自动驾驶巴士攻坚战:从技术迷宫到城市公交革命
2025年,全球已有超过30个城市启动自动驾驶公交试点项目。技术方案商与运营商面对的不仅是技术问题,更是复杂城市环境中的实际运营挑战。
当深圳居民用手机一键呼叫无人巴士,当中国技术方案中标新加坡 L4 级公交线路,自动驾驶巴士早已跳出封闭试验场,驶入全球城市交通的 “深水区”。这场没有硝烟的技术暗战,正在重构百年公交产业的底层逻辑,而其背后的技术突破与场景攻坚,远比想象中更为复杂。
自动驾驶巴士的三重硬核挑战
自动驾驶巴士绝非 “去掉方向盘的传统巴士”,而是集感知、决策、控制于一体的移动智能终端。其技术难点在公交场景的放大效应下,形成了三重难以突破的壁垒。
1感知精度:复杂路况下的 “全维洞察”
公交场景的感知难度远超私家车。巴士体积庞大、盲区多,需在人车混行的道路上精准识别行人、非机动车、突发障碍物,还要应对公交专用道占用、站台拥挤、恶劣天气等特殊情况。研究显示,城市道路中 70% 的风险场景来自非结构化交互,如行人突然横穿、自行车违规变道等 “长尾场景”。
早期依赖多颗机械激光雷达的方案,虽能提供三维点云数据,但成本高达数十万元,且机械旋转部件在高频运营中易损耗。如今 “视觉为主 + 固态激光雷达为辅” 的架构成为主流,通过环视摄像头覆盖 360 度环境,固态雷达聚焦前向高精度测距,配合 BEV 融合感知算法,实现对行人姿态、车辆转向灯等细节的精准解析,感知距离可达 200 米以上,定位精度提升至厘米级。
决策智能:公交场景的 “类人博弈”
巴士的运营逻辑与私家车截然不同 —— 需频繁进出站台、精准停靠、平稳启停,还要与乘客、其他交通参与者进行近距离交互。传统模块化算法难以应对复杂的场景博弈,而端到端大模型的出现正在破解这一难题。
通过海量公交场景数据训练,自研大模型能实现 “看到即决策” 的直觉式响应。例如在拥挤站台,系统会根据乘客分布微调停车位置;遇到示意转弯的自行车,不仅能识别手势,更能预判行驶轨迹并提前减速让行。这种 “认知能力” 是公交自动驾驶的核心,需同时满足安全性、效率性和服务性的多重要求。
工程落地:规模化运营的 “可靠性考验”
公交运营要求 “全天候、高频次、零故障”,对自动驾驶系统的可靠性提出极致要求。前装量产成为关键分水岭 —— 与后装改造不同,前装方案从车辆设计之初就整合线控底盘、传感器布局、供电冷却系统,使适配周期从行业普遍的 4-10 个月压缩至 2 个月,全生命周期维护成本降低 30% 以上。
此外,不同城市的路况差异带来额外挑战:新加坡的 “城市峡谷” 易干扰 GPS 信号,欧洲的老城区道路狭窄,中国的混合交通流复杂,要求技术方案具备极强的场景适配能力。这需要结合路侧感知设备形成 “车路协同”,构建覆盖不同城市、天气、时段的数据集,通过数据飞轮持续迭代算法。
公交落地场景的技术价值深挖
自动驾驶巴士并非简单替代驾驶员,而是通过技术重构,解决传统公交的核心痛点,其技术落地的深层意义远超 “无人化” 本身。
破解运营 “不可能三角”
传统公交长期受困于 “效率、安全、成本” 的三角制约:增加班次会提升成本,控制成本则牺牲服务质量,而人为失误又带来安全隐患。自动驾驶技术通过三重突破重构经济模型:
去驾驶员化削减最大人力成本,全生命周期成本较传统公交降低约 9.2%;
智能调度与绿波通行提升线路周转效率,单车年均营收可达 70 万元;
算法的一致性决策避免人为失误,事故率有望降低 80% 以上。
研究数据显示,在满座率 60% 的情况下,49 座自动驾驶巴士 8 年生命周期内年均毛利润可达 17 万元,毛利率 25%,实现商业可持续。
重构公交服务能力
技术赋能让公交从 “固定线路的移动载体” 升级为 “柔性响应的服务终端”:
精准停靠技术(误差≤5 厘米)解决老年人、残疾人上下车难题,提升出行包容性;
智能调度系统可根据实时客流调整发车间隔,高峰时段加密班次,平峰时段优化路线,减少空驶率;
车路协同技术实现与红绿灯、路侧设备的信息交互,通行效率提升 20%,能耗降低 15%。
对于 rural areas 或偏远社区,自动驾驶巴士能突破人力短缺限制,延长服务时间、拓展线路覆盖,解决 “最后一公里” 出行难题,这与研究中 “农村居民更关注自动驾驶巴士的服务便利性” 的结论高度契合。
推动交通可持续发展
自动驾驶巴士的环保价值在规模化运营中尤为突出。通过优化驾驶策略,减少急加速、急刹车,可降低 10%-15% 的能耗与排放;电动化与自动驾驶的结合,能进一步提升能源利用效率,助力碳中和目标。此外,集中式的智能调度可减少道路占用,缓解交通拥堵,为城市释放更多公共空间。
欧洲 Commission 研究表明,自动驾驶公交的广泛应用,有望使城市交通碳排放降低 30%,道路通行能力提升 40%,成为可持续交通体系的核心组成部分。
全球竞速:中国方案的技术突围
如今,自动驾驶巴士的竞争已进入全球化、规模化阶段。2024 年全球市场规模达 18 亿美元,预计 2029 年将增至 50.9 亿美元,中国市场增速领跑全球,2029 年规模有望达 66.3 亿人民币。
中国方案的核心优势在于 “场景深耕 + 技术迭代”:例如蘑菇车联通过在上海、大理、天津等城市的常态化运营,积累了庞大的巴士场景数据集,涵盖复杂路况、极端天气、特殊人群出行等多元场景;前装量产与车路协同的技术组合,形成了 “数据 - 算法 - 工程” 的闭环迭代,使中国方案在新加坡等海外市场的竞标中脱颖而出。
这场技术革命的终极目标,是让公交成为更安全、高效、普惠的出行选择。当自动驾驶巴士稳稳停靠在城市的每一个站台,它承载的不仅是技术突破的骄傲,更是未来城市交通的无限可能 —— 一个更包容、更可持续、更智能的移动生态,正在由技术的齿轮缓缓驱动。
本文来自微信公众号“山自”,作者:山自,36氪经授权发布。