多家科技巨头争相涌入 无人驾驶出租车悄然驶来
 来源:工人日报  更新时间:2022-09-06

  “感觉很好,很舒服,运行起来很沉稳,有一点不足之处,就是对前方障碍物太敏感,刹车力度有点大。”家住重庆两江新区的吉先生对记者说。上周末,他专门来到永川区体验无人驾驶出租车。

  “近段时间以来,有关自动驾驶政策和相关标准频频出台,无疑将提速国内自动驾驶商业化进程。”中国汽研—重庆智能中心副总工程师杨良义说,交通运输部鼓励在条件相对可控的场景,使用自动驾驶汽车从事出租汽车客运经营活动。

  天眼查数据显示,我国目前有10余家无人驾驶出租车相关企业,其中已经有上汽、百度、小马智行、文远知行为代表企业开启了商业化之路,在北京、广州、上海等地开启试点运行。

  解放交通拥堵的重大命题

  8月初,重庆永川区已批准全无人自动驾驶出租车上路载客,这是全国首例。同日批准无人驾驶出租车上路载客的地方还有武汉市经开区,这是继美国凤凰城和加州之后,世界上第二批开放全无人自动驾驶出租车上路载客的地方。

  重庆与武汉这项自动驾驶出行服务是由百度旗下的“萝卜快跑”提供,乘客需要安装“萝卜快跑APP”,然后一键叫车,便能在永川城区70余个指定地点体验自动驾驶出行服务。永川区自动驾驶开放测试道路共有54条、双向里程合计222.16公里。

  除此之外,滴滴目前在上海的开放测试道路覆盖了该市汽车会展中心、办公区、地铁站和酒店等核心区域。而AutoX则与高德地图合作,上海市民通过高德打车即可呼叫一辆AutoX无人出租车。

  据麦肯锡公司预测,中国可能是全球最大的自动驾驶市场,到2030年,自动驾驶汽车总销售额将达2300亿美元,基于自动驾驶的出行服务订单金额将达2600亿美元。

  重庆长安、庆铃等也在加速自动驾驶车辆的研发。就未来自动驾驶车辆落地趋势,杨良义判断,封闭或特定道路环境下的L3、L4商用车车辆会早于乘用车自动驾驶产品落地。原因是商用车的行驶交通环境相对简单,有些是运行在封闭园区或港口,无需进入社会公共道路,无社会车辆参与交通,相比城区道路自动驾驶系统更容易落地。

  多家科技巨头争相涌入

  记者9月3日在西部(重庆)科学城看到,这里建设了智慧公交站台、智慧路口、智慧斑马线、智慧匝道、智能化运营监管中心等设施,开展自动驾驶接驳运营和智慧交通示范试点,未来将逐步开放科学城核心区全域355公里道路。

  自去年以来,中国汽研—重庆智能中心礼嘉自动驾驶测试基地测试的车型不断增多,由之前纯乘用车、公交车,增加到商用车、特种车等。不仅有本地车企如长安、长安车联、庆铃、凯瑞特种车等,也有外地车企如中通客车、北汽福田、吉利、广汽、东风等。

  “我非常期待能见证L5等级没有方向盘的自动驾驶车辆上路,取代现行的人工驾驶车辆,将人类双手真正解放出来。”中国汽研—重庆智能中心自动驾驶测试主管工程师张江民向往地说。

  事实上,智能无人驾驶技术一直是中国本土科技企业追捧的“香饽饽”,从创新企业到科技巨头,以及许多传统车企,均在提速相关的研发、测试和落地,争抢相关机遇。

  去年华为已在深圳测试无人汽车驾驶技术;今年1月AutoX宣布其自动驾驶区域突破1000平方公里;2月百度联手一汽的“无人驾驶出租车”在深圳上路载客,激起了普通消费者的试乘欲望。

  还有漫长的路要走

  据悉,在永川和武汉的全无人自动驾驶出租车服务,起步价为16元,每公里的里程单价为2.8元,比一般出租车和网约车昂贵。

  百度自动驾驶区域运营部重庆城市经理阮廷川指出,无人车公路上面对的更多难题,还来自一些不守交规的网约车和外卖小哥,“突然转弯变道非常危险,还有更恶劣的就是逆行”“有些还和我们(的无人车)出现PK的场景,这非常具有挑战”。

  永川大数据产业园企业服务部部长曾建也坦言,无人车早期经常面临永川公路上其他驾驶员开斗气车的行为。他还指出,中国国内目前针对自动驾驶的相关法律尚不完善,永川则是出台相关规章制度并开始试行,避免未来发生交通事故没有法律可依。

  记者在采访中了解到,重庆自动驾驶技术正在驶入“快车道”,政策、技术联手夯实地基,商用自动驾驶车辆有望率先落地,由于成本太高,应该还有较长的路要走。

  重庆理工大学MBA中心主任邱冬阳认为,无人驾驶最终可能对出行、快递等行业造成“很大的影响”,包括导致一些工人失业,但相信过程会比较漫长。

  重庆大学教授蒲勇健告诉记者,随着中国人口增速放缓,未来10年之后劳工成本必然变得更高,届时不仅老一辈司机将步入退休,一般民众教育程度进一步提高,还可能导致更少人愿意投入出行行业。他认为,无人驾驶产业是重庆一项很前瞻的布局,长远能填补劳动力缺口。

  杨良义坦言,只有通过不断的场景化推广,密集推广包括无人配送车、无人驾驶卡车、无人驾驶出租车等在内的各类自动驾驶车辆,才能点燃普通消费者的使用欲望,收集实际使用的反馈,并且不断解决使用痛点,完善整个自动驾驶的场景。这是任何一个创新应用步入大规模商用化的必由之路。

责任编辑:延菁菁

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