首先明確L3的定義和技術邊界：

L2級駕駛自動化

組合駕駛輔助，系統對方向盤和加減速同時提供駕駛控制，人類駕駛員負責其餘駕駛任務（包含對環境的監控和必要時接管）。

L3級駕駛自動化

有條件自動駕駛，系統在滿足設計執行條件時，可執行全部動態駕駛任務（包含對環境的感知、方向盤和加減速控制），在設計執行條件即將不滿足時系統請求人類使用者接管。

L4級駕駛自動化

高度自動駕駛，系統在滿足設計執行條件時，可執行全部動態駕駛任務（包含對環境的感知、方向盤和加減速控制），在設計執行條件即將不滿足時，系統可自動進行最小風險處理。

L5級駕駛自動化

完全自動駕駛，系統在任何可行駛條件下持續地執行全部動態駕駛任務，不需要人類使用者接管

從技術定義來看，作為 “輔助駕駛”與“自動駕駛”的分水嶺，L3級自動駕駛技術的核心進步意味著部分駕駛責任首次由人轉向自動駕駛系統。通俗來講就是在“脫腳“的基礎上進一步實現”脫手”和”脫眼”。以今時全球技術性公司和汽車主機廠的技術積累來看，完成L3的全套技術落地正在成熟。但投入量產卻依然存在挑戰，這意味著安全性和商業性務必實現雙向突破。

此次的長安汽車L3級自動駕駛系統，從技術方案公佈來看並未採用昂貴的鐳射雷達，而是以5個毫米波雷達、6個攝像頭、12個超聲波雷達作為主要感測器，並自出開發了晶片演算法，這在成本方面必然是它能推動UNI-T實現L3量產的重要條件。

其中尤其意義重大的是長安在核心演算法領域取得的顯著突破，UNI-T從環境感知到決策，再到最終執行控制的整個環節僅需50ms，這必然是構成能夠將技術推向車輛量產的重要指標性條件。更迅速的反應意味著自動駕駛安全性的保證，以及控車細密性的提升，後者是保證自動駕駛平順性和舒適性的重要條件。

另外根據官宣，長安在UNI-T上完成了感知範圍覆蓋3個360度車外環境感知，整合3種不同物理特性的感測系統，其中前方實現5重感知冗餘，最大探測距離大於200米，測量精度可達10釐米。

此外，L3駕駛責任向自動駕駛系統的轉移，意味著感測器系統必須能有效識別車輛駕駛環境中的車輛、行人、騎行者等多種目標和障礙物，要感知駕駛員的視野、疲勞等狀態，為自動駕駛系統智慧決策提供可靠依據，同時要有效識別車道線、護欄、交通標識牌等資訊。

另外，長安還宣稱UNI-T實現了結合ADAS地圖最高實時獲取8公里範圍內的道路資訊，實現車道級高精定位和精準路徑規劃，有效確保自動駕駛任務的準確性。

由此，UNI-T在特定的電子圍欄內（包括典型的高速公路和城市快速路），在交通擁堵場景下，可實現長時間脫腳、脫手、脫眼，直至系統提醒接管，最高可支援的車速為40km/h（系統根據周圍環境安全風險動態調整交通擁堵自動駕駛最高車速，最高可支援40km/h車速），若使用者在提醒接管後仍不接管，則執行風險減緩策略，減速停車。

簡言之：即UNI-T在擁堵及緩行路況實現L3，而高速路況則依然為以全速ACC為主的ADAS高階駕駛輔助即L2（國內也可以稱之為L2.5）。

這和2017年奧迪A8宣佈實現L3量產的定義範圍是近似的，後者在低速場景中的自動駕駛被命名為“奧迪AI擁堵自動駕駛TJP”，限定車速為60km/h以下。

事實上，L3的分層當然還包括高速路況下的L3。而奧迪和長安的量產匹配都選擇從低速上突破，這體現了技術落地循序漸進的邏輯：先從風險可控的階段入手，且低速緩行和擁堵路況顯然對駕駛者疲勞的緩解也最為高效，本身也是自動駕駛所最適宜優先解決的痛點。

從一輪一輪的技術試驗車輛公開道路實驗到這次的量產車公開道路體驗，這意味著自動駕駛真的要來了。儘管目前法規法規暫未能支援長安的L3量產車迅速上市，但此次長安的Quattroporte坐在車上親自體驗並直播，對消費者安全信心的增強是不言而喻的。既讓人們看到了L3的臨門狀態，也將促進市場對當前普及L2高階駕駛輔助的信心提升。

自動駕駛在不模仿人類駕駛習慣的情況下不可能實現理想化的自動駕駛。

理想化的自動駕駛可以實現，但是現在國內環境很難實現這一理論。並非不可以實現。

我有辦法解決這一困難，誰能告訴我去哪裡可以找到這麼一個研發團隊。