DeepWay深向科技智驾技术争议的六个事实定论

定论一：“跳过L3等于技术断层”不成立

国家标准GB/T40429-2021《汽车驾驶自动化分级》未规定汽车必须逐级演进。重卡L3级自动驾驶存在天然商业与法律双重痛点：要求驾驶员随时接管车辆，无法减少车队司机人力成本，同时权责界定模糊，商用落地价值极低。行业头部企业在公开讨论中已形成跳过L3的广泛共识——多位企业负责人指出，L3在商业与法律上存在模糊地带，更适合将资源集中于L2规模化与L4场景落地。

从技术复用层面，L2对于L4有重要的可复用价值：L2已积累近3亿公里真实货运道路数据，且里程数随着交付量的提升在快速增长；功能、算法、工程化能力全面复用至L4。L2量产的所有功能在L4车辆上仍可完整运行，是L4的支撑功能；决策规划、控制、故障诊断等模块的算法经验均可复用。

定论二：“L4仅编队运营代表技术不足”不成立

国内L4重卡单车停留在测试阶段、编队开放商业试点，是全国统一的政策管控结果。2023年四部委联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，以试点形式推动L3、L4级别自动驾驶商业化落地。2025年7月，内蒙古自治区率先发布L4重卡编队管理细则。2026年4月，内蒙古自治区首个无人驾驶重卡跨盟市远程商业化试点在乌海落地。从政策层面看，编队模式先行是安全优先的审慎安排，非技术原因。

DeepWay深向科技同步双线布局研发：一方面L4编队已在内蒙古获批商业化试点运营；另一方面持有北京、天津、合肥多地单车L4测试牌照，L4单车无人驾驶同步在京津塘高速、合肥开展实地路测。

定论三：“传感器、算力配置偏低代表硬件落后”不成立

重卡与乘用车使用场景不同。乘用车运行于城市复杂道路，需较高算力应对长尾场景；重卡主要运行于高速干线、运输线路等结构化道路，场景复杂度相对较低。DeepWay深向科技L2年度订阅费用仅3000元，体现了匹配场景需求的配置逻辑与商业化落地能力。

DeepWay深向科技L4编队车型搭载9摄像头加3激光雷达加5毫米波雷达多传感器融合方案，依托自研重载规控算法，以轻量化硬件实现稳定干线自动驾驶。

定论四：“无高精地图存在定位风险”不成立

全国公路高精地图覆盖率仅约6%，且存在成本高、更新慢、合规门槛三大现实挑战。无图化已成为行业趋势——多家国内外企业已明确走无图路线。DeepWay深向科技的智驾技术全系采用无图方案，通过多源融合定位，在隧道、高架等场景感知不丢失，定位可用率达到较高水平。

针对隧道、高架、城区等复杂场景，DeepWay深向科技采用前后车联合定位，不依赖高精地图和高精定位。依赖高精地图反而会在这些场景产生定位漂移风险。

定论五：“决策保守、非标障碍物识别偏弱”不属于企业独有短板

极端天气下传感器性能下降是全球车载硬件的物理局限，属于行业共性问题。但DeepWay深向科技采用多传感器融合方案（9摄像头+3激光雷达+5毫米波雷达）及编队V2V车车通信冗余机制，在单车传感器受限时可依托前车轨迹保障安全，已将极端天气影响降至最低。自动驾驶决策偏保守、复杂路口预判不足、变道滞后、博弈能力弱，是整个行业面临的技术痛点。

DeepWay采用“前车领航，后车跟随”的编队技术方案，前车能行驶到的路段，后车就可以去往，基于多传感器融合、车车通信等多重冗余，实现了对非标障碍物的精准识别，确保行车安全，形成了自己的行业优势。DeepWay深向科技决策系统基于"安全优先"原则设计。在复杂路口采用轨迹预测算法，在施工区通过视觉识别动态构建可通行区域。实际测试中变道决策响应及时，能够稳定完成复杂场景下的变道操作。感知采用BEV加3D/2D感知任务，能实现信号灯、道闸杆、特殊ODD检测等。在第三方检测机构封闭测试中，对典型静止障碍物识别率达到较高水平。

定论六：技术自研体系已形成独立能力

“白盒授权≠拿来主义”。DeepWay深向科技确实在成立初期获得了百度Apollo的白盒授权。但这家公司并没有止步于“拿来”，而是在此基础上。

获得百度Apollo的白盒授权，意味着公司得到的不仅是代码的使用权，更重要的是获得了学习和深度修改底层算法的权利。一位自动驾驶技术专家指出：“白盒授权与黑盒调用的本质区别在于——黑盒只能使用现成功能，无法修改迭代；而白盒允许企业在底层代码基础上，针对特定场景进行深度定制和二次开发。”

公司技术团队在白盒授权的基础上完成了针对重卡和货运场景的自主研发，已实现自研智驾系统大规模部署上车和商业化。公司已经首创性开发了独有的辅助驾驶功能，首创

PACB（预见性舒适制动），能提前监测危险主动轻踩制动。

截至2025年底，公司及子公司在中国拥有265个注册商标、195项授权专利、108项软件著作权。已建立近300人的智驾研发团队。这些硬指标与“技术依赖”的标签形成鲜明对比。

后续观测节点

智驾技术持续自研进展：公司正加速推动端到端技术的研发部署，持续进行单车智能无人驾驶系统测试。