近日，全國首個自動駕駛營運出租車在廣州誕生！所有乘客可享受首單行程免費體驗。一覺醒來，無數人都被南沙朋友們的朋友圈刷屏了！

武漢、北京也不甘示弱，紛紛啟動無人駕駛出租車試點運營。

瀟灑打開車門，走人！！如此富含科技感、科幻般的體驗，讓人不禁想問未來，是否已成為現實？

01 何為自動駕駛

自動駕駛的概念簡單說就是通過電腦系統來代替人實現無人駕駛，按國標定義，自動駕駛分為6個等級：

▲ 國標自動駕駛等級分類

2022年3月1日，市場監管總局（標準委）出臺的《汽車駕駛自動化分級》國家推薦標準正式實施，參照美國汽車工程師學會（SAE）的汽車駕駛自動化分級標準，將自動駕駛技術分為L0-L5六個級別，其中L3（有條件自動駕駛）為輔助駕駛與自動駕駛分水嶺，車輛可在其設計運行條件內持續執行全部動態駕駛任務。

2020年11月發布的《智能網聯汽車技術路線圖2.0》為我國智能駕駛發展規劃了關鍵時間節點：到2025年，PA（部分自動駕駛-L2），CA（有條件自動駕駛-L3）級智能網聯汽車市場份額超過50%，HA（高階自動駕駛-L4）級智能網聯汽車實現限定區域和特定場景商業化應用；到2030年，PA、CA級智能網聯汽車市場份額超過70%，HA級智能網聯汽車市場份額達到20%，并在高速公路廣泛應用、在部分城市道路規模化應用；到2035年，中國方案智能網聯汽車技術和產業體系全面建成、產業生態健全完善，整車智能化水平顯著提升，HA級智能網聯汽車大規模應用。

由此可見，我國自動駕駛處于L2向L3突破階段，離實現真正意義上的完全自動化還有很大的差距。

02 現在的自動駕駛，靠譜嗎？

自動駕駛的規模化商用步伐正在加速，但民眾的問題和擔憂也隨之而來，自動駕駛究竟可不可靠？

▲ 2021年8月12日，上善若水投資管理公司創始人林文欽，駕駛蔚來ES8汽車啟用自動駕駛功能（NOP領航狀態）后，在沈海高速涵江段發生交通事故，不幸逝世，終年31歲。

▲ 美國一名駕駛特斯拉Model S的司機開啟自動駕駛后，在國道上發生車禍身亡。特斯拉稱，Autopilot未能識別前方左轉的卡車，因為天色很亮，且卡車是白色的。

目前我國的園區、礦區、機場等特定的限速或低速場景已經較早實現了自動駕駛的商業化落地，但是在載人級自動駕駛領域，大規模商用仍需較長時間。

總體而言，安全問題和成本問題是自動駕駛行業面臨的兩大主要痛點。

自動駕駛系統是一個復雜的組合系統，涉及感知、規劃、控制等多模塊的協同工作。目前軟件算法可以解決自動駕駛中90%左右的常規路況問題，但剩余10%的非常規問題仍然難以解決。而正是這10%難以預測的突發性問題，可能給自動駕駛安全性帶來巨大挑戰。

為了提高安全性，自動駕駛車輛通常需要配備攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等多融合傳感器,，輔以龐大的道路測試等數據。而且在高速度的情況下，由于路況信息的變化，所帶來的數據信息也更為海量，對芯片的性能也有極高的要求。

▲去年7月，AutoX發布了第五代全無人駕駛系統AutoX Gen5，豪華的配置，令人瞠目結舌。

感知硬件方面，AutoX Gen5共配置了50個高清車規級傳感器；全球最高分辨率的4D毫米波雷達，角分辨率達到0.9度；6顆激光雷達，可實現每秒超1500萬點云成像。

計算平臺方面，AutoX Gen5配置的最新AutoX XCU域控制器算力達到了2200TOPS，是國內車載超級計算算力的新高。與特斯拉自研的FSD計算平臺144TOPS的算力相比，更是高出一截。

若是根據Auto X Gen5所需的激光雷達、攝像頭等硬件外設進行估計，其整車的成本，已經突破了200萬。過高的單車成本，使得市場接受度較低，自動駕駛業界的價格戰因此打響。

▲百度和極狐聯合發布的專用于Robotaxi場景的Apollo Moon。在傳感器配置上，包括13個攝像頭、5個毫米波雷達，以及2顆激光雷達。整車和無人駕駛套件的成本48萬元。

▲輕舟智航推出的“自定義”DBQ V4自動駕駛方案，可以支持1~5個激光雷達、0~4個盲區雷達、6個毫米波雷達、12個感知攝像頭，實現360度無盲區、無死角的感知能力，最低配方案的成本僅為1萬元。

可以看出，目前我國的自動駕駛業界正在尋求保障安全與控制成本之間的平衡點。只有找到這個平衡點，自動駕駛車輛才能實現規模化量產，滿足市場化應用需求。

03 短期內自動駕駛的應用場景

從自動駕駛商業化落地進程來看，港口等限定區域已在2018年以來落地應用，載物領域，L3干線物流、L4無人末端物流將在2025年前量產落地。

港口

港口是典型的封閉和低速駕駛場景，是自動駕駛率先實現商業化落地應用的典型場景之一。港口基建完善度高，交通標識簡單，車輛和行人干擾度低，易于管控，在解決厘米級定位、電磁干擾、大型設備識別等問題后，具備無人駕駛應用的土壤和基礎。自2018年起，國內自動駕駛港口應用加速，目前國內已有13個港口落地應用自動駕駛集卡。工信部數據顯示,截至2021年9月，我國大型港口貨運車輛自動駕駛應用占比達到50%。

▲ 上海洋山深水港智能重卡

干線物流

受行業痛點帶來的市場需求驅動，加之高速公路的道路基礎設施和車輛行駛條件較好，自動駕駛技術的落地難度較低，干線物流成為自動駕駛率先實現商業化落地的場景之一。搭載L3及以上自動駕駛系統的卡車可以實現高速上自動跟車、變道超車、主動避讓、自動調頭等多項駕駛功能，在解決安全問題的同時，能替代一名安全員，降低用工需求,減少人力成本,提高運輸效率。

▲ 行駛在東海大橋上的友道智途智能重卡

末端物流

末端物流指連接終端用戶的短距離快遞配送，常發生在小區、園區等封閉或半封閉場景。末端物流存在配送效率低、成本高的行業痛點。相比于載人級自動駕駛應用，該場景具有行駛速度低、路段封閉、場景復雜度低等特征，自動駕駛技術的落地難度大大降低，因而能夠更早實現規模化的商業應用。另一方面，疫情的常態化加快了自動駕駛末端配送商業化步伐，無人配送車送貨上門指日可待。

▲毫末小魔駝2.0，可定制600L載貨空間的貨箱，擁有L4級自動駕駛能力。

載人領域

Robotaxi，即本文開頭提到的自動駕駛出租車，已在多個城市開展測試運營，是市場空間最大的自動駕駛場景之一。相比其他場景，Robotaxi的落地難度更大，商業化時間更晚。

與園區、機場等限定場景不同，城市道路是典型的開放道路場景，駕駛環境復雜，加之載人級自動駕駛應用對安全性要求更高。受限于政策要求，現階段Robotaxi只能展開道路測試以及面向公眾的示范性運營，并且需要配備安全員。隨著未來技術發展，自動駕駛硬件成本有望下降，去掉安全員，Robotaxi的成本優勢將得到充分體現，預計2025年以后逐漸實現真正的商業化落地。

現在自動駕駛的市場還處在一個啟蒙階段，未來怎么落地，怎么讓無人駕駛的汽車真正跑起來，都需要經歷一層層的考驗。如今，自動駕駛邁出了第一步，“躺平開車”真的不遠了！

素材來源：第一財經、瞭望智庫、36氪、科技動力圈等