世界上第一家得到自动驾驶法规国际认真的汽车公司，没有意外，又是梅赛德斯-奔驰。尽管L3级自动驾驶有着行业里讨论的接管悖论，有着技术层面待解决的话题，也有着大量法律法规的限制，但不管怎么样，成功率先履约的，还是梅赛德斯-奔驰。
可能是已经在汽车市场里强势了多年的原因，它拿下UN-R联合国法规的认证，没有掀起特别大的波澜，“奔驰嘛，很正常，这是舆论界的核心观点”。
当然了，这种全球首个的背后，永远是夹杂了海量重磅信息的。比如，在德国市场它第一个突破了法规，可以大规模量产销售给富豪们，在道路上使用；比如，奔驰在德国公里长度的高速公路上提供DRIVEPILOT，相当于从我国最东端-佳木斯抚远县开到帕米尔高原，一个来回；再有卫星传输通讯3D地图这种能力，也比现如今的精度地图又往上了一个局面。
所以，站在奔驰L3级自动驾驶完成全球首个认证的角度，再来看现在这个世界上的智能驾驶技术，显然能得到很多好玩的答案。
激光雷达+精度地图，特斯拉的不甘或突破关于梅赛德斯-奔驰的L3级自动驾驶这个话题，我们可以一层层的从结果进行倒推。
效果端，通过年年初通过的UN-R关于车道保持等方面的新规之后，12月10日直接在德国相关机构的一系列“开绿灯加速”推进下，拿到了全世界第一款汽车可以上路的双手放开方向盘权限。
当然，这种权限是有一系列限制条件的：
适用路段：高速公路，换言之，不能像特斯拉那样，设置好导航就等着车自己溜达到家，至于非高速公路的其他拥堵路段预计下一步推进，至于目前在高速公路上跑60km/h的时速，显然是有点没意义；
适用方式：能看书、看电影等常规开车不能做的动作，但同样不能像特斯拉一样睡觉、喝完酒睡觉，以及连续看向后排，还要做好接管车辆的准备，较之前的L3目光不能离开前方，又有一定提升；
能做什么：简单说就是在60km/h时速之下的允许路段里，车可以自己按照道路标线/速度限制自动行驶，不用人来进行干预（根据测试视频+海外媒体测试视频的结论），如果前方遇到不允许通行或者是事故等，它会提醒接管。提醒时间为10秒钟，但10秒钟后车辆未被接管，逐渐减速/刹车/停车，解锁门窗/呼叫救援等。
实现的效果上，根据你自己的需求维度可以判断有无意义，通勤路段几乎避不开拥堵/手机交互极高频的人士，想必能理解之中的受益点在哪。而在汽车行业里，第一辆可参与公共交通的非人类操控大规模量产汽车，也打破了《维也纳道路交通公约》的很多限定，所以比较清晰的未来是，在法律法规*策开了绿灯之后，越来越多的车会向这方面发展，L3认证显然是开了个好头。
当然了，开局创新智能技术这种操作，要和其他领域一样，随着时间积累慢慢优化之中的不妥之处。比如，目前奔驰L3级自动驾驶DRIVEPILOT，就得好好和整个道路/通讯/基础设施等一系列领域，再去一起打通未接管后的靠边停车逻辑、执行，怎样最合理等。
整体来看，意义重大。
再倒推至，它是如何实现的，这对于普通消费者和一般汽车从业者就有了比较高的认知门槛，不过好在我国的智能驾驶技术车型有很多，可以结合之中的一些观感，进行理解。
技术路线上，DRIVEPILOT的3级自动驾驶和现有L2级的技术逻辑是一致的，感知→计算→判断→执行，到了L4级甚至L5级时，则会在第一步的感知之后，加入V2X、端云结合等交互。
但是，尽管逻辑相同，具体的技术应用、量产等却不同。软件算法，我们无法得知，但可以看硬件：Veoneer的双目立体视觉摄像头、法雷奥第二代混合固态激光雷达SCALA2，毫米波雷达、其他视觉摄像头、精度地图、厘米级定位模块、卫星数据交互，还有转向/制动/电力系统冗余。
很多熟悉的名字背后，真正的差异在，双目立体视觉摄像头、混合固态激光雷达、其他视觉摄像头、厘米级定位、卫星数据交互这5个项上。
双目立体视觉摄像头=非2D视觉解决方案，现在的特斯拉尽管是三目摄像头但成像为2D无法检测高度等，大多数企业目前所配备的均为2D成像。不过，也有少数企业在寻求另一条路线，比如4D雷达，甚至是能穿越浓雾的5D雷达。用了立体视觉之后，奔驰能对高度等信息进行感知，并结合此进行计算。
混合固态激光雷达=法雷奥第二代转镜式半固态激光雷达，持续扫描+可清洗遮挡物这2个点属于行业创新应用，尽管我们并不知晓雷达的具体测距、线，但可预期其能力很强。
其他视觉摄像头=车轮摄像头这种装备的加入，再结合厘米定位、精度地图和其他感知能力，把车稳稳控制在车道线里；
厘米级定位=很好理解，目前在行业中的应用也很主流，在DRIVEPILOT身上是辅助项之一；
卫星数据交互=不仅是端云融合能力，进一步提升定位精度以及更高效的关键信息通讯能力。
结合上述，总结26个传感器，以当今的汽车企业营销表现不算多，但再结合2个必要条件：奔驰从年申请准入、测试至今，通过法律法规，则等于它已经有了足够巨量的背书，背书能换来掏钱时的信任，以及后续使用的风险转移、信任等。
简言之，预算足够，真好。奔驰S级和奔驰EQS会率先开放应用这些，足够高的车价，允许它做足够高的软硬件标准，而对于绝大多数车而言，根本cover不了基础成本。
至于特斯拉在这一领域目前做了什么，仅从德国年开放相应测试资格，至年12月10日梅赛德斯-奔驰完成认证，特斯拉都没有申请相关测试资格。今年AIDAY上所展示的，包括马斯克推特里不断发表的，FSD的纯视觉感知之路，必须由特斯拉的绝对算力值来托底。超算+边缘计算+神经网络计算=超级大国目前拥有的算力能力甚至还要超出许多，特斯拉的未来要么是是突破，要么只能寻求其他解决方案，或者是转头回来寻觅激光雷达。
站在奔驰DRIVEPILOT的视角，看中国车企能力L3级认证第一枪打响之后，全球领域内自然也会有人快速跟上，不过通过UN-R认证和德国相关法规之后，也并不意味着它能立刻全球通吃，还是要与当地的法规进行配套。
而按当今的法规/能力/活力等排序，除了德国之外，名单中该有的是中国、韩国（全球第二个给出相应法规）、美国。
显然，大家都会