透视2025｜盘和林：无人驾驶最快实现商用的为何是出租车？

编者按：2024渐行渐远，2025源源而来。各行业如何应变局，如何开新局？中新经纬广邀经济学者，梳理过去关键事件，展望新年潜在机遇，以期为您提供有价值的参考。

盘和林

萝卜快跑无人驾驶出租车的落地爆火、特斯拉Robotaxi的亮相，无疑是2024年最受关注的事件之一。这些事件，预示着无人驾驶商业化加速前进，也让2024年被认为是自动驾驶商用的突破之年。

为何是无人驾驶出租车？

严格意义上说，“自动驾驶”并不等同于“无人驾驶”。按照2022年3月实施的《汽车驾驶自动化分级》标准，汽车驾驶自动化功能分为从无驾驶自动化(0级)直至完全驾驶自动化(5级)在内的6个等级。其中，0-2级为驾驶辅助，3-5级为自动驾驶，也就是一般人理解的“无人驾驶”。萝卜快跑无人驾驶出租车和特斯拉Robotaxi都属于L4级，即系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略——这一级别的车辆已经没有方向盘，但仍然需要配备人类远程安全员。

L3级以上自动驾驶技术(也称高阶自动驾驶)其实早就存在，不过受制于技术成熟度和成本问题，一直处于实验和小规模的试点阶段。2024年，自动驾驶试点范围得以进一步扩大，全国已有超过50个城市出台自动驾驶试点示范政策，北京、上海、广州、深圳、武汉等地开展了无驾驶人车辆公开道路试点示范。尤其是武汉的无人驾驶出租车，不仅吸引了当地人乘坐，还吸引了很多外地人尝鲜，让自动驾驶的商业化应用更真实地展示到普通民众面前。虽然目前看还只是一小步，但商用落地对自动驾驶技术的发展意义重大，它让自动驾驶技术研发更有可持续性，也给了资本市场投资人更强的信心。

那么，为什么无人驾驶出租车会成为高阶自动驾驶商业化应用落地最快的场景？主要还是当前的自动驾驶技术水平有限，L4水平需要在限定区域内(可以是城市的某一个区域或某一固定路线)实现完全无人驾驶。这是因为算法适应性问题，即开放环境下各地环境存在差异，而现有技术仅能支持在环境参数稳定的固定区域运行，换一个地方就要重新学习。然而，出租车不仅可以快速实现规模化运营降低成本，也可以限制在固定的城市区域或路线内运营，所以它是最理想的初期应用场景。

高阶自动驾驶乘用车仍处于商业化前夜

当然，我们也不能说普通乘用车就不适合完全无人驾驶，如果技术发展到一定程度，无人驾驶技术也可以应用在普通乘用车上。现阶段在普通乘用车上的自动驾驶功能仍处于辅助驾驶阶段(L1-L2)，多数处于L2级水平。L3级别目前处于商用化前的阶段，有很多品牌车企陆续计划发布相关车型。比如，梅赛德斯奔驰配置L3级自动驾驶功能的新车DRIVE PILOT预计2025年春季在德国发售。

国内政策方面，今年6月，工业和信息化部批准了比亚迪、蔚来、长安汽车、广汽集团和上汽集团等9家中国汽车制造商在公共道路上对L3级别自动驾驶技术进行测试，为L3的商业化应用打开了政策通道。不过，不同于现在搭载L4技术的无人驾驶出租车，L3级别的自动驾驶仍需要驾驶员，是限定条件下的“自动驾驶”，如自动加减速、自动转向，且目前L3级别以上的自动驾驶技术成本较高，搭载普通乘用车短期内还看不到盈利前景。因此企业要在自动驾驶技术上获利，就只能积极投入已初步实现商用的无人驾驶出租车。

笔者认为，完全无限制的无人驾驶或在10年后才能实现，商业化可能还需要更长时间。当前无限制无人驾驶采用的是以人工神经网络算法为主的机器视觉和决策解决方案，这种算法是模仿人类行为，且要通过穷尽来避免人类行为的缺陷。毕竟，早期技术实现类人功能通常是简单的，但小数据噪音造成的缺陷也是致命的。解决这些缺陷需要长时间的数据积累。

此外，硬件条件不够也限制了无人驾驶的应用。现阶段机器视觉并没有能力分辨所有物体，会有视觉错误，机器眼睛和人类眼睛有很大差别。当然，融合感知方案可能更安全，但融合感知也存在算力不足的问题，算法要结合多个感知传感器来做判断，这显然并非当下的算力能够支撑的。

所以，无人驾驶技术要超越人类驾驶员，达到用户使用期待，仍需要继续进行数据积累，要让AI(人工智能)更准确地识别复杂的路况，拥有更快的反应速度，这需要软件(算法)和硬件(算力芯片)的共同进步。