基于细分市场拓展自动驾驶应用场景

当前，我国自动驾驶正加速从测试验证迈入产业化阶段，发展方向清晰，商业主体明确，应用场景多元。蓬勃发展的背后，自动驾驶还面临一系列亟待解决的问题和挑战，社会对自动驾驶应用场景的认知仍存在偏差。作者站在城市发展视角分析自动驾驶商业化应用逻辑，并提出相应建议。

自动驾驶进阶之路渐明

发展方向清晰。现阶段，自动驾驶主要有单车智能和车路协同两大解决方案。单车智能是将自动驾驶数据收集、处理的任务放在车端，着重保证车辆个体智能化发展，优点是车辆部署灵活、技术通用性强，缺点是单车成本高、短期难以突破技术瓶颈。车路协同将交通运行要素融合到一个系统，不仅可以实现超视距、多维度的感知能力，还能基于更宽泛的城市交通信息优化通行效率；它的优点是对车辆的硬件和算力约束条件较低，缺点是需要大规模新建或更新基础设施设备，工程周期长，投资风险高。

商业主体明确。当前，推动自动驾驶研发创新主要有两类企业，一类是整车制造企业，另一类是互联网信息技术服务企业。整车制造企业以汽车制造技术为基础，将人工智能技术引入车辆辅助驾驶与控制系统中，通过提升产品功能提供定制化、个性化服务，实现商业化盈利。互联网信息技术服务企业侧重将数据资源作为生产资料，将车辆作为数据终端或边缘计算终端，更多是以数据、算力上的优势，通过端到边、边到云等双边或者多边的数据交互与计算，形成平台模式下的多元化信息服务。

应用场景多元。当前自动驾驶以道路环境为界，在不同条件的环境下设置相应的应用场景。在完全封闭环境下，如机场、矿区等场景应用自动驾驶摆渡车、自动驾驶矿卡等。在有物理条件约束的道路，如快速公交专用道、高速公路，应用自动驾驶穿梭巴士、自动驾驶重卡等。在相对开放的环境下，打造配备安全员的网约出租汽车出行服务场景。然而，这些应用场景，并没有形成规模化、大范围的运营组织，其中最主要的原因是短期内难以有效降低人力成本。

应用场景拓展存在三个误区

作为一项新技术，自动驾驶是在人们的期望与质疑中逐步升级。当前，社会对自动驾驶应用场景的认知存在偏差，主要存在三个误区：

一是对完全自动驾驶的偏执。自动驾驶技术在发展之初，整车制造企业采取“递增”的研发方式，从L1级向L5级逐步推进。互联网信息服务企业则是采取“插入”方式，直接从L3级和L4级切入，计划在技术取得突破后迅速达到L5级水平。现阶段，在人机共驾的背景下，无论以谁为主，都不能确保驾驶过程万无一失。在技术不完整、供应链不成熟、成本居高不下的情况下，完全自动驾驶解决方案严重脱离现实。

二是“数智化”底座不牢靠。不论是单车智能路线，还是车路协同路线，自动驾驶的本质都是基于新一代信息技术感知复杂环境，协同处理人、车、路三者的关系。面对道路条件、交通参与者、极端天气等不确定因素时，单车智能难以完全感知周围环境。车路协同依赖于路段以及环境基础设施提供智能感知及算力，从数据的采集密度、数据源的多样化到海量异构数据的处理，都难以在时空上形成全覆盖、全生命周期的运行链条。

三是应用场景未从城市交通系统需求出发。自动驾驶主要由整车制造企业、互联网信息服务企业推动，其背后的核心逻辑是围绕“车辆”本身。这种技术实现的单一性与当前多样应用需求之间存在巨大的“鸿沟”，严重迟滞自动驾驶推广应用。以人为本是城市交通系统乃至城市发展的核心价值，自动驾驶车辆应作为一种交通运输工具服务于不同交通方式的公平分享以及交互衔接。

结合市场需求细分应用场景

自动驾驶应用场景的拓展应围绕服务城市交通的具体需求，结合“双智”试点（智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点）城市的具体任务，重点应从三个方面开展。

一是拓展不同等级自动驾驶应用场景。据统计，2022年我国L2级、L3级、L4级自动驾驶新车的市场渗透率分别为35%、9%和2%。从当前各等级自动驾驶的渗透率判断，结合技术迭代维度、成本维度、法律责任划分维度等因素，未来较长一段时间都将处于不同级别自动驾驶共存的时代。在不同路况和不同场景下，行业应为用户提供不同等级自动驾驶的选择。在应对恶劣天气、交通拥堵、长途疲劳等问题时，L4级以下自动驾驶大有可为。

二是拓展个性化需求应用场景。根据相关问卷调查，公众对“最后一公里”出行场景使用共享自动驾驶汽车的需求最为强烈。在该场景中，如提供需求响应式自动驾驶服务，大约31%的公共交通用户会考虑采用，大约57%的司机会放弃使用私家车。根据交通行业专家问卷调查，超过94%的人认为北京将在2035年实现完全自动驾驶，应用场景主要是微循环巴士和城市公交。对于通过自动驾驶改善公共交通的出行体验，无论是公众、还是业内专家都有较为强烈的期待，尤其是使用公共交通完成“最后一公里”出行。

三是拓展集约化运输与绿色出行应用场景。截至2023年6月，北京新能源和清洁能源公交车约为2.3万辆，占比达到94%，建成投运1361根充电桩。纯电动巡游出租汽车约为3.2万辆，建成投用115座换电站。2022年，北京完成延崇智慧高速公路建设，并计划五年内继续修建100公里智能网联道路。近年来，北京积极开展智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点工作，开展交通运输集约化、绿色出行等重点工作，一方面说明这符合大城市发展战略，另一面智能网联车与智慧城市基础设施融合发展具备天然的基础。

应符合城市总体发展战略

自动驾驶应用场景拓展应服从城市发展战略。自动驾驶应用场景必须符合城市总体发展战略：在交通供给方面，要提供集约化运输和绿色出行方式；在交通需求方面，要对个性化出行需求实时响应与反馈。建议从交通需求端拓展场景，满足大运量客流的个性化需求为主，以提高可达性、机动性为目标，做好不同交通出行方式之间的合理衔接。在交通供给端拓展应用场景时，注重非道路类的城市基础设施的配给，通过其结构与分布优化，引导市民的出行选择，继而提高出行效率。

加快技术迭代，推广应用成熟的高级辅助驾驶。在“双智”试点城市发展的背景下，建议继续拓展辅助驾驶功能，如HWP（高速公路自动驾驶）、TJP（交通拥堵自动驾驶）、AVP（无人自主泊车）等技术。强化提升L1级至L4级已成熟的高级辅助驾驶功能，拓展与其他交通子系统融合的场景，如TSR（交通标志识别）系统与交通信号系统融合，通过物联网设备可使车辆提前获知路口信号状态和等候时长。

加强数智化，夯实城市交通的数字底座。自动驾驶作为融合移动互联网、云计算、人工智能等先进技术的典型，其运行必然不能游离于数智化城市之外。无论是基于自身技术对周边环境感知进行决策规划，还是通过路侧智能设备获取路况信息制定行驶方案，都离不开数据与算力的支撑。建议在加大城市交通基础设施投入的同时，加快制定统一规则，进而建立数据市场，打通信息壁垒，夯实城市交通“数字底座”。

开展课题研究，科学发展交通运输领域的自动驾驶。从稳定交通安全运行、规避潜在应用风险、保障驾乘人员合法权益，到稳健高效地开展商业化应用，每个环节都需要明确所应具备实施保障的条件，并开展相应的风险评估。建议先期开展相关课题，研究自动驾驶在交通运输领域应用的具体问题。针对自动驾驶示范场景、自动驾驶车辆运营管理、交通基础设施规划设计等方面，重点开展商业化应用风险评估，包括技术、法律、道德等方面。

（作者单位：北京交通发展研究院）