浅谈无人驾驶网约车现状

一、萝卜快跑与“Robo-taxi”
萝卜快跑为百度旗下研发的无人驾驶网约车，而无人驾驶网约车这一概念的英文原名为“Robo-taxi”，直译为“机器人出租车”，也就是无人驾驶网约车的意思。出于品牌营销策略的目的，百度巧妙地选择了谐音字音译与概念意译相结合的方法，将机器人“Robot”换为读音相近且形象亲切朴素接地气的“萝卜”，意为人工智能机器人，将出租车“taxi”换为含义类似但指意更加生动精准的动词“快跑”，意为精准迅速的网约车运营水平。两者合二为一就组成了最终的品牌名萝卜快跑，象征着以人工智能为科技基础的无人驾驶网约车将以超越传统网约车行业的综合水平，为用户提供更高效更智能更便利的出行服务。

“Robo-taxi”是指由自动驾驶技术驱动的出租车，无需人为驾驶员，依靠传感器、人工智能和高精度地图等技术实现自动行驶、导航和决策。这种车辆的核心是自动驾驶系统、车辆控制系统和乘客交互系统，这些技术可以在复杂的交通环境中安全、有效地进行各种驾驶操作，应用场景广泛，包括城市交通、机场接送、商业区服务等。

从商业化进程与市场前景来看，“Robo-taxi”商业化进程正在加速，深圳已率先立法允许企业开展自动驾驶道路测试和示范运营，市场前景广阔，预计到2030年中国共享出行市场规模将达到2.25万亿元，其中“Robo-taxi”市场规模预计将超过1.3万亿元；从成本和经济效益上看，“Robo-taxi”的成本结构与传统出租车不同，主要成本包括车辆购置、维护和自动驾驶系统的运营。通过技术优化和规模化运营，可以显著降低成本，经济效益显著，尤其是通过去除安全员，可以大幅提高运营效率和盈利能力；在政策和法规方面，政策支持是推动“Robo-taxi”发展的重要因素。我国已经在多个城市开展自动驾驶道路测试和示范运营，为“Robo-taxi”的商业化提供了法律保障，例如北京市高级别自动驾驶工作办公室发布通告，明确了自动驾驶测试范围。

下图为 2024 年自动驾驶最新相关政策

智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单

从社会影响与未来展望来看，“Robo-taxi”的普及将改变人们的出行方式，提高出行效率，减少交通拥堵和事故，未来展望包括技术进一步成熟、成本进一步降低、服务范围进一步扩大，以及与智能交通系统的深度融合。

（一）无人驾驶发展历程

早期探索实验阶段：1970-1980年代冷战时期，欧美国家把自动驾驶作为重点研究课题，美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助了一些自动驾驶技术的研究项目，主要用于无人驾驶坦克和侦察车；卡内基梅隆大学的Navlab项目和德国慕尼黑大学的EUREKA Prometheus项目是这一时期的重要研究项目。Navlab项目开发了一系列自动驾驶车辆，并进行了大量的道路测试。1990-2000年，这段时期的自动驾驶取得的重大进程：德国的VaMP和VITA-2自动驾驶汽车在巴黎-慕尼黑高速公路上完成了一次自动驾驶测试，行驶距离超过1000公里，展示了自动驾驶技术的巨大潜力；卡内基梅隆大学的Navlab5车辆完成了从匹兹堡到加州的无人驾驶横跨美国之旅，总行程超过4500公里，这是自动驾驶技术的一次重大突破；DARPA举办了两届“DARPAGrand Challenge”挑战赛，极大地推动了自动驾驶技术的发展，同时也引起了广泛的公众注意。

技术落地阶段：自2009年起，Google（现 Waymo）启动了无人驾驶汽车项目。Google的无人驾驶汽车项目采用了激光雷达、摄像头、雷达和高精度地图等技术，并在实际道路上进行了大量测试。2015年，Google无人驾驶汽车成功完成了首次完全自动驾驶的公共道路测试。2018年，Waymo在美国亚利桑那州的凤凰城启动了全球首个商业化无人驾驶出租车服务，标志着无人驾驶技术进入了商业化应用阶段。

我国在2010年前后开始对自动驾驶技术进行研究探索，2011年一汽集团和国防科技大学共同在红旗HQ3 上，完成了286km高速无人驾驶实验；2014年阿里巴巴聚焦于车载OS，并与上汽开展深度合作；2015年百度自动驾驶汽车在北京进行全程自动驾驶测试；宇通大型客车在完全开放的道路环境下完成自动驾驶实验；同年，百度成立自动驾驶汽车事业部；2016年搭载了阿里研发的“斑马系统”的荣威RX5成功落地；腾讯成立智能驾驶实验室；2017年阿里巴巴成立达摩院，并设立自动驾驶部门，自此阿里巴巴正式入局自动驾驶领域。百度发布Apollo计划，未来将向合作伙伴提供开放、完整、安全的自动驾驶软件平台。2018年菜鸟ET物流实验室研发的自动驾驶物流车“小Gplus”上路测试；百度首款L4级自动驾驶巴士“阿波龙”量产下线。百度、阿里巴巴、腾讯三大BAT巨头纷纷拿到公司所在城市发布的自动驾驶道路测试牌照，意味着从现在开始，中国的自动驾驶汽车可以在“真正的道路”上行驶了。

在此，需要对自动驾驶分级做进一步说明，目前汽车行业内公认的自动驾驶技术分级主要有两个，分别是由美国高速公路安全管理局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE）提出的。SAE的分级标准受到更多认可，故本文介绍按SAE所提出的标准给自动驾驶技术进行分级。SAE将自动驾驶技术分为6个等级，分别为L0-L5： L0 级：即完全由驾驶员驾驶，完全由驾驶员来进行操作，无任何的自动驾驶技术掺杂其中。L1级：汽车只能协助驾驶员完成特定的单一命令，比如目前市场上常见的定速巡航系统以及车道保持系统。L2级：汽车具备多项自动驾驶功能，能够更好地协助驾驶员驾驶，能够同时控制车速以及行车道，驾驶员只需要实时监控路况并时刻准备接管。L3级：即有条件自动化。这一级别驾驶员便可以不用全身心投入到驾驶汽车之中，可以稍微分心去做其他的事情，以便于能够随时接管汽车驾驶权，以应对人工智能不能应对的情况。L4级：高度自动化。发展得更加成熟的自动驾驶技术，能够应对基本全部的道路情况，但仍存在驾驶员角色。L5级：完全自动化，不存在驾驶员这个角色，车中的均为乘客，这正是汽车行业要发展的目标与研究方向。目前国内在售车型搭载的自动驾驶技术主要在L2-L3级别之间， 国内准许商用的自动辅助驾驶均为L2级别，车企为了向L3过渡和探索，推出了介于两者之间的L2+级别，市面上的高阶智能驾驶系统皆为此级别，如特斯拉、小鹏汽车、蔚来、理想、问界等。去年11月，工信部等四部委发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，支持开展L3级和L4级自动驾驶汽车的准入和上路试点。今年5月，百度宣布发布全球首个L4级别的自动驾驶大模型——Apollo ADFM，同步上新搭载百度第六代智能化系统解决方案的萝卜快跑无人车，7 月已在武汉市投放。

（二）无人驾驶核心技术情况

当前自动驾驶技术主要依赖于激光雷达、摄像头、雷达、GPS等传感器，通过数据实时处理实现环境感知和行为决策。环境感知、行为决策、路径规划和运动控制是无人驾驶的四大部分。首先是环境感知，这是指无人驾驶车辆需要了解和感知周围环境，类似于人类的眼睛，通过传感器如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等来识别周围车辆、障碍物和行人等路况情况。这些传感器提供了车辆感知周围环境的能力，是无人驾驶系统的基础。其次是行为决策，即车辆需要根据环境感知的信息作出相应的决策，例如避让障碍物、超车等。路径规划是指车辆根据行为决策确定的目标，规划出最优路径来实现目标。最后是运动控制，即车辆根据路径规划的结果进行具体的运动控制，包括加速、减速、转向等操作。

另外，需要说明的是目前市面上的自动驾驶车辆出现了两种不同的技术路线：一种是激光雷达流派（以下简称“雷达系”），另一种是纯计算机视觉流派（以下简称“视觉系”）以特斯拉、百度Apollo为代表的视觉算法派坚持认为激光雷达是成本高，技术发展慢的产物，并不如视觉算法的价值高。但华为、小鹏这样的公司则认为，激光雷达是比视觉算法更好的技术。

雷达系和视觉系是自动驾驶技术中感知层使用的技术路线，但主导的方式不同。视觉系主导方案以摄像头为核心，配合毫米波雷达、超声波雷达、低成本激光雷达；雷达系则以激光雷达为主导，配合毫米波雷达、超声波传感器、摄像头。雷达系的工作原理是利用激光雷达技术对四周的环境进行探测和测距，通常位于汽车顶部，可以360度监控。在其雷达内部，每一组组件都包含一个发射单元与接收单元。雷达系最重要的两个属性是测距和精度，与摄像头不同的是，它是“主动视觉”。激光雷达可以主动探测周围环境，即使在夜间仍能准确地检测障碍物。因为激光光束更加聚拢，所以比毫米波雷达拥有更高的探测精度。相比之下，视觉系的工作原理很容易理解，就像人眼那样，通过汽车摄像头对周围的环境进行观察。它没有激光雷达那样强大的测距能力，且受环境光照的影响很大；但摄像头有一个极大的优势，在于汽车决策层能接收到摄像头拍摄的内容，使其非常适用于对汽车四周物体的分辨。

无论是视觉系还是雷达系的技术路线，目前都有各自的优缺点。雷达系可能对行车路径上的物体识别能力有限，只能识别物体的形状，无法分辨物体的实际内容，比如区分不了相同形状的塑料袋和石头；视觉系则是严重依赖摄像头的使用环境，在雨天、夜晚、能见度差的环境等等都会对其造成不小的影响。

（三）“Robo-taxi”商业模式

目前自动驾驶领域主要参与者分为三类：通用、福特、一汽、上汽等传统整车企业，以及特斯拉、威马、小鹏等造车新势力所代表的整车企业；谷歌、微软、百度、阿里、腾讯等互联网科技公司；uber、Lyft、滴滴、小马智行、Autox 等出行服务平台公司。行业生态链条参考下图

当前，“Robo-taxi”主要的商业模式有以下几种：

1.自主运营，即自动驾驶技术企业自主组建车队并自主运营；

2.与出行服务平台合作，即自动驾驶企业提供技术，借助出行平台的真实场景落地；

3.与主机厂（车企）合作或合资，即自动驾驶企业与车企合作或合资运营；

4.出行服务平台自研，即出行服务平台企业自研 L4 自动驾驶系统，基于自有平台自主运营；

5.车企自主运营。

（四）“Robo-taxi”国内运营情况

随着技术的成熟，目前各大科技巨头都在加快“Robo-taxi”商业化落地的步伐，抢占“风口”。百度萝卜快跑落地运营11座城市，截至今年4月订单超600万；滴滴、如祺出行、小马智行等也在布局“Robo-taxi”；根据21世纪经济报道，特斯拉原计划8月8号揭晓“Robo-taxi”；科技巨头争相布局，助推“Robo-taxi”商业进程加速。下表为目前国内“Robo-taxi”运营商及情况：

尽管自动驾驶技术取得了显著进展，但仍面临多个挑战，如复杂环境下的高精度定位、道路交通规则的解释、法律法规的适应等。安全性、隐私保护以及公众对自动驾驶技术的接受度也是需要解决的重要问题。本文以萝卜快跑为例，主要讨论以下场景遇到的问题。

（一）智能驾驶技术有待提升

在实例中，无人驾驶的萝卜快跑汽车，被一个空编织袋“吓”得停下了脚步，开启了双闪警示灯，静静等待救援，引发了人们对无人驾驶出租车的热议；7月初，还发生运营中的萝卜快跑“撞人”事件。百度事后回应称，是行人闯红灯，车辆及时刹车，与行人轻微接触。而此后，市场上也出现大量有关萝卜快跑的车辆堵塞交通等各种投诉，例如在驾驶场景中存在“始终以中间车道为最优解、有时会频繁变道”“右侧路边停靠车辆突然倒车，停在路中”等问题，此类情况目前对于萝卜快跑来说还存在一定技术难点，无法识别行驶中存在的复杂情况，因此还不能完全摆脱人工辅助。同时，也引出了关于交通安全的问题，当前的算法模型在面对一些极端或罕见的情况时仍显不足，容易出现误判或漏判。萝卜快跑虽然看起来较为“智能”，但它无法做到100%安全，仍然可能造成交通事故。

（二）对于传统出租车市场冲击

以10公里的路程为例，萝卜快跑在武汉的车费为4元-16元，而普通网约车车费为18元-30元，由此形成对传统出租车和网约车的不对称竞争优势。因而引发一些传统出租车和网约车司机的恐慌。虽然目前也有消息称，武汉市日均运营网约车2.94万辆，而萝卜快跑投放的全部400多辆无人驾驶汽车仅能占到市场不到1%的份额，从短期看，不会造成巨大冲击。但是，一旦无人驾驶技术普及，Robo-taxi 由于无需司机且能够实现全天候24小时服务，这样后续优势更加明显，对于未来传统网约车或者出租车都会产生巨大影响，AI代替人驾驶趋势必定造成市场重新洗牌。最后的结果会造成大量的司机失业引发社会问题，因此，随着自动驾驶行业的进一步发展，我们应当深思熟虑如何为那些可能落后于技术潮流的人提供新的就业机会和发展方向，而不是迫使他们在短时间内掌握大量新的技能。

（三）成本待降低盈利待提升

以武汉为例，根据相关媒体的测算，考虑安全员、单车（RT5）折旧以及运营成本，萝卜快跑单日单车成本高达370元左右，而以日接单量20单来计算，每日单车总收入在100元左右，无法覆盖成本。而网约车与出租车运营目前已经成熟，虽有司机成本，但盈利模式稳定。以下是目前对萝卜快跑营收测算：

萝卜快跑营收平衡测算

第六代无人车RT6，指导价为20.46万元，萝卜快跑后续的降本空间主要在于进一步降低车辆成本与安全员成本。新一代RT6对应折旧成本可降低一半，假设后续通过提高安全员的人车比例，使安全员成本降低至目前1/3，不考虑研发费用和前期固定成本，萝卜快跑平均单价1.33 元/km，即可实现盈亏平衡。

（四）相关政策引导
自动驾驶技术的发展离不开政策的支持和引导。在政策制定过程中，如何平衡技术创新与安全保障之间的关系成为了一个难题。一方面，政府需要出台相关政策法规来规范自动驾驶技术的研发和应用，确保公共安全和社会秩序；另一方面，政府也需要通过政策引导和支持来推动自动驾驶技术的快速发展和广泛应用。这就要求政策制定者既要具备前瞻性的眼光，能够预见未来技术发展的趋势和方向；又要具备务实的精神，能够根据实际情况制定出切实可行的政策措施。

未来，自动驾驶技术有望在城市交通、物流运输、长途旅行等领域得到更广泛地应用。随着技术的进步和成本的降低，预计自动驾驶汽车将逐步普及；同时，政策法规的制定和社会接受度的提高将推动自动驾驶技术的发展和应用。

四、本土无人驾驶产业情况及展望

西安的无人驾驶发展进程较缓慢，我们看到西安或者陕西的其他城市并未出现在“车路云一体化”应用试点城市名单中。当前，西安共有5张自动驾驶车路测牌照，于2022年发予了陕汽（自动驾驶观光车）、陕重汽（自动驾驶牵引车）、商汤科技3家企业，西咸新区沣西新城运行的3辆小巴均来自商汤科技。

虽然陕西省内在自动驾驶整车领域并未出现大规模生产投放，但据了解其实在2019年，西安已开始悄然布局自动驾驶：在产业链上游，西安拥有中兴、华为、陕西北斗卫星导航、镭神智能、青牛智驾等企业，为智能驾驶提供感知系统、控制算法等方面的技术支撑；在产业链中游，陕汽、比亚迪拥有智能驾驶舱、智能网联汽车整车、自动驾驶解决方案。其中，陕汽无人重卡技术已从单车试验向多场景示范运行加快迈进，自2018年起，陕汽自主开发了多款自动驾驶车型，涵盖园区观光车、环卫车、矿车、高速物流等多个领域；在产业链下游，拥有天行健车联网、陕车智联等平台企业，为智能网联车辆测试提供平台支撑，保障各类智能网联汽车示范道路整体的测试能力。

随着智能时代的到来，自动驾驶已作为未来趋势被写进城市发展规划中，我们需要实时关注科技发展进程及西安本土初创企业的技术培育情况，在股权投资抑或是债权融资上支持西安本地企业，紧跟时代步伐，为本土自动驾驶产业爆发做好准备。