本文来源：时代周报 作者：郭美婷
打开手机APP，输入起点和目的地信息，预约车辆，几分钟后，一辆蓝白色的出租车进入视野。上车、系好安全带，车辆启动出发。进入一段繁忙的城市路段，出租车有条不紊地行驶着，灵活调整速度和变更车道，应对拥堵、施工或其他交通障碍。行驶至十字路口，车辆停下，默默地等待红灯计数……
如果乘客乘坐的是普通的网约出租车，这段经历本身并不稀奇。然而，这辆车的主副驾驶座上却空空如也，方向盘自己转动着。在一块透明隔板隔开的后座上，乘客能够通过座位前显示屏上的3D画面看到车外的路况。
这是小马智行在广州南沙的无人驾驶出租车。2023年底，小马智行获南沙无人商业化试点资格，这是继北京亦庄之后，小马智行在无人商业化上“解锁”的又一新城市。
据了解，小马智行的“无人驾驶”车辆收费站点将覆盖广州南沙城区等主要区域，运营时段为8:00至22:30，收费标准与广州市出租车收费标准一致。
从2018年在南沙开启自动驾驶车辆的试运营到开启收费运营，小马智行用了3年多的时间。近日，时代周报记者实地探访了小马智行在南沙的无人驾驶车队。
从广州小马智行科技有限公司出发，时代周报记者乘坐全无人的Robotaxi到南沙万达广场，全程6.2公里，花费14分钟，按原价算，共花费20.3元。
在PonyPilot+上的打车截图
小马智行公司副总裁莫璐怡在接受时代周报专访时透露，小马智行目前在广州共投入了100台左右的Robotaxi，其中全无人的车辆订单有200单。“小马智行每天能收到上千单自动驾驶订单，而全无人订单约有一两百单。”莫璐怡告诉时代周报记者。
也就是说，乘客打到的每五辆Robotaxi中，就有一辆是完全由“机器人”充当司机的。
无人驾驶安全性高5-10倍
时代周报：广州市南沙区开展智能网联汽车（自动驾驶）无人商业化混行试点，小马智行是唯一入选该试点的企业。你认为是什么因素打动了政府部门，促使他们做出这一决定？
莫璐怡：技术的成熟是至关重要的因素。目前，我们Robotaxi的收费方式是严格按照出租车管理模式进行的，这不仅要求我们运营区域足够广泛，还需要提供高质量的服务。
在进行收费运营的过程中，我们时刻关注乘客的反馈，监管部门每个月报告一次投诉情况。不过，去年全年我们没有收到任何投诉，这放在出租车和网约车公司也是一个非常优秀的记录。这一切的实现都是以技术进步为基础的。
当然，这个过程并非一蹴而就，而是通过逐步尝试，开放更多的时段、区域和功能，逐步提高标准和要求，经过考试、第三方机构检测，以及对车技、服务能力等全方位的评估，最后获得商业化运营的资质。
时代周报：如果Robotaxi收费和出租车一致，为何乘客要选择无人自动驾驶？
莫璐怡：当自动驾驶技术达到一定水平、可以大规模运营时，安全性是必须跨越的门槛。而自动驾驶技术的核心优势在于解决安全问题。
目前，公众对自动驾驶安全的担忧主要源于三个方面：一是部分自动驾驶企业的车辆确实给人安全感不足；二是辅助驾驶与自动驾驶的界限模糊，导致人们对自动驾驶的安全性有所怀疑；三是相比于普通交通事故，自动驾驶车辆发生事故的新闻更常被报道。
未来真正的自动驾驶或无人驾驶将在安全性方面有显著提升。目前，我们的无人驾驶车辆在安全指标上已达到了普通车辆的5到10倍。在过去超过25万公里的全无人驾驶里程中，我们没有发生过任何事故。相较之下，如果是普通人连续开车达一到两万公里，出现小擦小碰是很常见的。
除了安全性的提高，自动驾驶汽车的乘车舒适度和效率也提高了，它就像一个情绪稳定的专车司机。普通出租车辆的行驶状态不一定能长期维持在高水平，或者不同司机的驾驶风格各不相同，有的性格急躁、踩刹车较多，有的能开得更加平稳舒适，但自动驾驶车辆始终如一。
在效率方面，虽然部分人类司机偶尔能够通过抄小路节省时间，但从整体来看，自动驾驶汽车和普通出租车效率大致是相同的。另外，自动驾驶车辆还可以变成乘客的个人空间，隐私性能够得到保证。
小马智行公司副总裁莫璐怡，受访者供图
纯视觉和多传感器融合的区别是“0和1”
时代周报：乘客在乘坐Robotaxi的过程中，如何一步步建立起安全感？
莫璐怡：很多乘客第一次乘坐Robotaxi时也是紧张的，但一般5分钟后，他们会开始认可这种车辆的稳定性、安全性。安全感并不总是等同于安全，安全感是既要保证安全，同时车辆的行为也要让乘客感到舒适和安心。
我们的解决方案是通过提供语音或视觉提示，告知乘客车辆即将采取的行动。但更深层地，在提升自动驾驶能力的过程中，我们关注的指标还包括舒适度。如果车辆在行驶中做出一些让人难以理解的动作，那么也无法提供真正的安全感。
例如，当自动驾驶汽车需要绕过停在路边的车辆时，会通过给出提示或优先采取行动，让乘客感受到车辆的动作并有预期，而非突然打方向盘或踩刹车油门。
时代周报：小马智行是否有做过应急预案？
莫璐怡：在启动自动驾驶运营服务的过程中，我们就在不断强化应急预案。特别是在全无人驾驶阶段，需要展开多种预案任务。例如碰撞检测，一旦发生碰撞，车辆能通过车辆系统自动呼叫救援，联系远程协助，按照既定程序处理事故。另外，我们在车辆上配备了喇叭和麦克风，可以进行交流。
这些措施是在各地无人驾驶落地运营过程中，与政府部门共同建立的协作模式的一部分。
时代周报：目前特斯拉的辅助驾驶多使用纯视觉方案。在技术路线上，小马怎么看待纯视觉方案和多传感器融合方案？
莫璐怡：在当前的技术发展阶段，对要做全无人自动驾驶技术而言，多传感器融合方案是保证安全的最佳途径。因此纯视觉方案和多传感器融合方案的差别是“0”和“1”，也即可以做到全无人和不能做到全无人的区别。
无人车队的车辆上有多个传感器，时代周报记者摄
尽管纯视觉的方案在辅助驾驶功能上表现不错，但在全无人驾驶领域，我们还需要重点关注最后1%的安全保障，而这正是多传感器融合方案的优势所在。
在无人驾驶模式下，系统必须自行承担所有的安全责任，因为没有人为干预作为后备。此外，我们在车辆上配备了多种传感器，并在关键区域进行冗余覆盖。例如万一某个传感器失效，即使是在高速路上车辆也能继续前行至最近的出口或应急车道停车。
5年内实现大规模量产
时代周报：目前小马智行的无人驾驶车辆在南沙区的运行情况如何？一共投入了多少辆车？订单情况如何？
莫璐怡：我们覆盖了南沙约800平方公里的区域，核心运营区集中在人口密集的约300平方公里的区域内。
在运营区域内，我们设置了多个上下车站点，但站点与站点之间并未设置固定路线，而是根据交通状况调整。目前，南沙有上千个这样的上下车站点，覆盖了所有的地铁站、大部分小区商业设施、所有大型商场，以及众多政府和社会公共设施。这意味着，我们的Robotaxi服务已经融入到居民的日常生活当中了。
目前，PonyPilot+在在广州共投入了100台左右的Robotaxi，其中全无人的车辆订单有200单。小马智行在两地每天能收到上千个Robotaxi的订单需求，其中超过8成能够被覆盖。鉴于目前南沙等区域的服务覆盖面积广阔，且在高峰期间市民需求旺盛，我们计划未来进一步扩大车辆车队规模，更好地满足大家的出行需求。
时代周报：你预期未来想要达到的目标是怎样的？在运营上还有哪些待突破的难点？
莫璐怡：目前的收费运营，是为了未来Robotaxi真正得以大规模商业化而做的，要打磨商业模式、运营水平和能力。
难点分为三个方面：一是技术成熟度和稳定性的提升。这并不意味着技术不够成熟，而是需要更多时间来证明技术的成熟度，包括向监管机构证明其足够的安全性，以及提升在不同场景下的处理能力，确保自动驾驶比人类驾驶更安全。
二是商业模式的成功。商业模式的成功取决于成本效益，即是否足够便宜和赚钱，是否能覆盖成本。而降低成本是必要路径，尤其是向量产方向发展。此外，量产对车辆的质量、稳定性和一致性的要求会进一步提高。而随着车辆可靠性的提升，需要救援的需求就进一步减少，成本也随之降低。
三是运营能力的提升。在特定区域内，一家自动驾驶企业如果拥有更多稳定可靠的全无人车辆运营，可以吸引更多用户，提高运营效率和盈利能力。当车辆增多，用户等待时间减少，体验改善，乘车也会愿意支付更多费用。
目前，小马智行还处于补贴优惠期。总的来说，当成本降低且赚钱能力增强，达到营收平衡时，商业模式才能实现真正成功。
时代周报：预计还有多久实现量产？
莫璐怡：我们本身不制造车辆，而是专注于自动驾驶软硬件套件的开发，车辆的生产由主机厂负责。去年，我们和丰田达成了进一步合作，设计L4级别的车辆，这也是朝着最终量产的方向努力。此外，我们也和其他主机厂在不同维度进行探讨。
到2025年，我们会开启部署首批规模量产的无人驾驶车队，预计到2028年，我们能看到超万台大规模落地的L4级别量产车辆。
届时，我们不一定以单独品牌的形态落地，更可能是通过与主机车厂合作的实现自动驾驶车辆的量产。这是一个逐步的过程，当涉及到对整个生产线的大规模改造，从零开始生产专为L4级别设计的车辆时，就需要上万台的规模来实现经济效益。
目前，自动驾驶已经开始从技术研发迈向了商业化、产业化的阶段，但距离全面商业化还有一定路程。就如同拼图一样，我们首先在一个地方建立起较完善的政策框架，然后向外扩张，将应用场景快速拓展到高速路、机尝火车站等地，一点点地拼完整张蓝图。
或与网约车合作“启动市场”
时代周报：今年1月，搭载了小马智行第六代自动驾驶软硬件系统的广汽丰田赛那Robotaxi车型获得了广州市南沙区商业化示范运营许可，通过PonyPilot+和如祺出行平台上线对外收费服务。未来，小马智行是否会考虑进一步加强跟网约车的合作运营？
莫璐怡：我们可以通过和网约车平台合作，加快自动驾驶商业化的步伐，使其成为出行或物流运输中不可或缺的一部分，真正启动市常
虽然车辆加装自动驾驶设备将导致成本升高，但同时也省去了司机的人力和管理成本，当我们能做到收支平衡时，对于网约车平台而言就有很大吸引力。
时代周报：近期大热的AI大模型是否能够赋能自动驾驶技术？
莫璐怡：大模型技术并非这一两年内才横空出世的，只是近期才被公众所了解。实际上，我们很早就开始在驾驶、感知、预测和决策等方面使用类似技术，提升自动驾驶系统的能力。
另一方面，我们在底层进行大规模数据标注时，也采用了大模型的技术，标注速度提升了几十倍甚至上百倍。
