4月27日，高德打车宣布接入Autox无人车，在上海进行试点。主力车型为福特MKZ，共投放30台在上海嘉定部分区域进行试运营。上海市民可以通过在高德地图APP官网报名来体验此项新服务。试运营期结束后，所有上海市民只要进入高德地图打车页面，选定Autox选项，就可以一键呼叫无人车。

与此同时，百度Apollo Robotaxi也在4月19日于长沙试点了无人驾驶网约车服务，站点覆盖长沙的商业区、学校、住宅区和工业区。目前共投入45辆红旗EV无人驾驶出租车，每日运营时间为早上九点半至下午四点半。

不过高德和百度均未对此次无人驾驶服务具体定价，上海和长沙市民在网上预约通过后可以进行免费的体验。

而市民们对这种新鲜的无人驾驶车既期待又有些害怕。一名长沙体验者在接受新浪科技的记者采访时称：“感觉很神奇，以后会常用。”也有上海网友打趣道：“已经报名体验，同时还给自己买了保险。”

历时三年的前期准备

事实上，各大国内外企业早已看中了自动驾驶这一未来风口。

从2017年开始，包括Waymo、百度、特斯拉、蔚来汽车、Uber和滴滴在内的若干企业就已经将无人驾驶汽车列入未来三年企业的发展规划中。北京开放了4个区域的44条道路为一些企业提供开发时期的道路压力测试。除此以外，作为测试城市的还有硅谷、拉斯维加斯、深圳、上海、广州、武汉等。

过去三年，全世界都在积极布局自动驾驶出租车，并对其发展前景看好。

美国Orbis Research公司发表的关于自动驾驶出租车销售的市场预测报告显示，2018年全球已经出售了1684辆自动驾驶出租车，2019年至2025年，自动驾驶出租车销售市场的年平均增长率（CAGR）或将达到124.6%，这意味着到2025年，无人驾驶汽车销售量会达到23万8856辆。另据中商产业研究院报告，2021年全球无人驾驶汽车市场规模预计达到70.3亿美元。

本次百度、高德相继推出的无人驾驶网约车服务，或许正是借疫情期间市民对无接触交通出行的需求，为车辆装上智能测温系统，打响了进军国内无人驾驶高新科技领域的第一枪。

是否真的做到了“无人驾驶”？

无人驾驶充分利用了智能AI算法，在大量搭建底层数据基础后，该算法会自动学习优化自己的驾驶方式。在此之前，系统会针对不同司机的操作数据进行对比，从而制定更优的行车环境与行车状态、智能化地选择行驶道路。

高德Autox和百度Apollo Robotaxi均装配有若干个激光雷达、摄像头、监控设备和乘客控制屏，以保障路况信息采集与处理的流畅性。在独家技术方面，百度Robotaxi装载了红旗EV Apollo定制版OBU车载单元，能够和智能网联路侧设备进行L4级车路协同感知驾驶，实现聪明的车与智能的路紧密结合。而高德Autox则采用了自己的高精地图技术，大量使用云计算和大数据为无人驾驶车在云端提供高精定位和车道级路径规划。

高德Autox方面人士在接受澎湃新闻记者采访时表示：“行驶过程中，自动驾驶汽车可以智能识别红绿灯、周边的车辆和行人，以及道路两边的设施，并根据订单行程合理规划路线。”

尽管AI技术下的无人驾驶车安全性其实要比人为驾驶高的多，但是根据相关的法律法规，为进一步保障行车安全，在自动驾驶车试行的第一阶段，每辆车均会配备安全员，每辆车的行驶时速最高不能超过50公里。整个过程中，安全员起到监督保障的作用，不需要进行任何实质上的操作。若发生事故，安全员则是主体负责人。

对我国市场有何影响

在宣布无人驾驶应用于网约车以前，无人驾驶往往出现在特定区域内，作为一种智能物流的方式。例如，宝钢集团上海宝山基地就运用无人驾驶重载框架车来运输成品卷材。然而，当无人驾驶投入我们日常的生活应用后，会对我国出行市场产生什么影响？

首先受到冲击的就是传统的出租车行业。在无人驾驶技术进一步普及后，由于不需要驾驶员，乘客们在省下支付给司机的报酬的同时，还承担起了汽车制造的成本，这无疑是一种高效且双赢的新型商业模式，而传统的出租车司机则面临下岗的风险。

与之相应的货物运输业、机修业、汽车配件业、石油业可能也会面临着订单量的减少。据普华永道统计，到2030年，电子设备将占到汽车生产成本的50%，大大高出现有的1/3份额，因此机械配件的需求会大大下降，消费者对石油的需求也会降低。

不过对于拥有大量资源与渠道的广大车企行业而言，谁能率先抢占无人驾驶车的市场、推出适配无人驾驶技术的车型，谁就可能在未来获得更大的主动权。

另外从股市来看，自2019年起，我国自动驾驶概念股走势活跃。国盛证券认为，未来随着AI、大数据、云计算等技能的归纳使用、轿车智能程度的提高、5G网络的逐渐遍及以及车路协同设备与技能的进一步老练，自动驾驭将逐级走向成熟。

然而，无人驾驶企业对于商业化并不心急。百度Robotaxi负责人陶吉接受媒体采访时说：“商业化还需要时间，现在是测试运营这个阶段，更多是以运营的形式，以真实用户上车，真实用户场景作为驱动来迭代我们这个技术的产品，至于这个商业化是需要到一定程度之后，到那个时候再讨论后面的事情。”

另一位业内人士在接受《解放日报》记者采访时也表示：“目前一辆无人驾驶汽车光传感器要上百万，无法大规模应用。解决之道还在于技术攻关，要将整体套件的成本控制在几十万甚至几万元。同时，算法也需优化到极致。”（财富中文网）