文章核心观点 - 小鹏汽车等部分车企正试图跳过L3级自动驾驶，直接发展L4，这主要是由于L3面临法规限制、成本高昂、消费者付费意愿不明朗等现实困境，而L4在技术和商业试点上已显现出更明确的可行性[2][3][12] - 然而，跳过L3在技术上存在挑战，因为L4的发展依赖于从L2到L3逐步积累的数据，且L3与L4的主要区别在于法规责任划分，而非技术鸿沟，同时L4的纯视觉方案在极端工况和基础设施依赖方面仍面临考验[22][23][24][28][29] 自动驾驶行业现状与投入 - 2025年中国自动驾驶领域总投入预计达700-750亿元人民币，同比增长40%[3] - 整个中国汽车行业利润率仅为4.1%，处于历史低点，利润增长赶不上研发投入增长[3] - 多家车企宣称搭载L3智驾，但受限于法规，实际能上路测试的场景非常有限，主要集中在市区跟车和高速规定线路[3][8] L3级自动驾驶面临的挑战 - 法规限制：L3级自动驾驶“硬件、软件都具备，就差法规允许”，其适用运行范围过窄，无法快速普及[3][8] - 成本与价值矛盾：L3为实现安全合规，采用多冗余设计，导致成本水涨船高，但其所实现的功能（如市区跟车、高速巡航）在低算力车型上也能完成，难以说服消费者支付高溢价[8] - 责任界定模糊：L3是人车共驾，责任划分、保险赔付等问题复杂，这是其与L4在落地层面的核心区别[24] 车企转向L4的动因与依据 - 技术样板存在：特斯拉FSD展示了在相同硬件算力下，通过大模型升级让L2具备L4能力的可能性，刺激了行业[15][16] - 商业试点可行：在商用车和固定路线场景，L4已不是科幻，国内如小马智行实现“单车盈利”，萝卜快跑在武汉、亦庄试点扭亏为盈，证明了商业化闭环的可能性[7][17][19] - 供应链成熟：激光雷达成本大幅下降、高算力芯片规模化应用，以及大模型助力研发提速，为发力L4提供了条件[20] - 企业现实压力：小鹏汽车2024年1月销量环比下跌46%，对于尚在亏损的车企而言，等待前途未卜的L3不如转向更务实的L4技术积累[16] 跳过L3直接发展L4的潜在问题 - 数据积累断层：真正的L4需要依靠L2++/L3大规模量产积累数据，技术上是一脉相承的，跳过L3可能导致数据基础薄弱[23] - 技术路线挑战：小鹏GX采用纯视觉方案押注L4，但在暴雨、浓雾、隧道明暗切换等极端工况下，其感知冗余天生低于融合激光雷达的方案，且缺乏如特斯拉般的海量数据训练，技术突破难度大[28] - 基础设施依赖：当前成功的L4落地案例（如亦庄、武汉）依赖于“车路云一体化”的密集基础设施支持，非单纯的单车智能所能比拟[29] - 技术验证与落地差距：小鹏原计划2026年春节前推出的VLA2.0智驾系统已决定延迟至3月，表明技术推进并非一帆风顺[26][27]