> 数据图表谁能回答3. 自动驾驶技术路线-L3和L4技术汇总和对比2025-6-33. 自动驾驶技术路线-L3和L4技术汇总和对比 L3和L4的技术路径差异：L3与L4级自动驾驶技术在实际落地中呈现出显著的路径分野，其技术选择差异并非源于技术能力优劣，而是由目标场景的安全要求、责任归属和商业化逻辑决定的。L3整体更看重成本和安全的权衡，L4对安全要求第一，成本容忍度相对更高。 L3: 在驾驶员在车内兜底的情况下，VLM(E2E+多模态模型）或很多双系统的端到端2.0形式本质是为了让自动驾驶系统开车更像人类，可提升驾驶员的驾驶体验，同时不断提升算法的同时可以降低硬件相关的配置，达到更好的降本效果。 L4: 在车内无人的情况下，自动驾驶系统需要承担全责。系统必须在设计域（ODD）内独立处理所有场景，包括罕见极端事件，当前端到端算法形式，仍存在长尾场景覆盖不足，解释性差，黑盒效应等问题。表：L3技术企业vsL4技术企业L3特斯拉小鹏汽车华为理想小米零跑比亚迪吉利感知架构BEV+ TransformerBEV+ Transformer BEV+ TransformerBEV+ TransformerBEV+ TransformerBEV+ TransformerBEV+ TransformerBEV+ Transformer感知技术纯视觉路线激光雷达+视觉融合激光雷达主导多传感激光雷达主导多传感器激光雷达主导多传感器器融合融合融合纯视觉路线激光雷达主导多传感器融激光雷达主导多传感器融合合决策算法E2E+World ModelVLM→VLAVLM→VLAVLM→VLA未端到端未端到端未端到端未端到端自研/合作全栈自研全栈自研全栈自研全栈自研全栈自研大华股份（视觉合作） Momenta（算法合作） 元戎启行（算法合作）L4WaymoCruiseWayve（英国）百度Apollo小马智行文远知行感知架构多模态BEV（激光雷达主导）BEV+时序融合纯视觉BEVBEV+TransformerBEV+TransformerBEV多传感器融合感知技术激光雷达主导激光雷达主导纯视觉路线激光雷达+视觉融合激光雷达+视觉融合决策算法模块化规则系统，未端到端未端到端VLA未端到端未端到端激光雷达+视觉融合 模块化规则系统，未端到端自研/合作全栈自研全栈自研全栈自研全栈自研全栈自研全栈自研数据来源：各公司官网, 西南证券整理21西南证券综合其他
