广州开展L4级自动驾驶货运车公开路试

时间： 2024-05-25 02:00     浏览量：512

近日，自动驾驶科技公司文远知行WeRide获得广州市颁布的远程测试（无人）牌照和载货测试牌照，旗下自动驾驶货运车Robovan获准在广州市开展自动驾驶城市货运车“纯无人测试”及“载货测试”，测试范围覆盖白云、花都、番禺、黄埔、南沙、海珠6个行政区共797条测试道路，双向里程3247公里，其中包括南沙区全域。

这是中国首个城市开放道路场景下L4级自动驾驶货运车纯无人远程测试许可，也是中国首个支持7×24全天时自动驾驶货运车载货测试活动，为文远知行进一步迈向自动驾驶同城货运商业化运营提供了有力支持。

文远货运车是中国第一款L4级自动驾驶货运车，采用江铃轻客BEV车型开发，搭载文远知行全栈式软硬件解决方案，拥有360°无盲区感知能力、全冗余底盘和智驾系统，可实现全天时、全场景运行，覆盖城市中心、城中村、高快速路等道路场景，提供高效、降本、数字化的自动驾驶货运解决方案。

为满足大规模商业化落地应用需求，文远知行定向研发了云控平台和自动驾驶货运APP，可实时查看运行路线及自动驾驶状态，支持语音客服、车辆定位、订单状态管理、送货进度查询、车队调度等多维度商业化运营级功能。

目前，文远知行已与多家中国知名物流企业合作，在广州国际生物岛落地自动驾驶城市货运商业化运营试点，试点期间每日承运货物超50000件。

在此之前，文远知行已于广州先后开启Robotaxi自动驾驶出租车、Robosweeper自动驾驶环卫车商业化运营。2023年12月30日，文远知行携手广州巴士集团落地全国首个自动驾驶小巴商业收费运营服务。如今获准开展自动驾驶城市货运车Robovan纯无人远程测试及载货测试，文远知行在智慧货运场景下的商业潜力也得到有力释放。

链接：什么是“L4级”？

按我国实施的《汽车驾驶自动化分级》，驾驶自动化分6级。

L0至L2为驾驶辅助，驾驶员需全程监控驾驶；

L3是有条件自动驾驶，驾驶员在紧急情况执行接管；

L4为高度自动驾驶；

L5为完全自动驾驶。

探讨：自动驾驶车大规模上路，还有多远？

据新华社电 近期，多地发布自动驾驶测试区域扩大的消息。很多消费者逛车展或买新车时发现，自动驾驶功能已渐成汽车“标配”。此外，越来越多物流、公交等功能型无人车也进入日常生活。自动驾驶车大规模上路，还有多远？

无人车应用场景增加

从乘用车角度看，L2级及以上辅助驾驶功能在加速上车。乘联会报告显示，今年1至2月新能源乘用车L2级及以上辅助驾驶功能的装车率为62.5％，而去年新能源乘用车的装车率为55.3％，燃油乘用车的装车率为36.6％。

对于乘用车驾驶者而言，目前可以最大程度解放双手、缓解疲劳的技术是什么？不少车企给出答案：城市NOA。

NOA全称为Navigate on Autopilot，业界常译为“领航辅助驾驶”，通过NOA，用户可在特定道路范围实现点到点的导航辅助驾驶功能，车辆可在无人接管情况下到达目的地。截至2023年底，中国市场在售车型提供NOA标配或选装的超过70款，比上年增长160％多。

曾经，NOA是高端电动车的专属，但这一局面正在改变。

今年以来，NOA功能开始向中低价位车型拓展。吉利、小鹏等车企已推出价格20万元以下搭载NOA功能的车型，大疆车载推出适用于油电两用车型、具有NOA功能的基础版智驾方案，硬件成本约7000元。

央地支持政策频出

我国自动驾驶技术近年来快速向L2级以上发展，与国家政策支持密不可分。

去年11月，工信部等四部门发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，支持开展L3级和L4级自动驾驶汽车的准入和上路试点。

去年12月，交通运输部发布《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，引导规范自动驾驶技术在运输服务领域的应用，适用L3至L5级自动驾驶车辆。

地方层面看，深圳、上海、杭州等地已就自动驾驶开展地方立法，北京的自动驾驶汽车立法工作也已纳入2024年立法审议项目。

北京、上海、重庆等地已给至少7家车企发放L3级高速公路道路测试牌照，包括比亚迪、阿维塔、奔驰、宝马、智己等。

从技术上看，以华为、小米、大疆等为代表的信息通信、消费电子、科技等企业跨界进入汽车行业，带动自动驾驶技术的发展。

华为、小鹏已开发不依赖高精地图的NOA功能。华为的鸿蒙智行与赛力斯、奇瑞、江淮、北汽蓝谷等车企合作，推出问界、智界、享界等品牌。

中国车企的创新也得到外国同行的认可。上月小鹏汽车与大众汽车集团签订战略合作框架协议。双方将基于小鹏的最新技术，开发新的电子电气架构，应用在大众为中国市场开发的CMP平台上，2026年开始量产装车，届时大众的两款车将采用小鹏NGP智能驾驶技术。

大规模社会化应用仍未成熟

业界公认，实现自动驾驶是一个极其复杂的系统工程，政策法律、应用场景、软硬件技术等对其发展都有重要影响。

“尽管自动驾驶在一些场景接近甚至超越人类驾驶水平，但距离大规模社会化、商业化应用仍有很长的路要走。”中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟说。

自动驾驶的商业化安全应用，需要更多数据积累和场景训练。中国工程院院士张亚勤表示，百度L4自动驾驶测试车辆累计行驶近1亿公里，但极端工况数据仍不足，且数据分类、标注、处理、合规等存在挑战。大模型在汽车行业的应用对数据资源的流动与共享提出更高要求。

小米集团创始人雷军认为，当前行业内的智能驾驶产品在功能定义、安全性能、人机交互、运行条件、数据应用等方面仍有较大差异，存在驾驶安全和数据安全隐患；需尽快推进相关法规标准和产品监管办法落地，规范智能驾驶产品的安全应用。（文/广州日报全媒体记者黄庆）