智能驾驶技术根据自动化程度和功能差异，通常被分为以下六个等级，具体划分如下：
功能 ：仅具备基础安全辅助功能，如紧急制动（AEB）、车道偏离预警、盲区监测等，无法主动控制车辆行驶。
责任 ：驾驶员需全程控制车辆，事故责任由驾驶员承担。
功能 ：实现单一维度控制，如自适应巡航（车速控制）或车道保持（方向控制），但无法同时兼顾两者。
典型应用 ：定速巡航、自动紧急制动、车道保持辅助系统。
功能 ：可同时控制车速和方向，例如自适应巡航+车道保持，但驾驶员需持续监控路况并准备接管控制权。
常见场景 ：高速公路驾驶、自动泊车辅助，但需驾驶员定期干预。
功能 ：在特定场景（如高速公路）下实现完全自动驾驶，驾驶员可短暂转移注意力（如休息、用餐），但需在系统请求时立即接管。
技术要求 ：需激光雷达（如Orin X）、高算力芯片（如Orin X）及端到端大模型支持。
功能 ：在特定场景（如城市道路、复杂交通环境）下实现高度自动化，但需在复杂场景或系统故障时由驾驶员接管。
技术挑战 ：需更复杂的传感器融合、决策算法及安全冗余设计。
功能 ：在所有道路和天气条件下实现完全无人驾驶，无需驾驶员干预。
现状 ：尚未实现商业化，仍在研发阶段。
技术发展现状
目前市场上主流车型多集中在L2级，如特斯拉Autopilot、比亚迪“天神之眼”C级系统等。L3级及以上技术正在逐步量产，例如小鹏计划2025年底推出真L3级软件，吉利X7等车型也宣称具备类似功能。
责任与法规
L3级及以上系统出现事故时，责任通常由车企承担。但不同地区对智能驾驶的法规尚在完善中，需关注当地政策。
产业链支撑
智能驾驶依赖传感器（激光雷达、毫米波雷达、摄像头等）、高算力芯片及5G通信技术，相关企业如华为、比亚迪、吉利等正在加大投入。
以上分级体系综合了国际标准（如SAE）与行业主流技术路线，未来随着技术成熟，智能驾驶将逐步普及并提升交通安全与出行效率。
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