本报记者 陈靖斌 广州报道
百度旗下的自动驾驶出租车“萝卜快跑”继武汉后,正式在广州投入运营。
作为中国改革开放的前沿阵地,广东省广州市也在紧锣密鼓地进行着自动驾驶汽车的试验。截至目前,广州市已经开放了827条自动驾驶测试道路,包括南沙港快速全段、从埔高速一期等,覆盖单向里程约1666公里,涉及6个行政区,为自动驾驶汽车提供了广泛的测试场景。
北京社科院副研究员王鹏表示,自动驾驶技术的商业化应用标志着该技术从研发阶段向实际应用阶段的转变。这一趋势预示着未来的汽车将更加智能化和网联化,自动驾驶将成为全球汽车行业的重要发展方向。
广州政策宽松助力发展
作为改革开放的先行城市之一,广州的自动驾驶技术早已在街头“百花齐放”。实际上,除了萝卜快跑之外,已有15家企业在广州开展不同级别的道路测试和载客、载货、编队、远程等L3、L4高级别测试活动。参与企业包括小马智行、文远知行、沃芽科技(滴滴)、安途智行等国内自动驾驶领军企业,以及广汽集团、小鹏汽车等车企和广州公交集团等运营商。
广汽集团旗下的智慧出行平台如祺出行,是其中一员。作为推动自动驾驶技术商业化的先锋,如祺出行在2022年推出了开放式Robotaxi运营科技平台,成为全球首个实现有人驾驶网约车与Robotaxi服务商业化混合运营的平台。当前,如祺Robotaxi已在广州和深圳的中心城区提供服务。
除了自营的Robotaxi,如祺出行的Robotaxi运营科技平台还接入了包括广汽研究院和小马智行在内的自动驾驶解决方案供应商。截至2023年12月31日,如祺Robotaxi累计运营20080小时,覆盖545个站点,安全试运营里程达450699公里。
小马智行是这一领域的有力竞争者。小马智行副总裁、Robotaxi自动驾驶出行业务负责人张宁表示:“小马智行已进入全车无人运营阶段,是全球少数几家实现常态化、规模化全无人自动驾驶对外运营的公司。接下来,企业需要无人化技术能力、政策支持、量产能力、规模化运营和产业链合作这五大要素共同推动,才能实现大规模商业化。”
早在2018年12月,小马智行推出了国内首个自动驾驶出行服务平台小马智行PonyPilot。2023年6月,小马智行完成了业内首个10小时全自动驾驶双城(北京+广州)直播。
小马智行的快速发展也得益于广州宽松的自动驾驶政策环境。7月5日,广州市交通运输局在回应《关于在广州白云国际机场周边扩大开放自动驾驶测试道路的提案》时表示,自2018年以来,广州市陆续出台自动驾驶相关政策,积极开展道路测试、示范运营及应用工作,多项举措在全国处于领先地位,为行业发展提供了有力的制度支持。
王鹏指出,广州市对自动驾驶测试的宽松政策为企业提供了良好的测试环境和发展空间。这种政策氛围降低了企业测试自动驾驶技术的门槛和成本,鼓励了更多的创新和实践。
王鹏具体解释道:“这种政策有助于企业加速技术迭代和产品优化,缩短产品研发周期,提高市场竞争力。同时,宽松的政策环境也有助于吸引更多的投资和人才,推动企业的快速发展和壮大。这是企业在当前阶段的重要机遇,可以充分利用政策优势,加速自动驾驶技术的研发和应用。”
事实上,这也体现了中国自身的发展优势。国际智能运载科技协会秘书长张翔告诉记者,中国的优势在于智能网联汽车与新能源的结合。与燃油车相比,新能源汽车的智能网联开发更为容易。
“因为燃油车的技术垄断严重,很多技术不开放且控制复杂。而中国车企在新能源汽车智能化方面具备优势,掌握了核心技术,国际车企与中国新能源的技术水平差距较大。此外,中国的智能网联与互联网、云服务以及大数据息息相关,基础设施也非常完善。中国已经形成了完整的产业链生态系统,互联网规模全球最大,自动驾驶公司在中国具备先发优势,这也是国外所欠缺的。”张翔表示。
自动驾驶商业化仍存难点
“自动驾驶技术的发展将推动汽车传感器、控制器、执行器等核心部件的研发和生产,促进高精度地图、车联网、云计算等相关产业链的发展。”王鹏表示。
然而,随着智能驾驶技术在全国范围内加速商业化落地,低成本、高质量、规模化的数据源成为持续推动技术迭代升级的关键。然而,自动驾驶技术的高投入成本一直是企业面临的重大挑战。对此,有业内人士指出,打造出行服务平台是实现持续盈利的有效途径。
张宁向记者坦言,要实现自动驾驶出租车的规模化商业化运营,单一城市需要投放500至1000辆,才能达到收支平衡。自动驾驶出租车运营背后,企业需要投入大量资源,如调度系统、地勤养护体系等。
“我们曾测算过,在北上广深等大城市中,当投放量达到1000辆时,运营才能实现盈亏平衡。越过这个点,每增加一辆车,单位成本会降低,毛利率提升,进入正向的自我造血阶段。”张宁表示。
如祺出行CTO宋德强则指出,从成本、效率和质量等多维度评估,出行服务平台能高效推动智能驾驶研发和迭代,是优质的数据源。
此外,中国数实融合50人论坛智库专家洪勇也指出,自动驾驶技术普及面临的主要瓶颈包括技术可靠性、法规限制、基础设施配套、公众接受度和数据安全问题。
“在技术层面,需要持续研发投入,尤其是处理极端天气和复杂交通情况的能力。法规方面,需要建立统一的国际标准和跨区域互认机制,简化测试和运营许可流程。基础设施上,需要建设智能交通系统,提供高精度地图和通信网络支持。在社会层面,应加强公众教育,提高对自动驾驶技术的认知和信任。数据安全方面,需要构建健全的数据保护体系,防止信息泄露和滥用。解决这些问题,需要政府、企业和学术界共同合作,通过技术创新、政策引导和市场培育逐步克服这些挑战。”洪勇表示。
(编辑:赵毅 审核:童海华 校对:颜京宁)
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