1樓：白寧的愛車時光
輔助駕駛目前在飛速發展，你覺得涼了只是沒有關注而已，蔚來，小鵬，特斯拉已經發展到了領航輔助駕駛階段，也就是它會根據導航幫你出匝道出口，每次OTA公升級也在進化。輔助駕駛可以大幅減少長途駕駛的勞動強度，減少疲勞駕駛帶來的事故風險，還是非常有意義的，目前燃油車的輔助駕駛也在進化，寶馬，賓士，大眾，沃爾沃都已經做的非常好了，如果條件允許的化，購買得話還是很建議選擇的。
2樓：對著空氣一頓操作
資料分析已經有大佬說了，看大佬的回答就行。
首選 L3要普及也是在新一代的汽車裡才會安裝，同時還要政策上的支援才行，畢竟在國內的汽車保有量是相當大的，L3以前的車絕大多數沒有自動駕駛系統，有也只是輔助駕駛，不把這些只有輔助系統的車替換掉，憑老司機們的不講交通規則見縫插針技術，可能AI為了避免事故發生而選擇不停的避讓老司機加塞。。。自動駕駛就毫無意義。
如果只是說進入市場，現在已經開始了，但是要普及就需要較長時間跟政策上的支援，像新能源汽車一樣。
至於車企最近沒什麼訊息，有可能是L3要涼，但是他們在研發L4甚至L5，畢竟未來的趨勢是智慧型化，現在不研發點東西出來，到時沒點能鎮住場子的技術就真的要涼了。
3樓：兩天
對這塊兒了解不深，簡單說幾句自己的理解。
當下對自動駕駛有剛需的用車場景，其實是長途。短途通勤的需求並不那麼迫切。
前不久的新聞，國內置設杭紹勇新型高速公路，每公里造價高達4億人民幣。這條新型高速公路最大的亮點，是支援L3自動駕駛。據說每500公尺乙個資料節點，具備L3自動駕駛的車輛可以通過這些節點來實現自動駕駛。
可研獲批杭紹甬高速公路杭州至紹興段將迎來「智慧型高速」
L3自動駕駛本身功能仍然有相當的侷限性，且各種技術難題尚未完全攻克，同時L4或L5更是遙不可及。所以現在人們的思路變了，單純依靠車輛自身來實現自動駕駛太難了，那麼加入外部環境的輔助，不就能夠降低難度了嗎？
這條新型高速公路就是這個思路。這個靈感應該是來自於高鐵軌道上的各種感測器吧。
配合這種新型高速公路上的各種感測器和資訊節點以及配合即將大規模建設的5G網路，在不久的將來，高速公路就能夠實現自動駕駛。車輛進入高速路後，所有駕駛就交由系統接管，直到下高速公路時系統提醒司機重新接管車輛。
甚至，在不久的將來，沒有自動駕駛的車型禁止進入高速公路，上了高速公路的車輛，必須開啟自動駕駛接入高速公路的5G專用網路。
到那天，高速路上就再也不會有車禍、堵車、疲勞駕駛、不規範駕駛了。所有車輛會按照電腦安排好的車速、車道、行駛路線嚴格行駛。各類攝像頭也可以去掉了，取代攝像頭的，是乙個個自動駕駛節點。
4樓：OwlLite
NHTSA關於L3的定義，這是被學術界最廣泛接受的版本
內容太多，總結一下核心點：自動駕駛系統完成所有駕駛操作，根據系統請求，人類駕駛員完成其所不能處理的情況的應答，並且自動駕駛系統能為人類駕駛員的介入留夠反應時間。
這個定義最為BUG的一點是什麼？做過AI演算法的人都應該有一定體會，不是「自動駕駛系統完成所有的駕駛操作」（這要求完成所有的交通相關資訊的識別），而是「在不能處理的情況下請求人類駕駛員介入」，因為後者要求演算法或者系統完全識別自己失效的情況。對於純視覺L3方案，這一點定義具有內在的自相矛盾性：
如果演算法能識別自己失效的情況，那就說明在演算法訓練中存在穩定復現的「梯度」或者說優化空間，這就意味著演算法效能是可以使用對應的場景/樣本提公升的，也就是說這個演算法還沒有訓練/開發完成。反過來說，就是開發完成的視覺演算法不能識別自己的失效情況。再翻譯一下就是純視覺方案不能解決L3問題。
對於這個結論，提供一些感性的理解：
你以為的車道線是這樣的：
實際是這樣的：
你以為的交通燈識別是這樣的：
實際是這樣的：
你以為的車輛檢測識別/距離保持是這樣的：
實際是這樣的：
這樣的：
這樣的：
做過檢測識別的同學可以好好想想，上面這些情況你的演算法都能「知道自己不知道」嗎？這些問題能通過增加訓練樣本(路測資料)解決嗎？
體會一下如今AI行業大佬們對自動駕駛的態度， 不懂AI技術的普通大眾有理由比TA們自信這麼多嗎， 有理由相信「全自動駕駛」這種概念炒作嗎
所以，為了解決L3問題，似乎不可避免地需要其他硬性的資料的輸入，也就是雷射雷達、超聲波感測器、微波雷達等資訊跟影象資訊合成。這些感測器中，僅有超聲感測器是廉價而且可靠的。雷射雷達和微波雷達都有其應用場景的限制，大家可以回想一下做路測時有多頻繁的在惡劣路況下振壞雷射雷達或者導致其資料不準確的經歷。
而且這些雷達本身也不便宜。另外，就是引入V2X[3]，不依賴感測器資料。這似乎可以一勞永逸地解決L3問題了。
但這需要在通訊協議和基礎設施建設上大量而且長時間的投入，還需要國家政策的引導和扶持。短期來看，我們看不到解決L3的希望。大家做研究，可以做那些看起來Fancy的東西，可以做Sugar-Daddy Science.
但是做實際應用時候，還是應當多調查研究，腳踏實地。
5樓：鵝斯基
從定義上來說，L3級別的自動駕駛被稱為有條件的自動駕駛，即由自動駕駛完成所有操作，人類在自動駕駛系統發出請求是予以接管。從定義上來說L2到L3自動駕駛的乙個分水嶺，因為到了L3之後，人類才能真正脫手，由自動駕駛系統承擔主要的安全責任。
如果L3真的實現普及，首先，一定會帶來更好的出行體驗，其次，規避人為因素造成的交通事故，提公升公共運輸安全；最後，可以有效降低出行成本，起碼對於公共運輸和物流企業來說，可以省下一筆不菲的人力成本。
前景看起來很美好，大家都在朝著這個方向走，但實際上我們距離L3級別的自動駕駛還有不小的距離，目前行業慣用的5個公釐波雷達加乙個攝像頭的感測器方案，無法滿足L3級別自動駕駛的感知需求，在往上疊加公釐波雷達和攝像頭意義不大，而雷射雷達受限於市場和成本，很難滿足量產的需求。
相比於嚴格的去強調，L2還是L3這樣的區別，分場景、分需求去在一些高頻使用同時場景相對簡單的環境中去實現自動駕駛可能是跟現實的做法。
舉個例子，下班及長途旅行，是用車的兩個高頻領域，這其中大部分的時間都是行駛在高速或者是比較封閉的城市快速路上，尤其是在一二線城市，日常通勤往往也是從家裡出來，很短的時間就進入快速或者高速路段。
所以解決高速場景中的自動駕駛，就可以在很大程度上滿足使用者解放雙手的需求。另外，高速和封閉的城市快速路，道路地面標識相對清晰，路況相對簡單，可以成為自動駕駛落地應用的第一步。除了高速和快速路，泊車也是在目前道路條件下可以比較快速實現的輔助駕駛場景，能讓使用者直觀體驗到自動駕駛帶來的便利。
回到問題上，L3級別的自動駕駛什麼時候實現？嚴格按照定義來說還比較遠，但是高速場景的自動駕駛在最近一兩年內已經可以期待了。而且即便只是實現了這一種場景的自動駕駛，對整個社會來說，也能創造很大的價值。
6樓：鯨過
不會在國內普及了
因為無法劃分事故責任
是否加入「系統」選擇「加入」
你車就變成雲端遙控汽車
可以以經濟油耗或飆車模式在遙控下安全飛馳向目的地此帖終結
7樓：「已登出」
普及還很遙遠，我不知道你說的普及標準是啥，我只是知道一點，賓士寶馬奧迪，大部分車型需要高配甚至選裝才有自適應巡航的，比入門版貴了很多，買的人也不多，什麼時候才能標配，什麼時候也就普及了，選裝的功能，極大的增加了購買門檻
8樓：劉翔熙
我個人覺得，技術是一回事，倫理是另一回事。 即如何通過程式設定行車倫理。 及作為普通人我們是否接受這個設定（用程式決定生死）
例如Uber 自動駕駛撞死人的事故分析顯示，當時感測器已經偵測到了被撞死的女性，但是自動駕駛軟體判斷認為無需進行避讓。 於是她就被直接撞擊了。。。
這個原因是因為谷歌和通用的無人駕駛系統邏輯是」安全至上「結果感測器一發現風吹草動（例如飛行的塑膠袋）就會急剎車。 導致乘客一會兒就暈車了 （不信邪的找個新手不斷來起步急剎試試）。。。 Uber則大膽的改為了AI自動忽略不會成為問題的東西，例如塑膠袋，雖然大幅度提高了乘坐舒適性，但被撞死的女性手裡拿著塑膠袋。。。
那麼類似的情況我比較好奇軟體是如何判斷的， 例如兩個人同時過馬路，自動迴避發現只能避開乙個，那麼撞死誰？
有10個人在違規過馬路，有1個人在正常走在非機動車道上，規避就會撞這個人，不規避則會和10個人相撞，系統如何判斷？
如果一輛無人駕駛車輛在科羅拉多山區穿行（都是一側懸崖，一側峭壁），對面突然來了一群違規騎行的，為了規避，自動駕駛汽車會不會帶著乘客跳崖？ 如果我們自己坐在這輛車上呢。。。
想通了這些問題，L3自動駕駛才有普及的可能性吧？
9樓：痞子
現在的交通可以說是非常擁堵了，而L3級別的自動駕駛可以有效的緩解現在的交通壓力，並且隨著現在科技的發展，相信在不遠的未來就可以實現了
10樓：「已登出」
純技術的乾貨很多了，我補充一點，那就是自動駕駛軟體個性化的問題。
現在開車，有老老實實走直線的司機，也有「擅長」見縫插針的司機。有限速100開100的，也有喜歡+5，+8的（很多地區超速10%後開始拍照）。
那以後自動駕駛的軟體是否也有「老老實實版」，「見縫插針版」，「沒事就超速一丁點版」？
有些車刷了個性化的「瘋瘋癲癲版」怎麼辦？每一腳油門都踩到底，每乙個縫隙都要去插隊。遇到這種「自動駕駛」能不能叫110？
當然，特殊情況下這也是需要的，比如救護車，比如送高考送病人的計程車。
還有一類更討厭的司機，80的地方開50，120的道開80，慢悠悠慢悠悠的開，到時候自動駕駛會超這種車嗎？
11樓：暴力調參俠
大部分廠家都是在明年發布。
我所期待的也僅僅是高速自動駕駛，能夠在高速上等簡單路段讓我休息看個書耍個遊戲。
至於城鄉結合部、小路等等場景則親自上，自動駕駛反而會不放心。
12樓：銅鐵君
說到自動駕駛的級別，那麼就得科普一下這個級別是怎樣來定義的，其實準確來講都只是輔助駕
自動駕駛的級別介紹如下:
L0 ：駕駛員完全掌控車輛；
L1 ：自動系統有時能夠輔助駕駛員完成某些駕駛任務；
L2 ：自動系統能夠完成某些駕駛任務，但駕駛員需要監控駕駛環境，完成剩餘部分，同時保證出現問題，隨時進行接管。在這個層級，自動系統的錯誤感知和判斷有駕駛員隨時糾正，大多數車企都能提供這個系統。
L2 可以通過速度和環境分割成不同的使用場景，如環路低速堵車、高速路上的快速行車和駕駛員在車內的自動泊車；
L3 ：自動系統既能完成某些駕駛任務，也能在某些情況下監控駕駛環境，但駕駛員必須準備好重新取得駕駛控制權（自動系統發出請求時）。所以在該層級下，駕駛者仍無法進行睡覺或者深度的休息。
在 L2 完成以後，車企的研究領域是從這裡延伸的。由於 L3 的特殊性，目前看到比較有意義的部署是在高速 L2 上面做公升級；
L4 ：自動系統在某些環境和特定條件下，能夠完成駕駛任務並監控駕駛環境；L4的部署，目前來看多數是基於城市的使用，可以是全自動的代客泊車，也可以是直接結合打車服務來做。這個階段下，在自動駕駛可以執行的範圍內，駕駛相關的所有任務和駕乘人已經沒關係了，感知外界責任全在自動駕駛系統，這裡就存在著不同的設計和部署思路了；
L5 ：自動系統在所有條件下都能完成的所有駕駛任務。
L3級別通俗來講也就是有條件的自動化，半自動，在特定條件可以讓系統智慧型去操控，複雜的環境還是需要我們人來接管駕駛，簡單來說只是在L2上增加了一些優化，提高更多的支援。
那麼L3什麼時候能普及，這得看你這個普及是怎樣去定義，目前來講很多車企都還在測試中，在加上目前傳統汽車的占有量是非常的高的，更新換代也不會那麼的快，這個普及的詞還不如說什麼時候L3能研發成功，什麼時候能投入使用，這樣就會比較現實一點。
帶來的幫助，很明顯的乙個就是可以幫助駕駛員減少駕駛疲勞，但是也是比較容易分心的，所以這個度要去怎樣把握還得自己去衡量，畢竟那只是機器。
還有乙個可能也就是可以更好的把控有序性，減少一些加塞帶來影響，最後想說一句就是這些技術都只是輔助優化，其實最終還是得看我們人，每個人都自覺文明駕駛，這個世界就慢慢美好起來。
什麼是 L3 自動駕駛？目前全球 L3 自動駕駛的車輛有哪些？
飛毛蟲 我覺得以中國目前的法律法規來說，沒有乙個車企敢說自己的車是L3級別的，只能在封閉環境下，進行簡短的測試，從側面說明自己家的車到了L3甚至更高階別。但是面對複雜路況下，還是不敢交付給使用者。 WEYSUV 涉及到自動駕駛，其實誰都敢說自己是L3，但是提到真實的L3所能做到的事情，最後都是小聲B...
L3級別自動駕駛，真的能緩解駕駛疲勞嗎？小鵬p7價值3萬的l3級別自動駕駛值得期待嗎？
蘇無七 說到L3級別的自動駕駛，首先要說明這個標準基本上是以SAE的等級標準來作為基礎的，那麼根據SAE的自動駕駛等級標準，從L0一直到目前市面上最先進的L3級別，都有哪些區別？簡單說來，L0就是司機對車輛的完全控制，沒有任何駕駛輔助，這個比較好理解，L1等級則是比較基礎的一些自動駕駛輔助，它的特點...
為什麼現在實現無限接近L3自動駕駛的都是電動車？
怕冷的刺蝟 噱頭而已，宣傳需要，記得頭兩年在美國測試自動駕駛先進程度最高的是日產，斯巴魯，通用，沃爾沃？具體怎麼個測試過程不記得了，有興趣可以自己搜搜。反正不管怎麼說除了個別tsl車主頭鐵開自動駕駛模式完全不管，其它車主不會拿自己小命開玩笑，用用acc頂天了。目前的在售的車有乙個算乙個，開自動駕駛也...