐藏式设计,向追求健康与美学方向升级;声学体验从单纯追求扬声器数量转向音质提升,并与整车光效、座舱振动深度融合,实现音乐分区、主动降噪及透传等功能落地,形成沉浸感与代入感;座舱环境通过创新材料与空气过滤技术打造健康微环境,并结合个性化香氛系统,向健康舒适发展。


· 底盘智能化是实现整车智能化突破的物理基础

相关企业提出,传统模式下,驱动、悬架、制动、转向等独立运作,难以跨域协同支撑L3及以上自动驾驶。整车智能需彻底打通电动化与智能化的各个板块,在这一方向下,底盘正向线控化演进。其中线控化可将响应速度从数百毫秒级缩短至几十毫秒级,通过引入VMC(车辆运动控制)单元并结合AI小模型,底盘可实现多子系统的协调控制。面临制动系统受损等极端工况时,可通过驱动和转向单元协同实现制动冗余;在冰雪、沙地等复杂湿滑路况下,系统能精准动态调整扭矩,通过执行机制的高冗余与主动化实现自动驾驶高安全性。


· 汽车全面智能化升级仍面临硬件瓶颈与用户责任等问题

技术层面,单车智能技术路线存在由于传感器物理极限导致的感知盲区。由于座舱与智驾软硬件以2-3年的周期快速迭代,且车身升级不同步,造成了新技术上车慢、研发浪费大等问题。


用户层面,对自动驾驶的信任度尚未建立,特别是L4级别车辆取消方向盘、人员离开驾驶位,用户需较长时间的认知和适应过程。此外,责任划分尚不明确,缺少数据积累导致的人车责任划分难题、保险机制不匹配等瓶颈,也制约着技术规模化推广。


· 为推动自动驾驶稳妥发展,需进一步完善汽车智能化体系

技术方面,持续推动自动驾驶算法创新、自主算力生态培养、数据闭环体系构建,构建统一共享的行业高质量数据集。


管理方面,推动车企与保险机构联合创新,打造数据定责、保险兜底、监管可塑的闭环管理模式。


应用方面,L4级自动驾驶城市运营可从限定区域示范测试逐步走向全域开放,逐步形成覆盖规则清晰的监管体系。推进构建车端、路端、云端等全流程、全过程、全场景监管体系,实现车辆备案、风险监测、事故溯源,保障智能网联汽车运行安全。


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