“无人驾驶”不“无人” 产业化发展还需技术“破冰”
在汽车产业转入存量博弈时代的关键节点，出行领域的变革也随之蓄势待发。汽车制造厂商、出行平台以及科技公司纷纷抢滩自动驾驶赛道。作为一个处于发展初期的产业，自动驾驶从技术路线到落地场景，从合作模式到行业生态，目前依然处在产业化的初级阶段。
由于技术尚未完全成熟，政策、法规、场景等领域存在多种限制，无论是传统汽车企业、自动驾驶企业还是科技巨头，自动驾驶相关业务暂时还没有找到能够盈利的商业模式，但业内公认，自动驾驶出租车或将成为产业实现商业化的突破口。然而，无论是此前刚刚在京进行过测试的百度Apollo，还是小马智行亦或其他致力于攻克自动驾驶的企业，虽然在交通环境简单的情况下，已经能够实现简单的自动驾驶，但接驳站点、视线条件以及面对拥堵路况时候的处理能力依然存在短板，距离真正的“自动”驾驶依然还有较长的道路要走。
前一段时间，百度Apollo自动驾驶出租车在北京进行试运营。为了了解自动驾驶技术目前发展的现状，记者来到位于北京亦庄的百度自动驾驶出租车测试路段进行体验。一路上除了百度自动驾驶出租车的测试车辆外，小马智行、文远知行等出行公司的少量测试车辆也在进行测试，但并未载人运营。
试运营中的百度Apollo自动驾驶测试车。人民网记者胡挹工摄
记者定位了自身站点，不久后就有车辆接单，叫车体验和平时使用的网约车非常类似。然而，记者在寻找上车地点时，却遇到了困难。与平时常用的网约车不同，百度自动驾驶出租车的上车点都是固定的，这就导致了记者必须来到准确的上车地点才能找到车辆。但在现场，上车地点并没有明显的标识和指引。
测试的百度自动驾驶出租车还不能实现“车找人”的功能，记者只能拨打联系电话，与车上安全员联系，费了一番周折后，才成功上车。事实上，尽管被称为自动驾驶“出租车”，但包括百度自动驾驶出租车在内，现有的自动驾驶出租车并不能像普通出租车一样“招手即停，随上随下”，更多情况下是“人找车”或是“安全员找人”，而非“车找人”。
另外记者还观察发现，百度自动驾驶出租车还必须停车到位才能开始后续行程。在现场，记者经常看到由于无法实现车找人，安全员下车叫喊寻人，或行人拨打电话让安全员接管挪车，车辆重新调整停靠位置的情形。
网约出租车的使用场景区别于公交车，用户随时下单，上下车地点是随机的。而司机接单后，按照导航指示接到用户，将用户送到目的地。而测试的自动驾驶出租车的使用方式是用户到达指定上车站点，下单后在规定站点等待对应车牌的自动驾驶出租车，且下车地点也是指定好的站点，依然无法解决出行最后一公里的问题。
错峰运营 平均时速40公里
记者了解到，试运营的百度自动驾驶出租车仅在北京海淀、亦庄设有站点。其中，海淀共开放3个站点，整体范围不大。亦庄共开放10个站点，几乎覆盖整个亦庄经济技术开发区，点位里程超过10公里。
试运营中的百度Apollo自动驾驶车内场景。人民网记者胡挹工摄
位于亦庄的各站点之间路程距离大都在1-3公里以内，记者选择了北汽新能源南门和景园街作为此次体验的起始点，全程大约1.3公里，共经过多个红绿灯，涉及左、右转向及并道等不同路况。除了与安全员进行手机尾号确认，上车后更重要的是与车辆进行确认。在接下来的行程中，记者通过在手机APP上扫码按下“开始”指令，确定行程开启。
自动驾驶出租车的辨识度很高，车身有自动驾驶相关标识，车顶还安装了实现自动驾驶所必须的装置，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等装置。伴随着语音播报，自动驾驶启动，车辆自动开启左转向灯，行程正式开始。与此同时，车辆语音继续提醒乘客，“行程中，您可点击右下角的点赞或不满，对我的自动驾驶能力进行实时评价”。
记者体验的时间在下午3时左右，此时道路上行人稀少，往来车辆不多，路况良好。自动驾驶出租车开始平稳地行驶，在路口遇到红灯的情况，车辆可以做到提前降速，不会有明显的顿挫感；车道临时有外卖小哥忽然插队乱入时，车辆也能及时做出避让的反应，与乘坐普通出租车体验感几乎无差别。
然而当行驶到一处多车道的路口时，自动驾驶出租车周围前后左右都有车辆出现时，自动驾驶出租车开始变得“犹豫起来”，该路口需要左转，但是由于其他车辆出现了并线插队的抢行行为，自动驾驶车辆在一次紧急制动后，在路中央停了下来，当时车辆横跨两个车道，在停车大约3秒之后，安全员介入操作，车辆才开始继续行驶。
记者了解到，测试期间百度自动驾驶出租车的运营时段为每天10:00到16:00之间，即便是在路况相对较好的亦庄地区，依然避开了“早晚高峰期”。安全员在与记者交谈过程中也表示，目前如果是在市区内最拥堵的时段，自动驾驶出租车还难以应付复杂的路况。
体验当天，北京天气晴朗，风力小于3级，这无形中给自动驾驶出租车减压了不少。有业内人士表示，自动驾驶行业大都已经做到了在正常天气状况下的自动驾驶，但在大风、雾天、风雨雪等恶劣天气环境下，自动驾驶能力会被削弱，还存在不少技术难题。
L3级向上L4级未满 自动驾驶仍需技术突破
经过一番体验，整体而言百度自动驾驶出租车的体验感受尚可，但是如果把标准提高到与日常习惯的网约车相比，差距还是非常明显的。现阶段将其作为人们上下班时的代步选择，显然还不合适。但从开放实验的标准来看，这次开放道路测试，也确实能够为未来百度自动驾驶出租车积累大量应用数据用作分析，对进一步发展自动驾驶技术有帮助。
事实上，这并非自动驾驶测试车首次公开测试，如百度、滴滴、文远知行等出行企业自动驾驶的步伐一直在推进，近两年都在内测自动驾驶出租车服务，均是仅在部分城市的固定区域内运营，运营车辆和时间有限，随车配有安全员。在安全性方面，这些出行企业的自动驾驶技术大同小异，在商业化进程上，目前业内也未能突破技术瓶颈。相比日常生活中的网约车，无论是效率还是便捷性，都还有很长一段距离要走。
今年3月，工业和信息化部出台了我国的自动驾驶分级标准，从L1级到L5级。L1级为传统驾驶；L2级为部分功能自动化，我们常见的自动泊车、ACC自适应巡航等功能，甚至特斯拉的自动驾驶Autopilot也都处于L2级别；L3级别为有条件自动驾驶，L4为高度自动驾驶，最高级别L5可以做到全场景全自动。其中，L3级别属于条件自动化，车辆在特定环境中可以实现自动加减速和转向，不需要驾驶者的操作。L4的自动化程度更上一层楼，全程不需要驾驶员，但有限制条件，例如限制车辆车速不能超过一定值，且驾驶区域相对固定，并且一旦发生特殊情况，驾驶员可以切换到手动驾驶。
“当真正去掉安全员、去掉远程控制，才是真正的自动驾驶，百度现在只能叫智能驾驶。”一位自动驾驶领域相关从业人员这样告诉记者，目前百度的技术现在还达不到L4级别。“稍高于L3级别，但依然算不上L4级别。”
近年来，自动驾驶被认为是汽车产业发展的下一个风口。根据中国电动汽车百人会统计显示，2015年到2017年11月，自动驾驶汽车相关领域的投融资事件共193起，金额达1438亿美元。但随着行业的发展和技术的进步，数据显示，2018年中国自动驾驶零部件和解决方案供应商的融资总额达162.3亿元，2019年该领域融资总额降至107.1亿元，同比下降34%。
“发展自动驾驶技术，仅靠汽车制造厂商并不足够。自动驾驶技术存在三个最难的方面：一是感知，二是决策和规划，三是跟车体本身相关的硬件。其中主机厂擅长与车相关的东西，但主机厂对于做自动驾驶的感知、决策、规划缺乏相关人才和机制，而科技公司的核心竞争力是技术和人才，出行公司则可以提供真正的载客落地与运营平台。”一位从业者这样告诉记者。
业内人士表示，随着初级辅助驾驶功能的逐步应用，自动驾驶虽然不再遥不可及，但自动驾驶场景想要实现落地至少需要多方面的支撑。目前出现的自动驾驶出租车仍配备安全员，其实只达到了L3／L4水平的自动驾驶。现阶段谈论商业化仍为时尚早，只有真正在技术上实现突破，自动驾驶才能真正实现落地。