L3级自动驾驶赛道上，环球不同凉热。
前有一汽强调2020年将实现自动驾驶L3级量产车生产，接着广汽新能源高调公关今年将发布搭载L3级自动驾驶技术的纯电动SUV，3月10日，长安汽车总算抢得了2020国内车企L3级自动驾驶拉力赛头筹，宣布其搭载L3级自动驾驶系统的全新车型“UNI-T”正式量产，为国内首家。
迷惑的是，在帮友军发布《中国首个L3自动驾驶量产体验》视频链接不久，供应商博世又自行删除了。
这位国际汽车零部件巨头，将L3的量产时间一延又延，从之前的2019推到2020，又推到 2021，如今，这一预计日期在其排期表上已经变成了一个孤独的问号。
巨头的孤独总有巨头懂。即使三年前业已实现L3自动驾驶技术量产，奥迪A8所搭载的该功能却是大音希声，真面目一直不为人见——以后也不会有了：日前，随着官宣这一项目已被整合大众集团层面，进行L3和L4级别的并行开发，也预示十亿欧元千人团队数年投入，化作全球第一家量产L3级别自动驾驶车辆成绩单上一笔草草收尾。
全国首辆自动驾驶电动巴士在开放道路进行载人测试丨图源：东方IC
车企们在广告里编织着美好愿景，驾驶员可以不再时刻注意驾驶环境，可以看视频/玩手机，而在现实中，驾驶员依然必须坐在驾驶位置上，确保能够在8-10秒钟内，对人工智能不能应对的情况有求必应。
这可能吗？
在遇到系统难以应对的情况时，第一个吃螃蟹的奥迪提供了解决方案是先将车辆停下，打开双闪之后切换为人工操控。间隔时间成本所可能付出的代价不言而喻。
因此，L3级别的自动驾驶根本无法给予驾驶员双手离开方向盘的自由，人类依然要对车辆安全负责。不论车企们为量产的L3级驾驶系统取上多么智能的名字，实质都只是驾驶辅助功能而绝非自动驾驶。
偷换概念，无异于杀人
标杆如特斯拉已经为此付出了血的代价。
特斯拉拥有行业内领先的L2.5级技术，却也曾试图以Autopilot营销噱头来填补那0.5的鸿沟。2018 年 3 月，苹果工程师 Walter Huang在加州一条公路上驾驶一辆特斯拉时，由于车辆撞上了道路中的隔离屏障而死亡。据调查，出事时车辆处于Autopilot 控制中，且事故前车主双手离开了方向盘。
美国国家运输安全委员会主席Robert Sumwalt称， 对他冲击最大的是特斯拉缺乏适当的安全保障措施，当事故发生时，预警和自动紧急制动系统均未启动，且“Autopilot分散了驾驶员的注意力”。
无独有偶，一年之后，在佛罗里达州，一名Model 3车主在以69英里/小时的速度行驶中与一辆重型卡车在路口发生撞击事故致死。据官方公布原因称，系统检测到特斯拉驾驶员在事故发生前7.7秒内并未采取躲避动作，而是使车辆保持在Autopilot状态下行驶。
不过，尽管AP系统因未激活前碰撞预警、紧急制动等功能难脱其咎，车主显然需要负更大的责任——特斯拉已经明确说明AP系统不适用于当时车辆处在岔路口的场景，但驾驶员还是高估了人工智能的智能性。
国内自动驾驶解决方案领先者百度Apollo丨图源：东方IC
宣传路径也是大同小异：为ADAS（高级驾驶辅助系统）取一个响亮名字，包装点往往以车企量产L3或提供完整的L3解决方案为切口，大书特书高速公路引导HWP、交通拥堵引导TJP，自主代客泊车AVP这些应用典型场景。
这其中，处于第一梯队的小鹏将ADAS包装为XPilot，主打功能APA自动泊车，即便如此，小鹏G3的全场景自动泊车达到L3级功能也尚需后续一段时间通过OTA更新来实现。“虽然小鹏现在（自主泊车）成功率还在百分之六七十左右，但在业内已经算是比较成功的了。”小鹏自动驾驶项目的负责人吴新宙说得很耿直。
而另一家新造车头部玩家蔚来则打算追随特斯拉直奔L4。李斌直言：“今天不用更多传感器，是做不到L4的。有些公司宣称摄像头可以，但以产业共识来看，是有误导的。”
这也是大实话。 无论理想多么丰满，现实往往一地鸡毛。在L2级方案中，搭载着毫米波雷达、摄像头和高精度的传感器能够胜任ACC主动巡航，从而对方向盘和速度进行辅助控制，这一层级摄像头和雷达系统微控制器往往已经需要达到1亿个小时内失误数为1的精度了。
再往前一步，系统能够接管场景的复杂性在裂变，对安全级要求也呈指数增长。因此双冗余是必备的。和飞机一样，智能汽车也需配备不止一套软硬件，确保可靠性孤立。当其中一套失灵时，另一套系统能够提供冗余，实现安全制动。
当前，Waymo的解决方案已经在感应、决策到控制的任一环节均实现了冗余。一套Waymo自动驾驶系统的标配是由5个激光雷达、4个毫米波雷达和多视觉传感器组成的感知系统、两套并行控制器、两套独立电源、两套惯性测量系统，转向和制动系统也采取了冗余设计。
在2017年，单是一颗激光雷达就高达8万美元。
因此，实现智能汽车的商业化落地，车企们不仅是在和亿级代码量作斗争，进退两难在于怎么平衡成本把车造出来——拥有技术是一回事，实现整车元器件双冗余的量产又是另一回事了。
在软硬件上有选择性聚焦就成了折中处理的方法。号称可以实现量产的长安L3已在芯片上实现双冗余，而在传感器上提供了5个毫米波雷达、6个摄像头和7个超声波雷达；小鹏P7则主打感知冗余，传感器配置豪华到拥有12 个超声波雷达、13 个自动驾驶摄像头、1 个车内摄像头、5 个毫米波雷达。
一面先立实现量产的Flag，一面在元配件冗余上力图压低成本，通过不断释放功能，叠加场景将自动驾驶技术逐级推进，国内L3级研发和量产赛道上便呈现出如此“先换头像，不瘦十斤就不改头像”的怪象。
一位来自博世德国的研发人员告诉36氪，冗余设计有必要，但成本未必是复制粘贴式提高。软件上，尽管运算单元增多，但冗余设计基本不需要增加成本，反而摊分了程序员的智力劳动成本。硬件上成本必然会提高，因此可行操作不是堆料式堆硬件。以感知冗余为例，不一定需要成倍增加激光雷达，而是可以利用不同模态传感器实现冗余，当雷达失效时，还可以切换到只用双目摄像头的模式。
即便到了2019，有中国厂商已经为16线激光雷达标出了3999的批量出货价，任何技术降低成本得以商业化应用无不需要时间。
然而，时间才恰恰是企业最高昂的成本。