
在“中國制造2025”計劃中,無人駕駛被列為汽車產業未來升級的重要方向之一。2024年10月和12月,我國的兩家自動駕駛公司文遠知行、小馬智行分別在納斯達克上市,發力Robotaxi商業落地。與此同時,乘用車廠商比亞迪“天神之眼”系統將 L2.9 級輔助駕駛下探至 10 萬元車型,一舉讓L2級別的輔助駕駛滲透率超過50%。
無人駕駛場景應用也從 Robotaxi 向無人配送、智慧物流等領域擴展,百度蘿卜快跑總服務訂單量超過1000萬次,總行駛里程超過1.5億公里,成為全球自動駕駛出行行業的領頭羊;新石器無人車掀起了快遞行業的“無人化革命”,無人配送車實現全無人駕駛配送,使得單票快遞成本下降50%。
2025 年 4 月 1 日實施的《北京市自動駕駛汽車條例》首次明確 L3 級自動駕駛私家車合法上路,深圳、上海等 7 城同步啟動 L3 試點,隨著國家即將發布 L3 認證標準,無人駕駛汽車勢必迎來新一輪的爆發性增長。
無人駕駛,我們準備好了嗎?
截至目前,蘿卜快跑總服務訂單量超過1000萬次,總行駛里程超過1.5億公里。過去兩年的數據顯示,蘿卜快跑實際車輛出險率僅為人類駕駛員的1/14。
在無人駕駛領域的探索中,互聯網與高科技公司憑借強大的技術研發實力與創新精神,成為推動行業發展的重要力量。
Nullmax紐勱科技作為一家創立于硅谷的自動駕駛科技公司,眼下也是國內自動駕駛領域的重要參與者,公司量產工程高級總監張帆在接受《新民周刊》采訪時指出,目前國內外的自動駕駛技術主要分為三大陣營。一類是以特斯拉為代表的端到端、純視覺感知方案;一類是以谷歌和百度的蘿卜快跑為代表的地圖+激光雷達的高成本路線;還有一類是以華為、小鵬等國內一眾廠商為代表的視覺主導+激光雷達、毫米波雷達的融合方案。
“谷歌和百度可以不計成本地采用重激光雷達、重地圖、超大算力平臺的方案,但對乘用車廠商來說,必須考慮成本問題,盡管去激光雷達是一個趨勢,但在目前國內復雜的城市道路工況面前,特別是在雨天、夜晚光照不足的情況下,激光雷達還是可以提供很大程度的安全保障。所以我們為客戶提供以視覺感知為主的智能駕駛解決方案,覆蓋城區、高速、泊車等場景駕駛?!?/p>
百度作為國內無人駕駛領域的領軍者,自2013年就開始布局自動駕駛領域,2017年推出全球首個自動駕駛開放平臺Apollo(阿波羅),這一平臺猶如一個開放的“技術生態樂園”,匯聚了眾多開發者與企業。它提供了豐富的軟件工具、數據集以及硬件參考方案,極大地降低了無人駕駛技術的研發門檻。
2021年百度推出自動駕駛出行服務平臺蘿卜快跑。作為百度Apollo(阿波羅)生態的重要組成部分,蘿卜快跑承載了百度在自動駕駛領域的技術積累、創新實踐和落地應用。目前,蘿卜快跑已成為全球最大的自動駕駛出行服務商。
百度方面相關負責人告訴《新民周刊》,蘿卜快跑在全國10余個城市開放了載人測試應用服務,全無人自動駕駛車隊已駛入北京、深圳、武漢、重慶等多個城市。截至目前,蘿卜快跑總服務訂單量超過1000萬次,總行駛里程超過1.5億公里。過去兩年的數據顯示,蘿卜快跑實際車輛出險率僅為人類駕駛員的1/14。全球知名調研機構Guidehouse 發布的自動駕駛競爭力榜單中,百度旗下的蘿卜快跑和谷歌的Waymo以及Argo AI同屬于領導者陣營。
華為的實力也不容小覷。華為聚焦于智能駕駛計算平臺、傳感器技術以及5G通信技術等關鍵領域,與多家車企展開深度合作,受到市場廣泛關注。當然,整車制造廠商憑借深厚的汽車制造底蘊與技術積累,也在積極進行無人駕駛技術的研發。
除此之外,還有一大批初創公司涌入無人駕駛賽道。AutoX、小馬智行、蘑菇車聯、文遠知行等初創公司憑借獨特的技術創新點和靈活的商業模式,成為行業中不可忽視的新興力量。
以小馬智行為例,其技術創新之處在于自主研發的先進算法,能夠快速處理大量的傳感器數據,實現精準的環境感知和決策規劃。此外,小馬智行還注重車路協同技術的發展,通過與道路基礎設施的互聯互通,提升無人駕駛車輛的性能。在商業模式方面,小馬智行不僅在無人駕駛出租車領域進行商業化探索,還積極拓展物流配送等應用場景,通過與企業合作開展無人駕駛貨運服務,實現多元化發展。
隨著技術的不斷成熟和應用場景的拓展,無人駕駛汽車的商業化應用已在多個特定場景和出行服務領域取得了令人矚目的實際成果。
在大型自動化港口,無人駕駛集卡穿梭其中,有條不紊地完成貨物的裝卸和運輸任務。在環境險惡的礦山,無人駕駛礦車通過高精度定位和環境感知技術,在崎嶇的礦區道路上自動行駛,準確地將礦石運輸到指定地點。在一些科技園區,無人駕駛通勤車輕松穿梭于辦公區域、食堂和宿舍之間,為員工提供便捷的出行服務……
在出行服務領域,無人駕駛出租車和公交車的試點工作也在多個城市穩步推進。武漢的無人駕駛出租車的商業化試點運營,讓市民率先體驗無人駕駛出行的便利。無人駕駛公交車也在部分城市的特定線路上進行試運行,為市民提供了更加智能、便捷的公共交通服務。
隨著汽車智能化浪潮的席卷,2024 年,我國 L2 級乘用車市場滲透率已經達到 57.3%,2025 年多家車企也宣布將 L2 級智能輔助駕駛系統作為標配,并積極布局 L3 級自動駕駛。業內人士指出,當前車企所能實現的“智駕”還達不到無人駕駛安全級別,距離 L5 級的“完全自動”尚有較大差距。
那么,真正的無人駕駛時代何時才能到來呢?
在張帆看來,中國無人駕駛技術面臨著三大技術挑戰。一是數據覆蓋度有待進一步提升。“目前需要花99%的精力解決1%的極端場景,如極端天氣、突發障礙物等場景下的數據收集和分析,現有數據多為理想工況,真實復雜場景覆蓋度不足?!?/p>
張帆說,第二大技術挑戰是車路協同標準。需要對安全邊界進行精準定義。這種定義不僅指地理意義上邊界,還包括天氣(如暴雨、暴雪、濃霧等)、工況(如鄉村道路、城市道路施工區域、拋灑物、臨時障礙物)等多維度邊界,當前系統常因邊界識別不及時,使得車輛的感知系統陷入困境,無法及時作出反應。另一大技術挑戰是圍繞智能駕駛的電子架構安全冗余備份不足。比如攝像頭失效后是否有激光雷達備份,主系統失效時,次系統是否能夠安全運行。
這些L3級別的技術難題若得不到有效解決,無人駕駛車輛的安全性和可靠性將難以保障。技術發展也會因這些瓶頸而受限,難以實現向更高等級也即真正的無人駕駛(L5級)的跨越。
業內人士預計,到2030年,乘用車的L3級自動駕駛將會得到普及,到2040至2050年,L4級別的自動駕駛將會到來。2050年后或可實現全場景無人駕駛,但受限于倫理、法律和技術的復雜性,這一美麗新世界的實現還有待各方共同努力。