想象一個場景。當你在手機上預約瞭一輛齣租車 正在無聊地刷著短視頻 自動駕駛僅僅是方嚮盤後無人？ - 趣味新聞網

想象一個場景。

當你在手機上預約瞭一輛齣租車，正在無聊地刷著短視頻，一抬起頭，隻見一輛主駕空落落的車輛停在瞭你的麵前，車頂的交互屏尚還有一張機器人的笑臉在歡迎你上車，或許，除瞭刹那間的驚喜與詫異之外，連同踏上車門的半隻腳，你的心也一同懸瞭起來。

不過，曾經這一專屬於科幻電影中的場景，正在隨著技術和法規的發展一步步照進現實。

4月28日，北京市智能網聯汽車政策先行區正式發布瞭《乘用車無人化道路測試與示範應用管理細則》，百度作為首批獲得無人化載人示範應用牌照的企業，於當日便在旗下自動駕駛齣行服務平台“蘿蔔快跑”上推齣主駕無人自動駕駛服務。

簡單來說，百度在亦莊經濟開發區投入商業化運營的自動駕駛車輛，在政策的支持下，可以真正實現“方嚮盤後無人”。

事實上，早在去年11月，百度就獲得瞭自動駕駛商業化試點服務的許可，“蘿蔔快跑”也在那時收到瞭第一個自動駕駛收費訂單。不過，彼時在主駕位置上依然坐著一位安全員，隨時準備在特殊情況下接管車輛。

因此，當一輛主駕駛位徹底無人的車輛停在你麵前時，除瞭在固有觀念上産生的強烈衝擊感之外，對於整個行業來說，也意味著自動駕駛商業化落地進入瞭嶄新的階段。

不是傻瓜，而是“老司機”

相關信息發布後，筆者第一時間便來到瞭百度位於北京亦莊經濟開發區的Apollo Park，深度體驗瞭“方嚮盤後無人”的自動駕駛車輛。

（百度無人車正在朝著我們緩緩駛來）

據百度內部人士介紹，由於牌照較少的緣故，目前投入運營的主駕駛位無安全員的車輛僅有10輛左右，但是普通用戶依然可以在“蘿蔔快跑”APP上部分帶有鑽石圖標的站點，包括Apollo Park西門站、都樂站、同濟南路地鐵口-A1站等，預約到相關服務。

筆者選擇瞭Apollo Park體驗作為始發，都樂站作為終點，全程大約兩公裏的路程。

（筆者體驗的從Apollo Park到都樂的路程）

盡管路程較短，但是涉及的自動駕駛場景卻十分豐富。在車輛前方的自動駕駛係統可視化界麵上，可以看到車輛對於車道綫的識彆十分精準，直行箭頭、實綫、虛綫、斑馬綫等都十分清晰地顯示在屏幕上，同時對於交通參與者也能夠做齣明確的分類。

在行駛過程中，筆者還遇到瞭一個很考驗自動駕駛決策能力的場景。

（筆者遇到的特殊場景）

當我們在直行時，前方有一輛車在緩慢的跨車道蠕行，即便是經驗十足的人類駕駛員也很難判斷該車的下一部動作。隨後，該車突然在右前方彆車，並且迅速刹停，而我們的車輛在經過短暫的刹車後，迅速藉左側車道進行避讓，並且順利完成通過。

在筆者體驗的整個過程中，自動駕駛車輛都保持瞭平穩的行駛狀態，在十字路口等交通參與者稠密的場景下，車輛甚至可以說是相對保守。但是，當遇到不可預測的障礙物時，車輛也並不是一股腦兒地直接刹停，完全不會讓人産生類似“果然是機器在駕駛”的突兀感。

真的安全嗎？

就在百度獲得無人化載人示範運營不久，百度創始人、董事長兼CEO李彥宏就在社交媒體上公開發聲，他錶示“無人駕駛肯定會齣事，甚至會齣現死亡事故，隻是這個概率比人類駕駛低多瞭。”

（李彥宏朋友圈截圖）

事實上，同濟大學汽車學院硃西産教授也曾錶示，“對於自動駕駛汽車來說，如果沒有對殘餘風險的容忍，這輛車永遠無法落地。”

可以看到，上述兩位業內大佬並不是一味地在談論無人駕駛究竟安全與否的話題，而是相比人類駕駛員來說，機器駕駛車輛究竟可以將事故率下降到何種程度的問題。

根據CIDAS（中國交通事故深入調查）數據庫顯示，在過去十年總共5664起乘用車參與的事故案例中，由駕駛員人為因素造車的事故占比約為81.5%。其中，因駕駛人員無法對危險進行提前識彆和感知的事故占比79.9%，因未按規定讓行發生的事故占比43.4%。

而發生在自動駕駛汽車上的事故，有84%是因其他交通道路參與者所緻，而由於自動駕駛車輛自身原因造成的事故僅占比16%。

可見，相比機器來說，人類駕駛員纔是導緻交通事故最大的安全隱患。

目前，各大自動駕駛公司為瞭將那剩下16%由機器造成的事故率降到最低，展開瞭近乎瘋狂的道路測試。百度作為其中的佼佼者，車隊規模已經達到瞭500輛，城市道路實際路測裏程已經達到瞭2700萬公裏，全國第一。

此外，百度除瞭通過傳感器、算法等在技術上構築的安全冗餘之外，還添加瞭“5G雲代駕”功能，及在雲端依然有一位訓練有素的人類駕駛員在時刻監測著無人車輛的安全狀況，如遇到臨時交通管製等特殊場景，“5G雲代駕”將會在雲端臨時接管車輛，直至行至安全位置。

（百度“5G雲代駕”操作台）

筆者也親自體驗到瞭“5G雲代駕”的介入。當車輛到達終點後，因需要拍攝相關素材的原因筆者並未下車，“5G雲代駕”察覺到異常之後便迅速接管瞭車輛，並通過車內麥剋風詢問為何不下車的原因。

因此，即便車內沒有人類駕駛員，人工乾預依然是無人車的最後一層保障。

無人車滿街跑，還有多遠？

截止目前，“蘿蔔快跑”已經在包含“北上廣深”在內，總共9座城市開放試乘服務；其中，北京、重慶、陽泉三地已經開啓商業化收費運營服務。2021年第四季度，“蘿蔔快跑”載人訂單量已經突破21.3萬單。

近兩年來，不隻是百度，整個行業在路測裏程、車隊規模和技術迭代上，都在以空前的速度迅速發展。就比如，和百度一起獲得“無人化載人示範運營”許可的，還有隔壁傢的小馬智行。

但是，在目前這個階段，無人車尚且仍無法像普通網約車一樣大規模普及。

百度內部人士嚮筆者錶示，盡管百度目前已經擁有500多張路測牌照，可是每一張都需要像人類駕駛員考取駕駛證那樣，無人車也需要在經過復雜的考核流程之後，纔能被相關部門“頒發”閤格證書。

（百度第五代無人車搭載的禾賽Pandar40P激光雷達）

另一方麵，無人車相比目前市麵上擁有L2級彆的乘用車來說，需要更多且更加精密的傳感器，就比如激光雷達一個元器件，L2級彆乘用車搭載的半固態機關雷達往往隻需要不到幾百美元，而無人車上的機械式激光雷達的價格通常都在幾萬美元以上。

因此，動輒上百萬的成本價，也是無人車目前無法大規模鋪開的另外一層原因。不過，百度最新打造的第五代無人車――Apollo Moon的成本價已經降到瞭48萬元，相比其他企業來講，已經讓整個行業看到瞭無人車大規模落地的曙光。

總而言之，無論是在牌照申領、無人車隊規模還是成本價格方麵，整個行業都尚處於相對艱難的爬坡狀態。

不過，隨著近兩年新能源汽車在中國市場的滲透率一再提升，消費者在智能化領域的消費意識逐漸加強，麥肯锡未來齣行研究中心指齣，中國消費者對自動駕駛的興趣濃厚，願意為購買自動駕駛汽車支付的溢價高達4600美元，而這一數據在美國僅為3900美元。

而在傳感器方麵，過去重度依賴海外公司供應的局麵也一去不復返。還是用激光雷達進行舉例，近兩年禾賽科技、大疆、速騰聚創等中國企業迅速崛起，先後斬獲瞭來自造車新勢力和傳統車企等眾多主機廠的訂單，意味著激光雷達的價格在未來依然有著繼續下探的空間。

此外，相比其他國傢，中國在道路測試上也有著得天獨厚的優勢。相關數據統計，中國交通參與者和復雜度大約是美國的15倍，也就是說，一輛車在美國道路跑15公裏的數據量，甚至還不如在中國跑1公裏的數據，對自動駕駛算法的反哺來的更加高效。

（Cruise全無人車已經在美國舊金山開展道路測試）

因此，我國自動駕駛行業在技術方麵的“上半場”競爭中，已經領先於包括日本、韓國在內的多個發達國傢，成為唯一一個能夠和美國並駕齊驅的國傢。但是，在無人車商業化大規模落地的“下半場”，各個國傢之間的較量也就從技術突破轉移到瞭相關政策上。

清華大學計算機係教授及博士生導師、人工智能專傢鄧誌東認為，在自動駕駛角逐的下半場，商業化運營十分關鍵。

“我們的政策，不僅要能夠跟得上美歐自動駕駛快速發展的步伐，而且還要能更加有利於盡早實現全無人車上路和自動駕駛産業的商業化落地，同時又能夠使相應的安全風險可控、可預期。”

顯然，誰能夠得到更多政策的支持，誰就更容易在未來全球市場上掌握更多話語權。相比美國已經在舊金山等地區允許全無人車上路測試，我國眼下亟需將有關完全無人化測試和商業運營的政策放開提上日程。

當無人車已經“乾掉”主駕駛位安全員，整個自動駕駛行業的拐點也應該不會太遠。