如今，消费者正在慢慢感受无人驾驶带来的便利、智能，逐步接受无人驾驶汽车，相信在未来坐上“聪明的车”行驶在“智能的路”上不是梦。
“老司机”难找，无人货运或将到来
网购已经成为当下一种重要的购物形式，同时催生了“6·18”“双十一”等电商购物节。购物狂欢过后，快递系统的压力随之而来，随处可见的厢式货车和快递电动车在街道上穿行，快递小哥加班加点，包裹却迟迟送不到消费者手中。人力总有上限，那无人配送车会不会改善这一局面？
早在2016年，美团就已经开始在北京市顺义区布局无人配送车，在2020年年初疫情防控期间获得了当地政府的大力支持，围绕顺义区15个社区及周边路线持续配送近300天，累计订单数超过1万单，基本实现了区域常态化运行。目前，美团无人配送车的运营里程已经超过1×105 km，支持无人配送设备在指定区域、指定时间运行。美团计划在未来三年内在顺义地区布局超过1000辆无人配送车，目标是实现全区域、全天候运营。
疫情防控期间，无人车配送的发展加快了。从2021年6月3日晚间开始，小马智行、文远知行和百度Apollo等自动驾驶企业紧急响应，率先投入了超过20辆无人驾驶车辆助力抗疫。其中百度Apollo调配了载重500kg的物流配送无人车、载重1t的阿波龙、载重2t的Robobus和Robotaxi，文远知行投入了Mini Robobus和Robotaxi，小巴单次可运输800kg的物资，运送速度可以达到40km/h。
在疫情防控的背景下，自动驾驶的优势更加明显，无人车队连通了物资封闭卡口、防疫检测点和终端小区。运输车辆均搭载L4级别自动驾驶技术，从管控区域外出发，在无司机模式下自行抵达目的地，全程实现人员零接触式物资配送。此外，无人驾驶车辆的状态、调度、记录等都可以通过智能化车辆后台进行管理。
相比于乘用车的使用场景，L4级别自动驾驶技术在配送、物流、工业运输的场景下更容易实现，不同于乘用车面临的复杂路况，这类场景大多属于封闭路况，路线相对单一。2018年，百度Apollo全球首款L4级别量产自动驾驶巴士——阿波龙，就是基于特定场景研发并使用的。目前，无人驾驶车辆基本配备激光雷达、超声波雷达等传感器，能持续监测路面情况、周围物体，在特定场景下的应用能够降低交通事故发生的频率，提升搭乘人员安全保障。
无人驾驶卡车备受青睐
当下，无人驾驶卡车同样成为主流研发方向。2020年，一汽解放正式发布了和智加科技合作的全球首款量产自动驾驶重卡——J7 L3超级卡车。2021年3月，嬴彻科技发布了全栈自动驾驶系统“轩辕”，并将与东风商用车、中国重汽合作。2021年6月10日，阿里巴巴首席技术官程立在2021全球智慧物流峰会上透露，阿里正在研发无人卡车。与自动驾驶乘用车相比，自动驾驶卡车更加受到资本的青睐，这主要有两个因素：第一，自动驾驶卡车具有应用场景相对简单、技术难度相对较低的特点；第二，自动驾驶卡车市场规模可观，Acumen Research and Consulting预计，到2027年，全球卡车自动驾驶（包括全自动驾驶和半自动驾驶）市场规模将达880亿美元。
在公路事故的原因中，驾驶员和车辆本身为主要因素。和乘用车相比，卡车的盲区更多，对驾驶员的要求更高。自动驾驶技术可以通过传感器减少车辆盲区，没有驾驶员也避免了驾驶员疲劳驾驶等问题。
目前，中国卡车司机缺口高达1000万人，“90后”卡车司机的缺少导致了明显的年龄断层。未来5～10年，随着老一辈货运司机逐渐退休，货车司机将面临更大的缺口。无人驾驶卡车可以显著降低人工成本。麦肯锡的一份报告显示，2030年，使用无人驾驶货车系统后，美国卡车运输业的整体运营成本将下降约45%，可节省850亿至1250亿美元。
尚存在的难点
现阶段无人驾驶货运主要有两种收入模式：一是与承运人合作打造车辆并进行运输；二是运营自有的无人驾驶车队，为物流公司提供运力。但是目前这两种方式的盈利都远不及支出，以图森未来为例，第一季度营收为94.4万美元，净亏损达3.85亿美元。在短时间内，无人货运公司想要实现收支平衡还很难。
国内企业多在港口、矿区等封闭环境进行自动驾驶卡车测试，封闭环境和道路场景存在差异，封闭环境测试的数据并不适用于所有路况。同时，无人驾驶技术大多匹配电动车，但是考虑到商用车的负载情况，燃油车、电动车、燃料电池车哪款更适合，当下也没有答案。所以，无人驾驶行业的发展之路还很漫长。
商用车先行
中国工程院院士李德毅曾说，真正吸引市场的不完全是技术，更重要的是痛点和刚需。无人驾驶最先开进我们视野的是商用车。中国物流与采购联合会副秘书长郭肇明表示，目前我国卡车司机超过2100万人，年龄普遍在40岁左右，而“90后”卡车司机寥寥无几，形成了明显的年龄断层，造成高达1000万人的卡车司机缺口。并且物流行业司机从业者在长途货运途中经常会疲劳驾驶引发安全问题，无人驾驶卡车将有望解决这一问题。目前从应用场景来看，无人驾驶卡车主要集中在港口、矿山、园区等限定场景，场景的无人化运营使工作效率大幅提升，并有效地解决了长期困扰的痛点和难点。
确实，在无人驾驶的诸多场景中，商用车走在行业前列，激发着自动驾驶的活力。而在乘用车方面，无人驾驶也做出了诸多尝试，渐渐映入眼帘的智能公交、Robotaxi等也正在稳步发展中。无人驾驶出租车在多地实现试运营。在广州，一支由5台无人公交车组成的无人驾驶车队历时7小时完成了当地1500余名师生、医护人员的接驳工作，顺利协助完成核酸检测任务。
政策助力自动驾驶
自动驾驶的发展离不开政策的扶持和推动，近年来，无人驾驶领域相关政策法规陆续发布。智能网联利好政策相继出台。2018年4月，交通运输部、工业和信息化部、公安部联合出台了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，首次从国家层面就规范自动驾驶道路测试做出了规定。2020年年底，国务院办公厅发布的《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》也提出了推进以数据为纽带的“人—车—路—云”高效协同、协调推动智能路网设施建设等一系列涉及自动驾驶领域的发展规划。
2021年3月，工业和信息化部、公安部、国家标准化管理委员会发布的《国家车联网产业标准体系建设指南（智能交通相关）》提出，到2022年年底，制定和修订智能交通基础设施、交通信息辅助等领域智能交通急需标准20项以上，初步构建起支撑车联网应用和产业发展的标准体系；到2025年，制定和修订智能管理和服务、车路协同等领域智能交通关键标准20项以上，系统形成能够支撑车联网应用、满足交通运输管理和服务需求的标准体系。
2021年6月10日，工业和信息化部发布《关于开展车联网身份认证和安全信任试点工作的通知》，意在加快推进车联网网络安全保障能力建设，构建车联网身份认证和安全信任体系，推动商用密码应用，保障蜂窝车联网（C-V2X）通信安全。
关于智能网联汽车的利好政策陆续出台，充分体现了我国大力发展智能网联汽车的决心。此外，为推动C-V2X产业尽快落地，全国多地先后建设了智能网联汽车测试示范区，共同推动自动驾驶发展。
完全无人驾驶还有多远
人们都在畅想有朝一日能乘坐科幻片中经常出现的无人驾驶汽车，在车内谈笑风生、休息读书，只要一句话，就能改变路线、更改乘坐模式。虽然目前我国智能网联汽车正在飞速发展，但无人驾驶相对而言还是个“新生儿”，还都被“圈养”在路况简单的区域训练，离真正的托管还有一段“发育时间”。
伴随着接连不断的安全问题，数据安全问题经常被用户诟病。在用户接受方面，刹车失灵、个人隐私泄露等问题刺痛着消费者的心，让他们对无人驾驶望而却步；在车企方面，对用户的个人信息的滥用同样应该被规范；在国家层面，一些重要信息的泄露可能威胁国家安全。网信办起草了《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》，填补了汽车信息安全的空白，但仍需进一步执行落实。
埃隆·马斯克说过，完全无人驾驶的人工智能的重要组成部分是由整个道路系统与光学成像系统组成的生物神经网络，如果这个问题无法解决，那么完全无人驾驶汽车很难实现。要全面构筑“人—车—路—云”全域数据感知的智能路网，进入“聪明的车”与“智能的路”相互协同的新阶段，就需要进一步推行智慧交通、智慧道路、智慧城市等基础设施建设。
虽然目前政策鼓励无人驾驶技术发展，但实际的法律配套还有较大差距。相关配套法律法规不完善，行业发展没有法律支撑寸步难行，包括配套的保险、追责机制等都亟待完善。