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2024年12月30日 04時47分22秒
“駕駛員的手不在方向盤上，公交車也能自動駕駛嗎？”
最近，許多在奉賢乘坐奉浦快線（BRT）通勤的市民都觀察到了這一變化。他們乘坐的BRT公交看似與尋常無異，但行車過程中，司機的雙手卻遠離方向盤，自動駕駛的公交，停車、剎車、靠站都很平穩。甚至連路上遇到的紅燈，似乎都比往常少了許多。
此外，居民社區門口的短駁巴士、路上的出租車，以及產業園區里的物流配送車、清掃車和公園內的移動式補給售賣車，似乎也都悄然實現了自動駕駛的蛻變。司機“兩手一攤”，車子便能自動朝著目的地駛去。
奉賢智能網聯汽車測試示范區里的智能駕駛出租車。沈思怡 攝
坐進駕駛位，系緊安全帶，握好方向盤，確認環境后踩下油門，這是全世界汽車司機的標準動作。100多年來，新技術不斷將汽車全副武裝，而方向盤一直掌控在司機手中。如今，變革正在發生：將方向盤移交給機器。
2024年被行業稱為智能網聯汽車商用的“元年”。在奉賢智能網聯汽車測試示范區（簡稱示范區），將汽車方向盤移交給機器的時間表正不斷提速。近期，奉賢區打造的城市出行服務與物流自動駕駛先導應用試點還通過了交通部首批智能先導應用試點的現場核驗。
打造“智慧全出行鏈”應用場景
早上八點，在臨港南橋科技綠洲園區，一輛輛自動駕駛出租（Robotaxi）駛出停車場。主駕雖有司機，但更多扮演安全員的角色。有出行需求的乘客在小程序上下單后，即可免費搭乘自動駕駛出租前往目的地。
奉賢智能網聯汽車測試示范區里的智能駕駛出租車。
近期，在示范區內的商場、金海湖景區、醫院、大型居住社區、產業園區和BRT站點周邊，5臺智能駕駛小巴也已布局。小巴共開行近10條自動駕駛線路，覆蓋從社區到園區、軌交站點“最后一公里”的出行需求。
記者了解到，這些自動駕駛出租和小巴均擁有L4級自動駕駛技術，能夠自主駕駛。車輛搭載的毫米波雷達、激光雷達、視覺相機等，組成了車輛的‘眼睛’，既能夠保證車輛前方超過200米范圍內的環境感知，也能360度無死角捕捉道路上的動靜，遇到障礙物或緊急情況，系統會迅速做出反應，確保安全。不過，根據相關標準，駕駛位仍配有安全員，專注于監控乘客安全。
智能駕駛小巴。沈思怡 攝
智能駕駛小巴設置了不同線路，打通從社區到園區、軌交站點“最后一公里”的出行需求。沈思怡 攝
示范區內的無人駕駛BRT來自廈門金龍智能網聯公交車。據介紹，奉浦快線是該企業在國內打造的第一條基于智能網聯汽車自動駕駛技術商業運營的BRT線路。今年以來，該車型已在奉賢智能網聯示范區已完成自動駕駛載客里程9000公里，載客人數達到25000人次。
在技術上，BRT搭載的自動駕駛系統能夠實時監測道路狀況、車輛和行人動態，做出理性準確的駕駛決策，從而降低事故率。通過車路協同接入信號燈數據，BRT與路端信號燈還能夠實現公交優先、車路信號協同等互通互聯模式。
通俗來說，就是BRT在接近路口時提前給路段信號燈發個信號，使綠燈在適當的范圍內延長3至5秒；另一方面，路段信號燈的實時變化數據也能傳遞給車輛，使車輛智能調整配速，大大提高通行效率。
智能駕駛BRT。沈思怡 攝
除嚴格意義上的交通工具，在臨港南橋科技城和金海湖上海之魚景區，也穿梭著一群名為“小白”“小黃”的智能物流配送、零售車，“肚子”里裝著快遞、飲料、零食等，快遞小哥或者游客只需招招手，它們便自動停止前行，或運輸快遞，或零售物品。特殊情況下，還能進行遠程控制。
盡管個頭不大，但這些專為末端物流配送設計的無人配送車同樣搭載了L4級別的自動駕駛能力。在快遞驛站，一臺智能配送車可每天配送1000至1500票快遞，省去快遞小哥在路上的時間。在景區人流密集區域，配送車也能通過感應到周邊的人流情況，自主移動到人多的地方“賣貨”，讓公園里的零售服務更貼心。
一臺裝滿飲料零食的智能物流配送車。沈思怡 攝
場景牽引營造產業氛圍
2019年，奉賢提出發展智能網聯新能源汽車“未來空間”產業集群，借鑒“斯坦福—硅谷”的模式，構建了奉賢—臨港集團—上海交大三方合作模式。以上海交大落地奉賢“上海智能網聯汽車技術有限公司”作為載體和橋梁，整合科技創新資源，引進培育相關企業，在奉賢建成全國首個具備“全出行鏈”測試場景的測試區，為智能網聯汽車的發展提供技術支持和測試平臺。
上海智能網聯汽車技術中心有限公司董事長殷承良告訴記者，今年以來，奉賢區以智能駕駛全出行鏈創新示范區（簡稱示范區）建設為主線，打造了BRT車路協同自動駕駛、超大規模地下空間自主泊車等示范場景，力爭實現國內首個致力于打通日常出行“最后一公里”的“智慧全出行鏈”自動駕駛開放測試區。
如今，在奉賢自動駕駛開放測試區內，來自不同智能網聯汽車企業所研發生產的智能駕駛BRT、巴士、出租車、自動代客泊車系統（AVP）、物流配送車、商品售賣車、清掃車等也都已在此全面應用測試。
據悉，截至目前，示范區累計開展測試里程超24萬公里，發放134張智能網聯汽車測試牌照，測試及監管55輛無人駕駛裝備。“隨著AI技術的迅速發展，自動駕駛的應用測試正在更廣范圍展開。”
殷承良告訴記者，這些智能駕駛測試與應用場景的營造，不僅嘗試解決市民短途出行接駁、即時購物、快遞物流等難點問題，提升市民的生活便利性和城市服務功能。更關鍵的是要以場景創新為牽引，吸引更多智能網聯行業選擇奉賢進行技術的落地與測試，推動奉賢打造“未來空間”智能網聯產業集群。
一臺在奉賢智能網聯汽車測試示范區里進行測試的AVP（即搭載了自動代客泊車系統技術）。沈思怡 攝
智能駕駛汽車仍需不斷“訓練”
當前，智能網聯汽車產業正沿著三條主要的發展路線快速演進，即單車智能、車云協同以及車路云一體化。記者了解到，行業內發展較為成熟的單車智能的模式雖已實現基本的縱橫向控制，仍存在難以升級和僅依賴單車感知的局限性。
比如，記者乘坐智能駕駛巴士體驗時發現，盡管車輛能在無司機操作的情況下獨立行駛，但遇到行人違規穿行、后車突然借道超車時，反應相對較慢，乘客能感受到明顯的急剎感。而且，由于智能駕駛汽車行駛速度嚴格依照算法規定，在一些情況下也會因為“太乖了”“不敢主動變道”而導致車速過慢，影響周圍交通的整體通行效率。
智能駕駛小巴，安全員正對車輛進行自動駕駛模式的切換。沈思怡 攝
也有車輛安全員坦言，智能駕駛汽車要完成脫離“人”，并不容易。比如，現在市面上較多的智能駕駛車輛采用雷達、攝像頭等單車智能技術感知周邊環境、作出智能化決策。但在實際測試中，逢雨雪天氣、強光照射和通訊信號較差的環境中，系統有時會失靈，“當車‘看不清’紅綠燈時就會急剎，此時就需要人員介入。”
殷承良說，不管何種無人駕駛裝備，都在通過測試找到目前存在的“不足”，然后通過不斷“訓練”提升“能力”。且要想實現智能駕駛，光單車智能還不夠，“網聯”部分同樣重要，即在車與車之間、車與紅綠燈等基礎設施之間實現快速溝通，讓智慧交通變成現實。
在這方面，奉賢智能網聯汽車測試示范區也在進行硬件升級。一方面，對示范區內68個智慧化道路路口進行改造，通過開發邊緣計算系統，使得大路口信息數據能夠被智能網聯汽車全量感知。
另一方面，奉賢還在推進構建一站式車路協同應用平臺，通過融合AI、大數據和數字孿生技術，實時處理和分析來自車輛和道路網絡的大量動態數據，為智能交通決策和后期自動駕駛大模型的訓練提供數據支持。