近日，北京的高速公路上迎來了一支特殊的車隊。搭載L3級自動駕駛系統的30輛極狐阿爾法S(L3版)正式啟動規模化上路通行試點，陸續駛入北京市京臺高速、機場北線高速以及大興機場高速的指定路段，在真實交通環境中運行。

這是國內首批獲得自動駕駛專用號牌的L3級車輛之一。就在不久前，工業和信息化部公布了我國首批L3級有條件自動駕駛車型準入許可，長安深藍、北汽極狐兩款車型獲批。隨后，北京、重慶等地相繼發放自動駕駛專用號牌，放行L3級自動駕駛車輛在限定場景下上路運行。

隨著這批車輛駛入高速主路，自動駕駛已不再局限于測試場或示范區，而是首次以“可上路、可運營”的方式，融入日常交通體系。

為全面商業化運營

筑牢根基

在極狐阿爾法S(L3版)上路通行試點運營啟動儀式上，北京新能源汽車股份有限公司(以下簡稱“北汽新能源”)董事長張國富表示，此次試點將以安全為前提，采取“B端先行、逐步開放”的運營策略，相關車型計劃自2026年第二季度起逐步向個人用戶開放。

從技術分級來看，L3級自動駕駛的關鍵變化在于責任邊界的調整。黃河科技學院客座教授張翔在接受《證券日報》記者采訪時表示，在滿足限定條件時，車輛系統可以承擔主要駕駛任務，駕駛員無需持續監控路況，但需在系統發出請求時接管車輛。在事故責任認定上，L3級自動駕駛在特定場景下由車企承擔責任；而在L2級輔助駕駛階段，責任則完全由車主承擔。

也正因如此，L3級自動駕駛被業內視為自動駕駛發展過程中關鍵又審慎的一步。

為了承接這一重大的責任轉移，技術與安全體系必須實現跨越式升級。張國富介紹，L3級自動駕駛車型以實現安全為第一要務。極狐阿爾法S(L3版)搭載3顆激光雷達和34顆高精度傳感器，構建了360度感知網絡。與此同時，北汽新能源建立了“一核三環”安全保障體系，通過設置測試驗證、過程監控與運行監測三道防火墻，構建了全冗余的安全架構，覆蓋感知、控制、轉向、制動等關鍵環節，確保在單一系統故障時能無縫切換至備份系統，保障車輛始終處于安全狀態。

在運營推廣上，北汽新能源已與戰略伙伴北京出行共同啟動極狐阿爾法S(L3版)車型的規模化上路試點運營。首批30輛車將在北京市京臺高速、機場北線高速及大興機場高速的指定區域開展運營。這一舉措不僅是對技術的實戰檢驗，更是對運營模式的探索。

多位受訪業內人士表示，國內首批L3級自動駕駛車輛的正式上路，是產業發展的里程碑事件。它標志著自動駕駛從封閉的技術測試，正式邁入“合規上路、真實運營”的全新階段，為“單車智能”主導的L3級自動駕駛落地提供了關鍵的合規范本。這不僅會極大加速真實場景數據的積累與技術迭代，降低全產業的商業化試錯成本，更將推動“車—云”協同體系的完善，為自動駕駛的全面商業化運營構筑根基。

政策支持+技術突破

車企多維發力

L3級自動駕駛進入實際運行階段，并非偶然事件，而是多重力量在同一時間窗口內疊加的結果。從外部看，是政策環境的逐步放開；從內部看，是技術、成本和產業結構的契合已逼近“臨界點”。

近年來，國內對自動駕駛的政策導向已從鼓勵探索轉向規范引領，形成了自上而下、多點開花的支持格局。例如，廣東省近日發布《廣東省人工智能賦能交通運輸高質量發展若干政策措施》提出，支持各地市穩妥有序開放自動駕駛多場景道路測試應用、擴大高級別自動駕駛應用區域。

上海市也在近日公布了《上海高級別自動駕駛引領區“模速智行”行動計劃》，其中提出，到2027年，高級別自動駕駛應用場景實現規模化落地，形成具有國際競爭力和影響力的智能網聯汽車產業集群，基本建成全球領先的高級別自動駕駛引領區。

2025年4月1日，《北京市自動駕駛汽車條例》正式施行。如今，北京市高級別自動駕駛示范區已升級至3.0版本，覆蓋范圍從60平方公里擴大至600平方公里，并已向35家企業、超1000輛車輛發放測試牌照，測試里程數已超3800萬公里。這些數據不僅是政策開放的量化體現，更為全國L3級自動駕駛的合規化運營積累了寶貴的實踐經驗。

產業鏈的成熟，同樣為自動駕駛加速發展提供了現實基礎。尤其是核心硬件成本的變化，正在顯著改善自動駕駛的商業可行性。

主營激光雷達業務的睿鏃科技(北京)有限責任公司創始人兼CEO陳如新在接受《證券日報》記者采訪時表示，隨著自動駕駛相關車型逐步進入量產階段，公司激光雷達產品出貨規模快速擴大，規模效應開始顯現，成為此類產品價格下探的主要驅動力。

陳如新告訴記者，在配置層面，相比L2級輔助駕駛，L3級自動駕駛更強調系統安全冗余和低介入率運行能力，這使得激光雷達在感知體系中的作用更加突出。當前乘用車大多采用單顆激光雷達方案，面向更高級別的自動駕駛，未來或許向多顆配置演進，并與攝像頭、毫米波雷達等多傳感器融合，以構建車輛周圍360度的環境感知，并盡量減少感知死角。

在陳如新看來，目前車載激光雷達的單價已降至1500元以下，預計隨著未來自動駕駛滲透率進一步提升，其價格仍有下降空間。在此背景下，自動駕駛功能的整車附加成本有望明顯降低，為L3級自動駕駛從示范運營走向更大范圍應用提供了基礎。

與此同時，人工智能算法的演進也在改變自動駕駛的成本曲線。陳如新表示，一方面，芯片算力持續提升，為車輛處理復雜場景提供了支撐；另一方面，通過模型優化和算法迭代，在保證功能的前提下降低算力需求，正在成為新的技術方向。這種“性能提升”與“效率優化”并行的發展路徑，使高級別自動駕駛不再完全依賴堆疊高成本硬件。

更深層的變革，源于汽車產業底層發展邏輯的重構。在電動化轉型已進入深水區的今天，續航里程、動力性能等傳統競爭要素的差異化空間正不斷收窄，智能駕駛能力已成為決定車型競爭力和品牌定位的“新護城河”。

在這一背景下，自動駕駛不再只是前瞻性的技術儲備，而成為車企整車產品規劃和中長期戰略的重要組成部分。圍繞L3級自動駕駛的系統能力、安全體系和量產節奏，整車企業之間的競爭正在展開。多家主流車企已將L3級自動駕駛作為下一階段的重要落地方向，并同步推進面向更高級別自動駕駛的技術驗證與產品布局。這標志著自動駕駛的競爭已從單純的技術比拼，升級為涵蓋戰略規劃、工程能力與生態整合的綜合實力較量。

各方合力

跨越多重門檻

不過，L3級自動駕駛要從示范運營走向全面普及，仍需跨越多重溝壑。這不僅是技術攻堅的下半場，更是一場涉及法規、基建與商業模式的系統性考驗。

“目前自動駕駛產業鏈大部分環節已趨成熟，特別是激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、域控制器等硬件。但成本方面仍有下降空間，隨著產量提升，成本有望進一步降低。”張翔表示，現階段自動駕駛的主要問題在于軟件算法不夠成熟，而解決這一問題需通過大量數據訓練，以及持續優化模型。

張翔進一步表示，在L3級及更高級別自動駕駛中，責任主體從個體駕駛員轉向系統運營方，責任邊界從個人行為擴展至算法決策、系統維護與運營管理的全鏈條。在法律層面，將對現行交通法律法規進行重構，重新界定“駕駛者”與“責任人”的法律地位，建立相應的責任認定機制。此外，自動駕駛的落地條件也不僅局限于車輛本身的智能水平，車路協同、云端調度等基礎設施建設也有待進一步完善。

北京萬集科技股份有限公司(以下簡稱“萬集科技”)相關負責人在接受《證券日報》記者采訪時表示，L3級及更高級別自動駕駛對路側提出了更高要求，包括多要素、高精度、低延時的感知能力，以及車、路、云之間的實時通信與數據協同。

該負責人坦言，車路云一體化仍處于探索階段，當前制約因素依然存在，包括互通標準體系尚未完全統一、路側基礎設施覆蓋不足，以及商業模式尚未成熟、跨主體協同難度大等。他建議，加快國家級車路云交互標準制定，擴大試點城市基礎設施投入，鼓勵“政府+車企+科技企業”聯合創新，并通過政策引導推動場景落地、數據共享與運營閉環。

面對重重挑戰，業內普遍認為，在相當長一段時間內，L3級自動駕駛仍將以“單車為主、協同為輔”的模式推進。自動駕駛的商業化進程或許不會一蹴而就，但隨著制度、技術和產業條件逐步成熟，其前行方向已愈發清晰。

道路雖長，行則將至。隨著制度框架的日益成熟、算法能力的持續突破以及基礎設施的逐步完善，自動駕駛的前行方向已愈發清晰。L3級自動駕駛的試點，不僅是技術的驗證，更是對整個產業生態的全方位錘煉。唯有正視并跨越這些現實門檻，才能真正開啟人機共駕的全新出行時代。