引言

當菜鳥無人車在小區(qū)里慢悠悠送快遞，百度蘿卜快跑在城市道路上疾馳超車時，你可能覺得它們都是 “自動駕駛”，沒啥本質(zhì)區(qū)別。

但實際上，這倆的技術(shù)差異，比小區(qū)保安和特種兵的戰(zhàn)斗力差距還大。

低速自動駕駛（比如無人配送車、園區(qū)巡檢車）就像小區(qū)保安，每天在熟悉的地盤轉(zhuǎn)悠，處理的都是 “張三遛狗沒牽繩”“李四家快遞放門口” 這類常規(guī)操作，不需要太復雜的技能；而乘用車自動駕駛（比如 Robotaxi、智能駕駛汽車）則像特種兵，要在槍林彈雨的開放道路上應對 “突然竄出的行人”“加塞的貨車”“暴雨天看不清紅綠燈” 等突發(fā)狀況，技能點必須拉滿。

今天，無人車來也就和大伙兒聊聊這個事！

一、感知：低速無人車靠 “近視眼”，乘用無人車得有 “千里眼”

在感知這件事上，低速無人車和乘用車的 “視力” 根本不在一個維度。

1、低速無人車的活動范圍大多是封閉園區(qū)、小區(qū)、倉庫，無人配送車盡管在開放道路但是速度不快，環(huán)境簡單到像 “開卷考試”。

比如某款頗為暢銷的無人配送車，裝的是短距激光雷達（探測距離 10 米）、超聲波傳感器（測 3 米內(nèi)障礙物），再配兩個高清攝像頭看地面二維碼 —— 這套配置成本不到 5000 塊，卻能精準避開突然沖出的小孩、路邊的垃圾桶。

合肥包河萬達網(wǎng)點的韻達無人車，就靠這 “近視眼” 組合，每天在小區(qū)里跑 8 趟，從沒撞過東西。

2、乘用車自動駕駛可就慘了，得在開放道路上應對 “全屏暴擊”。百度第六代無人車裝了 4 顆 128 線激光雷達，最遠能瞅見 200 米外的電動車；就拿武漢長江大橋的早高峰來說，蘿卜快跑的傳感器得同時處理 “右側(cè)貨車突然變道”“左側(cè)行人闖紅燈”“前方紅綠燈變黃” 這三件事，要是視力差點，分分鐘出事故。特斯拉 FSD 雖然靠純視覺，但 12 個攝像頭加起來能覆蓋 360 度，連暴雨天的路面標線都能識別。

3、成本差異更驚人：

低速無人車的感知硬件成本通常占整車 10%，而乘用無人車光激光雷達就占 30%（比如 Waymo 五代車的激光雷達單顆成本曾高達 7 萬美元）。

這就像小區(qū)保安戴普通墨鏡就行，特種兵得配夜視儀、熱成像儀 —— 不是不想省，是環(huán)境逼得必須 “武裝到牙齒”。

二、定位：低速無人車靠 “路牌認路”，乘用無人車得有 “衛(wèi)星導航 + 高精地圖”

你讓小區(qū)保安指路，他可能會說 “往前走到第三個垃圾桶右轉(zhuǎn)”；

但你問特種兵怎么突襲目標，他得掏出衛(wèi)星地圖標坐標。

自動駕駛的定位邏輯，和這如出一轍。

1、低速無人車定位全靠 “認路牌”。京東物流的無人輕卡在園區(qū)里跑，根本不用高精度地圖，地面貼的二維碼就是 “路牌”—— 車底攝像頭一掃，就知道 “現(xiàn)在在 A3 倉庫門口，下一站是 B5 驛站”。就算 GPS 信號弱，也能靠輪速計和低成本 IMU（慣性測量單元）估算位置，10-20 厘米的誤差完全夠用。甘肅隴西的韻達無人車在鄉(xiāng)村土路跑，就靠路邊的電線桿、墻面標語做參照，定位穩(wěn)得很。

2、乘用無人車定位則是 “毫米級強迫癥”。

百度蘿卜快跑在武漢用的是 RTK-GNSS（實時差分定位），配合高精地圖，定位精度到厘米級 —— 這意味著在長江大橋上變道，能精準卡在車道中間，誤差不超過 5 厘米。

香港測試的第三代域控制器更夸張，融合激光雷達點云、路側(cè)設備數(shù)據(jù)，連急彎處的坡度變化都能實時校準。要是定位差了 10 厘米，高速行駛時可能就直接撞護欄了。

3、這種差異的核心是 “場景可控度”：低速無人車的活動范圍是 “熟人社會”為主，閉眼都能摸對路；乘用無人車面對的基本上是 “陌生人社會”，必須靠衛(wèi)星和地圖精準導航。三、決策規(guī)劃：低速車是 “按劇本演戲”，乘用車是 “即興脫口秀”

如果把決策規(guī)劃比作 “處理問題的方式”，低速無人車就是照著劇本念臺詞的演員，乘用無人車則是隨時要接梗拋梗的脫口秀演員。

1、低速無人車的路徑規(guī)劃或許簡單到 “小學生都會”。

順豐的無人車在倉庫里跑，路線都是預設好的 “從分揀線到 3 號月臺”，遇到行人就停下等 5 秒，沒人了再走，用的還是幾十年前的算法。

它人機器人的清潔車更佛系，每天在園區(qū)按固定路線掃地，連 “遇到落葉堆繞著走” 這種決策，都是寫死的程序 —— 反正速度慢，再笨也出不了大錯。

九識智能、新石器、美團、菜鳥無人配送車路徑規(guī)劃相對比較復雜，已經(jīng)進化到了大專以上水平。

2、乘用無人車的決策得是 “八核大腦”。

在武漢光谷、廣州高鐵站的十字路口，蘿卜快跑、小馬智行自動駕駛出租車要同時處理：

直行綠燈剩 3 秒要不要沖？

左側(cè)公交車有沒有可能突然變道？

斑馬線后藏著的電動車會不會闖紅燈？

這時候就得靠深度學習模型預測每個交通參與者的行為，用模型預測控制（MPC）實時調(diào)整路線。

有次測試中，系統(tǒng)預判到外賣小哥要闖紅燈，小馬智行提前減速避讓，人類安全員都驚呼 “這反應比我快”。

3、算力需求更是天差地別：低速無人車的控制器算力可能就 10TOPS（比如菜鳥 GT-Lite 用的芯片），夠跑個簡單的行為樹；乘用無人車的雙 AI 芯片算力得 1200TOPS（百度第六代車），才能扛住復雜場景的實時計算。四、安全冗余：低速無人車是 “戴個頭盔就行”，乘用無人車是 “穿全套防彈衣”

小區(qū)保安巡邏可能就帶個對講機，特種兵執(zhí)行任務得穿防彈衣、戴鋼盔、配急救包 —— 自動駕駛的安全冗余設計，也是這個邏輯。

1、低速無人車的安全措施主打 “夠用就好”。它人機器人的清潔車裝了 “死亡開關(guān)”，只要有人碰一下車側(cè)的感應帶，立馬斷電剎車；某品牌無人車的保險杠是泡沫做的，就算撞到人，最多疼一下不會受傷。它們遵循的安全標準低得多，ASIL 等級通常是 B 級（風險可接受），畢竟速度慢，真出事也只是 “小剮小蹭”。

2、乘用無人車的安全冗余是 “疊 buff”。百度第六代無人車的制動系統(tǒng)是雙回路設計，一個回路失效，另一個能立馬接管；傳感器也是 “三重保險”—— 激光雷達、攝像頭、毫米波雷達同時壞了才可能出問題。按 ISO 26262 標準，得達到 ASIL-D 級（最高安全等級），出險率得是人類司機的 1/14 才行。特斯拉的 Robotaxi 更狠，連轉(zhuǎn)向電機都備了兩個，生怕高速行駛時突然失靈。

3、這背后是 “速度決定風險”：低速無人車撞一下最多賠個快遞，乘用無人車高速撞一下可能出人命，安全標準自然天差地別。五、系統(tǒng)集成：低速無人車是 “組裝樂高”，乘用無人車是 “造火箭”

把自動駕駛系統(tǒng)比作 “攢電腦”，低速車就是用現(xiàn)成零件拼樂高，乘用車則是自己畫圖紙造芯片。

1、低速無人車的系統(tǒng)集成簡單到 “模塊化組裝”。某品牌無人車，軟件用的是輕量化 ROS 2 框架，傳感器都是采購的現(xiàn)成模塊，OTA 升級也就是更新個配送點坐標 —— 就算升級失敗，回滾到上一版本就行，影響不大。安徽的快遞網(wǎng)點老板說：“我們自己都能給無人車換電池、校準攝像頭，跟修電動車似的。”

2、乘用無人車系統(tǒng)是 “牽一發(fā)而動全身”。特斯拉的 FSD 系統(tǒng)升級，得同步更新感知算法、決策模型、底盤控制邏輯，整個過程要經(jīng)過上百項測試，生怕 “改了剎車程序?qū)е录铀偈ъ`”。文遠知行的 OTA 更復雜，廣州的車和中東的車，因為路況不同，升級包都不一樣 —— 這就像給北方的暖氣和南方的空調(diào)寫不同的控制程序，難度翻倍。

3、這種差異的核心是 “規(guī)�；�與復雜度”：低速無人車要的是 “便宜好修”，乘用無人車要的是 “萬無一失”。六、結(jié)語：沒有誰更先進，只有誰更適配

當菜鳥無人車賣 1.68 萬，百度蘿卜快跑的車成本 20.5 萬時，你不能說前者 “技術(shù)差”，只能說它們的 “戰(zhàn)場不同”。

低速自動駕駛的核心是 “用最低成本解決簡單場景問題”—— 就像小區(qū)保安，不需要會格斗，但能把小區(qū)管得井井有條；乘用車自動駕駛的核心是 “用極致技術(shù)應對復雜挑戰(zhàn)”—— 就像特種兵，必須十八般武藝俱全才能保命。未來這倆可能會互相 “抄作業(yè)”：低速無人車可能借鑒乘用車的輕量化決策算法，乘用無人車也可能學低速車的低成本傳感器融合方案。但歸根結(jié)底，自動駕駛沒有 “萬能技術(shù)”，只有 “適配場景的技術(shù)”—— 就像你不會讓小區(qū)保安去突襲敵人，也不會讓特種兵去管小區(qū)停車，術(shù)業(yè)有專攻罷了�？傊�，無人車來也認為：下次再看到無人車，別只看 “有沒有司機”，不妨想想：它是在小區(qū)當保安，還是在城市當特種兵？這背后的技術(shù)故事，可比 “自動駕駛” 四個字有趣多了。親！你說呢？

       原文標題 : 低速無人車 vs 乘用車自動駕駛：一個像小區(qū)保安，一個像特種兵？