近日，北京的高速公路上迎来了一支特殊的车队。搭载L3级自动驾驶系统的30辆极狐阿尔法S（L3版）正式启动规模化上路通行试点，陆续驶入北京市京台高速、机场北线高速以及大兴机场高速的指定路段，在真实交通环境中运行。
这是国内首批获得自动驾驶专用号牌的L3级车辆之一。就在不久前，工业和信息化部公布了我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可，长安深蓝、北汽极狐两款车型获批。随后，北京、重庆等地相继发放自动驾驶专用号牌，放行L3级自动驾驶车辆在限定场景下上路运行。
随着这批车辆驶入高速主路，自动驾驶已不再局限于测试场或示范区，而是首次以“可上路、可运营”的方式，融入日常交通体系。
为全面商业化运营
筑牢根基
在极狐阿尔法S（L3版）上路通行试点运营启动仪式上，北京新能源汽车股份有限公司（以下简称“北汽新能源”）董事长张国富表示，此次试点将以安全为前提，采取“B端先行、逐步开放”的运营策略，相关车型计划自2026年第二季度起逐步向个人用户开放。
从技术分级来看，L3级自动驾驶的关键变化在于责任边界的调整。黄河科技学院客座教授张翔在接受《证券日报》记者采访时表示，在满足限定条件时，车辆系统可以承担主要驾驶任务，驾驶员无需持续监控路况，但需在系统发出请求时接管车辆。在事故责任认定上，L3级自动驾驶在特定场景下由车企承担责任；而在L2级辅助驾驶阶段，责任则完全由车主承担。
也正因如此，L3级自动驾驶被业内视为自动驾驶发展过程中关键又审慎的一步。
为了承接这一重大的责任转移，技术与安全体系必须实现跨越式升级。张国富介绍，L3级自动驾驶车型以实现安全为第一要务。极狐阿尔法S（L3版）搭载3颗激光雷达和34颗高精度传感器，构建了360度感知网络。与此同时，北汽新能源建立了“一核三环”安全保障体系，通过设置测试验证、过程监控与运行监测三道防火墙，构建了全冗余的安全架构，覆盖感知、控制、转向、制动等关键环节，确保在单一系统故障时能无缝切换至备份系统，保障车辆始终处于安全状态。
在运营推广上，北汽新能源已与战略伙伴北京出行共同启动极狐阿尔法S（L3版）车型的规模化上路试点运营。首批30辆车将在北京市京台高速、机场北线高速及大兴机场高速的指定区域开展运营。这一举措不仅是对技术的实战检验，更是对运营模式的探索。
多位受访业内人士表示，国内首批L3级自动驾驶车辆的正式上路，是产业发展的里程碑事件。它标志着自动驾驶从封闭的技术测试，正式迈入“合规上路、真实运营”的全新阶段，为“单车智能”主导的L3级自动驾驶落地提供了关键的合规范本。这不仅会极大加速真实场景数据的积累与技术迭代，降低全产业的商业化试错成本，更将推动“车—云”协同体系的完善，为自动驾驶的全面商业化运营构筑根基。
政策支持+技术突破
车企多维发力
L3级自动驾驶进入实际运行阶段，并非偶然事件，而是多重力量在同一时间窗口内叠加的结果。从外部看，是政策环境的逐步放开；从内部看，是技术、成本和产业结构的契合已逼近“临界点”。
近年来，国内对自动驾驶的政策导向已从鼓励探索转向规范引领，形成了自上而下、多点开花的支持格局。例如，广东省近日发布《广东省人工智能赋能交通运输高质量发展若干政策措施》提出，支持各地市稳妥有序开放自动驾驶多场景道路测试应用、扩大高级别自动驾驶应用区域。
上海市也在近日公布了《上海高级别自动驾驶引领区“模速智行”行动计划》，其中提出，到2027年，高级别自动驾驶应用场景实现规模化落地，形成具有国际竞争力和影响力的智能网联汽车产业集群，基本建成全球领先的高级别自动驾驶引领区。
2025年4月1日，《北京市自动驾驶汽车条例》正式施行。如今，北京市高级别自动驾驶示范区已升级至3.0版本，覆盖范围从60平方公里扩大至600平方公里，并已向35家企业、超1000辆车辆发放测试牌照，测试里程数已超3800万公里。这些数据不仅是政策开放的量化体现，更为全国L3级自动驾驶的合规化运营积累了宝贵的实践经验。
产业链的成熟，同样为自动驾驶加速发展提供了现实基础。尤其是核心硬件成本的变化，正在显著改善自动驾驶的商业可行性。
主营激光雷达业务的睿镞科技（北京）有限责任公司创始人兼CEO陈如新在接受《证券日报》记者采访时表示，随着自动驾驶相关车型逐步进入量产阶段，公司激光雷达产品出货规模快速扩大，规模效应开始显现，成为此类产品价格下探的主要驱动力。
陈如新告诉记者，在配置层面，相比L2级辅助驾驶，L3级自动驾驶更强调系统安全冗余和低介入率运行能力，这使得激光雷达在感知体系中的作用更加突出。当前乘用车大多采用单颗激光雷达方案，面向更高级别的自动驾驶，未来或许向多颗配置演进，并与摄像头、毫米波雷达等多传感器融合，以构建车辆周围360度的环境感知，并尽量减少感知死角。
在陈如新看来，目前车载激光雷达的单价已降至1500元以下，预计随着未来自动驾驶渗透率进一步提升，其价格仍有下降空间。在此背景下，自动驾驶功能的整车附加成本有望明显降低，为L3级自动驾驶从示范运营走向更大范围应用提供了基础。
与此同时，人工智能算法的演进也在改变自动驾驶的成本曲线。陈如新表示，一方面，芯片算力持续提升，为车辆处理复杂场景提供了支撑；另一方面，通过模型优化和算法迭代，在保证功能的前提下降低算力需求，正在成为新的技术方向。这种“性能提升”与“效率优化”并行的发展路径，使高级别自动驾驶不再完全依赖堆叠高成本硬件。
更深层的变革，源于汽车产业底层发展逻辑的重构。在电动化转型已进入深水区的今天，续航里程、动力性能等传统竞争要素的差异化空间正不断收窄，智能驾驶能力已成为决定车型竞争力和品牌定位的“新护城河”。
在这一背景下，自动驾驶不再只是前瞻性的技术储备，而成为车企整车产品规划和中长期战略的重要组成部分。围绕L3级自动驾驶的系统能力、安全体系和量产节奏，整车企业之间的竞争正在展开。多家主流车企已将L3级自动驾驶作为下一阶段的重要落地方向，并同步推进面向更高级别自动驾驶的技术验证与产品布局。这标志着自动驾驶的竞争已从单纯的技术比拼，升级为涵盖战略规划、工程能力与生态整合的综合实力较量。
各方合力
跨越多重门槛
不过，L3级自动驾驶要从示范运营走向全面普及，仍需跨越多重沟壑。这不仅是技术攻坚的下半场，更是一场涉及法规、基建与商业模式的系统性考验。
“目前自动驾驶产业链大部分环节已趋成熟，特别是激光雷达、毫米波雷达、摄像头、域控制器等硬件。但成本方面仍有下降空间，随着产量提升，成本有望进一步降低。”张翔表示，现阶段自动驾驶的主要问题在于软件算法不够成熟，而解决这一问题需通过大量数据训练，以及持续优化模型。
张翔进一步表示，在L3级及更高级别自动驾驶中，责任主体从个体驾驶员转向系统运营方，责任边界从个人行为扩展至算法决策、系统维护与运营管理的全链条。在法律层面，将对现行交通法律法规进行重构，重新界定“驾驶者”与“责任人”的法律地位，建立相应的责任认定机制。此外，自动驾驶的落地条件也不仅局限于车辆本身的智能水平，车路协同、云端调度等基础设施建设也有待进一步完善。
北京万集科技股份有限公司（以下简称“万集科技”）相关负责人在接受《证券日报》记者采访时表示，L3级及更高级别自动驾驶对路侧提出了更高要求，包括多要素、高精度、低延时的感知能力，以及车、路、云之间的实时通信与数据协同。
该负责人坦言，车路云一体化仍处于探索阶段，当前制约因素依然存在，包括互通标准体系尚未完全统一、路侧基础设施覆盖不足，以及商业模式尚未成熟、跨主体协同难度大等。他建议，加快国家级车路云交互标准制定，扩大试点城市基础设施投入，鼓励“政府+车企+科技企业”联合创新，并通过政策引导推动场景落地、数据共享与运营闭环。
面对重重挑战，业内普遍认为，在相当长一段时间内，L3级自动驾驶仍将以“单车为主、协同为辅”的模式推进。自动驾驶的商业化进程或许不会一蹴而就，但随着制度、技术和产业条件逐步成熟，其前行方向已愈发清晰。
道路虽长，行则将至。随着制度框架的日益成熟、算法能力的持续突破以及基础设施的逐步完善，自动驾驶的前行方向已愈发清晰。L3级自动驾驶的试点，不仅是技术的验证，更是对整个产业生态的全方位锤炼。唯有正视并跨越这些现实门槛，才能真正开启人机共驾的全新出行时代。
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