最近有位小伙伴在后臺留言，想讓智駕最前沿解構(gòu)下低速功能車和乘用車在實現(xiàn)L4級以上級別的自動駕駛，各自的技術(shù)難度及上路風(fēng)險會有啥不一樣？其實同樣是L4級自動駕駛，在兩種不同的載體中，要求是完全不一樣的。低速功能車是指園區(qū)班車、社區(qū)接駁車、配送車這類設(shè)計給特定場景、限定速度運行的車輛，一般稱作低速智駕；而乘用車是指普通道路上跑的家用車或網(wǎng)約車，速度更高、行駛環(huán)境更復(fù)雜。

感知與定位：傳感器數(shù)量、視距和冗余的不同

低速功能車的優(yōu)勢在于速度慢，目標(biāo)可預(yù)期性高。這一特點將直接影響感知系統(tǒng)的設(shè)計。速度越低，車輛需要的“遠視”能力就越小，其只要在較近的距離把物體看清并及時制動就足夠了。舉個具體的物理量對比會更直觀，假設(shè)制動摩擦系數(shù)取典型干燥路面值0.7，自動系統(tǒng)從檢測到剎車到車子開始制動用時約0.5秒（機器反應(yīng)比人短得多），那么當(dāng)車速是50公里/小時時，系統(tǒng)要停下大約需要21米；當(dāng)車速是15公里/小時時，總停距只有大約3.35米。這個數(shù)量級的差異意味著低速車的感知“遠距離”需求小得多，短距高精度反而更重要。

因此，低速功能車在傳感器選擇上可以把預(yù)算更偏向于成本效率，例如使用低分辨率的固態(tài)激光雷達、小視場的毫米波雷達，甚至高品質(zhì)攝像頭組合就能滿足多數(shù)場景。感知幀率也可以稍低一些，因為速度慢導(dǎo)致場景變化也相對緩慢。但這里要明確一個關(guān)鍵點，低速并不等于簡單。低速車常常在人員密集、復(fù)雜交互的場景（校園、社區(qū)、小街巷）運行，行人、孩童、寵物、小型車輛隨時可能出現(xiàn)，而且這些目標(biāo)的行為很難用單一規(guī)則預(yù)測。因此，短距的高精度識別和更強的分類/行為預(yù)測能力仍然是必須的。

乘用車要做L4級別，面對的是包括城市干道、高速匝道、快速復(fù)雜的路口等復(fù)雜的開放道路。這里對感知的要求體現(xiàn)在兩個層面，第一是感知的“距離”和覆蓋角度，為了提前做出規(guī)劃和變道、超車等動作，系統(tǒng)需要遠一點的感知能力和平穩(wěn)的跟蹤性能；第二是傳感器冗余和異質(zhì)傳感（camera+radar+lidar）的完整性。高速行駛時，障礙物出現(xiàn)到需要決策之間的時間非常短，任何傳感器的盲區(qū)或失效都可能導(dǎo)致災(zāi)難性后果，因此乘用車的傳感器集成通常要更全面，數(shù)據(jù)融合也更復(fù)雜。

在定位方面，低速功能車可以通過限定運行區(qū)域來大幅簡化問題，高精地圖+基站標(biāo)定、視覺定位（基于地標(biāo)）或簡化的RTK就能做得很好。乘用車若要在廣域城市級別運行，則需要更穩(wěn)健的融合方案來對抗GPS遮擋、多路徑、局部環(huán)境變化等，且對映射與在線更新有更高要求。

總結(jié)一下就是，感知和定位上低速車的“工程難度”集中在短距離精度、低成本可靠性和針對密集人群的行為預(yù)測；乘用車則需要解決遠距感知、傳感器冗余、復(fù)雜數(shù)據(jù)融合和更廣域的地圖/定位問題。

決策與控制：速度、冗余、容錯與最小風(fēng)險條件

從決策層面來講，速度決定了可用的時間窗。低速車輛有更長的時間來采集數(shù)據(jù)、進行軌跡優(yōu)化、甚至通過與云端或遠程操作中心協(xié)商來獲得額外信息。這就使得一些復(fù)雜但計算密集的算法在低速場景中更可行�？刂粕希�低速車的動力學(xué)模型更簡單，橫向控制精度要求（轉(zhuǎn)向速度、側(cè)傾等）較低，但縱向控制（低速起停的平順性、避免竄動）反而更難調(diào)校，因為低速乘用車中乘客對低速頓挫的忍耐度低，且頻繁起停對機制可靠性要求高。

乘用車在決策和控制上面臨的主要挑戰(zhàn)是不僅要做出正確的決策，還要在極短時間內(nèi)把動作安全、平順地實現(xiàn)出來。高速變道、緊急避讓、與人類駕駛者共存的策略、復(fù)雜交通法規(guī)的實時解釋（比如黃燈如何處理、雙向車道的臨時占用等）都要求系統(tǒng)不僅要“知道”正確的策略，還要保證策略在極端情況下不會造成更壞后果。因此乘用車的控制系統(tǒng)通常需要更高等級的執(zhí)行冗余，如雙通道制動控制、兩套獨立的制動執(zhí)行鏈、獨立供電、熱備份的計算平臺等，其目的是在任何一條路徑失效時，另一條路徑都能安全地把車帶到最小風(fēng)險條件（例如減速�？俊⑼嘶匕踩�車道等）。

“最小風(fēng)險條件”得要求在兩類車上的實現(xiàn)也不同。對低速功能車而言，最小風(fēng)險通常是就地�？炕蚵�速駛離到人少、可控位置，這在園區(qū)類環(huán)境里相對容易；對乘用車，尤其是在高速路上，最小風(fēng)險往往意味著復(fù)雜的橫向控制（比如把車引導(dǎo)到應(yīng)急車道）或與交通控制中心協(xié)作，做法上更挑戰(zhàn)、對傳感器和控制的實時性要求更高。

正因如此，兩者軟件驗證的量級差別非常明顯。低速車的ODD（Operational Design Domain）通常更窄，測試場景可以高度集中、可以用實際場地進行大量場景復(fù)現(xiàn)，因而驗證覆蓋率更容易達到要求。乘用車的ODD更廣，場景空間爆炸式增長，必須依賴大量仿真、大數(shù)據(jù)驅(qū)動的情形覆蓋、道路測試和長期運營數(shù)據(jù)來不斷修補缺口。這也直接導(dǎo)致乘用車的軟件開發(fā)、測試與驗證成本遠高于低速功能車。

法規(guī)、運營與上路風(fēng)險：責(zé)任、保險與社會接受度

把一輛車放上路，不只涉及技術(shù)問題，更涉及法律和運營的問題。低速功能車常在封閉或半封閉場景中使用，因此可以優(yōu)先落地，監(jiān)管上也比較容易獲得豁免或先行許可，因為它們的速度、行程和接觸對象都易于界定。運營方可以通過地理圍欄、時段限制、遠程監(jiān)控和人工接管鏈路來管理風(fēng)險，出現(xiàn)問題時也更容易采取快速恢復(fù)措施。保險和責(zé)任分配上，低速車通常被視為“低損失”資產(chǎn)，保費和索賠邏輯會和乘用車有差別，但這并不意味著責(zé)任問題不存在。

乘用車的上路風(fēng)險則更復(fù)雜且更“貴”。一旦在高速或城市主干道發(fā)生事故，后果會更嚴(yán)重，會涉及醫(yī)療、財產(chǎn)、交通中斷等多重?fù)p失。監(jiān)管層面對L4乘用車的準(zhǔn)入門檻更高，要求在功能安全（ISO 26262）、SOTIF（ISO/PAS 21448）以及網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)保護等方面有更嚴(yán)的合規(guī)證明。運營單位需要面對的還有更大的公眾監(jiān)督和更復(fù)雜的法律責(zé)任，比如車輛在不可避免碰撞時的決策是否合理、遠程操控介入的合法性、以及是否滿足本地交通法規(guī)的要求。

另一個與風(fēng)險相關(guān)的因素是混合交通的影響。低速車如果運行在有快速車輛并行的路段，雖然自身速度低，但被更高速交通流影響的概率更高，容易出現(xiàn)被并線、被尾隨或在匝道處被擠出車道。乘用車在混合交通里雖然本身具備較高的機動性，但也更容易觸發(fā)高速碰撞或連環(huán)事故，因此它對冗余系統(tǒng)和極端調(diào)度策略的需求更為迫切。

此外，低速車更適合采用集中式管理（車隊調(diào)度中心、地面管控、實時監(jiān)控），如遇問題可以通過人工干預(yù)或遠程操控解圍；而乘用車要實現(xiàn)廣域的自動駕駛意味著要把風(fēng)險和決策分散到每一輛車上，監(jiān)管要求和質(zhì)量保證體系必須跟隨放大。

最后的話

低速功能車在實現(xiàn)L4級別自動駕駛時，技術(shù)上的難點更偏向于短距高精度感知、復(fù)雜人群行為預(yù)測、低成本下的工程化實現(xiàn)以及針對封閉/半封閉ODD的可靠運營體系；它的上路風(fēng)險相對可控、事故后果通常較輕，但與周邊更快交通流的交互仍需謹(jǐn)慎設(shè)計。乘用車朝L4邁進，則要求在傳感器覆蓋、冗余設(shè)計、實時決策和大規(guī)模驗證上都邁出更大的一步，同時要面對更高的法規(guī)門檻、更復(fù)雜的責(zé)任與保險問題，以及更大的社會監(jiān)督壓力。低速車是“率先落地、可快速迭代”的良好試驗場；乘用車則需要更多的時間、更多的數(shù)據(jù)和更高的安全保證，才能在法律和公眾信任層面邁出關(guān)鍵步伐。

如果你在做低速功能車，優(yōu)先把運營安全（geo-fencing、遠程輔助、人工接管鏈路）和針對人群的行為預(yù)測做好，感知上把短距精度和低速控制做細；如果你在做乘用車，把重點放在傳感器冗余、避險策略的可證明性、以及大規(guī)模場景覆蓋的測試體系上，同時提前與監(jiān)管和保險方溝通可驗的安全證明路徑。當(dāng)然，無論做哪類車，透明的安全溝通和可解釋的最小風(fēng)險策略，是贏得社會接受度的關(guān)鍵。

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       原文標(biāo)題 : L4自動駕駛的低速功能車和乘用車在技術(shù)難度及風(fēng)險考量上有何區(qū)別？