智能座舱进入L3阶段：高阶认知能力的定义与实现
在自动驾驶领域，提到L3级别，许多人首先想到的是美国汽车工程师学会（SAE）的自动驾驶分级标准。SAE将自动驾驶系统的智能化程度划分为L0至L5共六个等级，其中L3为“有条件自动化”。这一级别意味着系统可以独立执行所有驾驶操作，但在特定情况下需由驾驶员提供响应。
SAE自动驾驶分级，图片源自：网络
近期，某整车企业提出“智能座舱率先进入L3专业助理阶段”的概念，引发行业关注。智能座舱通常是指融合信息技术、人工智能与自动化系统，将车内空间打造成具备信息娱乐、人机交互、安全性与舒适性于一体的智能环境。相较于自动驾驶更关注操控功能，智能座舱更侧重于人机互动。
将L3标准应用于智能座舱似乎略显突兀。对此，《汽车智能座舱分级与综合评价白皮书》在2023年5月由中国汽车工程学会发布，其中对智能座舱的分级标准进行了系统性定义。
本文不拟讨论某车企的L3智能座舱具体功能，相关信息已在网络广泛传播，可供参考。以下将聚焦于白皮书对L3智能座舱的定义与要求。
什么是L3高阶认知智能座舱？
根据白皮书，智能座舱从人机交互、网联服务与场景拓展三个维度，划分为L0至L4共五个等级。L3级别的智能座舱被定义为“高阶认知智能座舱”，具备跨舱内外场景执行任务的能力。它支持舱内全场景主动感知与驾乘人员状态识别，任务可部分主动执行，并具备开放的网联云服务能力。
汽车智能座舱分级，图片源自：白皮书
L3智能座舱并非仅能播放音乐或提供导航服务，而是要求系统具备“全场景感知”能力，能主动识别驾乘者状态，并在特定情境下协助执行操作。尽管需要人工干预，系统已能实现部分自主响应。
其核心能力体现在两方面：一是舱内全场景主动感知，涵盖驾驶员与乘客的表情、体征、行为及环境变化；二是具备部分主动执行能力与开放的云服务接口，系统可在授权或规则允许下与外部服务联动，例如预约医疗、远程控制家庭设备等。
L3智能座舱所需关键技术能力
实现L3高阶认知智能座舱需多个技术模块协同运作。在感知层面，座舱需融合多模态传感器，包括方向盘力反馈、座椅压力、麦克风阵列、红外摄像、生理信号采集（如心率、呼吸）等，实现全天候感知。
认知与决策方面，系统必须将感知信息转化为可执行的判断。这包括快速识别异常状态（如疲劳、晕厥）以及上下文理解（当前是否允许停车）。决策模型需支持分级响应，既可请求用户授权，也能依据安全规则自主执行。
此外，L3智能座舱还需接入开放的云服务体系，支持第三方服务接入，包括医疗预约、亲属通知、远程控制与模型更新等功能。白皮书将“开放网联云服务”作为L3的重要特征，强调生态兼容与持续升级。
底层平台与架构支撑同样关键。电子电气架构需具备高带宽与隔离策略，中央SoC/域控制器需具备高算力以支持实时AI推理。操作系统与中间件应支持OTA更新与模块化部署，通信能力（如5G与V2X）则需确保低时延与高稳定性。
L3高阶认知智能座舱的核心要求
L3智能座舱面临的重要挑战是平衡主动感知能力与用户隐私及驾驶安全。白皮书明确划分了驾驶安全与信息安全两个维度。前者包括驾驶员注意力监控、分心行为识别及其对车辆控制的影响；后者涵盖网络安全、隐私保护与数据存储。
系统在执行主动提醒或任务时需经过安全评估与人机交互设计，避免干扰驾驶操作。同时，因需长期采集驾乘者生理与行为数据，必须在数据采集、传输、存储与第三方调用过程中实现加密、访问控制与数据最小化原则。
图片源自：网络
在可测评性方面，白皮书建议采用静态测试、模拟驾驶平台测试与实路测试相结合的方式。模拟平台适用于评估“驾驶次任务”对主任务的影响，静态与实路测试则分别验证功能完整性与真实场景表现。
在用户体验方面，系统应做到“必要时协助、平时让用户掌控”，避免误报与过度提醒。产品应通过愉悦度与效率评估校准交互方式，确保用户在关键场景下对系统具备信任感。
结语
实现L3高阶认知智能座舱并非单纯依赖某一技术，而是需要感知、AI推理、通信、信息安全与人机工程的协同配合。设计时需兼顾用户体验与安全合规，同时构建可持续升级的生态系统与测评机制。
—END—
原文标题：智能座舱也有L3？