一、自動駕駛技術(shù)商業(yè)化示范應(yīng)用現(xiàn)狀

近年來，隨著智能芯片、智能傳感器等底層支撐技術(shù)及軟硬件設(shè)備取得突破性進(jìn)展，自動駕駛也從技術(shù)研究階段向產(chǎn)品落地階段過渡。

美國、歐洲、日本等發(fā)達(dá)國家借自身高精尖制造實(shí)力和核心技術(shù)上的競爭力，已經(jīng)在自動駕駛領(lǐng)域取得了優(yōu)勢經(jīng)驗(yàn)，迅速在物流配送、低速穿梭巴士、干線貨運(yùn)、載人出租車等多個場景下開展了商業(yè)化運(yùn)營嘗試。

自動駕駛雖我國起步略晚，但在2017年之后，各大城市相繼加速推動自動駕駛的測試、驗(yàn)證、示范應(yīng)用等相關(guān)工作，并且工作重心開始由研發(fā)測試轉(zhuǎn)入商業(yè)化應(yīng)用試點(diǎn)。

國外自動駕駛商業(yè)落地應(yīng)用情況

美國受限于基礎(chǔ)設(shè)施條件，所以側(cè)重于將自動駕駛應(yīng)用于私家車與出租車。例如特斯拉公司的自動駕駛系統(tǒng)Autopilot已經(jīng)在全球范圍內(nèi)的Tesla車輛上進(jìn)行了部署能力，并且正在進(jìn)行接近于L4級別的“全自動駕駛（FSD）”軟件升級推廣。它訂閱和買斷服務(wù)的方式為消費(fèi)者時提供更為全面自動駕駛的功能。

谷歌旗下的自動駕駛公司W(wǎng)aymo在美國亞利桑那州的菲尼克斯市開展了無人駕駛出租車服務(wù)，目前服務(wù)范圍覆蓋面積已經(jīng)達(dá)到了466.2平方公里。同時，它與Uber合作進(jìn)行無人駕駛車的輛網(wǎng)約車服務(wù)及食品外賣服務(wù)。

目前，其已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了每周為乘客提供超過1萬次的免費(fèi)服務(wù)，并計(jì)劃于2024年夏天之前，為乘客提供超過10萬次服務(wù)。

歐洲國家則著重于圍繞生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行自動駕駛商業(yè)化推動，例如，芬蘭由于本國的市場較小，缺乏大型汽車制造企業(yè)，因而發(fā)展自動駕駛小巴，依托于其在政策與軟件技術(shù)的優(yōu)勢，打造完善的公私合營公共交通運(yùn)營系統(tǒng)。

例如，瑞典從重型車輛裝備制造的優(yōu)勢地位出發(fā)，側(cè)重于自動駕駛在物流方面的應(yīng)用，在城市之間實(shí)現(xiàn)卡車自動駕駛編隊(duì)運(yùn)行。德國作為全球首個自動駕駛立法的國家，已經(jīng)開始批量生產(chǎn)真正意義上L3級自動駕駛車輛，并正在開展遠(yuǎn)程駕駛服務(wù)的測試。

日本作為最早提出自動駕駛概念的國家，雖在戰(zhàn)略層面高度重視，但在戰(zhàn)術(shù)更多采取“積跬步，以至千里”的策略。一方面不斷出臺政策法規(guī)及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，另一方面開展產(chǎn)、學(xué)、研一體化發(fā)展進(jìn)行國家層面的技術(shù)積累。

其商業(yè)化應(yīng)用受社會老齡化、中心城區(qū)道路擁堵、民眾傾向于乘坐公共交通等因素的疊加，更多落地在短途、低速穿梭巴士上。如美山市推出的自動駕駛高爾夫球車服務(wù)，名古屋市的導(dǎo)軌巴士服務(wù)等。

國內(nèi)各城市應(yīng)用示范現(xiàn)狀

國內(nèi)包括北京、上海、廣州、深圳、武漢長沙等10多個大城市都已開展自動駕駛商業(yè)化試點(diǎn)，其中武漢、重慶、深圳、上海已經(jīng)開始啟動全無人商業(yè)化運(yùn)營服務(wù)，廣州也同步開展自動駕駛無人化載人測試，為后續(xù)進(jìn)一步商業(yè)化運(yùn)營服務(wù)提供技術(shù)和運(yùn)營保證。

截至2023年4月，全國50多個省市出臺智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試規(guī)定，累計(jì)發(fā)放道路測試和示范應(yīng)用牌照超過2000張，開放測試道路超過1萬公里，測試總里程超過4000萬公里，并針對性地布局載人場景示范應(yīng)用。

以武漢自動駕駛商業(yè)化試點(diǎn)進(jìn)程為例。自2022年6月啟動智能網(wǎng)聯(lián)汽車商業(yè)化試點(diǎn)以來，武漢示范區(qū)自動駕駛出租車月載客量顯著遞增，至2022年12月，主駕有人載客量突破1.4萬人/月，全無人化載客量突破0.7萬人/月。

截至2023年1月，武漢示范區(qū)已分五批開放了522條智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試路段，總里程為751.56公里，雙向里程為1503.12公里，覆蓋武漢市600平方公里區(qū)域，觸達(dá)常住人口近200萬，位居全國前列。

2023年，東風(fēng)悅享和百度蘿卜快跑計(jì)劃新增300輛自動駕駛車輛，常態(tài)化運(yùn)營車輛突破400臺，逐步建立起至高鐵站、機(jī)場等核心交通樞紐的自動駕駛運(yùn)營專線，為更多武漢市民提供自動駕駛出行服務(wù)。

長沙市自動駕駛商業(yè)運(yùn)營服務(wù)也開展較早。2019年6月，長沙市頒發(fā)45張智能網(wǎng)聯(lián)汽車開放道路測試牌照，并成為中國首個落地自動駕駛出租車試運(yùn)營的城市。

2020年4月19日，長沙自動駕駛出租汽車向民眾全面開放，運(yùn)營范圍覆蓋130平方公里。

2022年7月，自動駕駛出租車運(yùn)營范圍再“擴(kuò)容”，新開放了317公里測試道路。同時，新增設(shè)站點(diǎn)可接駁公共交通設(shè)施，實(shí)現(xiàn)在客流量密集區(qū)域的試運(yùn)營。

截至2023年8月，自動駕駛出租車已累計(jì)運(yùn)行150萬公里，服務(wù)乘客15萬人次。

北京自動駕駛的應(yīng)用示范是分階段推進(jìn)。2021年4月，北京市在亦莊60平方公里范圍內(nèi)設(shè)立國內(nèi)首個智能網(wǎng)聯(lián)汽車政策先行區(qū)，正式開放自動駕駛載人測試及商業(yè)化運(yùn)營。示范區(qū)已設(shè)置600 多個落客區(qū)站點(diǎn)，日均出行總量達(dá)0.36萬人次，占區(qū)內(nèi)出行總量的1.3%，約占傳統(tǒng)出租車/網(wǎng)約車出行量的四成。

繼亦莊之后，北京市又在海淀區(qū)開放52條、順義區(qū)開放77條、通州區(qū)城市副中心區(qū)域開放26條自動駕駛車輛測試道路。2023年7月，北京市開啟智能網(wǎng)聯(lián)乘用車“車內(nèi)無人”商業(yè)化試點(diǎn)。

二、 單車智能與車路協(xié)同技術(shù)路線屬于并行發(fā)展

從國內(nèi)外的應(yīng)用情況分析，當(dāng)前自動駕駛技術(shù)發(fā)展方向依據(jù)基于不同方案中的算力和成本在車側(cè)或路側(cè)進(jìn)行分類，主要有“單車智能”和“車路協(xié)同”兩大技術(shù)路線。不同的政府、企業(yè)、公眾等社會主體基于不同的認(rèn)識，對自動駕駛的商業(yè)化應(yīng)用采取不同的技術(shù)路徑。

單車智能最為先進(jìn)的代表是美國的特斯拉公司，其憑借自身在芯片研發(fā)及算法上的核心競爭力，在2020年率先在自動駕駛系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了端到端大模型應(yīng)用。

即在道路場景與車輛控制之間構(gòu)建人工智能的大模型，通過捕捉不同場景下駕駛員操作變化，進(jìn)行機(jī)器的深度學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，從而不斷模仿和接近人類駕駛員的控制行為。采用這種影子模式實(shí)現(xiàn)場景的快速積累，幫助特斯拉快速實(shí)現(xiàn)對長尾場景的覆蓋，拉大了其與其他自動駕駛企業(yè)在場景覆蓋上的差距。

中國企業(yè)如華為、小鵬等則是在2023年實(shí)現(xiàn)了大模型在車輛自動駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用。然而實(shí)現(xiàn)L4級以上高階自動駕駛，單車智能路線一方面要解決車端芯片算力和云端算力成幾何量級提升與擴(kuò)充的難題，而另一方面是則是要面對無窮無盡的場景數(shù)據(jù)采集，以及大量人工對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的識別與標(biāo)注。

車路協(xié)同偏向于系統(tǒng)的整合，將所有交通運(yùn)行要素融合成一個整體性的決策規(guī)劃系統(tǒng)，不僅可以實(shí)現(xiàn)超視距、多維度的全局感知能力，還能基于更寬泛的城市信息，優(yōu)化交通安全和通行效率。當(dāng)前，我國采用的車路協(xié)同方案的進(jìn)展仍然處于協(xié)同感知階段。

主要依托于中國移動通信運(yùn)營服務(wù)商及華為等通信企業(yè)開展新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)工作。包括路側(cè)單元、路側(cè)計(jì)算設(shè)備、車載單元、移動數(shù)據(jù)中心、車載網(wǎng)關(guān)，以及與之配合的無線網(wǎng)絡(luò)通信網(wǎng)絡(luò)及計(jì)算平臺、仿真模擬平臺等的構(gòu)建，同時聚焦于路況信息收集以及邊緣計(jì)算；其次，積極組織百度、四維圖新、高德等頭部制圖企業(yè)不斷繪制局部高精度地圖。

最后，在車側(cè)端通過布局新能源賽道，不斷提高競爭力，同時降低車載感知設(shè)備的成本。但由于大規(guī)模新建或更新智能交通基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備工程周期長，高精度地圖的繪制維護(hù)成本高且效率低，因此車路協(xié)同路線在應(yīng)用場景測試的廣度與深度上都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及單車智能路線。

綜上，單車智能與車路協(xié)同技術(shù)路線屬于并行發(fā)展，在商業(yè)化應(yīng)用過程中都各自展現(xiàn)了優(yōu)勢，同時也受制于自身技術(shù)瓶頸。單車智能具有自主可控性，不受限于基礎(chǔ)設(shè)施條件，推廣應(yīng)用更靈活，但單車成本較高，缺少路端能力。而車路協(xié)同將感知能力、算力等在車與路端進(jìn)行了分配，提升了能力和可靠性，但需要智慧基礎(chǔ)設(shè)施支撐，適用性受限，建設(shè)運(yùn)營模式還未成熟。

但無論采用哪種技術(shù)路徑，自動駕駛要想實(shí)現(xiàn)真正商業(yè)化應(yīng)用，其核心取決于數(shù)據(jù)的量與質(zhì)，以及決定數(shù)據(jù)應(yīng)用的算法的有效性。

因此，當(dāng)下既要豐富應(yīng)用場景、擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集密度、以及提升海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的計(jì)算處理能力等，同時還要從機(jī)制體制上打通產(chǎn)業(yè)鏈條上所有數(shù)據(jù)池，形成資源的融合共享，并找到可持續(xù)的商業(yè)運(yùn)營模式。

三、制約自動駕駛商業(yè)化應(yīng)用的原因

對于自動駕駛發(fā)展低于預(yù)期的現(xiàn)實(shí)準(zhǔn)備不足

自動駕駛技術(shù)在發(fā)展之初，一直是以尋求完全自動駕駛的解決方案為最終目標(biāo)。因此，在其商業(yè)化落地的過程中，假設(shè)的前提都是迅速實(shí)現(xiàn)L4級以上的完全自動駕駛，以徹底滿足商業(yè)化應(yīng)用需求。在應(yīng)用過程中的任何一個環(huán)節(jié)都必須可確保在脫離人員情況下的安全，否者就很難真正跨越“上路”這道門檻。

但從目前國內(nèi)外的應(yīng)用現(xiàn)狀研判，完全由機(jī)器自主的高等級自動駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度較大、過程較長。因此，符合現(xiàn)階段自動駕駛發(fā)展特征的政策法規(guī)、運(yùn)營監(jiān)管機(jī)制、部門職責(zé)劃分等都需要按照市場運(yùn)行規(guī)律及城市發(fā)展的必然趨勢進(jìn)行準(zhǔn)備和調(diào)整。

自動駕駛所依賴的“數(shù)智化”基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋不足

自動駕駛不論是“單車智能”路線，還是“車路協(xié)同”路線，其本質(zhì)都是基于新一代信息技術(shù)來感知復(fù)雜環(huán)境，通過數(shù)字的智慧化和智慧的數(shù)字化技術(shù)，協(xié)同處理人（汽車駕駛員）—車（自動駕駛車輛）—路三者的關(guān)系。從技術(shù)角度這需要消耗大量的數(shù)據(jù)以及時間，并不斷優(yōu)化調(diào)整其算法和模型。

而當(dāng)前，北京市交通基礎(chǔ)設(shè)施及公共基礎(chǔ)設(shè)施尚不能提供大規(guī)模自動駕駛應(yīng)用所需的智能感知力及算力。另外，場景不夠清晰，需求不斷調(diào)整、特別是大量信息壁壘及數(shù)據(jù)交互安全，也制約著商業(yè)化進(jìn)程的推動。

自動駕駛應(yīng)用場景針對交通系統(tǒng)需求挖掘不足

目前，高階自動駕駛推動基本都由整車制造企業(yè)、或是互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)企業(yè)推動，其背后的核心邏輯都是圍繞“車輛”本身。因果邏輯則是“車輛”可以做什么，無非是使用的車輛及方法有所差別而已。

眾所周知，城市交通的未來是不斷擴(kuò)大集約化運(yùn)輸和綠色出行服務(wù)供給，改善“人”的生存活動空間，提升城市運(yùn)轉(zhuǎn)活力。

“以人為本”才是城市交通系統(tǒng)乃至城市發(fā)展的核心價值，自動駕駛車輛作為一種交通運(yùn)輸工具應(yīng)是服務(wù)于人們不同交通方式（步行及自行車出行、多元化的公共客貨運(yùn)輸及個體機(jī)動交通）公平分享以及交互銜接。

四、商業(yè)應(yīng)用拓展思路

做精做強(qiáng)高級輔助駕駛的應(yīng)用場景的拓展

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年我國在售L2和L3級自動駕駛新車的滲透率分別為35%和9%，預(yù)計(jì)2023年將達(dá)到51%和20%。L4級自動駕駛車輛2022年在我國滲透率為2%，預(yù)計(jì)2023年將達(dá)到11%。從當(dāng)前各等級自動駕駛的滲透率趨勢判斷，結(jié)合技術(shù)迭代維度、成本維度、法律責(zé)任劃分維度等因素，未來很長一段時間都將處于不同級別自動駕駛共存的時代。

同時，即使L5級的自動駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用推廣，那其他等級的自動駕駛汽車是不是沒有了“用武之地”了呢？答案顯然是否定的。因?yàn)?，在機(jī)器自動控制的背后始終都是人類用戶在掌控，在不同路況，不同場景之下，必然提供不同的駕駛選擇。

而且，隨著人口老齡化、交通資源急缺等社會問題的顯現(xiàn)，對于以人為主導(dǎo)、高級駕駛輔助的個性化需求會更加迫切，在未來也有相當(dāng)確定且廣泛的應(yīng)用市場。

向滿足大運(yùn)量客流的個性化需求應(yīng)用場景拓展

以城市為背景的自動駕駛應(yīng)用場景拓展，實(shí)則是將交通運(yùn)輸業(yè)、能源產(chǎn)業(yè)、高端制造業(yè)等融入到科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和城市綜合治理之中，突出和體現(xiàn)其公共服務(wù)屬性。而與交通、城市形態(tài)關(guān)系最為契合的公共服務(wù)應(yīng)用場景就是城市公共交通系統(tǒng)。公共交通系統(tǒng)核心就是滿足大運(yùn)量客流的日益增長的個性化需求。

根據(jù)問卷調(diào)查顯示，人們對于“最后一公里”出行場景使用共享自動駕駛汽車的響應(yīng)最為強(qiáng)烈。特別是在該場景中，如果提供的是需求響應(yīng)式自動駕駛服務(wù)，大約31%的公共交通用戶會考慮采用，而大約57%的司機(jī)放棄開車。

而對交通行業(yè)內(nèi)專家問卷調(diào)查則顯示，北京市實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛的時間表雖然沒有明確的點(diǎn)，但高達(dá)94%以上的專業(yè)人士判斷會是2035年之后。且在2035年，自動駕駛在城市客運(yùn)領(lǐng)域的應(yīng)用場景主要在于微循環(huán)巴士和城市公交。

向滿足集約化運(yùn)輸與綠色出行的應(yīng)用場景拓展

在多元化、智能化時代，城市的發(fā)展模式也在悄然發(fā)生變化，從要素驅(qū)動的規(guī)模式增長向創(chuàng)新驅(qū)動式的內(nèi)涵型增長轉(zhuǎn)變，在區(qū)域協(xié)同、資源約束下去拓展城市空間。而自動駕駛應(yīng)用場景的拓展是集約化最具代表性的范例。

以北京市為例，截至2023年6月，北京地面公交車中新能源和清潔能源車輛約為2.3萬輛，占比達(dá)94%，同時，在204處公交場站內(nèi)建成投運(yùn)充電樁1361臺。巡游出租車中純電動車約為3.2萬輛，供使用的換電站115座，覆蓋北京五環(huán)區(qū)域、通州副中心周邊、機(jī)場周邊等區(qū)域。

不僅僅是北京，近年來國際上的各大城市在公共交通領(lǐng)域，出奇一致的圍繞交通運(yùn)輸集約化，并基于新能源賽道布局綠色出行綜合服務(wù)，并在不斷加快發(fā)展。這一方面說明符合未來大城市發(fā)展總體戰(zhàn)略，另一面自動駕駛車輛與智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施在集約化方向上的融合具備天然的理論與技術(shù)基礎(chǔ)。

五、推動自動駕駛商業(yè)化應(yīng)用的建議

自動駕駛商業(yè)應(yīng)用拓展應(yīng)服從城市發(fā)展戰(zhàn)略

自動駕駛本質(zhì)是有效提高駕駛安全和運(yùn)輸效率的手段，自動駕駛應(yīng)用場景必須放到交通與城市空間協(xié)調(diào)發(fā)展的背景之下，必須符合城市總體發(fā)展戰(zhàn)略。因此，建議從交通需求端拓展自動駕駛應(yīng)用，以滿足大運(yùn)量客流的個性化需求為主，以提高可達(dá)性、機(jī)動性為目標(biāo)，做好不同交通出行方式的之間合理銜接。

具體可通過路側(cè)電子站牌設(shè)置“一站式”的票務(wù)系統(tǒng)窗口，并結(jié)合可以快速部署的換乘設(shè)施，圍繞軌道站點(diǎn)的接駁來嘗試部署微循環(huán)巴士或公交車。

同時建議在交通供給端拓展應(yīng)用時，注重非道路類的城市基礎(chǔ)設(shè)施的配給，通過其結(jié)構(gòu)與分布重整，來引導(dǎo)人們的出行選擇，繼而提高對于各種資源的使用效率，以及出行效率。具體可結(jié)合城市空間改造，在熱點(diǎn)區(qū)域通過配給停車位、充電設(shè)施，提供分時租賃自動駕駛功能的新能源汽車服務(wù)。

推動成熟高級輔助駕駛的應(yīng)用

置身于城市發(fā)展空間的自動駕駛系統(tǒng)本身就存在一個龐大的技術(shù)體系。在某一個功能模塊上進(jìn)行優(yōu)化，并取得技術(shù)突破，形成商業(yè)化路徑相較是容易實(shí)現(xiàn)的。

因此，建議一方面，繼續(xù)逐步拓展新的輔助駕駛功能與內(nèi)涵，如HWP（高速路自動駕駛）、TJP（交通擁堵自動駕駛）、AVP（無人自主泊車）等功能；另一方面，不斷強(qiáng)化提升L1-L4等級下的已成熟高級輔助駕駛功能，拓展與其他交通子系統(tǒng)融合的場景。

例如TSR(交通標(biāo)志識別)系統(tǒng)與交通信號系統(tǒng)融合，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，可使行駛中車輛提前獲知路口信號狀態(tài)及等候時長等。

加強(qiáng)建設(shè)數(shù)智化底座，謀劃部署智慧基礎(chǔ)設(shè)施

自動駕駛作為融合了以全面感知，移動互聯(lián)，云計(jì)算、與人工智能的應(yīng)用典型，其運(yùn)行必然不能游離于數(shù)智化城市之外。無論是自身基于對位置以及周邊環(huán)的感知而進(jìn)行的決策規(guī)劃，還是通過路側(cè)單元獲取路況而執(zhí)行的行駛方案，都離不開數(shù)據(jù)與算力的支撐。

因此，建議針對現(xiàn)階段自動駕駛商業(yè)化運(yùn)行的痛點(diǎn)，結(jié)合應(yīng)用場景，研究不同節(jié)點(diǎn)、路段智慧基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)和合理布局，避免過度建設(shè)和建設(shè)不足等問題。在豐富交通數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步引導(dǎo)影響交通出行需求合理化分布。同時，在云計(jì)算中心的基礎(chǔ)上，分別構(gòu)建大規(guī)模運(yùn)力調(diào)度平臺、預(yù)約出行服務(wù)平臺等應(yīng)用算力中心。

同時，加大力度建立統(tǒng)一規(guī)格、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一價值的數(shù)據(jù)市場，打破信息壁壘對于數(shù)字智慧化的束縛，充分發(fā)揮人工智能大模型的作用，協(xié)同系統(tǒng)之間運(yùn)行，夯實(shí)自動駕駛高階應(yīng)用所需的城市交通“數(shù)字底座”。在測試場景擴(kuò)展方面，建議學(xué)習(xí)特斯拉的場景數(shù)據(jù)構(gòu)建做法，以擴(kuò)大數(shù)據(jù)集。

盡早開展自動駕駛帶來的交通重構(gòu)問題研究

當(dāng)前，自動駕駛還無法完全取代駕駛員的階段，自動駕駛城市對于城市出行需求總體影響并不明確，但隨著技術(shù)成熟度、出行成本、政策支持，道路設(shè)施等多因素改變，勢必會引發(fā)未來交通的重構(gòu)，應(yīng)盡早開展相關(guān)研究。

研究應(yīng)從穩(wěn)定交通安全運(yùn)行、規(guī)避潛在應(yīng)用風(fēng)險、保障駕乘人員合法權(quán)益、穩(wěn)健高效的商業(yè)化應(yīng)用等環(huán)節(jié)入手，專題研究實(shí)施保障條件，并開展相應(yīng)的風(fēng)險評估。研究的方向包括但不限于法律法規(guī)、交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃設(shè)計(jì)、交通組織變革（例如預(yù)約出行交通組織模式）、交通運(yùn)營管理等。