L3自动驾驶汽车越来越近，我们离真正的自动驾驶还有多远？

1、目前自动驾驶技术主要还存在技术成熟度的制约。尽管自动驾驶的软硬件取得很大进展，但现有技术仍存在不足。如激光雷达穿透雨雾的能力有限，易受强光干扰。摄像头视觉感知的灵敏度在夜间和恶劣天气中会显著下降。近年来，不乏知名品牌自动驾驶车辆或头部自动驾驶公司的测试车型发生事故，不少是因为自动驾驶系统没有对障碍物准确识别造成的，暴露出自动驾驶技术不成熟。

再有各家公司采取的方案不一致。特斯拉的 Autopilot 坚持视觉主导的方案，且未采用高精度地图，这种方式成本低廉，但是易受环境、天气影响；小鹏汽车的 XPILOT 选择激光雷达主导方案，并配合高精地图，这种方案精度高、探测距离远，受天气、环境影响较小，但成本高。

还需要注意到，车载芯片的数量大幅度增长，对算力的需求也显著提高。当前，我国地平线、华为海思等芯片企业在芯片算力方面与英伟达、特斯拉、Mobileye、高通仍存在较大差距。

2、相应的，技术的进步也带来了软硬件成本和配套基础设施的制约。

自动驾驶功能升级将会进一步增加车辆的硬件数量和代码量，L3 级及以上对增加硬件冗余备份的要求更高，会进一步增加成本。L3 级别自动驾驶的算力需求为 20TOPS，是 L2 级的 10 倍，L4 级、L5 级的算力需求分别达到 400TOPS 和 4000+TOPS。罗兰贝格预测，自动驾驶从目前的 L2 级升级到 2030 年的 L3 级时，对应的单车软件价值会从 8000-16000 元提高到 16000-32000 元。有分析表明，单车智能价值的零部件成本在10-20 万之间，这么高的成本显然是普通家庭难以承受的。

基础设施方面还需要通信端、路端、云端等基础设施与车辆形成协同。如路侧数字基础设施本身具有道路信息感知、道路信号发布和控制等功能，通过无线通信网络实现与车辆的数据交互共享，能够弥补车端感知有限视距、感知盲区等短板。只有汽车本身技术和配套的设施同步跟上，才能真正做到自动驾驶技术的普及和推广。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

3、目前我们是缺乏相关明确的法律法规的。从 L3 级开始，自动驾驶系统可以在不同程度上驾驶车辆，因此车辆或者其背后的生产厂商需要承担更多的责任。但究竟如何进行权责认定以及道德伦理等方面显然存在较大争议和法律缺失的情况。从当前有关自动驾驶汽车的法律法规、国际公约、政策指南来看，立法者的态度倾向于保留人机协作，人类驾驶员需要在紧急情况下随时准备接管汽车。 这条被动接管规则，人类用户依然保留对自动驾驶系统的监督，以便紧急情况下接管汽车的运行。

当然了，由人类驾驶的车辆在突发事件发生时，驾驶员会作出判断和应对并承担由此造成的后果。

但是在无人驾驶的情况下，车载系统做出应对方案选择的依据是什么？

汽车厂家又是依据什么预先设定算法？

算法的设计者即汽车厂家又应该因此承担什么样的责任？

显然我们还没有一个明确的答案。