自动驾驶的分级标准通常参考国际汽车工程师学会（SAE）的定义，从L0到L5共分为六个等级。其中，L2到L5的差异主要体现在自动化程度、责任归属以及应用场景上。以下是具体区别：

 L2 级（部分自动驾驶）  

 能力范围：车辆可以同时控制方向盘（转向）和油门/刹车（加减速），实现部分自动化功能，例如自适应巡航、车道居中、自动变道等。  

 人类参与：驾驶员必须全程监控环境，随时准备接管车辆。系统无法应对突发情况（如突然出现的行人、施工路段等）。  

 责任归属：驾驶员承担全部责任。  

 典型应用：特斯拉Autopilot、蔚来NOP等。

 L3 级（有条件自动驾驶）  

 能力范围：在特定场景（如高速公路、封闭园区）下，车辆可完成所有驾驶操作，包括监测环境、决策和执行。  

 人类参与：驾驶员可以在系统提示时接管车辆（例如驶出高速公路时），但无需全程监控。  

 责任归属：系统运行时，责任由车企承担；若系统要求接管但驾驶员未响应，责任回归驾驶员。  

 技术挑战：需解决“人机交接”的可靠性问题，目前法规和技术尚未完全成熟。  

 典型应用：本田Legend（日本限定版）、奔驰DRIVE PILOT（部分地区允许L3上路）。

 L4 级（高度自动驾驶）  

 能力范围：在限定区域（如城市特定区域、固定路线）或环境条件（如天气良好）下，车辆完全自主驾驶，无需人类干预。  

 人类参与：乘客可完全脱手、脱眼，甚至无需坐在驾驶位（如无方向盘的Robotaxi）。  

 责任归属：系统承担全部责任。  

 技术挑战：需解决复杂城市场景的长尾问题（如罕见交通场景）。  

 典型应用：Waymo、Cruise的无人出租车，限定区域内的物流配送车。

 L5 级（完全自动驾驶）  

 能力范围：车辆可在任何道路、任何环境下（如极端天气、未测绘区域）实现完全自动驾驶，能力超越人类驾驶员。  

 人类参与：无需驾驶员，车辆甚至可能取消方向盘和踏板。  

 责任归属：系统全责。  

 技术挑战：需突破AI泛化能力、传感器极限（如暴雨大雪中的感知）和全球法规统一问题。  

 现状：尚未实现，属于未来愿景。

 核心差异总结  

1. 场景限制：L2L4均受限于场景或环境，L5无限制。  

2. 责任转移：L2责任在驾驶员，L3部分转移，L4/L5责任在系统。  

3. 技术成熟度：L2已普及，L3逐步落地，L4在试运营，L5仍处于理论阶段。  

未来随着技术迭代和法规完善，自动驾驶的边界会逐渐扩展，但L5的实现仍需突破技术、伦理和基础设施的多重瓶颈。