多家科技巨头争相涌入 无人驾驶出租车悄然驶来

我国在自动驾驶领域的相关政策进一步完善，将进一步丰富自动驾驶场景，并推动商业化落地

无人驾驶出租车悄然驶来

本报记者 李国

“感觉很好，很舒服，运行起来很沉稳，有一点不足之处，就是对前方障碍物太敏感，刹车力度有点大。”家住重庆两江新区的吉先生对记者说。上周末，他专门来到永川区体验无人驾驶出租车。

“近段时间以来，有关自动驾驶政策和相关标准频频出台，无疑将提速国内自动驾驶商业化进程。”中国汽研—重庆智能中心副总工程师杨良义说，交通运输部鼓励在条件相对可控的场景，使用自动驾驶汽车从事出租汽车客运经营活动。

天眼查数据显示，我国目前有10余家无人驾驶出租车相关企业，其中已经有上汽、百度、小马智行、文远知行为代表企业开启了商业化之路，在北京、广州、上海等地开启试点运行。

解放交通拥堵的重大命题

8月初，重庆永川区已批准全无人自动驾驶出租车上路载客，这是全国首例。同日批准无人驾驶出租车上路载客的地方还有武汉市经开区，这是继美国凤凰城和加州之后，世界上第二批开放全无人自动驾驶出租车上路载客的地方。

重庆与武汉这项自动驾驶出行服务是由百度旗下的“萝卜快跑”提供，乘客需要安装“萝卜快跑App”，然后一键叫车，便能在永川城区70余个指定地点体验自动驾驶出行服务。永川区自动驾驶开放测试道路共有54条、双向里程合计222.16公里。

除此之外，滴滴目前在上海的开放测试道路覆盖了该市汽车会展中心、办公区、地铁站和酒店等核心区域。而AutoX则与高德地图合作，上海市民通过高德打车即可呼叫一辆AutoX无人出租车。

据麦肯锡公司预测，中国可能是全球最大的自动驾驶市场，到2030年，自动驾驶汽车总销售额将达2300亿美元，基于自动驾驶的出行服务订单金额将达2600亿美元。

重庆长安、庆铃等也在加速自动驾驶车辆的研发。就未来自动驾驶车辆落地趋势，杨良义判断，封闭或特定道路环境下的L3、L4商用车车辆会早于乘用车自动驾驶产品落地。原因是商用车的行驶交通环境相对简单，有些是运行在封闭园区或港口，无需进入社会公共道路，无社会车辆参与交通，相比城区道路自动驾驶系统更容易落地。

多家科技巨头争相涌入

记者9月3日在西部(重庆)科学城看到，这里建设了智慧公交站台、智慧路口、智慧斑马线、智慧匝道、智能化运营监管中心等设施，开展自动驾驶接驳运营和智慧交通示范试点，未来将逐步开放科学城核心区全域355公里道路。

自去年以来，中国汽研—重庆智能中心礼嘉自动驾驶测试基地测试的车型不断增多，由之前纯乘用车、公交车，增加到商用车、特种车等。不仅有本地车企如长安、长安车联、庆铃、凯瑞特种车等，也有外地车企如中通客车、北汽福田、吉利、广汽、东风等。

“我非常期待能见证L5等级没有方向盘的自动驾驶车辆上路，取代现行的人工驾驶车辆，将人类双手真正解放出来。”中国汽研—重庆智能中心自动驾驶测试主管工程师张江民向往地说。

事实上，智能无人驾驶技术一直是中国本土科技企业追捧的“香饽饽”，从创新企业到科技巨头，以及许多传统车企，均在提速相关的研发、测试和落地，争抢相关机遇。

去年华为已在深圳测试无人汽车驾驶技术；今年1月AutoX宣布其自动驾驶区域突破1000平方公里；2月百度联手一汽的“无人驾驶出租车”在深圳上路载客，激起了普通消费者的试乘欲望。

还有漫长的路要走

据悉，在永川和武汉的全无人自动驾驶出租车服务，起步价为16元，每公里的里程单价为2.8元，比一般出租车和网约车昂贵。

百度自动驾驶区域运营部重庆城市经理阮廷川指出，无人车公路上面对的更多难题，还来自一些不守交规的网约车和外卖小哥，“突然转弯变道非常危险，还有更恶劣的就是逆行”“有些还和我们(的无人车)出现PK的场景，这非常具有挑战”。

永川大数据产业园企业服务部部长曾建也坦言，无人车早期经常面临永川公路上其他驾驶员开斗气车的行为。他还指出，中国国内目前针对自动驾驶的相关法律尚不完善，永川则是出台相关规章制度并开始试行，避免未来发生交通事故没有法律可依。

记者在采访中了解到，重庆自动驾驶技术正在驶入“快车道”，政策、技术联手夯实地基，商用自动驾驶车辆有望率先落地，由于成本太高，应该还有较长的路要走。

重庆理工大学MBA中心主任邱冬阳认为，无人驾驶最终可能对出行、快递等行业造成“很大的影响”，包括导致一些工人失业，但相信过程会比较漫长。

重庆大学教授蒲勇健告诉记者，随着中国人口增速放缓，未来10年之后劳工成本必然变得更高，届时不仅老一辈司机将步入退休，一般民众教育程度进一步提高，还可能导致更少人愿意投入出行行业。他认为，无人驾驶产业是重庆一项很前瞻的布局，长远能填补劳动力缺口。

杨良义坦言，只有通过不断的场景化推广，密集推广包括无人配送车、无人驾驶卡车、无人驾驶出租车等在内的各类自动驾驶车辆，才能点燃普通消费者的使用欲望，收集实际使用的反馈，并且不断解决使用痛点，完善整个自动驾驶的场景。这是任何一个创新应用步入大规模商用化的必由之路。