L4級自動駕駛需在特定場景下實現(xiàn)全程無駕駛員干預的自主駕駛，這一目標的達成依賴技術、環(huán)境與法規(guī)的多重協(xié)同支撐。從技術核心來看，車輛需配備激光雷達、毫米波雷達與高清攝像頭組成的多傳感器系統(tǒng)，結合高精度地圖與實時道路數(shù)據(jù)，精準感知交通信號、行人動態(tài)等環(huán)境信息；同時，大模型算法與高算力平臺需具備快速決策能力，應對突發(fā)避障、編隊巡航等復雜場景。從場景約束而言，其運行通常限定于封閉園區(qū)、指定高速或城市試點區(qū)域，車速與行駛范圍受預設條件管控，且需符合區(qū)域法規(guī)試點要求。這種“技術突破+場景限定+數(shù)據(jù)支撐”的組合，正是L4級自動駕駛區(qū)別于低級別輔助駕駛的關鍵特征，既需要硬件與算法的深度融合，也依賴基礎設施與法規(guī)環(huán)境的逐步完善。

從技術實現(xiàn)的核心路徑來看，L4級自動駕駛的落地離不開三大關鍵支撐：一是高精度感知系統(tǒng)的協(xié)同運作。車輛需同時搭載激光雷達、毫米波雷達、高清攝像頭等多類傳感器，激光雷達負責構建3D環(huán)境模型，毫米波雷達捕捉動態(tài)目標的速度與距離，攝像頭識別交通信號燈、車道線等細節(jié)信息，三類傳感器數(shù)據(jù)融合后，可實現(xiàn)對周圍環(huán)境的全方位、高分辨率感知，為自動避障、車道保持等功能提供基礎依據(jù)。二是大模型與算力的深度賦能。參考行業(yè)研發(fā)方向，具備視覺-語言-行動能力的大模型需完成從環(huán)境感知到?jīng)Q策推理的全鏈路處理，而這一過程需要巨量算力支撐，以確保在毫秒級內(nèi)對突發(fā)狀況做出反應。三是海量數(shù)據(jù)的持續(xù)迭代。車隊需在限定場景內(nèi)積累包括極端天氣、復雜交通沖突在內(nèi)的真實行駛數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)回傳與模型訓練，不斷優(yōu)化系統(tǒng)的魯棒性，減少“長尾場景”下的決策誤差。

場景與法規(guī)的適配同樣是L4級自動駕駛落地的必要條件。從場景端看，其運行范圍通常鎖定在封閉園區(qū)、指定高速公路或城市試點區(qū)域，比如部分城市開放的自動駕駛出租車試點線路，或園區(qū)內(nèi)的自動接駁車線路，這些場景通過預設道路條件、限定車速（一般不超過60km/h），降低了系統(tǒng)的決策復雜度。從法規(guī)端看，我國目前僅允許L4級車輛在試點區(qū)域或試驗道路運行，暫未開放公共道路的全面應用，這種“先試點后推廣”的模式，既為技術驗證提供了空間，也保障了公共交通安全。此外，部分功能需通過OTA方式逐步開放，確保系統(tǒng)在實際運行中持續(xù)優(yōu)化，適配場景變化。

基礎設施的同步完善是L4級自動駕駛規(guī)?；瘧玫闹匾Ｕ稀Ｊ紫仁歉呔貓D的覆蓋，其精度需達到厘米級，包含車道級的道路拓撲、交通標志位置、路面材質等細節(jié)信息，為車輛提供精準的定位與路徑規(guī)劃依據(jù)；其次是車路協(xié)同設施的建設，通過路側單元（RSU）向車輛實時傳輸交通信號、實時路況、行人預警等數(shù)據(jù)，彌補車載傳感器的感知盲區(qū)；最后是數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡的支撐，5G或車聯(lián)網(wǎng)技術需實現(xiàn)車輛與車輛、車輛與路側設施的低延遲通信，確保信息交互的及時性，為自動編隊巡航等協(xié)同駕駛功能提供可能。這些基礎設施的建設，需要車企、政府與科技企業(yè)的協(xié)同推進，構建“車-路-云”一體化的智能交通體系。

綜合來看，L4級自動駕駛的實現(xiàn)是一個多維度協(xié)同的系統(tǒng)工程，既需要技術端在感知、算法、算力上的持續(xù)突破，也依賴場景端的精準適配與法規(guī)端的有序引導，更離不開基礎設施的同步完善。當前行業(yè)已在封閉場景與試點區(qū)域取得階段性進展，未來隨著技術迭代、場景拓展與法規(guī)完善，L4級自動駕駛將逐步從試點走向規(guī)模化應用，為出行方式帶來更深層次的變革。