【摘要】當下，L2 輔助駕駛率先在市場中高歌猛進。

盡管技術路徑大部分無法遷移復用，但L2產業鏈依然給L4帶去了更多價錢更低的硬件，這是助推了近兩年L4商業化落地的重要因素。

但二者區隔仍然較大，無人駕駛的發展不僅僅是技術問題，“車企+智駕公司+平臺商”以及政府政策的多方合力都至關重要。

未來幾年，花開兩朵的L2與L4將愈發成為不同的模樣。

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以下是正文：

01L2越近，L4越遠

盡管“端到端”的爆火始于馬斯克，但特斯拉通過L2輔助駕駛的數據做Robotaxi的邏輯卻在業內并不通行。

小馬智行CTO樓天城和輕舟智航 CTO 侯聰都曾在媒體采訪中都透露出類似的觀點：通過L2的漸進式路線做不出L4，兩者底層思路不同。

L2輔助駕駛的主體是人，駕駛員必須時刻監控駕駛環境，并準備隨時接管控制權，核心關注點是成本。L4自動駕駛的主體則是智駕系統，車輛需要在大多數環境和條件下完全自動駕駛，無需駕駛員干預，核心關注點是安全。

兩大底層邏輯實際導向了相反的行為。

舉例而言，L4需要10000小時不出事故，但L2輔助駕駛因為存在駕駛員的兜底，只需要做到10小時就能讓客戶滿意。即使10小時變成了8小時，但如果成本降低了，用戶可以付更少的錢，客戶也愿意接受，這是一種更好的L2產品，但卻距離L4更遠了。

除此之外，L2可以先推出產品，再收集數據迭代技術，逐漸提高用戶使用體驗和安全性能。L4則必須出廠就達標，要求100%的安全性。從模型訓練上來說，這是兩個大相徑庭的規劃。

基于特定的技術要求，L2和L4天然擁有截然不同的研發模式。

L2的研發更接近互聯網時代的開發模式，持續開發和部署，基于用戶顯性和隱性的反饋迭代打磨；L4因為對安全性的高要求，開發則更加類似傳統軟件開發的瀑布流模式，內部反復測試，研發周期往往長達數年，直到正式發布。

基于此，包括小馬智行在內的一眾L4高管都坦言，L2的技術經驗無法復制到L4 robotaxi。而從事實上看，也鮮少有企業“人格分裂”式地同時兩端下注。

02L2的價值在于供應鏈降本

花開兩朵，各表一枝。

對L4來說，L2的成熟、推廣更重要的是把硬件供應鏈的價格打了下來。

盡管二者有著難以復用的軟件方案，但硬件卻是通用的。隨著L2輔助駕駛的大批量推廣，L2產業鏈上的零部件行業日趨成熟，產品價格也隨著規模效應不斷降低，其中也包括L4需要的部件。

最典型的案例就是激光雷達。

由于安全性考量，L4的Robotaxi一般會用傳感器武裝到了牙齒。小馬智行的第六代Robotaxi就裝了7顆激光雷達，11顆攝像頭，3顆毫米波雷達。百度的Apollpo RT6更是裝了8顆激光雷達，12顆攝像頭，6顆毫米波雷達。

如此大的用量，對供應鏈成本極為敏感。

但在幾年前，激光雷達的價格非常昂貴。2019年，禾賽科技以約4萬美元的Pandar 40P從Velodyne手中搶走了Nuro、Aurora、Cruise 等一系列自動駕駛公司。如果是五年前這個價格，一臺車單激光雷達就價格高昂，顯然是不可能商業化的。

所幸近幾年數百萬的L2輔助駕駛滲透帶動了激光雷達瀑布式的降價潮，這是出貨量有限的Robotaxi不可能實現的，畢竟直到2024年Robotaxi開始真正規模化地無人運營。2022年禾賽科技的AT128每顆單價已經不超過3200元。2025年禾賽科技計劃更是將激光雷達價格減半，力圖進入千元時代。

截至目前，Robotaxi的出貨量還十分有限，百度蘿卜快跑武漢車隊有約400臺車， Waymo有800 輛-1000輛，小馬智行24年也還是百輛級。這個出貨量對激光雷達廠商來說顯然是不可能有規模效應的。

因此，但從硬件成本上看，L4其實是L2普及的受益者，高度受益于L2輔助駕駛產業鏈零部件溢出。

類似的故事還發生在高算力平臺、車載芯片等部件上。采購量的多少高度影響了硬件產業鏈的發展程度。

03Robotaxi是網狀合作的產物

從去年開始，國內Robotaxi已經跨越了研發階段，逐漸從試運營階段轉入商業化落地階段。百度的蘿卜快跑已經正式在武漢開始商業化運營，其他自動駕駛運營商也正積極跟進。

但從具體落地來看，Robotaxi的發展仍需要“車企+智駕公司+平臺商”三方形成合力，也需要政策的保駕護航。

這其中，車企主要利用豐富的車輛量產經驗生產 Robotaxi，把控其安全性和運行的穩定性；自動駕駛公司專注于提供 Robotaxi的自動駕駛軟硬件解決方案，并且幫助車企在生產端進行軟硬件前裝或后裝；出行平臺在海量真實出行數據和成熟出行服務運營經驗的基礎上，面向 C 端用戶提供最直接的 Robotaxi 服務，最終實現商業變現。

目前，Robotaxi的商業模式分為B2C傳統車隊運營和C2C共享網約車模式。

B2C模式是通過自行購買車輛用于運營，通過賺取運營價差來盈利，目前大部分廠商采取這種模式，如Waymo、蘿卜快跑、小馬智行。C2C模式則是由車主自行提供車輛，平臺負責搭建入口、賺取抽成費等，類似于目前的打車平臺，特斯拉采用了這種模式。

無論采用哪種模式，智駕公司都繞不開現有的出租車公司、網約車平臺、地圖公司，需要與其進行深入合作。

以如祺出行為例，借助如祺出行自動駕駛平臺，廣汽等車企、小馬等智駕公司、四維圖新等地圖供應商實際形成了一個緊密的合作圈。

此外，日前上市的小馬智行也在密切與高德地圖進行合作。

高德平臺接入了小馬智行運行在廣州南沙智能網聯汽車混行試點區的自動駕駛車隊，最新版的高德應用已向用戶開放此服務。當乘客的出行需求和自動駕駛服務區域及時段匹配時，用戶就可根據意愿勾選并一鍵呼叫由小馬智行提供的出行服務。

與此同時，智能駕駛的法律法規保障是Robotaxi從量變到質變繞不開的一環。

自2022年8月深圳出臺全國首部智能網聯汽車管理法規后, 截至目前全國已有 50 多個城市出臺了相關地方性法規。

北京早在2021年就劃撥了北京亦莊區60平方公里的范圍允許開展Robotaxi測試運營活動，小馬智行響應最快，于2022年7月獲批“主駕無人”的商業化運營和“全車無人”的免費試運營許可，百度Apollo隨后，于2023年3月拿下許可。

廣州則是國內首批開放遠程測試許可的城市之一。文遠知行和小馬智行分別于2020年7月和2021年6月獲批廣州遠程測試許可，可在廣州路測范圍內進行“全車無人”的道路測試。2023年4月，小馬又獲頒廣州首個遠程載客測試許可，即“全車無人”的免費試運營，政策步伐緊隨北京。

深圳作為第一個出臺管理法規的城市，也是第一個以市級為單位發放牌照的地方。2023年5月底，深圳向小馬智行頒發首個市級“智能網聯汽車無人測試”許可，小馬可在深圳核心城區開啟“主駕無人”道路測試。

基于以上要素，一家L4無人駕駛的公司，往往很難單純依靠技術一騎絕塵。技術基本項背后，如何構建自身生態圈，是留給諸多高管們的難題。

04尾聲

時至今日，看似緊密聯結的L2與L4，實際已經區分出明顯的產業間隔。

盡管L2也在通過硬件制造降本把一以貫之的快速迭代節奏滲透進無人駕駛，但L4的發展還需要考慮更多圖商、車企、服務商的成熟。

隨著2025年智駕平權和Robotaxi車輛數量穩步提升，花開兩朵的L2與L4將各自成為不同的模樣。

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