國內百度領銜早在2013年開始布局自動駕駛，如今robotaxi的風吹到了大洋彼岸，即使“鋼鐵俠”馬斯克的特斯拉無人駕駛Robotaxi計劃6月22日在美國得州發布。

　　無人車來也(公眾號：無人車來也)以為，是時候讓更多人認識自動駕駛的真面目了!

　　(參考閱讀：

　　《自動駕駛百年歷史：1925-2024年，波瀾壯闊，精彩紛呈，總有一些人和事讓人銘記!》)

　　一、自動駕駛是什么?

　　自動駕駛系統是指駕駛員執行的工作可以完全自動化的、且高度集中控制的一整套列車運行系統。

　　通俗來講，成熟的自動駕駛系統可以代替人類駕駛員，完成對車輛使用過程的全程控制。

　　所以，也有人將完全自動駕駛稱之為無人駕駛。

　　二、自動駕駛目前的應用方向

　　1、為私家車提供智駕便利

　　近幾年關注家用車的消費者都能在不同車輛的介紹上面看到L2/L2+等相關名詞，而這里的L2其實就和自動駕駛息息相關。

　　在自動駕駛的級別劃分中，L2屬于部分自動駕駛，普遍具有自適應巡航、車道保持、自動剎車輔助、自動泊車等四個功能，在特定條件下，可以暫時脫離駕駛員的控制，為用車出行帶來便利和安全保障。

　　(參考閱讀：

　　《智駕、輔助駕駛、自動駕駛、無人駕駛：一場從“人控”到“機控”的進化變革》)

　　目前，對L3以下自動駕駛，嚴謹的的說法是智能駕駛、輔助駕駛。

　　2、無人駕駛賦能出行服務

　　大家耳熟能詳的蘿卜快跑，早已實現完全無人駕駛出行服務。

　　基于自動駕駛技術，蘿卜快跑所運營的車輛已經不需要駕駛員的參與，在武漢最新一代的量產無人車(第六代)已經可以實現7x24小時全無人出行。

　　中國的小馬智行、文遠知行已經實現了L4級自動駕駛。

　　美國Wayomo作為谷歌旗下科技公司，也實現了全無人駕駛!

　　打算6月22日登場的特斯拉CyberCab無人駕駛出租車，號稱能夠全無人駕駛。

　　3、無人駕駛賦能商用車領域

　　(參考閱讀：

　　《無人駕駛商用車：資本為何突然愛上“拉貨的”?》)

　　“拉人的”乘用車自動駕駛像 “網紅”，賦能人類出行，前景美好，令人向往。“拉貨的”商用車卻像“實干家”，聚焦封閉 / 半封閉場景，比如港口、礦區、環衛、干線物流，這些地方場景固定、路線簡單，技術落地更容易。如今，無人快遞車、無人卡車、無人礦卡、無人環衛車、無人農機等商用車，正在蓬勃發展。本文主要介紹小伙伴們出行更緊密的無人駕駛乘用車的情況。

　　三、自動駕駛的安全性有多高?

　　大家最關心的是，自動駕駛到底是否安全?

　　終究，道路千萬條，安全第一條嘛。我們就以蘿卜塊跑為例，給大伙兒說道說道.

　　1、車端硬件基礎

　　蘿卜快跑的自動駕駛車輛采用多傳感器融合方案，結合激光雷達、攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷達，以實現L4級自動駕駛能力。典型車型(如Apollo RT6)的傳感器配置及功能說明：

　　傳感器配置總覽

　　1.1 傳感器布局與分工

　　激光雷達：車頂1顆主雷達(前向長距探測)+ 兩側各1顆補盲雷達(側向覆蓋)+ 后向1顆雷達(盲區消除)。

　　實現5×360°無死角感知，據說點云密度是Waymo車型的1.5倍。

　　攝像頭：前視(4個)、側視(4個)、后視(2個)、環視(2個)，覆蓋200米內動態目標。

　　毫米波雷達：前向(3個)+ 側向(2個)，與激光雷達數據互補，解決遮擋物檢測(如突然橫穿的行人)

　　2.底層邏輯安全策略

　　自動駕駛L2與L4并非線性演進，而是基于完全相悖的安全責任模型的兩種技術，它們的差異性就像是功能機與智能機的鴻溝，是底層安全邏輯的不同。

　　L2級輔助駕駛的本質是“人機共駕，人類兜底”。它作為駕駛員的增強工具，要求人類始終作為最終責任人進行監控。其核心風險在于“人機權責模糊”，駕駛員的過度信賴與系統能力邊界的矛盾，容易在關鍵時刻導致接管失效。

　　L4級無人駕駛則是“系統主導，權責閉環”。它被設計為在特定場景內替代人類的全權駕駛者，安全責任完全由系統承擔。車輛必須獨立處理所有突發狀況，并通過系統冗余確保安全，從根源上規避了需要人類介入的風險。

　　因此，從L2到L4的跨越，本質是從“優化人類駕駛”到“取代人類駕駛”的躍遷，其核心是安全責任主體的根本性轉移。

　　2.1 十重安全冗余策略+六重MRC策略

　　真正的無人駕駛，核心在于對“萬一”的絕對掌控。

　　為此，蘿卜快跑構建了一套貫穿感知、計算、定位、執行、乃至供電和散熱的全棧式十重安全冗余系統。這套架構的設計初衷是：在任何單一故障發生時，車輛不僅能保障安全，更能繼續可靠地完成駕駛任務。

　　基于蘿卜快跑1.7億公里真實場景運行數據，識別數百萬種復雜場景，他們還首次定義無人化MRC(Minimal Risk Condition，最小風險狀態)安全策略，設計了6重MRC。

　　通過逐級或跨級的方式做到最人性化的安全體驗。 如，出現雨霧等惡劣天氣，系統自動識別進行限速處理，可繼續安全完成客戶出行的行程。

　　對比現有高階駕駛輔助系統，出現故障直接退出，通過駕駛員接管。無人化通過MRC策略，即使在低概率下出現故障，系統也可繼續安全執行。

　　2.2 大模型實現無人駕駛技術能力躍躍

　　隨著人工智能技術的發展，從傳統的模塊化設計逐漸轉向“端到端”的大模型，已成為無人駕駛技術的重要趨勢。

　　早期的無人駕駛系統大多依賴規則基礎的架構，通常由感知、決策、規劃、控制等多個獨立模塊組成，這些模塊像流水線一樣協作運行。

　　這種方法在面對復雜多樣的交通場景時，存在一定局限性，特別是在應對長尾場景(如施工占道、極端天氣、突發障礙)方面表現不足。

　　相比之下，大模型采用超大規模參數、復雜的神經網絡結構，經過海量數據訓練，具備更強的泛化能力，能夠應對各種復雜交通環境。

　　它不僅在交互和推理方面表現出更高的智能水平，還能更靈活地處理長尾和極端場景，極大地降低潛在安全風險。

　　2017年以來，百度開始推動無人駕駛系統從規則驅動逐步轉向數據驅動、模型化的架構。

　　到2023年，百度率先在無人駕駛領域實現了視覺大模型技術的應用。

　　2024年，百度推出了全球首個支持L4級別無人駕駛的大模型——Apollo ADFM。該模型不僅兼顧安全性和泛化能力，還能實現城市級復雜場景的全面覆蓋，有望比人類駕駛員在安全性上高出十倍以上。

　　3. 出行服務安全中的情緒和隱私安全

　　無人駕駛不僅改變了乘客的出行方式，更在逐步重塑一段有溫度、有關懷的出行體驗。

　　對于乘客而言，無人車意味著安全、便捷、無壓力的出行。它消除了情緒風險——沒有路怒癥，也不會與乘客發生言語沖突，始終保持專注和高效，全程保障安全。

　　以武漢市為例，超過九成的居民認為無人駕駛比人類司機更安全，反映出公眾對技術信任的逐步建立。

　　在應急處理方面，無人車由遠程安全員提供“客服”式的保障。

　　如果有乘客突感不適或遇到其他突發情況，安全員不僅能協助安全終止行程，還能直接撥打120，確保乘客及時獲得醫療救助。這種主動守護的模式，贏得了許多用戶的信賴與好評。

　　隱私保護也是無人駕駛的一大優勢。

　　無人車提供了更私密的空間，不會像某些網約車司機可能存在偷拍或錄音行為，從而更好地保護乘客的個人隱私。

　　更重要的是，無人車讓汽車不再冷冰冰，而是成為溫暖的智能伙伴，尤其對色覺障礙者、老人、女性等特殊群體，提供了更有溫度、更具個性化的出行體驗。

　　目前，無人駕駛已從科研實驗逐步邁入城市示范應用階段。

　　例如，2024年7月啟動的“車路云一體化”試點計劃，在我國多個城市鋪設基礎設施，推動道路智能化升級，為無人“打通了橋梁”。

　　目前，全球正處在無人駕駛的十字路口，誰能率先實現從技術突破到大規模應用的轉變，就能掌握先發優勢，主導未來交通的規則與標準。

　　國家層面也不斷釋放積極信號，鼓勵地方先行先試，讓技術在更廣泛的場景中驗證成熟。

　　這不僅有助于推動中國企業在全球無人駕駛領域占據領先位置，更能為國產技術贏得國際競爭中的有利位置。

　　正如業內人士總結的那樣：“我們需要在最真實的道路上不斷試驗、優化，才能把握未來的制高點。”

　　四、自動駕駛會引發堵車嗎?

　　如果行人不守規矩亂竄馬路，自動駕駛的車輛為了安全選擇讓行，這個時候造成堵車的原因是自動駕駛還是不守規矩的行人?

　　應該說，自動駕駛本身不會降低交通效率，混亂才是堵車之源。

　　現階段中國的路況之所以復雜和擁堵，是因為機動車、非機動車和行人之間的界限太模糊，電瓶車逆行、不走斑馬線就橫穿馬路。當然，還有龜速占道以及不遵守信號燈的私家車。

　　如果馬路上只有自動駕駛的車輛，或許會高效得多!

　　自動駕駛是交通規則最堅定的執行者!

　　自動駕駛會在道路限速要求內，開到條件允許的最快;

　　而人類駕駛員開多少碼，往往由自己的心情、路況、天氣和技術來決定，對交通規則的執行容易陷入模糊境地。

　　同樣的面對路口，自動駕駛只會按照紅燈停、綠燈行的規則來行駛;并且在等待過程，大規模自動駕駛車隊會精密相連，前后左右的空隙都會被壓榨，來節約道路空間，盡可能滿足更多車輛的同時出行。

　　所以，如果出現堵車的情況，自動駕駛一般不會是主角!

　　要想不堵車，最簡單的就是大家都守規矩，不亂停車、不亂占道、不搶紅燈，保證道路的暢通，這才是解決之道。

　　未來，隨著自動駕駛車輛增加，交通秩序會越來越好，堵車、交通事故會“斷崖式”下降!

　　五、自動駕駛會不會讓人喪失駕駛樂趣?

　　自動駕駛本身是一套工具，利用這套工具讓出行更加便利、更加安全，但工具本身是冷冰冰的，它可能不會關注加速時的推背感，以及漂移過彎的刺激。

　　那么，當自動駕駛成為主流之后，我們是不是就沒有駕駛樂趣可言了?

　　這樣的擔心不無道理，但不符合實際。

　　因為絕大多數購車的用戶群，都是為了用車出行，車本質也是交通工具，用來從A點走向B點，所以自動駕駛是為了更好的完成這部分工作。

　　如果你熱愛駕駛，享受駕駛的樂趣，依然可以選擇自己駕駛汽車，或者在閑暇之余開開場地卡丁車，或者下賽道參與到更具競技性的駕駛活動中去。

　　享受自動駕駛，但并不完全依賴自動駕駛，無論自動化的程度有多高，人永遠會是最后的決策者。

　　六、自動駕駛完全不需要人嗎?

　　自動駕駛早期是配備隨車安全員的，但隨著法規的松綁和技術的進步，自動駕駛車輛已經不需要安全員和駕駛員隨車出行。

　　但這不等于自動駕駛完全不需要人，因為自動駕駛在窄路會車、路口博弈、被切入等場景時可能會顯得太過謹慎，當它躊躇不前時，依然需要遠程保障。

　　可以說，自動駕駛并非是不需要人，而是不需要人來執行一些簡單可重復的固定操作，它更需要的是人類的智慧!

　　因此，后臺依然會對自動駕駛車輛進行周密的監管，并與乘客進行必要的交流，畢竟如果只論開車的話，機器會比人更靠譜。

　　七、自動駕駛會影響就業嗎?

　　既然聊到了自動駕駛和人的關系，那自動駕駛的普及會不會影響就業呢?

　　這個問題要看從哪個角度去分析。

　　盡管自動駕駛不需要駕駛員，這會造成網約車司機的減少，但與此同時，智能網聯測試員、地勤人員、后臺保障員們又成為自動駕駛中不可或缺的新崗位。

　　并且自動駕駛的發展過程中，硬件方面需要車輛、需要傳感器，這都離不開加工制造業;

　　而系統運行所需要的算法、模型，又離不開程序員和軟件開發工程師們。

　　自動駕駛的發展本身不會限制和減少就業，只是對工作者提出了新的要求，自動駕駛越普及，創造的新型就業崗位就越多。

　　就好比汽車替代馬車，似乎減少了馬夫職業，但是新增了汽車工程師、維修師、設計師、保險專干等數十種職業。

　　職業的此消彼長，往往是社會演變的生動圖景!

　　八、自動駕駛可以幫我們拉活掙錢嗎?

　　網友的腦洞比黑洞還大，并提出建議說，我們只要買一輛蘿卜快跑，這輛蘿卜快跑白天拉客賺錢，然后我下班來接我，這樣我不僅有人接送，還有人幫我賺錢。

　　那么，這個模式真的行得通嗎?

　　首先這樣的想法肯定是美好的，但在實際操作中可能要面臨一些困難。

　　比如責權劃分的問題，蘿卜快跑所提供的自動駕駛網約車出行服務，這些車輛是由公司統一運營的，自然會有專人進行車輛硬件的維護和軟件的調試;

　　并且在服務過程中，也有安全監管。

　　假設發現不可控的意外，蘿卜快跑自然會承擔相應的責任;但如果是個人提供的自動駕駛網約車出行，發生意外后，責任誰來承擔，個人是否具備承擔責任的能力?

　　這些方面的問題，可能還需要相關法規進一步的完善。

　　除此之外，批量化運營的自動駕駛車輛，可以進行集中調度，這樣可以加大能源的利用率，通過充放電策略管理，在時間上削峰填谷;

　　而且可以自由停車，完全可以通過對出行數據的整理分析，在夜晚提前將運營車輛投放到出行需求更大的區域。

　　如果個人擁有一樣這樣的車，它到底是以接單優先還是以車主的出行優先呢?

　　此外，那些看不見的閑置和磨損也都不能忽略，仔細想了想還是打車好!

　　九、自動駕駛的未來是什么?

　　成熟的自動駕駛汽車現目前已經脫離人類駕駛員，這就意味著傳統的駕駛位設計或許可以取消了(由于政策原因，蘿卜快跑第六代仍保留方向盤，但據說那是可拆卸的)，那這樣車內的空間就得以釋放，所以自動駕駛會改變汽車的空間布局，讓車輛擁有更自由更廣闊的乘坐空間。

　　當車內的空間足夠大，這個時候汽車或許就和房子一樣，能夠擁有更多的功能分區，汽車就可能成為人們家庭、辦公室之外的“第三空間”，或者是“移動的家”。

　　我們完全可以將車輛布置為電影院、咖啡廳、教室、酒店、餐廳、理發店等等，并且使用者完全可以在移動的過程中享受服務，比如說之前有刷到視頻說有小學生坐在蘿卜快跑上寫作業、拉琴等等，這都是無人化移動載體可提供的服務。

　　并且自動駕駛并不會只應用在網約車或者私家車之上，自動駕駛完全可以覆蓋公交、地鐵，搭建一個全新的自動駕駛交通系統。

　　在這個系統中，有固定的區域為自動駕駛車輛提供能源，有固定的道路為自動駕駛車輛提供路線，有固定的地點便于乘客進行集散。

　　我們可以開放給自動駕駛車輛更高的車速，我們也可以減少自動駕駛車輛對空間的占用，我們還可以節約自動駕駛出行的費用，而更強大、準確的自動駕駛技術也會讓我們的出行更安全。

　　十、自動駕駛之外，你最需要的自動化是什么?

　　在智能化、自動化的浪潮中，自動駕駛固然備受關注，但除了交通領域的革新，其他方面的自動化也在悄然改變我們的生活。

　　例如，上海一座養老社區引入了多種自動化機器人，以提升老年人的生活質量。

　　這些機器人不僅具備醫療級別的消毒功能，有效防控傳染風險，還實現了樓層之間的藥品配送，減少了傳統人力的繁瑣操作。

　　甚至有些機器人可以承擔夜間巡邏的職責，為老人們提供安全保障。

　　有人期待自動化的機器人未來能夠幫助解決“養兒防老”的傳統難題，讓老年人擁有更加安心、尊嚴的晚年生活。

　　那么，除了交通和養老，日常生活中你最迫切需要的自動化場景是什么?

　　是否希望機器人能為你解決哪些實際難題，比如家庭清潔、健康監測、無障礙出行或是情感陪伴?

　　面對不斷演進的科技，我們每個人都可以成為受益者，只要找到最貼近自己生活需求的自動化解決方案，讓科技真正成為守護和改善我們人文關懷的橋梁。