城市客運自動駕駛商業化運營面臨的挑戰及對策建議

祁 昊，吳忠宜，宜毛毛，宋德王

（1.交通運輸部科學研究院，北京 100029；2.城市公共交通智能化交通運輸行業重點實驗室，北京 100029；3.北京百度網訊科技有限公司，北京 100193）

0 引言

自動駕駛技術作為全球新一輪科技革命與產業發展制高點競爭的重點領域，受到全球各主要經濟體的廣泛關注并取得快速發展[1]。隨著自動駕駛技術的不斷成熟，城市客運自動駕駛正逐步從科研驅動創新向產業驅動應用發展，全球多個國家均在積極推動自動駕駛商業化落地應用。我國也在加速開展城市客運自動駕駛的道路測試和示范應用。2019 年9 月，中共中央、國務院印發的《交通強國建設綱要》提出，“加強智能網聯汽車（智能汽車、自動駕駛、車路協同）研發，形成自主可控完整的產業鏈”。2020年2月，國家發展改革委、中央網信辦、科技部等11個部委聯合印發的《智能汽車創新發展戰略》提出，“到2025 年，中國標準智能汽車的技術創新、產業生態、基礎設施、法規標準、產品監督和網絡安全體系基本形成。實現有條件自動駕駛的智能汽車達到規模化生產，實現高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用”。2020 年12 月，交通運輸部印發的《關于促進道路交通自動駕駛技術發展和應用的指導意見》中提出，“穩步推進輔助駕駛技術在城市公交、道路客運中的應用”“研究自動駕駛車輛營運條件及管理辦法，探索建立自動駕駛營運車輛運行安全監管體系”。上述政策文件均將智能網聯汽車和自動駕駛產業作為重點，并提出了發展目標與相關工作任務。但是，隨著城市客運自動駕駛道路測試和示范應用的不斷深入，各參與主體對自動駕駛發展認識不統一等問題日益凸顯，城市客運自動駕駛商業化進展不及預期，產業發展步入高德納曲線的“谷底期”。因此，分析城市客運自動駕駛商業化運營面臨的問題并提出對策建議，對于促進我國城市客運自動駕駛的健康可持續發展是重要且必要的。

1 國內外自動駕駛商業化現狀

隨著自動駕駛與人工智能、物聯網、高性能計算等新一代信息技術的深度融合，自動駕駛技術取得了巨大進步，產業發展日益成熟，城市客運自動駕駛已進入示范應用階段并開始探索商業化運營路徑[2]。

1.1 國外自動駕駛商業化發展現狀

1.1.1 美國

美國自20世紀末就開始了自動駕駛技術攻關與產業探索，其政策制定較為靈活且注重自動駕駛道路測試和示范區建設，自動駕駛政策體系相對完善，相關技術及經驗積累深厚，自動駕駛商業化運營進程較為領先。

1）自動駕駛戰略方面，2010 年以來，美國先后發布了《智能交通系統戰略計劃（2015—2019）》《聯邦自動駕駛汽車政策》《自動駕駛系統2.0：安全愿景》《準備迎接未來交通：自動駕駛汽車3.0》《確保美國在自動駕駛汽車技術方面的領先地位：自動駕駛汽車4.0》《自動駕駛汽車綜合計劃》《無人駕駛汽車乘客保護規定》等政策文件[3-4]，逐步放寬對自動駕駛汽車創新和發展的限制，持續優化政策產業環境，推動市場規范化，加強不同部門之間的協作。同時，各州也重視自動駕駛相關法律的制定工作，紐約州、加利福尼亞州、內華達州等先后建立了80多個自動駕駛試驗基地[5]，為推動自動駕駛商業化運營奠定了良好的研究基礎并積累了豐富的應用經驗。

2）自動駕駛應用方面，2017 年，法國的無人駕駛研發公司Navya 及其投資方Keolis 在拉斯維加斯市中心環路試運營了首個混合路權的自動駕駛公交項目，拉斯維加斯成為最早提供自動駕駛公交服務的美國城市之一。2018年12月，谷歌旗下的無人駕駛研發公司Waymo 獲得亞利桑那州交通部門批準，拿到美國首個商業自動駕駛打車服務執照，并在鳳凰城正式推出自動駕駛商業叫車服務Waymo One，率先開啟自動駕駛技術的商業化進程。2022 年，在美國亞利桑那州的州府菲尼克斯市中心實現了自動駕駛出租車（RoboTaxi）的規模化運營。2023 年8 月10 日，美國加利福尼亞州公用事業委員會（California Public Utilities Commission,CPUC）批準Cruise 和Waymo 兩家公司在舊金山提供全天候（7×24小時）的無人駕駛出租車（RoboTaxi）收費服務。

1.1.2 日本

為解決人口老齡化這一社會現實問題，日本政府積極布局自動駕駛產業，并出臺一系列政策法規引導自動駕駛汽車發展[6]。日本自L2 級自動駕駛應用開始逐步積累經驗，通過修訂本國的《道路交通法》，分階段推動L3、L4級自動駕駛合規化上路行駛，為自動駕駛商業化運營提供政策保障。

2014 年6 月，日本政府牽頭啟動了自動駕駛系統創新戰略計劃（SIP-adus），采用政企合作模式，促進自動駕駛相關基礎技術研發。2016 年5月，日本警察廳發布《自動駕駛汽車道路測試指南》，允許L3 級自動駕駛汽車在公共道路上開展測試，并明確了對測試機構、參與測試的駕駛員、測試車輛的要求。2018 年9 月12 日，日本國土交通省發布《自動駕駛汽車安全技術指南》，規定了設計運行范圍（Operational Design Domain,ODD）、自動駕駛系統安全性、安保標準、人機界面、搭載數據記錄裝置等10 項L3、L4 級自動駕駛汽車的安全條件。2019 年5 月，日本政府通過了《道路運輸車輛法》修訂案和《道路交通法》修訂案，并于2020年4月生效，L3級自動駕駛汽車獲準上路行駛。2022年12月，日本政府通過了《道路交通法》的最新修正案，從2023 年4月1 日起允許L4 級自動駕駛車輛在日本公路上行駛[7]。2023 年5 月21 日，日本在中部地區福井縣永平寺町開啟本國首個L4級自動駕駛車輛公共道路運行服務，在曹洞宗大本山永平寺門前與該町荒谷停留所之間約2km道路上往返行駛。

1.1.3 歐洲

歐洲采用“歐盟層面-國家層面”兩級管理模式推動自動駕駛發展。“歐盟層面”注重頂層設計和政策法規體系構建，“國家層面”聚焦道路測試、倫理道德、車輛安全、保險與責任等落地法案，協力推進自動駕駛商業化運營。

1）戰略方面，歐洲已經出臺多項促進自動駕駛汽車發展的戰略與措施[8-9]。歐盟層面，2013年，歐盟推出“地平線2020”計劃，提出推動合作式智能交通，汽車自動化、網聯化及其產業應用；2015 年，歐洲道路交通研究咨詢委員會（European Road Transport Research Advisory Council,ERTRAC）發布智能網聯汽車技術路線圖，以加強頂層規劃，促進各國協同推進，隨著技術產業的不斷發展，ERTRAC 多次對技術路線圖進行更新；歐盟戰略交通研究與創新議程（Strategic Transport Research and Innovation Agenda,STRIA），圍繞智能交通、出行服務等領域也發布了相關路線圖；此外，歐盟委員會于2018年發布《通往自動化出行之路：歐盟未來出行戰略》，提出到2020 年在高速公路上實現無人駕駛，在城市中心區域實現低速無人駕駛，到2030年普及高度自動駕駛。國家層面，2017 年，德國頒布《道路交通法修正案》，將自動駕駛相關概念及規定正式引入上位法；2018 年，德國發布《自動駕駛技術倫理道德標準》，明確自動駕駛汽車針對事故場景決策的優先級，并要求將這些規則嵌入自動駕駛系統中[10]；2017 年，英國發布《通往無人駕駛之路：自動駕駛汽車測試實踐準則》，推動自動駕駛技術上路測試應用，并規范了相關測試要求；2018 年，英國通過《自動與電動汽車法案》，明確了自動駕駛汽車保險和責任規則[11]。

2）應用方面，歐盟“地平線2020”計劃資助項目AVENUE 于2018 年5 月啟動，在歐洲4 個城市的中低需求地區部署自動駕駛小型巴士車隊，開展城市交通自動駕駛試點；歐盟“地平線2020”計劃資助項目SHOW 于2020 年1 月啟動，是迄今為止歐洲規模最大、最全面的在真實城市環境下開展的網聯自動駕駛示范項目，總計投入70 多輛L4、L5 級自動駕駛車輛在專用車道和混合交通環境下提供客運、貨運和混合運輸服務[12]。

1.2 我國自動駕駛商業化發展現狀

1）政策法規體系持續完善，地方立法取得突破

《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范（試行）》發布實施后，各行政主管部門加快自動駕駛產品準入、安全監管、運營服務等方面的政策法規體系建設。

產品準入方面，工業和信息化部先后發布了《關于加強智能網聯汽車生產企業及產品準入管理的意見》《道路機動車輛生產準入許可管理條例（征求意見稿）》，提出了智能網聯汽車準入管理規定。

安全監管方面，公安部發布了《道路交通安全法（修訂建議稿）》，提出了自動駕駛道路測試牌照、行駛數據記錄、駕駛人、交通事故與責任等有關要求；市場監管總局等5 部門聯合發布了《關于試行汽車安全沙盒監管制度的通告》，探索新技術、新業態、新模式的安全監管方式。

運營服務方面，交通運輸部發布了《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》（征求意見稿），對自動駕駛汽車在運輸服務領域的應用提出了具體要求。

深圳、上海、無錫等地開展智能網聯汽車立法工作，突破了部分法律法規壁壘，如《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》《深圳市智能網聯汽車道路測試與示范應用管理實施細則》《上海市浦東新區促進無駕駛人智能網聯汽車創新應用規定》《上海市智能網聯汽車示范運營實施細則》《無錫市車聯網發展促進條例》等。各地也在持續深化道路測試與示范應用政策，如北京、武漢、重慶先后出臺了《北京市智能網聯汽車政策先行區乘用車無人化道路測試與示范應用管理實施細則》《武漢市智能網聯汽車道路測試和示范應用管理實施細則（試行）》《重慶市永川區智能網聯汽車政策先行區道路測試與應用管理辦法》等，探索車內無安全員的示范應用和商業化試點。

2）標準體系建設初具成效，有力支撐應用落地

近年來，自動駕駛標準體系的建設步伐明顯加快，有效支撐了自動駕駛道路測試與示范應用。國家層面，《車聯網網絡安全和數據安全標準體系建設指南》《國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）（2023 版）》《智能汽車基礎地圖標準體系建設指南（2023 版）》《智能網聯汽車自動駕駛功能場地試驗方法及要求》（GB/T 41798—2022）《汽車駕駛自動化分級》（GB/T 40429—2021）等指南和標準支撐、規范了自動駕駛產業發展和測試應用。行業層面，《基于長期演進技術（Long Term Evolution,LTE）的車聯網無線通信技術應用標識分配及映射》（YD/T4008—2022）《基于車路協同的高等級自動駕駛數據交互內容》（YD/T 3978—2021）等行業標準保障了車聯網信息通信和數據安全。地方層面，武漢、無錫等城市結合當地自動駕駛發展實際，積極探索智能網聯道路建設、道路測試等相關地方標準。社會組織層面，中國汽車工程學會、中關村中交國通智能交通產業聯盟等靈活快速地制定了自動駕駛測試、車輛運營、監管相關團體標準，為城市客運自動駕駛的應用提供了參考規范。

3）示范應用規模持續擴大，積極探索商業化路徑

交通運輸部、自然資源部、市場監管總局、工業和信息化部、公安部、住房城鄉建設部等部委在自動駕駛示范、高精地圖應用、汽車安全沙盒監管、汽車準入和上路通行等方面先后啟動試點工作，探索自動駕駛技術應用新場景。特別是交通運輸部組織開展的“智能交通先導應用試點項目”，是交通運輸領域首批國家級自動駕駛試點項目，第一批18 個項目中有8 個涉及城市客運，旨在促進新一代信息技術與交通運輸深度融合。同時，各地也在積極開展RoboBus（自動駕駛公交車）與RoboTaxi（自動駕駛出租車）的示范應用，探索城市客運自動駕駛商業化路徑。

截至2023 年6 月，我國已開展城市客運自動駕駛示范應用的城市超過20 個。RoboBus 的示范應用主要分布在廣州、鄭州、重慶、蘇州等10余個城市，L3、L4 級都有涉及，均處于“主駕有人”階段，車隊規模一般不超過5 輛，以階段性道路測試和觀摩體驗為主。據不完全統計，我國RoboBus 總車輛規模超過150 輛，總線路長度超過180 km，總服務人次超過40 萬人次。RoboTaxi的示范應用均為L4級，總體處于“主駕有人”和“副駕有人”階段，北京、廣州、重慶、武漢等地已先行開展“遠端有人”運行測試。據不完全統計，我國RoboTaxi 總車輛規模已經超過1 500輛，總服務人次超過200萬人次[2]。

2 自動駕駛產業的發展形勢

隨著自動駕駛技術的不斷成熟，自動駕駛已經成為數字經濟的重要組成部分、汽車產業發展的重要方向、交通行業轉型升級的重要途徑，特別是隨著自動駕駛產業對于打造閉環的商業模式的訴求日益強烈，以及技術創新帶來自動駕駛研發成本的顯著下降，推動自動駕駛商業化運營已經成為必然選擇。

1）自動駕駛已成為數字經濟的重要組成部分

數字經濟作為推動經濟復蘇的新動能和新引擎，已經成為世界范圍內最顯著的新經濟增長極，是當前世界各國重點關注和發展的核心領域[13]。《全球數字經濟白皮書（2022 年）》顯示，2021年，德國、英國、美國數字經濟占GDP比重均超過65%，中國數字經濟占GDP 比重達到39.8%[14]。自動駕駛技術作為數字經濟發展中的一項重要應用技術，象征著未來人類出行方式的顛覆性改變，其催生出的全新的商業模式、全新的產業格局，具有巨大的想象空間。

2）自動駕駛已成為汽車產業發展的重要方向

在全球汽車產業向電動化、網聯化、智能化、共享化方向轉型升級的背景下，自動駕駛汽車作為新一代通信技術及人工智能技術應用的重要載體，已經成為新一輪產業轉型升級的重要標志和依托[15]。美國、歐盟、日本等世界主要經濟體均出臺了相關政策和發展規劃來培育自動駕駛汽車產業，我國也將自動駕駛納入制造強國與交通強國戰略，先后出臺《中國制造2025》《交通強國建設綱要》《國家綜合立體交通網規劃綱要》《智能汽車創新發展戰略》等政策文件支撐自動駕駛產業發展。

3）自動駕駛已成為推動行業轉型升級的重要途徑

自動駕駛是促進交通、汽車、通信等行業融合發展的有利契機，也是提升道路交通智能化水平提升、推動交通運輸行業轉型升級的重要途徑[16]。如，廣州公交集團探索實踐“運駕分離”模式下的L4級自動駕駛巴士運營服務，由公交運營企業負責線路車輛運營，科技企業負責AI 司機，實現傳統公交企業運營與駕駛一體化管理的轉型升級[17]。同時，推進落實自動駕駛技術應用，對滿足公眾日益增長的多樣化、個性化出行需求，提升道路交通安全性、提高道路通行效率、減少交通事故、降低勞動成本等具有重要作用。

4）商業化運營已成為自動駕駛產業應用的現實目標

隨著自動駕駛技術不斷成熟，自動駕駛產業正在加速開展城市客運領域的商業化運營探索，研究新的生態體系與商業邏輯，旨在打通從研發到商業化的完整閉環，實現產業技術的應用價值，從而推動行業的持續變革和良性發展。如，北京亦莊與重慶市永川區已開放常態化的“車內無人”自動駕駛付費出行服務示范應用，武漢市已開展常態化、規模化、跨區域的“車內無人”自動駕駛示范運營。

5）理論技術創新為自動駕駛應用加速實現帶來可能

2023 年3 月23 日，Nature 正刊封面報道了自動駕駛安全性測試的重要突破，該研究成果基于密集強化學習的深度學習網絡D2RL，可以將目前基于自然駕駛環境（Naturalistic Driving Environment,NDE）的仿真模擬效率提升2 000 倍[18]，可有效降低目前仿真測試的成本，并極大提升自動駕駛汽車的安全性，有望縮短自動駕駛汽車實現大規模商用化運營落地進程。理論技術的創新與突破，可能會推動自動駕駛應用的加速實現。

3 存在的問題與面臨的挑戰

1）利益相關方認識尚不統一，政策法規進展緩慢

一是科技企業對于自動駕駛技術路線的選擇尚未達成一致，對發展單車智能還是車路協同存在分歧。二是傳統運輸企業對于何時介入、怎么介入、如何發展自動駕駛存在困惑，既擔心投入過早難以見到實效，又擔心投入過晚錯失發展機遇，甚至丟失運營主導權。三是行業管理部門對于管什么、如何管等問題的認識尚不清晰，導致政策法規體系建設進展較慢，特別是產品準入、牌照管理、運營許可、責任認定等關鍵政策法規。

2）部委間協同聯動不足，尚未形成發展合力

工業和信息化部、公安部、交通運輸部等各部委在自動駕駛產品準入、牌照管理、高精度地圖應用、汽車安全沙盒監管、示范應用等多方面進行了探索，并開展了部分試點工作，取得了一定成效。但由于各部委的職能不同、側重不同，在推動自動駕駛發展的過程中存在有效銜接與協同聯動方面的不足，尚未形成“應用導向”的發展合力，“產品準入-牌照管理-運營準入-行業監管”全業務鏈條的自動駕駛商業化運營政策與管理體系建設不夠完善，呈碎片化、零散化的形態。

3）運營場景復雜多樣，對安全運營尚缺乏信心

一是自動駕駛車輛運營安全高度依賴全面、豐富且充分的場景訓練與測試，實際道路運行環境和運營場景復雜多樣，現有的自動駕駛道路測試與示范應用難以實現運營場景的全覆蓋。二是自動駕駛套件還未達到車規級要求，感知錯誤、安全冗余、算法優化等技術的“長尾問題”在短期內無法得到完全解決，自動駕駛技術的可靠性還未得到充分驗證，社會各方對自動駕駛的安全性仍然心存疑慮。

4）運營與監管內容不明確，配套保障體系缺失

一是行業管理部門尚未建立自動駕駛運營安全監管體系，對自動駕駛運營存在的安全風險及危害程度認識尚不清晰。二是智能網聯基礎設施、數據與網絡安全、個人隱私、道德倫理等保障條件建設不到位，社會配套保障能力不足。三是自動駕駛技術的應用將引起運輸企業在管理制度、人力資源、運營服務、安全監管等方面的巨大變革，企業運營配套保障體系面臨重構。四是缺乏針對自動駕駛系統載客測試、運營準入、運營服務、安全監管、效益評價等方面的技術標準。

5）商業模式未形成閉環，可持續發展能力不足

一是自動駕駛技術應用在早期存在無序擴張的現象，在資本支持下盲目擴大自動駕駛車隊規模與設施設備數量，缺乏理性的、長期的自動駕駛運營生態合作方案，可能帶來資源錯配與浪費。二是城市客運自動駕駛示范應用項目普遍要求配置駕駛員/安全員，研發、建設、人力、管理等成本高昂，且缺乏營收渠道，尚未形成自我造血能力。三是商業化前景不明朗，導致相關資本投資信心下降，產業遇冷，如Argo AI 宣布倒閉，Waymo、小馬智行等企業陸續宣布裁員等。總體而言，城市客運自動駕駛示范應用現狀與產業的商業化預期還存在較大差距。

4 對策建議

1）強化應用，完善協同聯動機制，聯合開展示范應用

加強各部門之間的交流與合作，形成自動駕駛應用發展合力，共同推動自動駕駛商業化運營進程。一是優化涵蓋工業和信息化部、公安部、交通運輸部、中央網信辦、住房城鄉建設部等多個部門參與的協同聯動機制，組建自動駕駛應用推進工作組，明確各部門對自動駕駛應用發展的相關要求，統一對自動駕駛商業化運營的認識。二是聯合開展涵蓋“產品準入-牌照管理-運營準入-行業監管”全業務鏈條的自動駕駛運營試點示范，加快城市客運自動駕駛商業化運營政策實踐、經驗積累與擴區復制，支撐城市客運自動駕駛的規模化應用。

2）重點突破，聚焦有限運營場景，加強關鍵核心技術攻關

擯棄“自動駕駛無所不能”這一錯誤認知及其帶來的不良影響，在技術研發與落地應用方面統一各方認識。一是聚焦有限運營場景，針對交通狀況簡單、條件相對可控的特定城市客運場景，如BRT 等，制定相應的運營場景測試與驗證標準，進行重點突破。二是加大自動駕駛安全性仿真測試，利用智能技術基于大規模自然駕駛數據生成測試交通環境，等效加速提升自動駕駛研發和測試效率，并開展新一輪技術研發與測試。三是加強復雜環境感知、智能控制決策、人機交互及人機共駕、網絡安全等關鍵核心技術攻關，國家加強政策引導，企業加大研發投入，形成自主可控的關鍵技術，破解“卡脖子”難題，搶占科技制高點。

3）運營導向，探索新運營管理模式，支撐商業化運營

以運營需求為導向，開展面向運營的政策法規、標準規范、產業生態與服務模式研究。一是加快政策法規（運營準入、安全監督、責任認定、保險業務、隱私與數據安全等）和標準規范（準入條件、安全測試、組織調度、崗位要求、運營服務、安全監管）體系建設。二是重新解構從自動駕駛企業為主的城市客運自動駕駛運營模式，探索培育以傳統運輸企業為主、自動駕駛企業為輔的新型自動駕駛運營商，明確各參與主體的定位職責、負責內容、經營方向，拓展營收渠道，構建共生共贏共享的運營服務新生態。三是推進自動駕駛從“主駕有人”“副駕有人”向“遠端有人”轉變，將人車比從1∶1 提升至1∶N，減少人力成本支出，推動形成自動駕駛商業模式閉環。

4）明確任務，加強運營安全監管，支撐規模化應用

從城市客運自動駕駛運營安全風險入手，開展安全風險清單、安全監管手段和應急措施等研究，改變當前行業監管無從下手的局面。一是開展城市客運自動駕駛安全風險識別與主動防控化解機制研究，明確自動駕駛運營安全風險點與潛在危害程度，制定運營安全主動防控與應急管理預案。二是針對交通運輸管理部門“管什么、如何管”尚不清晰等問題，從體制機制、監管內容、技術手段、保障措施等方面構建城市客運自動駕駛運營安全監管體系。三是建立行業層面的城市客運自動駕駛運營監管平臺，匯聚全國自動駕駛示范應用實際數據，切實掌握自動駕駛運行狀況、運營安全、系統故障等信息。

5）加速轉型，加強保障體系建設，助力行業健康有序發展

充分發揮行業管理部門的主觀能動性，加速推動行業與企業的轉型升級，加快城市客運自動駕駛運營配套保障體系建設。一是引導傳統客運企業轉型升級，在管理制度、職責分工、人力資源、運營服務、安全監管等方面重構自動駕駛運營服務保障體系，提升自動駕駛運營服務能力。二是從基礎設施、通行能力、網絡和數據安全、個人隱私等方面研究建立社會配套保障體系。三是加強自動駕駛示范應用效益評價與跟蹤評估，從節能減排、出行效率、服務質量、經濟效益等方面對自動駕駛項目的示范效果進行定期評估與反饋，助力形成城市客運自動駕駛商業化運營解決方案。

5 結束語

城市客運自動駕駛商業化運營已成為必然選擇和發展趨勢，針對當前存在的各參與主體認識不統一、協同聯動機制不健全、運營安全風險不可控、配套保障體系不健全、可持續發展能力不足等突出問題，本文從管理體制機制、核心技術攻關、關鍵政策法規、閉環商業模式、配套保障體系等方面提出了相應的對策建議，以期為推動我國城市客運自動駕駛的商業化運營與健康可持續發展提供理論參考。