从L2到L2.9：一文说清智能驾驶功能、硬件和算法差异

消费者选购智能汽车，经常被智能驾驶的各种功能所困惑，智能驾驶辅助究竟如何分级、不同等级究竟能应对哪些场景、硬件和软件算法又有何不同？本文以通俗易懂方式，从功能、硬件、算法三方面进行解析。

智能驾驶已成为消费者购车的关键考虑因素

一、功能差异对比：从基础辅助到“准自动驾驶”

1. L2级驾驶辅助：新手司机的“安全搭档”

• 核心功能：

能识别车道线、同车道前车（200~250米）及相邻车道车辆，提供碰撞预警、主动刹车（一般时速90km/h以内）、全速自适应巡航、车道居中保持、自动泊车等基础功能。

• 适用场景：

车流少、车道线清晰的高速公路或城市快速路。

• 局限性：

在车道线模糊的道路会自动退出驾驶辅助

可能无法识别车辆加塞、行人闯入等复杂场景，更不能识别异形障碍物（如掉落货物、施工路障）。

L2级驾驶辅助的全速自适应巡航功能

2. L2.5级高阶驾驶辅助：高速路上的“老司机”

• 功能升级：

前向探测距离提升至300米，可同时监控2-3个车道，跟踪目标可以达到25个甚至更多。

主动刹车的时速可以提升至120km/h，安全的速度范围更广了；在高速路和快速路上，车辆具备了自主变道、自动出入匝道的功能（高速NOA），在停车场具备代客泊车的功能。

• 适用场景：

高速公路、市内快速路，对多车流量甚至拥堵场景的适应能力较L2驾驶辅助有大幅度提升，配置较高的甚至具备城市道路记忆领航功能。具备停车场内的代客泊车和遥控泊车功能。

• 局限性：

对于道路上的异形障碍物、施工道路的识别能力有限，存在误判风险。对复杂城市道路的适应能力有限。光线、大雾、雨雪天气对道路感知精度有影响。

L2..5高阶驾驶辅助系统的高速领航功能

3. L2.9级智能驾驶辅助：城市道路的“全能选手”

• 功能飞跃：

可以识别异形障碍物（行驶中前车如掉落物）、道路施工情况，甚至可以识别路面的凹凸不平情况。

主动刹车可以根据雨雪天气路面情况自适应调整刹车力度（从而调整刹车距离），在颠簸路面可以自动调减行车速度提升乘员舒适性，对有闯入车道意图的行人采取紧急避让措施。

可以实现城市自动领航功能、车辆召唤等高级功能。

• 适用场景：

复杂的城市道路、突发的道路障碍物，以及召唤停车场车辆到达等待点等。

• 核心优势：

具备全天候感知能力，接近L3级自动驾驶能力，但仍需驾驶员保持注意力。

二、硬件配置差异：不同等级“眼睛”和“大脑”能力不同

1. 传感器配置对比

不同等级智驾系统的硬件配置差异

L2.5级高阶驾驶辅助系统典型传感器配置方案

2. 硬件升级的核心作用

• 激光雷达：

L2.9级标配激光雷达，通过发射激光束以点云精准建模3D环境，解决摄像头在逆光、雨雾天气的短板，是识别异形障碍物的“终极武器”。

激光雷达配置方案

激光雷达点云图

• 4D毫米波雷达：
  不仅探测距离更远，还能感知高度信息（如识别悬空路牌），弥补传统雷达的垂直盲区。
• 高像素摄像头：
  800万像素长焦摄像头可看清250米外的车辆车牌，提前预判路况。
• 算力跃升：
  算力从L2的5 TOPS到L2.9 200 TOPS+，随着传感器精度提升，对感知、决策和执行算力的需求都快速提升，系统也可以支持更加复杂的实时环境计算。

三、软件算法差异：从“死记硬背”到“自主思考”

1. L2级：规则驱动的“机械思维”

• 算法逻辑：

摄像头根据目标物的形状、大小、颜色判断物体类型（如车辆、行人），毫米波雷达识别目标物的距离、速度和方位，但无法识别物体形状和高度。

L2智驾系统会对两个传感器坐标系进行简单的目标物对齐

根据系统预设规则，判断是否需要触发驾驶动作调整（例如“前车距离<50米且相对速度为-30km/h → 触发刹车动作”）。

• 缺点：

由于无法进行多个传感器中目标的持续监控和持续关联，当1个传感器没有识别到目标时，即便另1个传感器识别到目标，可能也无法触发规则判断。

当有多目标出现时，无法有效关联多目标间的关系，例如多个车辆加塞，会无法判断哪个是真正的前车。

2. L2.5级：全局视角 “鸟瞰图”和推理能力的建立

• 核心技术：

BEV全局图算法：具备了融合不同传感器数据的能力，将摄像头、毫米波雷达数据集成到同一坐标系下，提取车道线、车辆、车辆尾灯、交通信号灯颜色、交通标识牌、行人等物体特征信息融合为包含所有环境信息的“鸟瞰图”（全局图）。

典型BEV算法示意图

Transformer变形器算法：将全局图分割为精度0.2~0.5米的小格栅，并以注意力原则，分析分析不同格栅区域之间的关联关系。通过对摄像头和毫米波雷达捕捉信息进行语义解析（车道线、车辆、行人、速度、位置、刹车灯、红绿灯等），分析相近格栅之间的关联关系（如“前车刹车灯亮 → 重点关注与后方车辆的关系”），并忽略远处格栅中的物体。根据以上信息，系统会推理格栅之间是否存在碰撞风险、是否需要调整速度、是否可以变换到临近车道、调整速度或变道后是否与其他车辆有碰撞风险等。

• 能力提升：

由于更高精度的传感器信息输入，加上BEV算法生成的全局视图，L2.5级高阶驾驶辅助对行人、二轮车的识别能力有所提高，且由于系统具备了初步的推理能力，使得车辆自主变道、自动紧急避障等功能成为可能。此外，由于惯性测量单元与全球定位系统配合，车辆可以基于导航信息进行变道行驶，就具备了高速NOA功能。

但是，由于L2.5是以摄像头为主导的信息融合，摄像头本身存在物理上的缺陷，所以L2.5对异形障碍物、施工道路和不同平度路面的识别能力仍然有限。

3. L2.9级：三维空间的“时空推理”

• 算法突破：

更高精度的BEV全局图算法：由于激光雷达的精度高于摄像头，激光雷达、摄像头和4D毫米波雷达的采集进行可以进行异构交叉验证，所构建的BEV视图信息会更加精确和全面。系统对物体的识别不再依赖类别标签，异形障碍物、施工路面、不平度路面都可以识别了。

Transformer变形器算法+Occupancy占据格栅算法：因为有更高精度的传感器，视图格栅分割精度可以达到0.1米甚至更小，同样基于Transformer算法对捕捉信息进行语义解读。由系统算力更大，可以支持传感器捕捉更长时序的环境信息，并且能建立全局图三维空间的格栅占据状态预测模型，从而预测每个网格未来是否被占用（如掉落物滚动轨迹），这就是Occupancy占据格栅算法。

BEV+Transformer+Occupancy算法示意

• 实际效果：

BEV视图+TRANSFORMER变形器算法+Occupance占据栅格算法，可精确识别前车跌落的异形物体，并根据跌落物体的运动轨迹、周边车道车辆的行驶情况，预测出跌落物体运动轨迹、对本车是否有撞击风险、周边车道未来的占用情况、是否可到周边车道进行避险等，推理决策逻辑已经接近人类驾驶员水平。

四、购车建议：如何选择适合你的智驾系统？

从L2到L2.9，不仅是功能叠加，更是硬件精度与算法智能的质变。

L2像“辅助工具”， 适合市内通勤、对自动泊车需求不高的用户，性价比高。代表车型如红旗HS3 PHEV 115km劲为版、吉利银河星舰7 120km领航版、奇瑞风云T9 120长续航尊荣版等车型。

L2.5像“副驾驶”，适合高速和快速路出行较多的用户，增强型巡航和自动变道大幅减轻驾驶疲劳。代表车型如比亚迪宋PLUS 智驾版112KM尊贵型、宋L智驾版112KM领先型、东风日产N07 510 MAX、吉利银河星耀8 130km EM-i尊贵版、小鹏M03 580超长续航版。

L2.9接近“代驾”，适合城市用户应对加塞、施工、突发障碍游刃有余，适合城市用户。购车时需结合自身使用场景：代表车型如阿维塔07 MAX增城版、蔚来ET5 75kWh版等。

未来，随着硬件成本下降和算法优化，高阶智驾系统将逐步“飞入寻常百姓家”。