L3級自動駕駛賽道上，環球不同涼熱。
前有一汽強調2020年將實現自動駕駛L3級量産車生産，接著廣汽新能源高調公關今年將發布搭載L3級自動駕駛技術的純電動SUV，3月10日，長安汽車總算搶得了2020國內車企L3級自動駕駛拉力賽頭籌，宣布其搭載L3級自動駕駛系統的全新車型“UNI-T”正式量産，爲國內首家。
迷惑的是，在幫友軍發布《中國首個L3自動駕駛量産體驗》視頻鏈接不久，供應商博世又自行刪除了。
這位國際汽車零部件巨頭，將L3的量産時間一延又延，從之前的2019推到2020，又推到 2021，如今，這一預計日期在其排期表上已經變成了一個孤獨的問號。
巨頭的孤獨總有巨頭懂。即使三年前業已實現L3自動駕駛技術量産，奧迪A8所搭載的該功能卻是大音希聲，真面目一直不爲人見——以後也不會有了：日前，隨著官宣這一項目已被整合大衆集團層面，進行L3和L4級別的並行開發，也預示十億歐元千人團隊數年投入，化作全球第一家量産L3級別自動駕駛車輛成績單上一筆草草收尾。
全國首輛自動駕駛電動巴士在開放道路進行載人測試丨圖源：東方IC
車企們在廣告裏編織著美好願景，駕駛員可以不再時刻注意駕駛環境，可以看視頻/玩手機，而在現實中，駕駛員依然必須坐在駕駛位置上，確保能夠在8-10秒鍾內，對人工智能不能應對的情況有求必應。
這可能嗎？
在遇到系統難以應對的情況時，第一個吃螃蟹的奧迪提供了解決方案是先將車輛停下，打開雙閃之後切換爲人工操控。間隔時間成本所可能付出的代價不言而喻。
因此，L3級別的自動駕駛根本無法給予駕駛員雙手離開方向盤的自由，人類依然要對車輛安全負責。不論車企們爲量産的L3級駕駛系統取上多麽智能的名字，實質都只是駕駛輔助功能而絕非自動駕駛。
偷換概念，無異于殺人
標杆如特斯拉已經爲此付出了血的代價。
特斯拉擁有行業內領先的L2.5級技術，卻也曾試圖以Autopilot營銷噱頭來填補那0.5的鴻溝。2018 年 3 月，蘋果工程師 Walter Huang在加州一條公路上駕駛一輛特斯拉時，由于車輛撞上了道路中的隔離屏障而死亡。據調查，出事時車輛處于Autopilot 控制中，且事故前車主雙手離開了方向盤。
美國國家運輸安全委員會主席Robert Sumwalt稱， 對他沖擊最大的是特斯拉缺乏適當的安全保障措施，當事故發生時，預警和自動緊急制動系統均未啓動，且“Autopilot分散了駕駛員的注意力”。
無獨有偶，一年之後，在佛羅裏達州，一名Model 3車主在以69英裏/小時的速度行駛中與一輛重型卡車在路口發生撞擊事故致死。據官方公布原因稱，系統檢測到特斯拉駕駛員在事故發生前7.7秒內並未采取躲避動作，而是使車輛保持在Autopilot狀態下行駛。
不過，盡管AP系統因未激活前碰撞預警、緊急制動等功能難脫其咎，車主顯然需要負更大的責任——特斯拉已經明確說明AP系統不適用于當時車輛處在岔路口的場景，但駕駛員還是高估了人工智能的智能性。
國內自動駕駛解決方案領先者百度Apollo丨圖源：東方IC
宣傳路徑也是大同小異：爲ADAS（高級駕駛輔助系統）取一個響亮名字，包裝點往往以車企量産L3或提供完整的L3解決方案爲切口，大書特書高速公路引導HWP、交通擁堵引導TJP，自主代客泊車AVP這些應用典型場景。
這其中，處于第一梯隊的小鵬將ADAS包裝爲XPilot，主打功能APA自動泊車，即便如此，小鵬G3的全場景自動泊車達到L3級功能也尚需後續一段時間通過OTA更新來實現。“雖然小鵬現在（自主泊車）成功率還在百分之六七十左右，但在業內已經算是比較成功的了。”小鵬自動駕駛項目的負責人吳新宙說得很耿直。
而另一家新造車頭部玩家蔚來則打算追隨特斯拉直奔L4。李斌直言：“今天不用更多傳感器，是做不到L4的。有些公司宣稱攝像頭可以，但以産業共識來看，是有誤導的。”
這也是大實話。 無論理想多麽豐滿，現實往往一地雞毛。在L2級方案中，搭載著毫米波雷達、攝像頭和高精度的傳感器能夠勝任ACC主動巡航，從而對方向盤和速度進行輔助控制，這一層級攝像頭和雷達系統微控制器往往已經需要達到1億個小時內失誤數爲1的精度了。
再往前一步，系統能夠接管場景的複雜性在裂變，對安全級要求也呈指數增長。因此雙冗余是必備的。和飛機一樣，智能汽車也需配備不止一套軟硬件，確保可靠性孤立。當其中一套失靈時，另一套系統能夠提供冗余，實現安全制動。
當前，Waymo的解決方案已經在感應、決策到控制的任一環節均實現了冗余。一套Waymo自動駕駛系統的標配是由5個激光雷達、4個毫米波雷達和多視覺傳感器組成的感知系統、兩套並行控制器、兩套獨立電源、兩套慣性測量系統，轉向和制動系統也采取了冗余設計。
在2017年，單是一顆激光雷達就高達8萬美元。
因此，實現智能汽車的商業化落地，車企們不僅是在和億級代碼量作鬥爭，進退兩難在于怎麽平衡成本把車造出來——擁有技術是一回事，實現整車元器件雙冗余的量産又是另一回事了。
在軟硬件上有選擇性聚焦就成了折中處理的方法。號稱可以實現量産的長安L3已在芯片上實現雙冗余，而在傳感器上提供了5個毫米波雷達、6個攝像頭和7個超聲波雷達；小鵬P7則主打感知冗余，傳感器配置豪華到擁有12 個超聲波雷達、13 個自動駕駛攝像頭、1 個車內攝像頭、5 個毫米波雷達。
一面先立實現量産的Flag，一面在元配件冗余上力圖壓低成本，通過不斷釋放功能，疊加場景將自動駕駛技術逐級推進，國內L3級研發和量産賽道上便呈現出如此“先換頭像，不瘦十斤就不改頭像”的怪象。
一位來自博世德國的研發人員告訴36氪，冗余設計有必要，但成本未必是複制粘貼式提高。軟件上，盡管運算單元增多，但冗余設計基本不需要增加成本，反而攤分了程序員的智力勞動成本。硬件上成本必然會提高，因此可行操作不是堆料式堆硬件。以感知冗余爲例，不一定需要成倍增加激光雷達，而是可以利用不同模態傳感器實現冗余，當雷達失效時，還可以切換到只用雙目攝像頭的模式。
即便到了2019，有中國廠商已經爲16線激光雷達標出了3999的批量出貨價，任何技術降低成本得以商業化應用無不需要時間。
然而，時間才恰恰是企業最高昂的成本。