自动驾驶技术目前处于快速发展阶段，按照国际通用的SAE分级标准（L0-L5），当前量产车型已达到L2-L3级，部分企业正在测试L4级技术。以下是关键进展与挑战：
1. 技术分级现状
- L2级（部分自动化）：已大规模商用，标配于特斯拉Autopilot、小鹏NGP等系统，可实现自适应巡航、车道保持等功能，但需驾驶员随时接管。
- L3级（有条件自动化）：奔驰DRIVE PILOT、本田Legend等车型已获认证，系统可在特定场景（如高速拥堵路段）完全控制车辆，责任主体从驾驶员转向车企。
- L4级（高度自动化）：Waymo、Cruise、百度Apollo等在中美特定区域运营Robotaxi，无方向盘设计（如Waymo One）已落地，但受限于法规和复杂路况，尚未规模化。
2. 核心技术突破
- 感知层：多传感器融合（激光雷达+摄像头+毫米波雷达）成为主流，华为、大疆等企业推出车规级固态激光雷达，成本降至500美元以下。
- 算法与算力：BEV（鸟瞰图）感知框架和Transformer模型提升环境理解能力，英伟达Orin芯片（254 TOPS算力）支持实时数据处理。
- 高精地图与V2X：高德、四维图新提供厘米级地图，5G+C-V2X增强车路协同，无锡、长沙等地已开展智能网联示范区建设。
3. 政策与法规
- 中国发布《智能网联汽车准入管理条例》，允许L3/L4车型上路测试；欧盟通过《自动驾驶汽车认证框架》，德国率先批准L4商用。
4. 瓶颈与挑战
- 长尾问题：极端天气、突发障碍物等场景的算法鲁棒性不足。
- 与责任：事故归责、数据隐私等议题尚无全球统一标准。
- 成本与基建：L4级系统硬件成本超10万元，智能道路覆盖率不足5%。
5. 未来趋势
- 2025年或成L3量产爆发节点，预计2030年L4在限定区域普及。车路云一体化成为中国技术路径特色，芯片厂商（地平线、黑芝麻）加速角逐200TOPS以上算力平台。
