在雷锋网听到的一种声音中，实在现的程度与大众所理解的“自动驾驶”存在些许差异。

有不雅观点认为，限定场景人烟稀少，对通勤速率哀求不高（40公里/小时旁边），因此其技能门槛和难度大大降落——以是这是伪 Level 4 自动驾驶。

实在不然。
如果按照 SAE 与 NHTSA 的分级标准，0 级到 3 级的分类是相同的。
这两套标准的差异紧张是对Level 4、Level 5 的定义。

在 SAE 的定义中，Level 4 已经是自动驾驶，在这一阶段，没有任何人类驾驶员，可以无方向盘和油门、刹车踏板，但工况具有局限性，只在限定区域运行。


Level 5 指的是车辆的智能化，与人类驾驶无异，司机位置无人、无方向盘和油门、刹车踏板。
工况无局限性：全区域、全功能。

明确了 SAE 对自动驾驶的定义，“限定区域和功能”的自动驾驶到底是不是自动驾驶，已经十分清晰明了。

什么是限定场景自动驾驶？

想要一步到位，实现全自动驾驶并不随意马虎。

这些阻碍成分涉及：法律法规、根本举动步伐、技能成熟度、本钱以及社会接管度等各个维度。
想要在开放城市环境下实现真正的无人自动驾驶，业内估量至少还须要 5 到 10 年。

即便是经由 9 年韶光的精心设计和测试，得到数十亿英里的仿照驾驶数据以及超过350万英里的道路驾驶履历，Waymo 去年在向美国交通部提交了一份 43 页的安全报告中也提到这样一个观点： Waymo 的系统不能在未经批准的设计运行范围（ODD，Operational Design Domain）之外运行。

例如，搭客不能选择 Waymo 认可的地理位置之外的目的地，Waymo的软件不会创建在「地理围栏」区域以外的路线。

言外之意是，Waymo 的自动驾驶汽车首先会在一个特定的区域运营。

去年 11 月， Waymo 在亚利桑那州运营自动驾驶汽车，取消了主驾驶座位的驾驶安全员，其运行范围也是有限定的：即在凤凰市市郊的 Chandler 小镇周遭 100 平方英里的封闭区域。

今年 5 月，自动驾驶公司 Drive.ai 在美国德克萨斯州开启商业化运营考试测验。
从今年 7 月开始的半年内，在设定好的地理围栏范围内，Drive.ai 操持为当地至少 1 万居民供应免费无人车叫车做事。

纵目科技副总裁陈超卓曾在主题为《自动驾驶落地的思考》的演讲上先容了“地理围栏”（Geofence)的观点。
他从自动驾驶分级和地理围栏两个维度来剖析自动驾驶的成熟度，即：自动驾驶级别是 Level 1 到 Level 5，地理围栏是 Geo1 到 Geo5。

陈超卓认为，短期内自动驾驶要落地，一定要在地理围栏（Geofence）以内，比如从封闭高速，园区道路开始。

从上图中，绿色达标已经量产或可以近期落地。
百度的阿波龙，包括此前在美国德州试运营的自动驾驶公司 Drive.ai 属于 Level 4/Geo1 或 Level 4/Geo 2 的归类。
这里的场景大略，可以促进自动驾驶快速落地。

换句话说，现在的自动驾驶技能在两个环境下都是够用的：环境繁芜，但是对车的速率哀求不高，如旅游景点不雅观光；对车的速率哀求较高，但是环境大略，诸如厂区、港口、码头等地方的货色运输。

为什么自动驾驶商用化从“限定场景”开始？

自动驾驶能够在限定环境着落地，缘故原由有二：

首先，车流较低，自动驾驶汽车在做决策时压力小，也不必忙于办理各种“极度情形”；

其次，在限定区域较为顺畅的道路让测试车在出问题时能安全靠边停下，不至于影响当地交通。

对多个案例进行剖析后，麦肯锡在一份报告挑选出了自动驾驶汽车的三大发展方向：自动驾驶出租车、长途货运卡车、末了一公里的递送做事。

麦肯锡也特殊提到，在城市和高速公路工况下，自动驾驶汽车也是逐步从“地理围栏”的自动驾驶过渡到 Level 5 全自动驾驶。

以自动驾驶出租车为例：在进入全自动驾驶前，自动驾驶出租车还有三个阶段要走完。

Robo-taxi 1.0（2020-2022 年）：这个阶段各家厂商车辆的行驶里程将高达约 2000 亿英里，不过其运营范围还是有所限定，如在某个社区，载上搭客之后到达较近的目的地，全程都不上高速。
其关键词包括景象不能过于恶劣、白天、低速行驶、道路标线清晰、交通较为顺畅。

Robo-taxi 2.0 （2025-2027 年）：这个阶段好戏算正式开场，自动驾驶出租车的行驶里程将打破 3.5 万亿英里。
同时，它们还能在车流密集的市区自由活动，速率也提了起来。

Robo-taxi 3.0（2030 年）：第三阶段代表着自动驾驶技能真正破壳而出，车辆累计行驶里程将达 4.9 万亿英里。
自动驾驶出租车在没有舆图的无名道路也能搪塞自若。
此外，无论刮风下雨、冰雹暴雪，乃至烂泥路都不在话下。

末了一阶段也解释，自动驾驶技能的结局可能将无限期推迟来到，只有真正颠覆式的人工智能技能涌现时才有可能让真正的自动驾驶到来。
因而有一种不雅观点认为，自动驾驶的结局便是特定场景特定用场，开放环境的自动驾驶只有等到高等人工智能涌现。

末了，关于”限定场景“自动驾驶，我们总结了外界最为关心的多少问题：

问：什么是地理围栏？什么是 ODD（operational design domain）？两者的关系是什么？

地理围栏技能指的是一个地理区域内，自动驾驶汽车在哪进入、其速率以及续航利用情形都受到电子监控。

设计运行范围（operational design domain，简称ODD），是指自动驾驶系统可以安全运行的条件。
其范围就包括地理位置、道路类型、速率范围、景象、韶光、国家和地方性交通法律法规。

地理围栏，在某种意义上是 ODD 的延伸，只是地理围栏场景更细分，即限定工况。

问：限定场景的 Level 4 级自动驾驶很难吗？

1、全天候运营能力：仅有摄像头完备不足，须要激光雷达，毫米波，摄像头，IMU，RTK GPS 各种传感器领悟，该有的一样不能少；

2、高精度舆图同样须要，但一样平常自己做，图商不供应这类舆图；

3、以百度举例，阿波龙已经通过国家检测中央认证，理论上可以上路，有升级潜力，最大的意义是，它代表未来交通工具的雏形；

4、自动驾驶技能平台分外场景和开放道路 Level4 自动驾驶可以通用 ，但后者在感知、决策、掌握层面压力更大。
以是分外场景会拼本钱，通用场景会拼处理能力，须要的传感器和打算平台也更繁芜。

分外场景最大的寻衅是运营，各种问题都会涌现，如何达到最高效率和最大安全性可靠性及性价比才是关键。
而通用路面 Level 4 自动驾驶车，无论是功能性和产品本钱，在海内没有一家靠近产品级。

问：如何评价当前市场上量产的 Level 4级自动驾驶车？

与乘用车不同，商用车几百台就算量产（小批量量产）。
量产是“一个非同平凡的标志”，自动驾驶只有落地才能更好的发展，如果一贯都犹如空中楼阁，成本肯定会逐渐逃离这一领域，不利于自动驾驶行业的发展。

问：在自动驾驶分级根本上，引入地理围栏（Geofence），哪些自动驾驶运用可以量产或者近期可以落地？

自动驾驶运用已经量产或近期可以落地，如：Level 2/Geo 5: 已经量产的 Level 2 级别汽车；Level 4/Geo 3：即将落地的带有自主式停车功能的汽车；

自动驾驶运用在中期可以落地，如：Level 4/Geo 3；低速、大略的社会道路 Level 4；

自动驾驶运用须要长期研发，如：Level 5/Geo 5: 最繁芜的交通环境，城乡结合部等。

问：限定场景自动驾驶如何盈利？

限定场景的自动驾驶小巴已经到了量产状态，市场相对成熟。

从运营方的角度而言，目前的逻辑不在盈利，而是通过购买这些车辆给园区导流。
海内很多园区引进自动驾驶小车是为了提高园区品质，作为园区根本举动步伐，就像大型园区为理解决微交通问题购买了内部循环的大巴。

对自动驾驶技能供应方而言，可以通过租、售、流量分成等形式得到收入。
未来移动商店、移动 KTV、移动办公室等业态具有延伸的商业代价。

参考资料：

https://www.mckinsey.com/industries/automotive-and-assembly/our-insights/gauging-the-disruptive-power-of-robo-taxis-in-autonomous-driving

https://mp.weixin.***.com/s/EINGGI6TcQxxOWVicneSOA

青飞智能CEO孙一飞：限定场景自动驾驶运用及商业剖析 | 未来汽车大讲堂

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