仔细想想，这些功能特斯拉通过升级软件也能实现，为什么只有Audi A8敢宣称自己达到 L3 呢?
因为L3 相比 L2 最大的进步在于——不需要驾驶员实时监控当前路况，只需要在系统提示时接管车辆即可。这对于自动驾驶技术来说是一个很大的跨越，这也意味着自动驾驶系统代替人类成为了Driver & monitor。驾驶员变为乘客，而乘客是不需要实时监控当前路况的。
难点：Level 2 ~ Level 3
1.传感器感知技术
NTSB最近刚发布的，去年五月特斯拉撞卡车交通事故的宣判结果——特斯拉Autopilot的功能限制是导致2016年5月交通致死事故的主要原因，这里的功能缺陷实际上就是传感器感知的缺陷。AutoPilot 1.0的硬件配置很难处理特殊工况，比如交叉路口。
图为特斯拉因传感器感知缺陷未正确识别卡车所导致的事故。
正是因为传感器感知缺陷这种客观因素的存在，整车厂做自动驾驶时就显得尤为保守，要么增加传感器以加强感知能力，比如全新奥迪A8加的四线激光雷达;要么就通过监视驾驶员的面部状态，确保驾驶员实时观测着前方路况，比如凯迪拉克CT6。
2.法规
上次Apollo发布会，百度当着全中国的面在开放道路测试自动驾驶技术，被请喝茶了。目前中国还是不允许自动驾驶车在开放及高速道路测试的，所以在法规正式发布之前，自动驾驶还只能到封闭的试车场中测试。这一点国外走在前列。
SAE Level 4：High Automation(高度自动驾驶)
无论是国外的Waymo、Uber还是国内的Baidu L4事业部做的都是Level 4自动驾驶技术的研究。它们的自动驾驶汽车有一个很明显的共同点，就是头上顶着一个大大的激光雷达。如下。
激光雷达提供了极高精度和极其丰富的感知信息，这使自动驾驶车自如处理极端工况成为可能。激光为主，视觉为辅，再加上车上各种功能冗余的传感器及高精度电子地图，在开放道路上实现A点到B点的自动驾驶不再遥远。
难点：Level 3 ~ Level 4
1.传感器成本
激光雷达的成本短期内还降不下来，这也是 L4 自动驾驶汽车还未普及的重要原因之一。Waymo在今年年初宣布将激光雷达成本降低90%，希望低成本激光传感器早日到来。
2.极高鲁棒性的自动驾驶算法及稳定的计算平台
Level 4的自动驾驶算法准确性和精确性需要达到，甚至超过人类的认知水平，这就需要的是极具鲁棒性的算法和稳定的计算平台。确保自动驾驶汽车即使遇到突发情况也能较好应对。
3.高精度地图采集资质
这一项难点国外并不存在，但是国内确实是一个很大的壁垒(国防考虑)。除了大家耳熟能详的BAT有地图测绘资质外，国内有测绘资质的图商寥寥无几。近几年随着自动驾驶的发展，想在国内发展自动驾驶技术，图商说不定会成为稀缺资源。可以的话，推荐大家自己去调研国内有测绘资质的几家图商，买点他们的股票，看涨~
4.乘坐人员接纳度
现在让你去乘坐一辆没有方向盘，随时都无法接管的汽车，心里多少会有些忐忑吧。因此人类的接纳程度也是自动驾驶普及的一个大难点，需要时间建立信任。
Level 5：Full Automation(完全自动驾驶)
相信很多人都会对 L4 和 L5 感到困惑，其实两者很容易区分，观察他们的可行驶范围即可。大家看下图。
图中的大圆弧是自动驾驶 Level 4 所限定的区域，小圆圈是汽车的感知范围。
t时刻，汽车依然在大圆弧内，自动驾驶系统正常工作;
t+1时刻，已靠近边界，自动驾驶系统即将失效，并发出警报;
t+2时刻，汽车开出了边界，这时自动驾驶系统完全失效，安全停车。
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