（一）技术分级与应用

自动驾驶根据人类干预程度分为 L0 到 L5 级别。L0 级为人工驾驶，仅提供警告和瞬时辅助，如主动刹车、盲点监测、车道偏离预警和车身稳定系统等都属于此级别。L1 级辅助驾驶，能帮助驾驶员完成某些驾驶任务，如车道保持系统、定速巡航系统，驾驶员需要监控驾驶环境并准备随时接管。L2 级部分自动化，可以同时自动进行加减速和转向的操作，目前很多豪华车辆搭载此级别自动驾驶，像自适应性巡航、车道保持系统、自动泊车系统等功能广泛应用。L3 级条件自动化，车辆在特定环境中可实现自动加减速和转向，驾驶员可不监控车身周边环境，但要随时准备接管车辆，如奥迪 A8L 就搭载了 L3 级别的自动驾驶技术。L4 级高度自动化，驾驶全程不需要驾驶员，但有限制条件，实现后可不需要安装刹车和油门踏板。L5 级完全自动化，适应任何驾驶场景，目前还在深入研发中。

（二）主要入局者

自动驾驶领域的入局者主要分为三大阵营。汽车制造商阵营以通用、大众、PSA、宝马、戴勒姆为代表，他们在密锣紧鼓地将自动驾驶成果搭载在自家新研发的车型上，如特斯拉的 Autopilot、奥迪率首款拥有 L3 级别自动驾驶量产车 A8、凯迪拉克 CT6 的 Super Cruise 超级智能驾驶系统。科技公司及出行服务类公司以谷歌自动驾驶子公司 Waymo、Zoox 为代表，走在前沿的 Waymo 目前路测总里程累计已达 800 万英里（约合 1287 万公里），在去年 10 月开始了商业化的探索，推出自动驾驶出行服务项目。零部件企业阵营以博世、大陆、采埃孚等为代表，为自动驾驶提供关键零部件支持。三大阵营各有所长，共同推动自动驾驶技术的发展。

二、自动驾驶的技术难点

（一）决策规划与感知难题

目前困扰自动驾驶的主要难点确实在于决策规划和感知。决策规划方面，需要在复杂的交通环境中做出最优决策，例如在遇到前方车辆减速时，要判断是超车、减速还是停车，这需要综合考虑多种因素，包括周围车辆的速度、距离、道路状况等。同时，还需要考虑不同场景下的决策策略，如汇入汇出路口、十字路口等特殊道路拓扑情况。感知方面，当前的感知算法并未达到自动驾驶所要求的精确度和可靠性。例如，Uber 的自动驾驶测试车辆曾将行人错误识别为汽车，而后又归类为 “其他物体”，最终酿成惨祸。特斯拉也多次出现无法正确分类白色大卡车侧面的情况。

为了解决这些难题，一方面需要收集大量的数据，建立自动化生产工厂，将有效数据加工成可用的模型，以应对边界化难题。另一方面，关于贝叶斯深度学习的研究正努力将可靠的不确定性估计融入深度学习模型中，让规划决策算法能够利用感知算法的不确定性信息。同时，在感知层面进行规划，对接下来行动有关键影响的感知信息提高精度要求，而对不相关的环境信息可容忍较大的不确定性。

（二）传感器技术挑战

不同传感器在自动驾驶中都有各自的优势和不足。摄像头对目标的颜色和纹理比较敏感，可以完成目标分类、检测、分割、识别等任务，但不能得到精确的探测距离，而且易受光照、天气条件的影响。在恶劣天气下，如夜间、雨雾天气，摄像头的性能会大幅下降。

毫米波雷达可以提 ** 确的距离和速度信息，探测距离也比较远，可以全天候工作，但分辨率较低，无法提供物体高度信息。在特殊场景下，如雨雾天气，毫米波雷达相对激光雷达抗干扰能力强，但对相对静止的物体检测效果差。

激光雷达可以获得目标精确的 3D 信息，检测范围也能够到达 150 米。对光照不敏感，晚上也可以正常工作。但角分辨率大，目标稀疏，无法获得目标纹理，分类不准，而且在雨、雾、雪等恶劣天气中，性能会下降。对扬尘、水雾也比较敏感，易产生噪点。此外，激光雷达成本高昂，数据量大，也是其面临的挑战之一。

三、自动驾驶的应用场景

（一）Robobus 应用

Robobus 在公共交通中发挥着重要作用。它不仅能帮助缓解主干道的交通压力，还能灵活应对突发状况，实现行人车辆检测、减速避让、紧急停车、障碍物绕行变道、自动按站停靠等功能。

目前，众多企业纷纷布局 Robobus 领域。百度联手金龙客车打造的自动驾驶小巴阿波龙已先后在北京、广州、雄安、重庆、佛山等 22 个城市园区落地部署。2021 年 3 月，湖南省衡阳市政府与蘑菇车联达成战略合作，依托其自动驾驶等技术打造新一代智慧交通体系。2020 年 7 月，轻舟智航研发的第一辆无人小巴落地苏州，如今已在苏州、深圳、武汉等超过 5 座城市启动运营，可实现 360 度无盲区感知，专注城市接驳专线、微循环公交等场景。2020 年 8 月，宇通自动驾驶客车在国内开通首条自动驾驶商用智能公交线路，在郑州市郑东新区正式运行，首批上线 12 台 L3 级自动驾驶车辆，线路全长 17.4 公里，5G 信号全覆盖。文远知行与宇通联合开发的无人驾驶微循环小巴，正在广州、南京、郑州等地开展常态化测试。

（二）Robotaxi 应用

Robotaxi 在国内外发展迅速，国内已汇集众多企业。在国内，百度、上汽等传统车企，滴滴、小马智行等新玩家纷纷入局。百度在长沙打造了 “车企 – 政府 – 科技公司” 的铁三角模式，长沙提供测试牌照，一汽红旗提供产线，百度 Apollo 提供软硬件系统。文远知行在武汉市经开区开展自动驾驶常态化测试，由文远知行、雷诺 – 日产 – 三菱联盟（东风日产）和白云出租汽车集团合力提供运营服务。国内首个车企 L4 自动驾驶运营平台享道 Robotaxi 于 2021 年 12 月 8 日在上海嘉定正式上线。

在海外，Waymo 和 Uber 曾公布庞大的车队部署计划，但面临成本高、车辆部署难等问题。而特斯拉采用众包模式，让车主将闲置车辆加入自动驾驶打车服务网络，转嫁成本。

（三）港口场景应用

港口自动驾驶具有明显优势。速度在 30km/h 以下的自动驾驶集卡，能行驶在塔吊和堆场之间负责运输集装箱，有效解决传统人工驾驶时行驶线路不精准、转弯视线盲区、司机疲劳驾驶等问题，实现降本增效。

目前，国内多地开放港口展开自动驾驶集卡试运营。上海、天津、宁波、深圳等多个港口已行动起来，例如天津港已布局超 25 辆自动驾驶集卡。振华、图森未来、主线科技、友道智途、西井科技、智加科技等企业正在为港口码头提供自动化解决方案。

四、自动驾驶对交通的影响

（一）重塑交通系统

自动驾驶技术对交通系统的重塑是多方面的。首先，在提高道路利用效率方面，自动驾驶汽车能够通过实时数据交互和智能感知，精准地控制车距和车速，减少车辆之间的间隙，从而在相同的道路空间内容纳更多的车辆。据统计，自动驾驶技术可以使道路通行能力提高 30% 至 50%。此外，自动驾驶汽车能够快速响应交通信号和路况变化，选择最优行驶路线，避免不必要的绕行和拥堵，进一步提高道路利用效率。

在提升交通安全性方面，自动驾驶技术具有巨大的潜力。大多数交通事故都是由于人为驾驶错误造成的，而自动驾驶汽车凭借精准的车辆定位系统和高度规划的驾驶路线，能够显著减少因疲劳、分神或人为错误引发的交通事故。研究表明，当自动驾驶汽车上路后，交通事故的发生率可能会下降 90%。自动驾驶汽车还可以通过与其他车辆和交通基础设施的通信，实现协同驾驶，进一步提高交通安全性。

（二）改变出行方式

自动驾驶技术带来的出行方式的革命性转变是显而易见的。在便捷安全方面，未来的汽车能够自主规划行驶路线，精准识别交通信号，灵活避让障碍物，乘客在车内可以彻底解放双手，无需再为驾驶的繁琐事务操心，而是可以尽情享受休息、工作或娱乐的时光。例如，在长途旅行中，乘客可以在自动驾驶汽车内观看电影、阅读书籍或者进行办公，让出行变得更加轻松愉快。

共享出行也将在自动驾驶技术的推动下得到极大的发展。未来，共享汽车将成为人们出行的重要选择，它不仅有助于缓解交通压力，减少私人车辆数量，还能提高城市使用效率。更重要的是，共享汽车能够节省成本，减少环境污染，彰显社会共享的理念。据预测，到 2035 年，汽车制造商将在全球销售 1200 万辆全自动驾驶汽车，其中很大一部分将用于共享出行服务。

个性化定制也是自动驾驶技术带来的出行方式的重要转变之一。高端自动驾驶汽车将允许乘客根据个人需求自由调节座位、娱乐设施和底盘参数等，为出行增添更多乐趣和尊享体验。例如，乘客可以根据自己的喜好选择不同的音乐、灯光和座椅按摩模式，让每一次出行都成为一次独特的旅程。

（三）影响城市交通状况

自动驾驶对城市交通状况的深远影响主要体现在智能导航、精准驾驶和绿色出行等方面。在智能导航方面，自动驾驶汽车通过实时数据交互和智能感知，能够选择最优行驶路线，有效减少交通拥堵。同时，它们还能提高交通运输的整体效率，优化交通流量分配，让城市交通变得更加顺畅。例如，百度魏东提出，自动驾驶规模化落地会在 “重塑新公共出行”“重塑新个性出行”“创造新商业物种”“促进新交通效率” 四个方面促进城市交通新形态形成，其中就包括通过智能导航提高城市交通效率。

在精准驾驶方面，自动驾驶汽车凭借精准的车辆定位系统和高度规划的驾驶路线，能够显著减少因疲劳、分神或人为错误引发的交通事故，为道路行驶提供更高的安全保障。此外，自动驾驶汽车还可以通过与其他车辆和交通基础设施的通信，实现协同驾驶，进一步提高交通安全性。例如，小马智行的自动驾驶系统能确保车辆可以应付恶劣天气、狭窄路段、高速公路等各种复杂的交通场景，并作出适当的路径规划和安全的驾驶决策。

在绿色出行方面，自动驾驶技术的普及将推动电动汽车的广泛应用，减少化石能源的依赖，降低尾气排放。这将有助于改善城市空气质量，减少能源消耗，推动城市的可持续发展。例如，伴随着环保意识的不断提高，新能源汽车正在成为人们出行的首选，自动驾驶技术的应用将进一步促进新能源汽车的发展，为城市交通带来更加环保、高效的出行体验。

五、自动驾驶的未来趋势

（一）技术突破方向

在未来，自动驾驶在感知、决策和控制等核心技术方面有望迎来重大优化和升级。

在感知技术方面，传感器的性能将不断提升。摄像头的分辨率将更高，对光照、天气条件的适应性更强，能够更准确地识别目标颜色、纹理和距离。毫米波雷达的分辨率也会提高，同时更好地应对相对静止物体的检测。激光雷达将在降低成本、减小数据量的同时，提高对恶劣天气的抗干扰能力，更准确地进行目标分类。此外，多传感器融合技术将更加成熟，不同传感器之间的协同工作将更加高效，为自动驾驶提供更全面、准确的环境感知。

决策技术方面，人工智能和深度学习将发挥更大作用。通过不断学习大量的交通场景数据，自动驾驶系统能够做出更智能、更准确的决策。例如，在复杂的路口场景中，能够快速判断最佳行驶路径，合理分配路权，提高交通效率。同时，基于贝叶斯深度学习的不确定性估计将更加准确地融入决策过程，使系统在面对不确定情况时能够做出更稳健的决策。

控制技术方面，自动驾驶汽车将实现更精准的车辆控制。通过优化算法和控制模型，提高车辆的加速、减速和转向的平稳性和准确性，为乘客提供更舒适的乘坐体验。同时，车辆的响应速度将更快，能够更好地应对突发情况，提高行驶安全性。

（二）与新技术融合

自动驾驶与 5G、物联网等新一代信息技术的深度融合将成为未来的重要趋势。

5G 网络的高传输速率、低时延和高可靠性将为自动驾驶提供强大的支持。高传输速率使得车内的高清视频娱乐、实时交通信息等服务成为可能。低时延能够确保自动驾驶系统与交通基础设施、其他车辆之间的实时通信，实现协同驾驶。例如，当一辆自动驾驶汽车接近路口时，能够通过 5G 网络与交通信号灯、其他车辆进行实时通信，获取准确的交通信号状态和其他车辆的行驶信息，从而做出更合理的决策。

物联网技术将使自动驾驶汽车与城市的各种基础设施实现互联互通。例如，汽车可以与停车场、充电桩等设施进行通信，实现自动寻找停车位、自动充电等功能。同时，物联网技术还可以实现对交通流量的实时监测和优化，提高城市交通的整体效率。

此外，AIGC（生成式 AI）技术也将在自动驾驶领域发挥重要作用。AIGC 可以通过对大量数据的分析和处理，为自动驾驶提供更精准的客户需求预判和竞争对手行动分析，帮助企业做出更明智的决策。同时，AIGC 还可以优化自动驾驶的数据分析工具和算法，提高数据处理与分析的速度和准确性，保障车辆行驶的安全和稳定。

（三）推动出行服务模式变革

自动驾驶技术将对出行服务模式产生深刻变革，促进车联网、共享出行等新商业模式的发展。

在车联网方面，自动驾驶汽车将成为车联网的重要节点。通过与其他车辆、交通基础设施和云端服务器的通信，实现车辆之间的信息共享、协同驾驶和智能交通管理。例如，当一辆自动驾驶汽车检测到前方道路出现拥堵时，可以将这一信息实时上传至云端服务器，服务器再将信息推送给附近的其他车辆，引导它们选择更优的行驶路线，避免拥堵。

共享出行将在自动驾驶技术的推动下迎来更大的发展机遇。自动驾驶汽车的出现将降低出行服务的成本，提高服务的可靠性和安全性。人们可以通过手机 APP 随时随地预约自动驾驶汽车，实现门到门的出行服务。同时，共享出行还可以减少私人车辆的数量，缓解城市交通拥堵和停车难问题，提高城市交通的效率和可持续性。

此外，自动驾驶技术还将催生新的商业物种。例如，自动驾驶出租车（Robotaxi）将成为未来出行的重要方式之一。随着技术的不断进步和成本的降低，Robotaxi 的运营规模将不断扩大，为人们提供更加便捷、高效的出行服务。同时，自动驾驶货运