[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]最近有一位小伙伴提出：一直說無人駕駛難實現(xiàn)，但已經(jīng)有很多無人快遞車和無人送餐車投入使用了，他們不是無人駕駛嗎？對于這個問題，智駕最前沿想說的是，對于乘用車要求的高速自動駕駛和無人快遞車這類的低速自動駕駛，在技術(shù)上是趨同的，但并不完全一致。

圖片源自：網(wǎng)絡(luò)

乘用車的高速自動駕駛要面對的是載人的出行場景，速度高、路況多變、駕駛員和乘客的安全感和舒適性是設(shè)計核心。而送外賣、送快遞的低速無人車只是在封閉或半封閉的運營區(qū)域里跑末端配送，車速低、運行邊界更受限，但它會頻繁和大量的行人、騎行者、樓道門口、路邊送貨點打交道。簡單類比就可以發(fā)現(xiàn)，高速自動駕駛追求的是“以速度換時間、以復(fù)雜性換效率”，而低速無人車的挑戰(zhàn)更偏向“在低速、密集交互環(huán)境里保證高度可預(yù)測與魯棒的行為”。

兩者的使用要求及場景決定了兩者的設(shè)計目標和優(yōu)先級不同。乘用車需要在高速公路、城市主干道等處以高速度處理遠距離感知、長時稀疏但高危的事件；低速無人車則要把注意力放在近距離、細節(jié)豐富、頻繁的交互上。這些差異會直接影響傳感器選擇、算法側(cè)重、系統(tǒng)冗余與安全驗證策略。

感知與定位的不同

低速無人車的感知體系與乘用車有共同點，但側(cè)重點不一樣。對于乘用車來說，長距離探測（如遠處車輛、匝道入侵）和高速下的可靠跟蹤至關(guān)重要，因此激光雷達的探測距離、毫米波雷達的穿透能力、攝像頭在高速運動下的圖像穩(wěn)定性都是技術(shù)重視點。

低速無人車則看重近距離的細節(jié)感知和小目標識別，像是小孩子突然從車后探出、門口臺階、外賣取餐箱前有沒有障礙物等，都是低速無人車在行駛時需要考慮的，這些都要求在短距離內(nèi)做到非常精細的檢測和語義理解。

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在定位要求上，兩者的需求也不同。乘用車在高速和復(fù)雜道路上常依賴高精地圖（HD Map）+差分GPS+慣性導(dǎo)航做冗余定位，而低速無人車常在GPS劣勢區(qū)域（城市樓宇縫隙、室內(nèi)院落、地下通道）活動，這就要求更強的視覺/激光SLAM、本地執(zhí)行級別的閉環(huán)定位和基于語義的定位（例如“第二棟樓西門”而不是一個經(jīng)緯度點）。由于低速無人車體積小、輪廓與載貨結(jié)構(gòu)多變，車底特征、輪廓匹配等都是提高定位穩(wěn)定性的可用信息源。

兩者傳感器布局與成本也有不同考量。低速無人車為了壓縮成本和提升續(xù)航，在傳感器數(shù)量與規(guī)格上會比乘用車輕量，但會更注重在關(guān)鍵位置的冗余與多模態(tài)覆蓋。相比之下，乘用車更傾向于高端長距激光雷達、更多高清攝像頭與強算力中樞。

決策、規(guī)劃與控制的不同

乘用車自動駕駛系統(tǒng)需要在毫秒到幾百毫秒級別對高速變化做出反應(yīng)，規(guī)劃出兼顧舒適與安全的路徑，這就涉及到高階預(yù)測（比如預(yù)測對向車輛會不會突然變線）和大尺度車道級規(guī)劃的內(nèi)容。低速無人車的控制頻率雖然沒那么高，但必須把“人與環(huán)境的社會規(guī)范”理解得更細致。它不能只是按靜態(tài)規(guī)則避障，還要處理復(fù)雜的人-車互動，送餐員把餐放下后短暫停靠，行人繞車不按人行道走，寵物跑出來追車等場景，都要求其應(yīng)采取更保守、更可解釋的行為策略。

低速無人車的路徑多是“點到點、最后一公里”的精細機動，軌跡會涉及窄道倒車、低速轉(zhuǎn)彎、在人行道邊短暫停靠等。這要求軌跡生成器對空間約束和動力學(xué)約束更敏感，同時更重視穩(wěn)定停靠、重復(fù)性好和對非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的適應(yīng)能力。乘用車則需要兼顧車道變換、超車、匝道合流等復(fù)雜場景，規(guī)劃器需要做更大膽的空間利用與時間窗規(guī)劃。

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低速無人車允許更大的制動裕度和更慢的響應(yīng)曲線，但要求低速下能夠保持低抖動、高定位精度（比如在取貨點精確停車到指定投放點），因此控制器在低速區(qū)要解決摩擦力變化、地形不平與頻繁啟停帶來的動力學(xué)非線性問題。乘用車在高速下則更關(guān)注穩(wěn)定性、高速轉(zhuǎn)向的橫向耦合、以及在極限工況下的車輛動力學(xué)控制（ESP、ABS等融合）等內(nèi)容。

由于低速無人車經(jīng)常與普通行人近距離互動，運營方和監(jiān)管方需要判斷車輛為什么在某個地點停下、為什么繞行，這就要求在設(shè)計上采用更顯式的規(guī)則集、行為樹或可審計的決策日志，而不是采用純粹的黑盒深度模型。乘用車領(lǐng)域雖然也在重視可解釋性，但在決策的復(fù)雜度與實時性壓力下，更多還是靠大模型和端到端方法去提升性能。

運營與監(jiān)管的不同

低速無人車采取落地路徑是“設(shè)備化”的大量部署，單車造價要低、維護成本要可控、能形成標準化的模塊化硬件和云端運維體系。送貨/快遞業(yè)務(wù)看重的是每輛車的單位成本和單次配送的效率，因此硬件選型、續(xù)航與充電策略、車體防護、以及抗破壞設(shè)計都要在成本與可靠性之間權(quán)衡。乘用車自動駕駛更像是“高端產(chǎn)品”，每臺車的傳感器和算力預(yù)算高，應(yīng)更注重用戶體驗與舒適性。

在運營方面，低速無人車采用集中式調(diào)度與云端路線下發(fā)，并且大量依賴遠程監(jiān)控與人工接管。這類車在遇到未預(yù)見情形時會要求能快速連上遠程操作者做輔助駕駛或半自動遙控，遠程干預(yù)和人工回滾流程是運營安全體系的一部分。乘用車領(lǐng)域的遠程介入比例相對較低，更多是通過車內(nèi)冗余系統(tǒng)自動應(yīng)對極端情況，或者在部分場景下要求駕駛員介入。

由于使用場景的不同，兩者的規(guī)模化測試與驗證也不同。乘用車自動駕駛要在千萬公里、跨地區(qū)的復(fù)雜路況下驗證系統(tǒng)的全面性，會采用大量實車里程+仿真的方式，確保系統(tǒng)穩(wěn)定。低速無人車的運營區(qū)域明確、ODD（Operational Design Domain）受限，這就要求更集中、更可控的閉環(huán)驗證。當然，對于低速無人車來說，同一地區(qū)內(nèi)的微觀變化（路邊攤位置、臨時圍擋、快遞柜搬遷）可能對系統(tǒng)產(chǎn)生影響，這就需要頻繁的場景回歸測試與在線學(xué)習(xí)機制支持。數(shù)據(jù)標注和場景重放在低速車隊運營中尤為重要，短距離高頻次的交互回產(chǎn)生大量有價值的小樣本異常，這就需要高效的數(shù)據(jù)流處理和場景檢索能力。

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安全與可靠性工程（SRE）在兩者之間也有側(cè)重差異。乘用車自動駕駛在安全上更強調(diào)車內(nèi)安全冗余、功能安全（如ISO 26262）和系統(tǒng)級的失效機理分析；低速無人車除了要滿足基本的功能安全外，更需要在聯(lián)網(wǎng)安全、物理安全（防破壞、防篡改）、以及運營等方面的安全策略上投入更多資源。

用戶交互與社會接受度的不同

低速無人車面對的是用戶取餐、取貨的場景，這就帶來了如何讓用戶在指定地點能順利取到物品，如何在車輛附近安全地與行人溝通（例如通過燈光、屏幕或語音提示車輛即將離開），如何解決無人車被別人誤拿貨品的風(fēng)險等許多人機交互的細節(jié)問題，這些都不是純技術(shù)問題，而是要技術(shù)+流程+產(chǎn)品設(shè)計進行結(jié)合。

小區(qū)、街道、行人的認知也會影響低速無人車系統(tǒng)的設(shè)計。和乘用車相比，低速無人車更需要“被理解”，社區(qū)內(nèi)的人可能不知道這是一輛無人車，會好奇圍觀、觸碰或試圖攔車，系統(tǒng)需要設(shè)計防范與教育機制，如提供清晰的標識、合適的聲音提醒、以及異常接觸時的安全停靠邏輯。運營方通常還需要與社區(qū)、物業(yè)、城市管理部門建立溝通渠道，形成可接受的運營規(guī)范。

乘用車的長尾問題主要出現(xiàn)在稀有高危事件，驗證要靠海量里程與場景合成來逼近極端情形。低速無人車則更多面對如臨時占道、裸露電纜、小范圍施工、臨時擺攤等頻繁但多樣的小異常，這些場景在仿真里需要更精細的語義豐富度。低速車隊部署后還會產(chǎn)生海量近場交互數(shù)據(jù)，如何高效抽取、標注、回放并用來在線或離線改進模型是運營效率的關(guān)鍵。

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為確保低速無人車的正常使用，需在小區(qū)、樓道等近距離場景采集大量含有個人信息的視頻與傳感器數(shù)據(jù)，運營方需要合規(guī)地進行脫敏、存儲和使用。乘用車同樣面臨隱私問題，但低速無人車的采集頻率和地點更靠近個人活動空間，敏感性會更高。

最后的話

乘用車自動駕駛的難點在于高速、遠距和場景廣泛性；低速無人車的難點在于近距交互、運營規(guī)?；蜕鐣m應(yīng)性。前者需要更強的遠距感知能力、更復(fù)雜的動態(tài)預(yù)測和更嚴苛的功能安全認證；后者則需要細致的近場語義理解、更完善的運營化工具、以及對社會行為的耐心適配。

審核編輯 黃宇