经济观察报 记者 郑晨烨历经十年探索，无人驾驶目前到底走到了哪一步？
9月8日18时许，经济观察报记者下载了“萝卜快跑”APP，萝卜快跑是百度旗下Robotaxi（自动驾驶出租车）出行平台，在今年2月17日，“萝卜快跑”落地深圳南山，开放了常态化示范应用。
打开萝卜快跑APP后，记者在设定起终点时发现，目前萝卜快跑的出行服务仅支持在APP内设定的固定站点内选择，并不能做到如网约车、出租车一般的“招手即停”或自由选择起终点。
在深圳湾体育中心北门的上车点，记者呼叫了一辆无人驾驶汽车，将行程终点设定在约四公里外的深圳大学公交站。
5分钟后，一辆身上印有“萝卜快跑”字样的白色红旗SUV缓缓停靠在路边，记者注意到，该车顶部覆盖着大型传感器模块，凸起的激光雷达似乎正在扫描还原四周路况。
同常见的网约车不同，这辆前来接驾的无人驾驶汽车，在车尾特别标注了“测试驾驶、随时停车”的字样。
进入车内，记者看到汽车的主驾上坐着一位工作人员。
“我是本车的安全员，根据有关法律规定，我们无人驾驶汽车需要配备安全员，在突发情况下好紧急接管车辆，保障行车安全。”在记者提出有关其身份的疑问后，该工作人员如是说。
随后，车中的安全员核验了记者的健康码，在记者于副驾后方的屏幕上输入手机尾号后四位确认身份后，汽车便缓缓启动。在行驶过程中，记者注意到，该车的整体行驶速度并不快，保持在20至30公里/小时之间，而主驾上的安全员，双手在全程都未曾触碰方向盘。
由于正值下班高峰期，路上的车流量较大，但记者所乘坐的这辆Robotaxi在加速、避让、转弯及减速等方面都表现得十分自然，在体验上与记者平常所坐网约车并无差异。
十几分钟后，车辆顺利抵达目的地，在记者打开萝卜快跑APP准备付款时，意外发现本次行程竟无需收费。
上海一家Robotaxi企业产品经理王静明告诉记者，从政策、运营及成本等多个维度看，Robotaxi距离真正的商业化落地距离依旧很远。
“现在与其说是商业化落地，不如说是大规模实景测试，包括百度在内的公司眼下都是‘赔本赚吆喝’”，王静明说。
Robotaxi商业化探路
“目前无人驾驶商业化落地，各家公司都在根据不同场景分赛道去玩，其中Robotaxi是进展比较快的领域，而落地规模最大的就是百度。”国内一家头部车企的无人驾驶技术负责人程增木告诉记者。
他向记者介绍称，按照当前政策要求，开展无人驾驶出行服务需要沿“无人化测试、示范应用再到无人化运营”的过程展开，在相关企业满足里程、订单量要求，且无有责事故的背景下，方可申请无人化出行运营资格。
自7月20日，北京市开放国内首个无人化出行服务商业化试点之后，8月8日，重庆、武汉两地也发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。
仍在示范应用阶段的深圳不同，记者从百度相关工作人员处获悉，“萝卜快跑”当前已在重庆永川区及武汉经开区两地，以完全无人驾驶出租车的形式提供出行服务并收取费用。
记者了解到，在目前萝卜快跑的计价规则中，起步价为16元/2公里，里程费则为3元/公里。而当前主流网约车平台的起步价与里程费则分别为11.5元/2.6公里、1.8元/公里。
在少了“司机”这么大一块人力成本后，Robotaxi的定价对比起传统网约车却似乎并不具备任何优势。
“我可以明确告诉你，Robotaxi当前商业化还面临很多困难，现阶段没有赛道内一家公司是挣钱的。”在与记者讨论Robotaxi商业化前景时，程增木直言。
程增木告诉记者，目前国内已落地的Robotaxi平台，现阶段运营收入极低，面向用户开放的服务要么是免费、要么象征性地收取一些费用。
在武汉体验了Robotaxi出行服务的市民小朱也向记者证实，其使用萝卜快跑呼叫出行服务时，会获得APP发放的大额优惠券，一趟标价20元左右的行程，最终只需支付几块钱，而从成本角度上看，以高于网约车价格运营的Robotaxi，也需要相当一段时间方能收回单车成本。
“跟滴滴不一样，Robotaxi是一个重资产行业，不算单车采购或制造成本，仅仅是把一辆普通的车改装成无人驾驶车一般需要15万，改装费用已经能赶上常见网约车型的售价了。”程增木说。
“所以目前在Robotaxi赛道的企业，要么选择找主机厂合作，要么像百度亲自下场造车。”他进一步表示。
在7月21日举办的2022百度世界大会上，百度发布了旗下最新无人驾驶车型ApolloRT6。百度智能驾驶事业群组总经理李震宇在会上透露，“ApolloRT6的量产成本在25万元，降低至业界的1/10，和市面上的普通新能源车价格差不多。”
据百度方面测算，在一线城市中，一辆ApolloRT6投入运营后，以5年运营周期计算，其单车月成本仅为4100元左右。“未来打无人车，要比现在打车便宜一半。”百度CEO李彦宏在会上指出。
根据知名咨询公司IHS的测算，到2030年，Robotaxi将占到共享出行市场的60％以上，市场规模预计超过1.3万亿。
对于机构及相关企业的乐观估计，程增木对Robotaxi商业化看法则谨慎得多。
“Robotaxi当前对于各家厂商的意义更多的在于验证算法“秀肌肉”。我个人觉得企业最终还是不太可能靠Robotaxi去挣钱，最终还是要回归TC的端口，像主机厂一样，将无人驾驶汽车真正的卖给消费者。”他说。
车路协同才是关键点
在记者走访无人驾驶业内人士时，不少受访者都向记者表示，相比起运营策略、成本问题，车路协同也是Robotaxi实现成熟的商业化运营所必备的一大条件。
王静明告诉记者，Robotaxi是自动驾驶所针对场景中最复杂的一个，而现有的技术条件还做不到让自动驾驶汽车从容应对各类突发状况。
“前段时间有个短视频传得挺火的，就是一辆特斯拉把前面一辆车尾挂的红布，识别成了雪糕筒，这也反映了目前无人驾驶技术存在的局限性。”王静明说。
在程增木看来，从单车智能的角度上看，国内的自动驾驶技术在软、硬件领域都能算是国际领先水平，在各地示范区所获得的用户反馈也都十分不错。但他认为，只关注单车智能，对于Rob－otaxi乃至整个无人驾驶领域来说，缺了一个很重要思考。
“如果单车控制失效，如何设计冗余系统来保障安全？比如无人车上突然坏俩摄像头怎么办？其他系统如何冗余控制车辆？”程增木说。
王静明则表示，冗余系统这一概念最早应用在民航领域，是指为增加系统的可靠性，而采取两套或两套以上相同、相对独立配置的设计。“波音737上面有三套液压装置，只要不是三套全坏，就能保证飞机还受控制。”王静明向记者解释。
在程增木眼中，当前国内各家厂商尚不具备完善的冗余系统设计能力，“现在基本没有厂商再谈自己都做了哪些冗余设计，就算有进行冗余系统设计的厂商，也不敢百分百保证不出事故。”他说。
在此背景下，车路协同就极大地补充了单车智能所存在的种种缺陷。
记者了解到，车路协同是指采用新一代通信技术，实施车车、车路实时信息交互，通过开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。
深圳一家无人驾驶公司的车路协同架构师邹清告诉记者，所谓车路协同，是指以一种更为宏观的视角介入无人驾驶汽车的行驶过程，通过云端连接以实现动态交互。例如直接在路灯杆上装各类传感器，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，把各种传感器采集到的信息综合之后，传到车联网和每辆车上。路灯杆上的传感器更多更全，而且视野更高、不容易被遮挡，采集到的信息比单车传感器更好。“车路协同能够解决单车智能面临的首要问题即在感知方面，车辆终端是无法做到超视距感知的，就是车上的传感器没办法收集到视野之外的信息。”程增木表示。“但是车路协同就能很好地解决这个问题，比如下一个红绿灯可能有交通事故或者是有大货车，然后你的这个车走到路口，车路协同是提前把这些信息告诉你，帮助你去做决策。”他进一步解释说。
2022年7月29日，住建部、国家发改委印发《“十四五”全国城市基础设施建设规划》，文件中特别提出要分类别、分功能、分阶段、分区域推进泛在先进的智慧道路基础设施建设。
文件指出，要加快推进道路交通设施、视频监测设施、环卫设施、照明设施等面向车城协同的路内基础设施数字化、智能化建设和改造，实现道路交通设施的智能互联、数字化采集、管理与应用。
张静明告诉记者，其所在公司去年曾参与过一个地方政府有关车路协同地改造招标，据其评估，目前车路协同单公里改造费用在80万至120万元/公里之间。
光大证券在7月31日发布的一份研报亦指出，预计“十四五”期间将建设4000公里以上的智能化道路，建设智慧多功能灯杆13万基以上。若单公里改造费用达百万元，“十四五”期间仅道路改造便可为新基建市场带来数十亿增量。
程增木表示，现在各级政府对车路协同改造的考量仍在于成本，目前建设思路仍是选取一些示范区小范围改造铺开。
此外，程增木还告诉记者，对于当前的自动驾驶汽车来说，如何收集周边路况信息只是第一步，更重要的是如何使用这些信息辅助自动驾驶汽车进行决策。
他指出，当前自动驾驶技术较为欠缺的是对路况环境的预测，即通过对感知到的信息进行分析预判，从而控制车辆提前完成减速、避让、急刹等避险动作，但从这一角度看，当前的自动驾驶决策技术还有待完善。
“算法需要一定的时间去训练、学习，因为这是系统在真实环境中的一种博弈，有些情况就是人类司机处理起来都很棘手，比如路上遇见加塞的，经过路口遇见‘鬼探头’，人和人的博弈尚且经常发生交通事故，更不用说机器和人的博弈了。”程增木向记者解释称。
法规细节落地难
今年以来，无人驾驶商业化落地加速，不仅仅体现在Robotaxi的加速落地，各项政策及法规的发布也在为无人驾驶大规模商业化进行铺垫。
7月5日，深圳发布了国内首部智能网联汽车管理法规《深圳经济经济特区智能网联汽车管理条例》，其中首次明确了自动驾驶事故的权责认定。
在《管理条例》第七章中，记者看到如下规定：有驾驶人的智能网联汽车发生道路交通安全违法情形的，由公安机关交通管理部门依法对驾驶人进行处理；完全自动驾驶的智能网联汽车在无驾驶人期间发生道路交通安全违法情形的，由公安机关交通管理部门依法对车辆所有人、管理人进行处理，但对违法行为人的处罚不适用驾驶人记分。
此外，《管理条例》中还明确，有驾驶人的智能网联汽车发生交通事故造成损害，属于该智能网联汽车一方责任的，由驾驶人承担赔偿责任。完全自动驾驶的智能网联汽车在无驾驶人期间发生交通事故造成损害，属于该智能网联汽车一方责任的，由车辆所有人、管理人承担赔偿责任。
紧接着在8月8日，交通运输部组织起草《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（征求意见稿），其中提出鼓励特定场景中使用自动驾驶汽车从事城市公共汽（电）车客运经营活动、出租汽车客运经营活动、道路普通货物运输经营活动。从顶层设计上规范了自动驾驶汽车落地应用。
但在程增木看来，若无人驾驶想要实现大规模商业化，仅仅一部《管理条例》仍远远不够。他告诉记者，无人驾驶领域需要法律法规解决的东西有很多，其中事故责任界定是一个焦点问题，虽然说深圳已经有了相关立法，但目前还没有一个成熟、经典的案件可以给各地参考。
“现在的法律法规责任是划清了，但是在实际事故中，如何搜集提取数据？哪些数据可以作为界定责任的证据？现在还没有具体案例，大家心里都没底。”程增木说。
张静明也表示，当前政策的制定更多的是从顶层设计角度出发，对于行业标准、规范细节还有待探索。
