一、热点聚焦

12月15日，工业和信息化部正式公布我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可，两款分别适配城市拥堵、高速路段的车型将在北京、重庆两地指定区域开展试点，这标志着自动驾驶不再仅仅是实验室里的代码和封闭测试场里的样车，我国L3级自动驾驶正式从“技术验证”迈入“量产应用”新阶段。

这次政策突破的核心是“附条件”，两款车型将分别由重庆长安车联科技和北京出行汽车服务有限公司两家指定主体在限定区域内开展上路通行试点，暂不直接面向个人消费者销售。其中长安的车型可在重庆内环快速路等指定路段、以不超过50km/h的速度在拥堵环境下实现单车道自动驾驶，北汽极狐的车型则被允许在北京京台高速等路段以不超过80km/h的速度实现相同功能。

二、锐评睿见

L3级自动驾驶准入许可的影响远超两款车型本身，这一政策突破将带动新出行、新保险等衍生业态发展。工信部数据显示，2025年前三季度，我国具备组合驾驶辅助功能（L2）的乘用车新车销量同比增长21.2%，渗透率已达到64%。预计到2030年，自动驾驶功能将规模化进入市场，智能化网联化发展为汽车产业创造万亿级产值增量。

产业链的核心关系正从传统的“链式供应”向“网状共生”演变。 在L2及以下阶段，主机厂与供应商之间主要是功能部件的采购与集成关系。然而，L3级“有条件自动驾驶”意味着，在系统激活的设计运行条件内，驾驶责任主体从驾驶员转向了系统提供方（包括主机厂、算法及关键硬件供应商）。这一根本性变化迫使产业各方必须进行前所未有的深度绑定。整车企业不再仅仅是集成者，而必须与芯片厂商（如地平线、英伟达）、激光雷达等传感器供应商（如禾赛科技、图达通）、高精地图商以及核心算法公司，围绕“功能安全”和“预期功能安全”构建起紧密协同、数据共享、责任共担的联盟式生态。

产业竞争的核心范式正从“功能体验”转向“系统级安全冗余与可靠性”。 过去，智能驾驶的竞争焦点常集中在场景覆盖的广度（如城市NOA开城数量）或个别功能的炫酷程度上。L3级准入的“附条件”特性，将竞争引入了更深、更硬的层面，即如何在限定的ODD（设计运行域）内，实现极高的安全确信度。这要求企业必须构建起覆盖感知、决策、控制和执行各环节的多重冗余架构。例如，长安汽车披露其L3系统采用了感知、控制、电源、转向等七重冗余；北汽极狐则搭载了包含3颗激光雷达在内的34颗传感器。未来的竞争，将是软件算法与硬件可靠性、失效降级策略、海量闭环仿真测试能力，以及真实世界安全数据积累的综合比拼。

商业模式从“一次性车辆销售”向“全生命周期服务运营”延伸。 本次获批车型明确“暂不直接面向个人消费者销售”，而是由指定主体（如长安车联科技、北京出行服务公司）开展试点运营。这一安排虽为初期谨慎之举，却清晰地预示了未来重要的商业模式方向—自动驾驶即服务。在L3及更高级别，车辆可能通过功能订阅（如按月付费开通高级别自动驾驶）、里程计费或直接作为RoboTaxi（自动驾驶出租车）投入商业运营等方式创造持续价值。这将重塑整机厂的营收结构，并催生全新的出行服务商、数据资产管理公司和运维保障体系。

市场消费认知与产业地理格局也将发生深刻变化。 对消费者而言，国家级的准入许可是一次权威的“市场教育”，有助于厘清“辅助驾驶”与“自动驾驶”的模糊边界，建立对L3级功能能力与责任范围的理性认知，为未来大规模市场接受奠定基础。对地方产业而言，北京、重庆等首批试点城市凭借其先发优势，在真实场景数据积累、法规政策创新、上下游产业集聚方面将形成强大的“马太效应”，有望从过去的“测试示范区”跃升为“自动驾驶商用高地”，从而牵引全国智能网联汽车产业资源与格局的重新配置。

尽管L3级自动驾驶准入政策为我国智能网联汽车产业发展开辟了新路径，但商业化落地仍面临多重挑战。责任界定不清。科技部公布的《驾驶自动化技术研发伦理指引》指出，有限制阶段的自动驾驶（包括3级和4级）责任主体因具体运行场景而异，用户和自动驾驶系统都可能成为责任主体。如L2级驾驶辅助的责任始终由驾驶员承担，而L3级以上则正式进入自动驾驶范畴，驾驶责任可能在驾驶员、制造商和自动驾驶系统供应商等主体之间分配。区域标准不统一。目前，各城市智能网联示范区认证标准不一致，数据孤岛现象突出，企业需重复投入资源应对不同区域的测试要求。商业模式不成熟。当前，在智驾领域，车企一般采用 “硬件标配+软件订阅” 或按场景解锁功能的商业模式。长期来看，其商业化路径有望与出行服务深度融合，但在推进过程中，也需避免过度营销、模糊责任边界等行为。

随着L3级自动驾驶准入破冰，我国智能网联汽车产业进入新的发展周期。为保障产业健康有序发展，需要从多个层面构建系统性支持框架。

一是加大法规体系建设。需加快明确L3级自动驾驶事故责任认定规则，建立适应自动驾驶特点的保险制度，推进《道路交通安全法》等相关法律法规修订。《道路交通安全法》及其相关实施条例目前仍建立在“人类驾驶员完全控制车辆”的预设之上，当控制权与责任在人与系统间发生动态转移时，法律存在空白。建议启动并加速国家层面《道路交通安全法》修订的核心进程，在法律中明确自动驾驶系统的法律主体地位、事故责任划分的基本原则（如区分系统故障、驾驶员未及时接管、其他交通参与者过失等不同情形），以及自动驾驶数据作为法律证据的标准和流程。

二是建立跨区域互认机制。统一、先进的标准是产业规模化的语言，应推动测试数据共享和认证结果互认，降低企业重复测试成本。应在现有自动驾驶分级标准基础上，加快制定并强制实施涵盖功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全、软件升级以及事故数据记录在内的全套国家标准。尤其要推动传感器性能评估、车规级芯片、电子电气架构以及V2X通信协议等关键标准的统一，打破企业间的数据与接口壁垒，促进产业互联互通。

三是完善“车路云一体化”基础设施。协同的基础设施则是降低单车智能复杂度，为自动驾驶提供协同感知和决策支持。应将车路协同智能基础设施（如5G/5G-A网络、C-V2X路侧单元、边缘计算节点、高精度定位基准站等）作为像高速公路、通信网络一样的新型公共基础设施进行规划与投资。推动建设国家级或区域级的云控基础平台，实现跨区域、跨车企的车辆运行数据汇聚、交通态势协同感知与全局优化调度。

四是创新金融支撑服务机制。自动驾驶引入了全新的风险模式，必须配以创新的金融工具。推动建立强制性自动驾驶产品责任险制度，将其作为车型准入的前置条件。鼓励保险机构与车企、数据平台合作，基于自动驾驶系统的真实运行数据，开发出差异化、动态化的保费模型，使安全性能更优的车型享有更低保费，形成市场化的安全激励约束机制。设立专项的产业技能人才转型与再就业保障基金，为因技术变革可能受到影响的传统汽车制造、运输服务等领域的劳动力，提供技能培训、职业转换支持和新岗位安置，确保产业升级的社会成本最小化。

五是创新监管服务机制。通过沙盒监管等创新机制，在保障安全的前提下为技术创新提供空间。可授权试点城市在“监管沙盒” 框架下出台高级别自动驾驶管理暂行条例，探索具体的事故处理、保险理赔和执法流程。特别是要明确在系统发出接管请求后，驾驶员合理响应时间的界定及其法律责任。