当前，智能驾驶技术正处在一个至关重要的窗口期。随着 L2 级辅助驾驶的加速普及，行业内部既充满了对技术突破的渴望，也夹杂着对安全落地审慎的思考。为了凝聚共识，汽车之家在 9 月 21 日举办了以"Hi Future"为主题的全球 AI 科技大会，邀请了行业顶尖专家共同探讨如何筑牢安全底线，重塑竞争边界。
在本次大会上，文远知行创始人兼 CEO、2024 福布斯中国科创人物韩旭带来了题为《L2++距离 L3 还有多远？》的深度分享。他抛出了一个颠覆性的观点：L3 本质上是简化的 L4，而不是简单的 L2++ 升级。 这一论断揭示了当前技术路线认知中的关键误区。
技术代际的真实距离
很多人认为从 L2 到 L3 只是功能的叠加，但事实并非如此。L3 到 L4 的技术距离其实更近，而离 L2++ 却非常遥远，这个距离远超乎想象。 这是因为 L2 无论多么高级，责任主体依然是人，而 L3 意味着责任主体开始转向系统。这种责任归属的根本性变化，决定了 L3 与 L2++ 之间存在着本质的鸿沟。
通往未来的技术路线图
关于未来的技术演进路径，韩旭给出了清晰的规划。要实现最终的 L5 完全自动驾驶，路径并非一蹴而就，而是需要分步走：
1. 首先攻克高难度的 L3 技术，确保系统在特定场景下的可靠性。
2. 随后将 L4 技术铺满全球，实现大规模的商业化落地。
3. 只有在 L4 成熟之后，才能考虑 L5 的事情。
行业共识与发展契机
此次大会汇聚了车企领袖、技术专家及生态伙伴，核心目的在于探索智能技术如何在保障安全的前提下寻求突破。在 L2 级辅助驾驶快速渗透的今天，如何筑牢安全底线、重塑竞争边界，成为了所有从业者必须面对的核心议题。韩旭的分享不仅厘清了技术层级的混淆，更为行业指明了从 L2 向高阶自动驾驶跨越的正确方向。
风口来了：L3 准入破冰，行业热议规模化
最近，自动驾驶圈子里最火的消息莫过于 L3 级车型的生产准入终于有了突破。这意味着什么？意味着L3 未来的规模化商用已经不再是纸上谈兵，而是成了行业里绕不开的热点议题。大家都在盯着这块蛋糕，但到底怎么切，这里面门道可不少。
核心观点：L3 不是 L2++ 的简单升级
对于 L3 的定位，业内专家韩旭有个非常犀利的看法。他认为，L3 本质上是简化的 L4，而不是简单的 L2++ 升级。这话听着可能有点反直觉，毕竟很多人觉得 L2 加加再加点功能就是 L3 了。但实际情况是，L2++ 做得再漂亮，真要跨进 L3 的门槛，那难度简直是跨越式的。
技术鸿沟：离 L4 更近，离 L2++ 更远
为什么这么说？我们可以从几个维度来拆解这里的距离：
1. 责任主体的转变：L2 级别不管多高级，责任还在人；一旦到了 L3，责任主体开始向系统转移，这对系统的可靠性要求是指数级上升的。
2. 系统架构的差异：L3 需要冗余设计和更复杂的感知决策能力，这在底层逻辑上更接近 L4 的架构，而不是 L2 的修修补补。
3. 心理预期的差距：韩旭强调，L3 到 L4 的距离更近，而离 L2++ 很远，这个距离远得超乎你想象。别被表面的功能相似性给迷惑了，底层的功力才是关键。
结语：认清现实，稳步前行
所以，面对 L3 的浪潮，咱们得保持清醒。别以为把 L2++ 优化到极致就能自动进化成 L3。这是一场从量变到质变的跨越，需要企业在技术储备和安全验证上下真功夫。只有认清了 L3 与 L4 的亲缘关系，才能真正准备好迎接规模化商用的挑战。
韩旭深度解读：从质疑 L5 到重构 L3，自动驾驶的下一站在哪里？
在自动驾驶的漫长征途上，文远知行创始人兼首席执行官韩旭的观点演变，某种程度上折射了整个行业的起伏。对于 L5 级自动驾驶这一终极愿景，韩旭曾经直言不讳，甚至跟投资人表态：如果一个公司说是做 L5 级的，想都不用想，这肯定是个骗子公司。 他本以为自己这辈子都不会碰 L5，但随着大模型技术的爆发，他看到了新的曙光。
回顾 2017 年创业之初，那是一段充满质疑的时光。 当时韩旭花了大量时间去解释“车可以无人驾驶”，面对的不是掌声，而是嘲讽，甚至被揶揄为“骗融资”。然而时至今日，纯无人且收费的 RoboTaxi 已经成为现实。尽管未来还要攻克很难的 L3 并最终实现 L5，但韩旭的战略非常清晰：首先要把 L4 铺满全球，才能考虑 L5 的事情。
面对当前市场的疯狂内卷，我们需要冷静思考消费者真正需要什么。 韩旭在演讲中提到，L2++ 级别的竞争已经白热化，具体表现为以下几个方面：
关于 L3 级自动驾驶，韩旭提出了一个颠覆性的观点：L3 是简化的 L4，而不是简单的 L2++ 的升级。 这是一个他思考了一年左右的结论。虽然大家都说 L2++ 做得不错，能解除一些疲劳，但人必须时刻保持警惕，因为出事了自己要负责。现在每个人都说明年要推出 L3，但韩旭坦言：L2++ 做得不错，真想做 L3 还是很难很难的。
从技术距离上来看，L3 到 L4 的距离更近，而离 L2++ 很远，距离远得超乎你想象。 这也是为什么文远知行作为人工智能研究出身的公司，更喜欢提一些跟别人不太一样的观点。在 L3 责任归属和技术实现的鸿沟面前，单纯的堆料并不能解决问题。消费者愿意买单的，究竟是更低的价格，还是真正的安全责任转移？这值得所有汽车界同仁深思。
自动驾驶的下半场，拼的不是价格，而是真正的技术跨越。 从 L4 的全球铺开到 L3 的本质重构，韩旭的思考为行业指明了一条避开无效内卷的路径。毕竟，只有搞清楚什么东西是消费者愿意买单的，什么东西是大家真正需要的，才能在这场淘汰赛中站稳脚跟。
开场与背景：文远知行的全球定位
今天我想和大家深入聊聊自动驾驶行业的几个核心命题。首先，不得不介绍一下文远知行。我们成立于 2017 年，源自美国硅谷。如果把时间线拉到现在，文远知行是目前全球唯一一家旗下产品拥有七国自动驾驶牌照的科技公司。这七个国家包括中国、美国、阿联酋、新加坡、法国、沙特阿拉伯和比利时。在座的有很多汽车界的老朋友，大家仔细研究就会发现，中国智驾公司虽多，但能拿下这七国牌照的，仅此一家。
我们的足迹遍布 11 个国家、30 个城市。从中东到欧洲，再到日本，你都能看到文远知行的产品在测试或运营。这种全球化的布局，不仅证明了技术的通用性，更证明了我们在不同法规和文化环境下的适应能力。
L3 之难：拒绝名词糊弄，回归定义本质
既然今天要聊技术，我就不能只用一些高大上的名词把大家糊住。作为研究者，我们必须就事论事。很多人说 L3 很难，但难在哪里？我们需要把定义拿出来拆解。
这里我想抛出一个很核心的问题。大家知道，2015 年特斯拉就推出了 FSD，百度在中国起步也很早。但最近特斯拉在奥斯汀开始做所谓的“无人驾驶”，自己称自己是 L4，却依然没有真正拿下安全员。为什么特斯拉不做 L3 呢？ 这是一个非常值得深思的战略选择。
经过一年多的思考以及与多家车厂朋友的讨论，我得出了一个结论：如果按照所有标准定义，L3 的本质其实是用在大规模量产私家车上、简化版的 L4。 很多车企说想做 L3，但讲完功能后发现，他们想要的并不是传统定义的 L3，而是一个不带高精地图的简化版 L4。这就是当前行业对 L3 认知的误区所在。
荣誉与坚持：穿越周期的长期主义者
文远知行的发展并非一帆风顺。行业起起伏伏，2017 年创业时，只要你标榜自己是 L4 公司，甚至只要在百度干过自动驾驶，融资就容易得多。那时候跟今天开一个大模型公司一样，钱追着你跑。但几年下来，能坚持下来的公司并不多。
文远知行是一直在做 Robotaxi 的公司，从来没有放弃过。这份坚持也换来了行业的认可：
- 财富全球未来五十强：这是评选全球最具长期增长潜力科创公司的榜单，入选非常不易。2024 年，自动驾驶领域全中国只有文远知行入选，排在第 24 位。
- 排名持续上升：今年我们再次入选，排名上升 8 位，到达第 16 位。作为对比，今年 OpenAI 排在第 12 位，中国其他入选公司都在我们之后。
- 改变世界的公司：在 2023 年财富“改变世界的公司”榜单上，文远知行排在第八名，而第一名是特斯拉。
商业化落地：一套技术，全域赋能
我们积累了超过 6 年的 Robotaxi 公开运营经验，也是全球唯一一个实现多国商业运营的 Robotaxi 公司。今天你无论是在广州、北京亦庄，还是在阿联酋，都能打到文远知行的车。在国内使用“文远出行”App，在阿联酋通过 Uber 即可叫车。特别是在阿联酋，预计一两个月内，我们将开启对外公开的纯无人运营。
文远知行的核心优势在于使用了一套通用的无人驾驶技术，搭建了全面的商业化产品矩阵。这不是多条技术路线并行，而是同一套技术底座在不同场景的复用：
- 无人驾驶出租车（Robotaxi）：核心业务，已在多国实现商业化。
- 无人驾驶小巴（Robobus）：服务于特定区域的接驳需求。
- 无人驾驶清扫车（Robosweeper）：如果你来到广州生物岛总部，岛上的每一条街都是我们的清扫车在作业，近期也在清华大学、中山大学等高校试扫。
- 自动驾驶物流车（Robovan）：目前已拿到京东、顺丰、中通等多个订单。
这就是文远知行的故事，也是我们对自动驾驶商业化路径的理解。用一套技术解决多个场景的问题，这才是规模化落地的关键。
一、从 L4 到 L2++：量产落地的巨大跨越
最为关键的转折点发生在 2022 年左右，我们与博世达成了深度合作，正式开始从 L4 级自动驾驶向 L2++ 辅助驾驶解决方案转型。说实话，当时我们没做过 L2++，也没预估到量产的难度会这么大。真正深入其中才发现，做 L4 运营车是自己的，而做 L2++ 量产项目是要把车卖给别人，这两者之间存在非常大的差别。
尽管挑战重重，我们还是以破记录的 18 个月时间完成了第一个量产项目——星途星纪元。在这 18 个月里，合作过程异常艰辛。在座的奇瑞高博被折磨得要死，跟博世的永桥总成了“难兄难弟”。晚上 11 点钟还要促膝长谈，排查还有什么问题，每天早晨 6 点就起来继续解决。 那段时间我有一阵子在美国，一天大概睡 6 个小时，分三段睡，一会中国开会一会美国开会，磨了这么久才终于推出了量产项目。
二、资本市场里程碑：纳斯达克上市与融资
另外值得一提的是资本市场的进展。文远知行于去年 10 月 25 号在美国纳斯达克上市，非常不容易。当时有外媒报道这是中国自滴滴以来启动的最大的科技公司上市，融了约 4.585 亿美元。 在此也预祝奇瑞上市成功！
三、产品运营实录：全天候无人化服务
百闻不如一见，我们全新一代的 Robotaxi GXR 用的是吉利远程的车，未来还会跟更多的车厂合作。我把 GXR 在广州的 7X24 小时纯无人商业运营的视频在这儿放一下，看一下大家真实打的时候是什么样的。 你现在下一个“文远出行”App，去北京亦庄、广州黄埔等地方都可以打得到，其中在广州已经实现全天 24 小时运营。
四、全球化技术验证：无图化 L2++ 的海外适应力
接下来分享一下 L2++ 的进展，这是文远知行和博世合作的成果。我们刚刚开完了在德国的慕尼黑汽车展 IAA。我们在中国做了很多无图化的 L2++ 的辅助驾驶，但是在慕尼黑我们没有多少人，也没有采过图。 但我们去了以后就适应了两周，直接就可以在慕尼黑开了。
为了验证效果，我特意截了汽车之家的视频，汽车之家的记者在那儿体验了我们的车。汽车之家是非常公平、公正、开放的媒体，肯定对大家都一视同仁的，我们做不了手脚的。 当时博世和我们的同仁都一起在，当时永桥总还带了很多全世界最顶级的 CEO 来坐星途星纪元的车。
前言：从德国最新表现谈起
这是我们在德国市场的最新表现数据。接下来，我想深入探讨本次分享的第二部分核心议题：为什么 L3 级自动驾驶的实现挑战如此巨大？ 当我们严格按照国家标准去构建 L3 系统时，本质上是在做一个简化版的 L4 系统。这一观点源于《汽车驾驶自动化分级》(GB/T 40429-2021) 的定义，特别是附录 A 中关于驾驶自动化等级与划分要素的关系。
自动驾驶等级的核心差异解析
关于 L0 到 L5 级的理解，行业内众说纷纭。其实只要掌握几个关键诀窍，就能清晰地记住它们的区别：
- 人与机器的权责分界线：L2 级以下是人开车，而进入 L3、L4、L5 级则是机器在开车。这是第一个根本性的分别。
- L1 与 L2 的细微差别：L1 级可能是定速巡航，L2 级增加了车道线保持。虽然 L1 和 L2 差别不大，但 L2 到 L3 的跨越至关重要。
- L3 与 L4 的责任归属：L3 级以上机器负责驾驶，但 L3 和 L4 的核心差别在于谁对安全负责。L4 级别机器最后对安全负责，车内方向盘可能没有驾驶能力，乘客可以是小孩、老人甚至盲人。但 L3 级别必须有人，人要做最后的兜底。
- 接管逻辑：根据 L3 级定义，当机器觉得“我不行了，你来接管”时，必须发出请求。如果机器喊了接管而人没接管，出事人负责；如果机器没喊“我不行了”出了问题，机器负责。而 L4 级则是真正的无人驾驶。
- L4 与 L5 的场景限制：L4 有一个限定的运行区域，叫 ODD（操作设计域），限定区域和条件，并不是所有地方都能开，但在能开的地方都是无人驾驶。L5 级则没有这些限制。
算力提升带来的产业变革
过去，文远知行等公司刚开始是做 L4 的，后来为何也涉足 L2++ 呢？一个关键原因是算力的提升。
- 过去 L2 的算力最多几十 TOPS，而 L4 需要上千 TOPS，几十和几千之间是量级的差别，互相无法触碰。
- 随着英伟达 Orin 芯片的出现，单颗芯片算力能达到 254TOPS，这使得 L2++ 方案的算力也能达到几百上千 TOPS。
- L4 与 L2 之间的算力差别显著缩小，这个时候，L4 公司就可以向下兼容做 L2++ 了。
关于 L5 级，我曾经以为这辈子都不会想做 L5 级，甚至跟投资人说，如果有公司宣称做 L5 级，想都不用想是个骗子公司。但随着大模型的发展，没准在我有生之年能看到 L5 级的实现。2017 年创业时，我们花大量时间告诉别人车可以无人驾驶，却被质疑骗融资。现在我們真的做到了纯无人且收费，但别人又会问效率能不能比滴滴、Uber 好。我们接下来还要做很难的 L3，要把 L5 实现，但首先要把 L4 铺满全球才能考虑 L5 的事情。
L3 的核心困境：识别不能处理情景之悖论
为什么我说 L3 很难？这是整个演讲最重要的一页，我将其定义为识别不能处理情景之悖论。
大家看到 L3 级的时候是系统在开，但对系统有一个要求：识别是否即将不满足设计运行范围，并在即将不满足设计运行范围时，及时向动态任务后援用户发出介入请求。 最难的一点在于“识别”。你要机器自动识别是否即将不满足设计运行范围，这件事特别尴尬。
过去英语里有句话："You don't know what you don't know"，你不知道你不知道的事情。延伸一步，"You can't handle what you don't know"，你无法处理你不知道的事情。你不知道的事情怎么处理呢？就像做题的时候，要是能知道这道题做错了就不会把它做错。你做的时候觉得是对的，证明题证明出来了你也觉得你证对了。实际上你知道错了就不会把它做错了，这是个最核心的问题。
前一段时间网上有桥塌陷的视频，我们说车能不能自动检查？如果有水坑怎么做？井盖被人偷了怎么办？有人说井盖被偷的时候呼叫人就行了，但关键是我要知道井盖不存在就开始绕过它了，不必说让人来接管。 这里面存在一个悖论：你要真的想处理它的时候，你根本不知道你能不能处理。你不能处理的事情，当它发生的时候识别它是件很难的事，真能识别了它也就能处理了。这是所有做自动驾驶最痛苦的事情。
解决方案：将 L3 当作简化版 L4 来做
接下来会问一个更核心的逻辑问题：如果 L2++ 的系统有识别不能处理场景之悖论，L4 系统难道没有吗？
L4 也有，但会少很多。因为 L4 使用了高精地图，我非常熟悉这地方怎么开，如果有变化我就知道这个事不行了，可以呼叫远程辅助。而我们卖出去 L2 的车、L3 的车，是在全中国全世界跑，很多地方你没测过或者半年以前发生变化了，你再识别处理场景是极难的事情。
所以存在这么一个悖论，要做 L3 非常艰难。那怎么做？做的方法是把它当成 L4 做，是一个简化版的 L4。 只有具备 L4 的能力底蕴，才能安全地驾驭 L3 的责任边界。
为什么我们坚信 L4 才是终极解法？
可能有人会质疑，为什么你说你的解法是正确的？我想问大家一个最简单的问题：特斯拉为什么不做 L3？ 在辅助驾驶领域，很长一段时间大家都在谈论特斯拉，谈论端到端技术。但如果这件事真的这么简单，为什么最先推出辅助驾驶的公司不做 L3，而是直接迈向 L4？这是一个值得深思的问题。
在很多外媒新闻中都能看到，特斯拉选择在奥斯汀开始做所谓的 L4，但并没有把安全员移出去，安全员一直坐在副驾。这证实了我所说的L3 场景悖论：一个号称走渐进式路线做 L4 的公司，为什么跳过 L3 直接做 L4？因为在我看来，L3 和 L4 做起来没啥区别。这是我想给大家的核心观点，供大家讨论。
特斯拉 L2++ 与 L4 的真实表现
我想放一段简单的视频，展示特斯拉的 L2++ 渐进式辅助驾驶解决方案。我家就有一辆特斯拉，在阳光强烈的场景下，一些问题是可以复现的。我们就用实际来说，不要老跟我谈第一性原理，阳光强的时候你暂时处理不了，但中国很多加激光雷达的公司，比如星途星纪元，处理这个场景一点问题没有，这是我们实测过的。
再说说他们做 L4 的情况，特斯拉做 Robotaxi 的情况，首先是有安全员的。根据国外一篇媒体报道，特斯拉 Robotaxi 在 2025 年 7 月 5 号同一天发生了 3 起事故。特斯拉一共在奥斯汀有 12 辆车，但一天出了 3 起事故，其中 2 起车有损伤，1 起有人受伤。这是特斯拉目前在奥斯汀的水平，我就不做评价了。
文远知行的安全运营底气
接下来给大家看看文远知行做的是什么水平。文远知行已经安全公开运营 Robotaxi 超过 2200 天，安全一直是文远知行最高的优先级。今天活动开场的视频让人很感动，很有用，前车看到后车变道后车别撞上去。但我们还有一个真正 Robotaxi 运营的视频，比那个更让你心跳加速。
我们来看文远知行的 Robotaxi 处理的事情。右下角代表纯无人驾驶状态，左上右上是两边后视镜视角。这是真实运营的场景，因为没人敢这么摆拍，太可怕了。从视觉盲区里面跑出一个匆匆横穿马路的人，你也在那个人的盲区里面，那个人根本不知道你在哪里。这个时候必须是有激光雷达能够看到侧后方才可以变道，这个视频展示了在真实运营中，我们的 Robotaxi 扎扎实实救了一个冒失的人一命。
算力提升与技术路径选择
我刚才提到我们什么时候开始做 L2++ 的，基本上是 Orin 出现有几百 TOPS 的时候。文远知行最近和联想车计算合作推出了基于英伟达 Thor X 的计算平台 HPC3.0，算力是 2000TOPS。搭载这款计算单元的 Robotaxi GXR 已经实现了纯无人运营。
我想跟很多车企大佬说，当你的算力到 2000TOPS 的时候，你别要 L3 了，直接做 L4 算了。L2++ 方案的算力一直在提升，什么时候是 L3 大家并不知道，我只能告诉你，你的算力快接近 L4 了。这也印证了我开篇说的观点，其实大家要的是一个简化版的 L4。
一个关于距离的公式
时间也差不多了，这是我倒数第二页，唯一一个公式，用公式写起来比说话更容易。如果 L 空间可以定义距离的话，那么：L2++ 到 L3 的距离远远大于 L3 到 L4 的距离。
大家会说谁有资格给这种定义？可能有两个必要条件：
1. 第一个条件是你做过 L4。我对 L4 的定义是你说做过 L4 不是拍个视频，而是真正的 L4 Robotaxi 可以公开纯无人商业运营。全世界也就几家，文远知行是其中一家。
2. 第二个更想强调的，开篇说的，感谢高博当年的磨炼之恩，感谢永桥兄弟和博世当年一起并肩作战之恩，我们才有 L2++ 的量产。不是随便一个 L4 公司都能坚持下来的。
扫遍了全世界所有的同行，做 L4 做到纯无人商业运营，然后真正能接得起车厂量产项目并持续在做的只有文远知行，今天依然是这样的。
造飞船而不是更快的自行车
最后分享给大家，想做 L3 的话可以认认真真考虑一下 L4 是怎么解决这个问题的。最后我用一个小故事结束我的演讲。
小的时候，我父亲对我说：“我的自行车骑得非常快，但是当我想登月的时候应该想造一艘飞船，而不是造一辆更快的自行车。”
谢谢大家。
