自動駕駛載人測試示范應用進展

王春陽，周家平，張美芳

（北京卡達克汽車檢測技術中心有限公司，北京 100176）

隨著科技互聯網和數字經濟的迅速發展，電動化、智能化、網聯化成為汽車技術演變的三大戰略方向，汽車產品將隨之發生巨大的變化。在此變革基礎上，汽車行業的商業模式也在發生轉變，產業融合，出行與更多維度的服務將成為汽車產業新業態，基于自動駕駛、便利出行、節能降耗形成的互補協同解決方案成為競爭核心。隨著互聯網經濟的發展，網約車用戶規模迅速擴張，至2021年，全球網約車用戶達5.4億人，預計至2025年，全球網約車市場規模將達到 2 180億美元，自動駕駛載人服務將成為新的產業競爭熱點。國內外出行公司、科技互聯網及初創企業發揮技術創新和數據資源優勢，與傳統車企深度合作，積極布局無人駕駛出租車（Robotaxi），聚焦自動駕駛智能出行服務。

廣州、長沙、上海等城市陸續出臺智能網聯汽車道路測試管理辦法，開放自動駕駛載人測試，為企業探索自動駕駛商業模式提供政策支持，推進自動駕駛示范應用和商業化落地。

1 六城開啟載人測試

截至2019年底，廣州、長沙、上海、武漢、滄州、北京等6個城市陸續開放載人測試。

1.1 廣州市

2018年12月，廣州市制定發布《關于智能網聯汽車道路測試有關工作的指導意見》，對測試主體、測試車輛、載客測試、遠程測試、編隊行駛測試等測試工作進行規范管理。其中，載客測試要求測試主體測試里程累計超過10 000公里且無發生責任交通事故及失控狀況；僅限于在一、二級路段開展測試；首次申請載客測試車輛最多不超過30輛，測試半年后且無發生責任交通事故及失控狀況的，可申請增加新測試車輛。

2019年6月22日，廣州市智能網聯汽車示范區運營中心成立暨首批智能網聯汽車道路測試授牌活動現場，廣汽集團、小馬智行、文遠知行、景騏科技、裹動智駕（AutoX）、深蘭科技等6家企業獲得首批24張智能網聯汽車道路測試牌照。

1.2 長沙市

2019年6月，長沙市發布《長沙市智能網聯汽車道路測試管理實施細則（試行）V2.0》，對載人測試、高速公路測試等作出相應要求。其中規定，通過第一測試區測試規程、獲取測試牌照后，在第二測試區累計空載測試里程超過 20 000公里，且未發生責任交通事故及失控狀況，方可申請開展載人測試；載人測試僅限于在固定區域、限定時段進行；首次申請載人測試車輛最多不超過30輛，測試半年后且無發生責任交通事故及失控狀況的，可申請增加新測試車輛。同時公布了36條道路56個路段長達135公里的城市開放測試道路和長達100公里的高速公路測試示范道路。

此前，長沙政府為百度、嬴徹科技、北京福田戴姆勒、中車時代、長沙智能駕駛研究院等 5家企業頒發了49張自動駕駛測試牌照，其中百度Apollo獲得45張自動駕駛乘用車測試牌照，嬴徹科技和北京福田戴姆勒獲得自動駕駛物流重卡測試牌照，長沙智能駕駛研究院和中車時代獲得自動駕駛公交車測試牌照。

1.3 上海市

2019年9月，上海市發布《上海市智能網聯汽車道路測試和示范應用管理辦法（試行）》，對智能網聯汽車道路測試以及載人載貨示范應用工作進行指導和規范。按照規定，測試主體需獲得上海市智能網聯汽車道路測試資格，道路測試車輛累計達到 3輛及以上，單車平均自動駕駛測試里程累計不少于 1 000公里且未發生交通違法行為或有責任交通事故，方可申請智能網聯汽車載人示范應用。

2019年世界智能網聯汽車大會上，上汽、寶馬和滴滴獲頒上海市首批智能網聯汽車示范應用牌照，獲得在城市道路中開展示范應用的測試許可。此外，上海市公布了第三階段智能網聯汽車開放測試道路，測試道路在原有11.1公里基礎上，大幅延長，增加至53.6公里，測試場景提升豐富性和多樣化，由350個增至1 580個，涵蓋工業區、商業區、住宅區、交通樞紐等多種場景。

1.4 武漢市

2019年9月22日，國家智能網聯汽車（武漢）測試示范區正式揭牌運營，當日武漢市交通運輸局向百度、海梁科技、深蘭科技企業正式頒發了首批智能網聯汽車載人試運營許可證，助力自動駕駛實現商業化落地。獲得此許可證的智能網聯汽車不但可以在測試示范區的開放道路進行載人測試，也可以在首期建成的28公里支持智能網聯汽車（車路協同）示范應用道路上，進行商業化運營探索。

1.5 滄州市

2019年9月，滄州市發布《滄州市智能網聯汽車道路測試管理辦法（試行）》，對測試主體、測試車輛、載人測試、高速公路測試、測試互認等作出明確規定，是京津冀區域范圍內首個允許開展自動駕駛載人測試的測試管理辦法。依據管理規定，申請載人測試需累計測試里程超過20 000公里且無責任交通事故；載人測試僅限在指定區域、固定時段開展；首次申請載人測試車輛最多不超過30輛，測試半年后且無發生責任交通事故及失控狀況的，可申請增加新測試車輛。

10月11日，滄州市政府向百度頒發京津冀區域首批30張自動駕駛載人測試牌照，同時與百度簽署戰略合作協議，雙方將圍繞人工智能、自動駕駛、智能網聯、智能交通等領域展開合作，共同推動自動駕駛技術及智能網聯汽車產業發展。

1.6 北京市

2019年12月，北京市交通委、北京市公安局公安交通管理局、北京市經濟和信息化局聯合發布《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）》，修訂后的細則規定了載人載物分階段測試要求，是北京首次允許自動駕駛車輛進行載人載物測試和編隊行駛測試。

12月30日，北京經濟技術開發區正式開放自動駕駛車輛測試區域，111條道路共計 322.46公里，面積達40平方公里，并啟動自動駕駛載人載物測試活動。當日，百度獲得北京市首批40張自動駕駛載人測試牌照。

2 主要企業自動駕駛載人應用進展

車企擁有成熟的產業鏈和渠道，多通過逐級豐富高級駕駛輔助系統（Advanced Driving Assistance System, ADAS）功能的路徑，發展自動駕駛與智能網聯，實現企業升級轉型。除滴滴、Uber、Lyft等共享出行龍頭企業，越來越多的企業跨界進入自動駕駛網約車行業，百度、谷歌等科技互聯網巨頭，小馬智行、AutoX等初創公司依托自身新技術研發、數據資源及平臺優勢，通過研發L4/L5無人駕駛技術跨越式切入，開展自動駕駛載人測試與示范運營，搶先布局自動駕駛與智慧出行領域。

2.1 出行公司

滴滴占據國內網約車市場近 90%的份額，擁有海量的客戶群體、出行數據以及成熟完善的運營平臺，為發展自動駕駛積累得天獨厚的條件。2017年初，滴滴成立自動駕駛研發團隊。2018年4月，滴滴與北汽、博世、比亞迪等31家汽車領域企業建立洪流聯盟，通過汽車產業上下游合作，搭建開放的汽車運營平臺，推進汽車共享化、智能化發展。2018年，滴滴先后獲得美國加州和北京的自動駕駛道路測試牌照。2019年8月，滴滴分拆無人駕駛業務，將旗下自動駕駛部門升級為獨立公司，專注于自動駕駛關鍵技術的研發應用及相關業務的拓展。9月，滴滴獲得上海市頒發的首批智能網聯汽車示范應用牌照。2020年6月，在上海投放30輛Robotaxi開啟載人測試。

Uber（優步）是目前全球最大的共享出行公司，2015年成立 ATG，擁有卡內基梅隆大學（CMU）機器人工程中心40名研究員，入局研發自動駕駛。2018年發生自動駕駛車輛致死事故后，Uber一度暫停了自動駕駛測試項目，并取消了自動駕駛卡車業務，直到年底獲準在賓尼法尼亞州匹茲堡重啟自動駕駛封閉道路測試。2020年2月，加州DMW恢復了Uber自動駕駛測試車路測許可證。截至2019年底，Uber打造了250多輛自動駕駛測試車，在匹茲堡、達拉斯、多倫多、華盛頓等城市開展自動駕駛車輛測試工作，計劃在2021年推出Robotaxi服務。

Lyft是美國第二大網約車服務平臺，自2017年7月成立自動駕駛研發團隊Level 5以來，一直積極部署自動駕駛汽車，在提高自身技術研發能力外，開放平臺，整合自動駕駛汽車，幫助車企實現Robotaxi商業化運營。2018年初，Lyft與Aptiv達成合作，5月份在美國拉斯維加斯推出Robotaxi服務，將30輛搭載Aptiv自動駕駛系統的寶馬5系汽車投放到Lyft網約車平臺運營，成功實現十萬次車輛的自動駕駛模式行駛。2018年3月與麥格納建立合作，由Lyft主導自動駕駛技術研究及軟件開發，麥格納負責相關零部件的生產。2019年初，由雙方共同打造的自動駕駛車隊順利完成公開道路測試。2019年5月，Lyft與Waymo合作，投放10輛自動駕駛汽車到Lyft亞利桑那州鳳凰城網約車平臺開啟運營。

2.2 科技互聯網公司

百度于2015年12月成立自動駕駛事業部，2017年發布Apollo計劃，開放平臺，與164家汽車整零企業、研究機構、服務提供商達成生態合作伙伴關系，為其提供自動駕駛與智能網聯解決方案，共同探索智能出行服務，推動汽車智能化、共享化升級。百度在增強自動駕駛能力的同時，積極推進Robotaxi的量產和商業化落地。2019年6月，百度獲得長沙市首批45張自動駕駛載人測試牌照，9月，與一汽紅旗共同打造的L4級自動駕駛出租車紅旗EV在長沙正式開啟試運營。2020年4月，百度Robotaxi打車服務正式落地，開放范圍約 130平方公里，覆蓋住宅區、商業區以及工業園區等多種場景，長沙市民通過手機應用即可免費體驗自動駕駛出租車服務。2019年9月獲得武漢市智能網聯汽車載人試運營許可證。10月，獲得滄州市首批30張載人測試牌照，并于11月6日在滄州市正式開啟小規模試運營，推出國內第二個Robotaxi試運營項目。12月，百度獲得北京市首批自動駕駛車輛載人測試牌照。2020年6月，百度與成都市高新區建立戰略合作，雙方將聯合推進包括 Robotaxi運營服務在內的自動駕駛項目。8月，百度獲得北京市自動駕駛第二階段載人測試許可，進入面向社會公眾提供自動駕駛載人服務應用示范階段。截至目前，百度已獲得長沙、滄州、武漢、北京等城市頒發的 120張自動駕駛載人測試牌照。

Waymo成立于2016年底，前身是谷歌2009年啟動的自動駕駛項目。2016年，Waymo與克萊斯勒Pacifica合作，基于Pacifica車型打造無人駕駛汽車，2017年4月，Waymo在鳳凰城推出Early Rider試乘項目，11月，開展無安全員的載客測試。2018年底在鳳凰城正式推出全球首個商業化的自動駕駛出租車服務——Waymo One，截至2019年底完成訂單達10萬余人次。后續在美國亞利桑那州部分地區上線推廣，且不為自動駕駛車輛配備安全員。由于Waymo One這種出行服務運營商模式下，車輛部署和運營等耗費重金，Waymo開始轉向定位于軟硬件技術解決方案提供商，吸引產業相關資源，與更多車企合作，推動自動駕駛技術的規模化進程。2019年6月，Waymo與雷諾日產建立合作，為其提供Waymo Driver技術解決方案，助其在法國和日本探索開發Robotaxi服務。

2.3 初創公司

小馬智行（Pony.ai）于2016年底成立，公司致力于開發高級別自動駕駛技術并實現商業化落地。2017年 4月推出第一代自動駕駛系統平臺PonyBrain，2018年9月發布第三代自動駕駛系統產品PonyAlpha。在技術落地方面，小馬智行與廣汽、豐田、現代三大車企建立深度合作關系，為合作伙伴提供自動駕駛產品及解決方案，共同研發高級別自動駕駛汽車，探索未來出行服務。2018年 2月，小馬智行在廣州南沙開啟面向公眾的無人駕駛車輛常態化試運營，12月擴大投入100多輛自動駕駛汽車，開展PonyPilot自動駕駛出行服務測試，設立100多個接站點，運營范圍超50平方公里。2019年4月，在北京亦莊開啟Robotaxi服務測試，設立50個接站點，運營范圍達50平方公里。6月獲得美國加州向公共乘客提供自動駕駛服務的許可后于11月聯合現代汽車正式推出當地首個Robotaxi服務——BotRide，自動駕駛車隊基于現代的電動SUV車型Kona打造，搭載小馬智行的 L4級自動駕駛系統和定制化打車應用。2019年11月和2020年2月，小馬智行分別在加州爾灣市和硅谷弗里蒙特市推出自動駕駛叫車服務。今后，小馬智行將在加州進一步擴大Robotaxi服務范圍。

AutoX成立于2016年，聚焦自動駕駛平臺、車企與運營商“三位一體”戰略，推動無人駕駛技術在出行服務、物流服務領域的商業化落地。2018年8月，AutoX在美國加州啟動雜貨自動駕駛配送服務測試，2019年6月獲得許可在美國加州向公共乘客提供自動駕駛服務。12月，與深圳市鵬程電動汽車出租有限公司達成戰略合作，雙方將通過鵬程的運營管理經驗以及 AutoX的Robotaxi技術與平臺，共同推動深圳市純電動Robotaxi的規模化商業運營。2020年1月，AutoX宣布與FCA建立合作，將基于Pacifica車型共同打造自動駕駛出租車Pacifica X。7月，獲得武漢市Robotaxi示范運營牌照以及美國加州市無人駕駛載人許可。8月，AutoX正式開啟面向上海公眾的自動駕駛叫車服務，計劃在深圳等地陸續開放Robotaxi的規模化投放與試運營。

3 商業化落地面臨的挑戰

出行服務是自動駕駛技術實現應用的重要領域，自動駕駛規避人類駕駛的疲勞感和情緒化，能一定程度提高出行安全和便利度，網約車服務提升車輛的使用效率，使得移動出行市場更具競爭力，減少人工成本，為企業貢獻正現金流。但目前車輛智能網聯化成本較高、技術難度大，車路協同路側基礎設施建設薄弱，短期內難以真正實現規模化商業運營。

3.1 缺少法律法規支撐

現行的道路交通安全管理、保險法針對有駕駛人的傳統車輛，不完全適用于自動駕駛車輛，自動駕駛車輛的設計者、生產者、使用者等作為主體，關于自動駕駛車輛的交通安全事故責任沒有明確的界定劃分機制。

此外，自動駕駛涉及網絡信息安全問題，車輛在使用過程中所收集到的用戶行為數據尚未建立保護機制，數據的使用權、歸屬權也無判定，存在個人隱私泄露風險。自動駕駛汽車標準涉及交通安全、信息安全、通信、測繪等多個領域，需各行業充分合作、協同推進。

國家和地方政府對測試場、示范區建設持續投入，截至目前，工信部已批準2個國家級車聯網先導區和10個國家級智能網聯汽車示范區。各示范區建設大多依托地方優勢，各具特色，如北方的寒帶氣候、重慶的特殊道路環境等，但場地面積、道路里程、測試業務等基本項目不盡相同，且缺乏統一的針對研發和驗證的測評管理體系，各測試示范區的測試結果缺乏互認互通性，無形中為企業增加測試成本。

3.2 成本高、技術難度大，發展不如預期

Robotaxi的打造成本高。國內企業在自動駕駛領域起步較晚，車規級芯片、感知系統部件（包含視覺傳感器、雷達傳感器等）等關鍵核心部件的市場被國際供應商壟斷，價格高昂。目前攝像頭+雷達傳感器融合是普遍采用的技術方案，計算能力強，靈活性高，但激光雷達成本高。現階段，自動駕駛汽車的改造費用大約為 15萬美元/車，Velodyne在售的64線激光雷達官方定價為8萬美元/顆。國內的初創企業雖然也研制出相關產品，但性能有待測試驗證。此外，高精地圖是實現精準定位、路況識別的重要輔助，但成本高昂，尚未滿足 L3的規模化應用，更無法實現 L3到 L4的跨越式應用。未來，隨著Robotaxi的規模化，研發成本均攤，軟硬件開發費用將有所降低。

企業研發測試投入成本高。目前國內強制要求自動駕駛載人測試需配備一名安全員，除此之外，企業需要投入大量的資金申請測試牌照，進行自動駕駛載人路測，且局限在有限范圍內的示范運營。另一方面，企業為收集用戶行為和車輛安全數據，大部分自動駕駛叫車服務免費向市民開放，短期內無法形成盈利模式。

安全性是自動駕駛的關鍵問題。現階段的自動駕駛技術尚未成熟，特斯拉、Uber等自動駕駛系統均出現人員致死交通事故，其原因在于系統設計存在缺陷，不能準確識別標識或障礙物，難以應對復雜的道路環境，技術發展不及預期，距離量產及真正的上路行駛還有很長一段路程。

3.3 基礎設施薄弱

僅依賴于單車智能，無法實現高級別的自動駕駛商業化應用，需配備相應的路側基礎設施，包含 RSU、路側攝像頭、智能信號燈、智能化標志標識等智能設備。現有道路基礎設施薄弱，大部分不具備智能功能，無法滿足自動駕駛車輛之間、車輛與道路之間的智能互聯，升級改造規模大且周期長，高速公路、交叉路口等不同路段的車路協同需求不同，標識和設施維護與建設需多部門協調統籌，因地制宜。