无人驾驶有什么车

无人驾驶汽车已从概念驶入现实，其车型阵容正快速扩充。本文将系统梳理当前市场上主要的无人驾驶车辆类型，涵盖从乘用车到商用车的多元领域。文章将重点介绍特斯拉、百度等领军企业的量产车型，以及Waymo等公司在自动驾驶出租车领域的布局，同时展望物流配送等新兴应用场景，为读者呈现一幅完整的无人驾驶汽车生态全景图。

       当我们在谈论未来交通时，“无人驾驶”无疑是其中最闪耀的明星之一。它不再是科幻电影里的遥远想象，而是已经悄然出现在我们身边道路上的现实。许多朋友可能会好奇，究竟现在市面上有哪些车搭载了无人驾驶技术？它们又分别处于怎样的发展阶段？今天，我们就来进行一次深入的盘点，从家用的智能轿车到提供出行服务的自动驾驶出租车（Robotaxi），再到默默改变物流行业的无人配送车，为您揭开无人驾驶汽车世界的面纱。

       一、面向个人消费者的量产智能汽车

       对于普通消费者而言，最容易接触到的无人驾驶技术载体，便是各大汽车品牌推出的量产智能汽车。这些车辆通常具备高级别的驾驶辅助功能，并在法律允许的框架内，逐步向更高程度的自动化演进。

       首先不得不提的是特斯拉（Tesla）。其全系车型，包括Model 3、Model Y、Model S和Model X，都标配了名为“完全自动驾驶能力”（Full Self-Driving Capability，简称FSD）的硬件系统。尽管其名称包含“完全自动驾驶”，但根据国际自动机工程师学会（SAE International）的标准，它目前仍属于驾驶辅助系统，需要驾驶员保持监管。特斯拉通过遍布车身的摄像头、超声波传感器和毫米波雷达来感知环境，并依靠强大的车载计算机进行实时决策。其FSD测试版软件已经能够在城市街道中实现导航辅助驾驶，自动识别交通信号灯、停车标志并执行转弯等复杂操作，代表了当前量产车自动驾驶技术的顶尖水平。

       在中国市场，本土品牌的崛起同样令人瞩目。例如，蔚来汽车（NIO）为其车型提供了“蔚来自动驾驶”（NIO Autonomous Driving）系统。该系统基于高精地图和感知融合技术，能够实现高速及城市快速路上的导航辅助驾驶，即车辆可以按照导航路线自动完成汇入主路、巡航行驶、切换车道、驶离匝道等一系列动作。小鹏汽车（XPENG）的“智能导航辅助驾驶”（Navigation Guided Pilot，简称NGP）功能也备受用户好评，其最新版本覆盖了城市道路场景，在复杂的中国城市路况下表现出较强的应对能力。

       此外，理想汽车（Li Auto）、极氪（ZEEKR）等品牌也纷纷在其高端车型上部署了类似的领航辅助驾驶功能。这些系统虽然尚未达到“无人”的程度，但已经极大地减轻了驾驶员在长途旅行或拥堵通勤中的负担，是迈向完全无人驾驶的重要过渡产品。

       二、提供公共出行服务的自动驾驶出租车

       如果说量产智能汽车是“人车共驾”，那么自动驾驶出租车则致力于实现真正的“无人”载客服务。这是目前全球科技公司和出行平台竞相角逐的核心赛道。

       行业的先行者是美国Waymo公司。它脱胎于谷歌的自动驾驶项目，拥有全球最长的自动驾驶路测里程。Waymo在美国凤凰城等地推出了完全无人化的出租车商业服务，乘客通过手机应用叫车后，一辆没有安全员的克莱斯勒大捷龙（Chrysler Pacifica）混动MPV或捷豹I-PACE电动车就会前来接驾。车辆顶部醒目的激光雷达（LiDAR）是其核心传感器，配合摄像头、毫米波雷达，构建了极其精细的周围环境三维模型。

       在中国，百度公司旗下的“萝卜快跑”（Apollo Go）是规模最大的自动驾驶出行服务平台。它在北京、上海、广州、深圳、武汉、重庆等多个城市开展了常态化收费运营。百度Apollo的自动驾驶车队车型多样，包括与红旗合作定制的量产无人车，以及林肯MKZ等改装车型。这些车辆同样集成了激光雷达、摄像头等多类传感器，能够处理中国特有的复杂交通场景，如行人、自行车混杂的路口。

       同样，小马智行（Pony.ai）和文远知行（WeRide）等中国自动驾驶初创企业也在广州、北京等地推出了自动驾驶出租车服务，使用的车辆多为基于广汽埃安、东风日产等品牌车型改造的自动驾驶车辆。滴滴自动驾驶公司也利用其庞大的出行数据优势，在上海、广州等地进行测试运营。这些服务目前大多在限定区域内运行，并可能配备远程安全员，但“车内无人”的完全无人化测试和运营正在不断扩大范围。

       三、专注于物流运输的无人驾驶商用车

       无人驾驶技术在商用车领域，特别是物流运输方面的应用，可能比乘用车更快实现大规模商业化，因为其运行环境相对可控，经济效益更为直接。

       在干线物流方面，图森未来（TuSimple）是全球知名的无人驾驶卡车公司，专注于为货运行业提供高速公路场景的自动驾驶解决方案。其测试和运营的卡车可以在高速公路上实现长时间自动驾驶，有望显著提升物流效率并降低司机疲劳驾驶的风险。中国的智加科技（Plus）、嬴彻科技等公司也在这一领域深耕，并与国内主流重卡制造商和物流企业展开合作。

       在末端配送领域，无人驾驶小车正成为“最后一公里”的新解决方案。例如，阿里巴巴达摩院研发的“小蛮驴”无人配送车，已经在全国数百所高校和社区运行，负责包裹和外卖的定点配送。京东的无人配送车也早已投入实际使用。这些小车体型小巧，速度不高，但能够完全自主地在人行道和园区道路上规划路径、避让行人，是无人驾驶技术落地的一个非常成功的缩影。

       此外，在港口、矿山、机场等封闭或半封闭的场景中，无人驾驶的集装箱卡车、矿用卡车和牵引车也已经投入使用。这些车辆在固定的路线和环境下作业，技术挑战相对较小，但带来的安全提升和成本降低效果非常显著。

       四、科技公司的原型车与未来概念

       除了基于现有车型改造，一些科技巨头选择从零开始，为自动驾驶“量身定制”车辆。这类车往往代表了更前瞻的设计理念和技术集成。

       苹果公司（Apple）的“泰坦计划”（Project Titan）虽然神秘，但多年来一直传闻其在开发一款具有革命性设计的电动汽车，自动驾驶能力是其核心。尽管苹果从未正式发布产品，但其在传感器融合、机器学习和芯片设计方面的深厚积累，让行业对其动向始终保持高度关注。

       中国的百度，除了与车企合作，也展示了其集度（后更名为极越）品牌的首款汽车机器人概念车。这款车在设计之初就摒弃了传统汽车以驾驶员为中心的理念，取消了方向盘和踏板（或可折叠收缩），将座舱完全打造为智能移动空间，展现了其对未来高级别自动驾驶时代汽车形态的思考。

       五、跨界融合的特种作业车辆

       无人驾驶的应用远不止于载人和运货。在许多特殊行业，无人驾驶技术正在创造新的作业模式。

       无人驾驶清扫车已经开始在中国的许多公园、园区和街道上工作。它们可以在夜间或凌晨自动执行清扫任务，提高清洁效率的同时减少对人力的依赖。无人驾驶的零售车也在一些创新园区出现，如同移动的自动售货机，可以预约召唤到指定地点提供餐饮服务。

       在农业领域，无人驾驶拖拉机、收割机正在进行试验，有望实现精准农业，提升作业标准化程度。甚至在未来，我们或许会看到完全为城市服务而设计的无人驾驶多功能平台，能够根据需求切换清扫、配送、安防巡逻等不同模块。

       六、技术路径与传感器方案的差异

       观察上述各类无人驾驶车辆，会发现它们的外观有一个明显区别：有的车顶或车身布满了各种传感器“塔”或凸起，有的则看起来与普通汽车无异。这背后是两种主要的技术路径之争。

       以Waymo、百度Apollo为代表的公司，主要采用“激光雷达为主导”的多传感器融合方案。激光雷达能提供精确的三维距离信息，不受光线影响，被视作安全冗余的保障。因此，他们的测试车辆通常顶着一个旋转的激光雷达。

       而以特斯拉为代表的公司，则坚持“纯视觉”方案，即主要依靠摄像头模拟人类视觉，辅以毫米波雷达，并依靠强大的人工智能算法进行图像识别和理解。特斯拉认为这才是通向通用人工智能驾驶的路径，并且有利于大规模量产和成本控制。

       目前，两种方案都在快速发展。激光雷达的成本正在迅速下降，并开始应用于一些高端量产车型。而视觉方案的算法则在不断突破性能极限。未来的主流方案可能会是两者的进一步融合。

       七、法规与商业化进程的关键影响

       有什么样的无人驾驶车能上路，不仅仅取决于技术，更深刻地受到法律法规和商业化进程的制约。

       目前，全球大多数国家和地区允许上路测试和运营的自动驾驶车辆，都需要满足严格的安全标准，并可能需要申请特殊牌照。例如，中国各地发放的自动驾驶测试牌照，就明确规定了测试车辆的范围、时间、路段以及是否允许撤除安全员。这直接决定了我们能在哪些地方看到什么样的无人车。

       商业化模式也在塑造车辆形态。自动驾驶出租车公司需要考虑每公里运营成本，因此会选择耐用、空间合适的车型进行改装。而面向个人销售的车，则必须将自动驾驶系统的成本控制在消费者可接受的范围内，并确保功能的实用性和安全性，这影响了功能释放的节奏。

       八、核心供应链与硬件载体

       无人驾驶汽车的本质，是一台搭载了强大感知、决策和执行系统的智能机器人。其核心硬件决定了能力的上限。

       “大脑”是自动驾驶芯片。英伟达（NVIDIA）的Drive系列、高通（Qualcomm）的Snapdragon Ride平台以及特斯拉自研的FSD芯片是其中的代表。它们提供了处理海量传感器数据、运行复杂神经网络模型所需的算力。

       “眼睛”是传感器。除了前述的激光雷达和摄像头，毫米波雷达在测速和恶劣天气下的感知中不可或缺，超声波雷达则主要用于近距离泊车辅助。高精度定位模块和惯性导航系统则让车辆时刻知道自己在地图上的精确位置。

       “四肢”是线控执行机构。真正的无人驾驶需要车辆具备线控油门、线控制动和线控转向能力，即能够通过电信号而非机械结构来控制车辆运动，这是实现自动化的基础。如今大多数新能源车和高端燃油车都已具备这些条件，为自动驾驶改装提供了可能。

       九、软件算法：自动驾驶的灵魂

       硬件是躯体，软件算法才是灵魂。无人驾驶软件系统通常包含感知、预测、规划决策和控制等多个模块。

       感知算法负责识别摄像头和激光雷达数据中的车辆、行人、车道线、交通标志等。预测算法试图预判其他交通参与者的未来几秒的运动轨迹。规划决策算法则像一位老司机，综合所有信息，规划出安全、舒适且符合交规的行驶路径。控制算法最终将路径转化为精确的油门、刹车和方向盘指令。

       这其中，深度学习技术，特别是卷积神经网络和Transformer模型，在环境感知和决策中发挥着核心作用。海量的真实路测数据和仿真数据被用于不断地训练和优化这些算法模型。

       十、高精地图：自动驾驶的“记忆”

       对于很多无人驾驶系统，尤其是面向城市复杂路况的系统，高精地图是一个关键支撑。它不同于我们手机上的导航地图，其精度达到厘米级，不仅包含车道线的精确位置、曲率、坡度，还包含交通标志、路缘石甚至井盖的位置信息。

       有了这份超详细的“记忆”，自动驾驶车辆可以提前知晓前方道路的精确结构，弥补传感器在恶劣天气或视线受阻时的局限性，并做出更优的全局规划。百度、高德、四维图新等公司都在这一领域投入巨大。当然，如何高效地制作、更新和维护覆盖全国的高精地图，也是一个巨大的挑战。

       十一、安全与伦理：无法回避的终极课题

       无论无人驾驶汽车发展到哪一步，安全永远是第一位的。这包括了功能安全（系统失效时如何保障安全）、预期功能安全（在系统设计预期之外的情况下如何应对）和信息安全（防止系统被黑客攻击）。

       此外，经典的“电车难题”伦理讨论也被带入现实。当事故不可避免时，算法应如何选择？是优先保护车内乘员还是车外行人？目前行业和学术界的共识是，应尽一切努力避免此类极端情况发生，并通过完善的道路设施、清晰的交通规则和稳健的算法设计来降低风险。各国政府也在积极制定相关的安全评估标准和伦理准则。

       十二、未来展望：万物皆可“自动驾驶”

       回顾以上盘点，我们可以看到，“无人驾驶有什么车”这个问题的答案正在日益丰富。从乘用车到商用车，从开放道路到封闭场景，从载人到运货，自动驾驶技术正在渗透到交通的每一个环节。

       展望未来，车辆形态可能会继续演变。专门为无人驾驶出行设计的车辆可能会彻底改变内饰布局，成为移动的客厅、办公室或卧室。不同层级的自动驾驶技术将长期共存，满足不同场景和预算的需求。智慧城市基础设施（如车路协同系统）将与自动驾驶车辆深度互动，进一步提升安全和效率。

       最终，我们或许会进入一个“出行即服务”的时代。个人是否拥有汽车将不再重要，只需在需要时呼叫一辆完全自动驾驶的车辆即可。到那时，“无人驾驶有什么车”的答案，可能不再是列举一个个品牌和型号，而是描述一种无缝、安全、高效的综合性智能移动服务网络。这场由技术驱动的出行革命，车轮已经转动，正在加速驶向我们所有人的未来。

       以上就是对当前无人驾驶汽车世界的一次全景式扫描。希望这篇文章能帮助您对这个快速发展的领域建立起清晰而全面的认知。技术日新月异，或许不久之后，这份清单又需要更新了。