热闻|多地测试区扩大，新规频出……自动驾驶车“走”到哪了？

近日，多地发布了自动驾驶测试区域扩大的消息：浙江杭州开放八城区3474平方公里作为智能网联车辆测试应用区域，占全市面积超20%；广东深圳公布新增43条道路，使全市自动驾驶开放道路里程达944公里；北京开放首个高铁站自动驾驶测试，明确北京经开区往返北京南站自动驾驶测试范围……

很多消费者逛车展或买新车时也发现，自动驾驶功能已渐成汽车“标配”。此外，越来越多物流、公交等功能型无人车也进入日常生活。

被埃隆·马斯克称为“未来将像坐电梯一样”的自动驾驶车，究竟“走”到哪了？距离大规模上市还有多远？

山西的最小地级市，也有了无人驾驶示范区

安徽合肥，清晨6点多，一辆面包车装载约200件包裹，从高新区中通仓库站点出发，行驶7公里，稳稳停在一个小区门口。这是一辆无人配送车，车上没有司机。

快递员小李说，以前他每天取件，要去站点三四趟；现在，装载大件的无人车会自动送到投递区域附近的点，快递员只需带着轻小件出班，直接和无人配送车会合就行。

浙江杭州，余杭区未来科技城的自动驾驶接驳示范线上，一辆自动驾驶巴士以不超过40码的车速，驶过余杭塘路、高教路、爱橙街、良睦路，形成一条矩形环线。这条线路途经学校、产业园区、住宅小区和地铁站点，市民可以免费体验。在此过程中，方向盘的自主转动让不少初次乘坐的人连连惊叹。

在武汉，几百辆萝卜快跑无人车每天在十多个区之间穿梭，服务面积已经超过了3000平方公里，覆盖近770万的人口，相当于大半个武汉。落地至今，萝卜快跑带着武汉市民去过153家医院、179所学校，200多座大小商场，500多个居民区。百度智能驾驶事业群组总裁王云鹏说，萝卜快跑的服务单量占武汉网约车单量的比重超过1%，在京、渝、深等地也在运营，总单量超500万单。

目前，除了北京、上海、广州、深圳、重庆、武汉等大城市，就连山西的最小地级市阳泉等地，都开展了无人驾驶示范区。没有司机，完全自动驾驶的出租车、巡逻车、环卫车等，在这些地方也可以看到。

2025年，自动驾驶出租市场有望突破1.18万亿

按照国际自动机工程师学会标准，汽车自动驾驶技术可划分为L0至L5共六个级别：L1至L2为驾驶辅助技术；L3是分界线，L3及以上为自动驾驶，但L3在系统发出请求时，人还可以接管驾驶，L4在绝大部分场景下，车辆可实现自动驾驶，且不需要人类司机干预；L5是在任何场景下，都可以实现自动驾驶，也就是完全自动驾驶。

其实关于自动驾驶技术的研究，可以追溯到上个世纪五十年代。最近几年，自动驾驶更是让众车企魂牵梦萦、分秒必争。但时至今日，大多数车企自动驾驶水平还处于L2水平，也就是辅助自动驾驶阶段。当前行业主流意见认为，技术从L2循序渐进、不断迭代，最终会达到L4高级别自动驾驶。但在很长时间内，L2可能都会与L4共存。

统计数据显示，当下L2级及以上辅助驾驶功能正在加速上车。乘联会报告显示，2024年1至2月新能源乘用车L2级及以上辅助驾驶功能的装车率为62.5%，而去年新能源乘用车的装车率为55.3%，燃油乘用车的装车率为36.6%。

自动驾驶具备广阔的市场前景也已经成为行业的共识。根据证券机构预测，到2025年和2030年，自动驾驶出租中国市场规模分别有望突破1.18万亿元和2.93万亿元。

看准了这块蛋糕的自动驾驶出行服务商们正在“圈地跑马”。以北京市高级别自动驾驶示范区为例，示范区内已有28家测试车企、超过800辆车在开展测试验证与商业化探索，累计测试里程超过2000万公里。

从技术上看，以华为、小米、大疆等为代表的信息通信、消费电子、科技等企业也跨界进入汽车行业，带动自动驾驶技术的发展。华为、小鹏已开发不依赖高精地图的NOA功能；华为的鸿蒙智行与赛力斯、奇瑞、江淮、北汽蓝谷等车企合作，推出问界、智界、享界等品牌。

多地已就自动驾驶开展地方立法

我国自动驾驶技术近年来的快速发展，与国家政策的支持和推动密不可分。

去年11月，工信部等四部门发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，支持开展L3级和L4级自动驾驶汽车的准入和上路试点。

去年12月，交通运输部发布《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，引导规范自动驾驶技术在运输服务领域的应用，适用L3至L5级自动驾驶车辆。

地方层面看，深圳、上海、杭州等地已就自动驾驶开展地方立法，北京的自动驾驶汽车立法工作也已纳入2024年立法审议项目。

迄今，北京、上海、重庆等地已给至少7家车企发放L3级高速公路道路测试牌照，包括比亚迪、阿维塔、奔驰、宝马、智己等。2024年，北京市智能网联政策先行区发布智能网联重卡编队管理细则，正式开放智能网联重型卡车编队行驶申请。企业申请获准后，智能网联重型卡车编队将在先行区开放的高速公路上实现落地。

下一步工信部还将加快推动道路机动车辆生产准入许可管理条例制定，明确智能网联、自动驾驶、网络安全、数据安全等要求，继续推动修订道路交通安全法，在法律层面明确自动驾驶汽车上路通行、交通事故处理及责任分担等内容。

大规模社会化应用仍有很长的路要走

有了更广阔的空间，自动驾驶汽车“跑”起来愈发顺畅。以自动驾驶乘用车为例，安全员逐渐从主驾移到副驾，再到后排，最后到远程操控、彻底实现车内无人化；原本的道路测试，也在里程积累中走向载人、商业化试点。

但实现自动驾驶大规模商业化、社会化仍是一个极其复杂的系统工程，政策法律、应用场景、软硬件技术等对其发展都有重要影响。“例如，如果人类司机和自动驾驶系统开的车相撞，责任应如何判定，是人的事儿？还是厂家的事儿？这都需要在法律法规上做出界定。”毫末智行CEO顾维灏说。

安全性是实现商业化盈利的基本前提。有从业人员公开表示，对于乘客来讲，安全是出行服务的最基本要素，但对于舒适以及效率的要求更明显；政府、交管部门更加关注安全和效率，自动驾驶出行服务是否足够安全，是否会造成交通效率下降或者是提升，作为业务提供方需要将三个要素做到最优秀，自动驾驶技术才能够商业化落地。

控制运营成本也至关重要，在这方面“萝卜快跑”已尝试走出了一条路。百度自动驾驶业务部总经理陈卓表示，营运成本方面，随着萝卜快跑无人车自动运营网络完成建设，营运成本将降低30%。“2023年初，我们运营规模还比较小，每辆车跑一天都要亏不少钱。到2024年年初，随着时空覆盖和运营效率的大幅提升，萝卜快跑营收增长了9倍，亏损减少了一多半。随着千台第六代无人车陆续投入使用，萝卜快跑的营收增长速度会更快，已非常接近收支平衡的临界点。”陈卓表示。

除了技术水平、经营模式等方面，作为新鲜事物，无人车当前依然处于培养用户心智和消费习惯的阶段。

“尽管自动驾驶在一些场景接近甚至超越人类驾驶水平，但距离大规模社会化、商业化应用仍有很长的路要走。”中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟说。

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自动驾驶是怎样实现的？

自动驾驶的实现，不仅只有一种方式。

毫末智行数据智能科学家贺翔介绍，自动驾驶目前主要有两种技术路径。一种是以激光雷达为核心的融合感知路线，激光雷达、摄像头和毫米波雷达等构成融合感知体系，以华为、小米、蔚来等车企为代表。另一种是纯视觉感知路线，以特斯拉为代表。纯视觉路线对车端和云端算力都提出较高要求，特斯拉为此自研了车端人工智能（AI）芯片和云端训练芯片。

我们先来看看融合感知路线，这是目前国内车企实现自动驾驶的主要方式。

简单来说，就是通过装载高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器，收集车辆周边信息，再配合高精度地图，做出决策。这种路线，优点十分明显：几种传感器相互配合补充，发挥各自“特长”，数据来源十分多样，这让最终感知结果更加稳定可靠，决策也会更加准确。比如，摄像头可以提供丰富的视觉细节，而激光雷达可以提供精准的距离、速度数据，还能保证夜间、大雾雨雪天等恶劣天气下的识别效率，弥补摄像头的不足。这种技术路线，最大的缺点就是贵——高精度地图和激光雷达，都需要高额投入。

但它的应用难点之一，在于建图所需时间和经济成本都非常高昂。此外，地图需持续维护才能“保鲜”，从国家安全角度，政府也只允许厂商每隔几个月刷新一次，还要经历漫长的审核，这让高精度地图很难广泛使用。

而纯视觉路线聚焦一个“纯”字——只使用摄像头来感知环境。这意味着从认识物体，到测算距离、速度等一切环境信息，都需要靠摄像头来完成。想走这条路线并非易事，因为系统要处理大量图像、视频信息，车端和云端算力、算法都非常重要，主打一个“脑子好使”。

贺翔介绍，这些算法需要能够处理光线变化、天气影响、遮挡和其他视觉噪音，要把更多的二维图片转化为三维物体，从而感知速度和距离，这些都是使用激光雷达很容易处理的问题。这个方案，其实是在模仿人的驾驶习惯：只要是眼睛（摄像头）能够看到的东西，系统就能够识别其中的信息，进而做出正确判断。想要识别得更加准确，就需要自动驾驶系统不断学习并优化驾驶决策，海量数据在这个过程中至关重要。特斯拉就是靠着几百万辆车跑出来的实际驾驶数据，用于训练算法模型、训练系统应对能力，显著改进了其自动驾驶软件性能。

相较于融合方案，纯视觉感知路线最大优势就是成本更低，更有利于市场大范围推广。但为了更高的安全性和可靠性，纯视觉路线隐性成本并不低，甚至可以说更高，只不过这是“终身受益”：它需要投入更多资源来开发和优化视觉处理算法和计算平台。马斯克今年4月初曾表示，2024年特斯拉针对自动驾驶领域的总投入将达到100亿美元。

“纯视觉路线缺陷也较明显，由于摄像头采集到的原始数据是二维图像，不包括距离、速度，车辆仅靠这些信息容易出现误判。”贺翔介绍，在融合感知路线中，即使一个传感器失败或被干扰，其他传感器仍能提供关键数据，而纯视觉感知路线在摄像头遇到失效、被污染等状况时，缺乏同等级备份选项，可能会影响整体系统的可靠性。特斯拉2016年5月的一场事故就曾让其陷入舆论风波：系统摄像头将大卡车的大面积白色车身识别成了“云朵”，而当事车主没有注意路况，最后撞上正在转弯的大卡车。

“这两条路线各有优势，至于行业最终选择走哪条路，将是技术、工程、商业等方方面面博弈的结果。”但贺翔认为，自动驾驶最终应该还是走向纯视觉感知路线，“因为它更像人在开车，只有人眼捕捉到的信息才是最全面的，也只有人才能理解语义。纯视觉感知路线随着算法的不断迭代，学习的不断深入，它能越来越理解人看到的世界，让自动驾驶真正实现智驾。”

综合自：新华社、中国之声、长安街知事等

主笔：孔雨童