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廣州開展L4級自動駕駛貨運車公開路試

時間:2024-05-24 11:43:48 來源:中青網 閱讀量:8168

近日,自動駕駛科技公司文遠知行WeRide獲得廣州市頒布的遠程測試牌照和載貨測試牌照,旗下自動駕駛貨運車Robovan獲準在廣州市開展自動駕駛城市貨運車“純無人測試”及“載貨測試”,測試范圍覆蓋白云、花都、番禺、黃埔、南沙、海珠6個行政區共797條測試道路,雙向里程3247公里,其中包括南沙區全域。

這是中國首個城市開放道路場景下L4級自動駕駛貨運車純無人遠程測試許可,也是中國首個支持7×24全天時自動駕駛貨運車載貨測試活動,為文遠知行進一步邁向自動駕駛同城貨運商業化運營提供了有力支持。

文遠貨運車是中國第一款L4級自動駕駛貨運車,采用江鈴輕客BEV車型開發,搭載文遠知行全棧式軟硬件解決方案,擁有360°無盲區感知能力、全冗余底盤和智駕系統,可實現全天時、全場景運行,覆蓋城市中心、城中村、高快速路等道路場景,提供高效、降本、數字化的自動駕駛貨運解決方案。

為滿足大規模商業化落地應用需求,文遠知行定向研發了云控平臺和自動駕駛貨運APP,可實時查看運行路線及自動駕駛狀態,支持語音客服、車輛定位、訂單狀態管理、送貨進度查詢、車隊調度等多維度商業化運營級功能。

目前,文遠知行已與多家中國知名物流企業合作,在廣州國際生物島落地自動駕駛城市貨運商業化運營試點,試點期間每日承運貨物超50000件。

在此之前,文遠知行已于廣州先后開啟Robotaxi自動駕駛出租車、Robosweeper自動駕駛環衛車商業化運營。2023年12月30日,文遠知行攜手廣州巴士集團落地全國首個自動駕駛小巴商業收費運營服務。如今獲準開展自動駕駛城市貨運車Robovan純無人遠程測試及載貨測試,文遠知行在智慧貨運場景下的商業潛力也得到有力釋放。

鏈接:什么是“L4級”?

按我國實施的《汽車駕駛自動化分級》,駕駛自動化分6級。

L0至L2為駕駛輔助,駕駛員需全程監控駕駛;

L3是有條件自動駕駛,駕駛員在緊急情況執行接管;

L4為高度自動駕駛;

L5為完全自動駕駛。

探討:自動駕駛車大規模上路,還有多遠?

據新華社電 近期,多地發布自動駕駛測試區域擴大的消息。很多消費者逛車展或買新車時發現,自動駕駛功能已漸成汽車“標配”。此外,越來越多物流、公交等功能型無人車也進入日常生活。自動駕駛車大規模上路,還有多遠?

無人車應用場景增加

從乘用車角度看,L2級及以上輔助駕駛功能在加速上車。乘聯會報告顯示,今年1至2月新能源乘用車L2級及以上輔助駕駛功能的裝車率為62.5%,而去年新能源乘用車的裝車率為55.3%,燃油乘用車的裝車率為36.6%。

對于乘用車駕駛者而言,目前可以最大程度解放雙手、緩解疲勞的技術是什么?不少車企給出答案:城市NOA。

NOA全稱為Navigate on Autopilot,業界常譯為“領航輔助駕駛”,通過NOA,用戶可在特定道路范圍實現點到點的導航輔助駕駛功能,車輛可在無人接管情況下到達目的地。截至2023年底,中國市場在售車型提供NOA標配或選裝的超過70款,比上年增長160%多。

曾經,NOA是高端電動車的專屬,但這一局面正在改變。

今年以來,NOA功能開始向中低價位車型拓展。吉利、小鵬等車企已推出價格20萬元以下搭載NOA功能的車型,大疆車載推出適用于油電兩用車型、具有NOA功能的基礎版智駕方案,硬件成本約7000元。

央地支持政策頻出

我國自動駕駛技術近年來快速向L2級以上發展,與國家政策支持密不可分。

去年11月,工信部等四部門發布《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》,支持開展L3級和L4級自動駕駛汽車的準入和上路試點。

去年12月,交通運輸部發布《自動駕駛汽車運輸安全服務指南》,引導規范自動駕駛技術在運輸服務領域的應用,適用L3至L5級自動駕駛車輛。

地方層面看,深圳、上海、杭州等地已就自動駕駛開展地方立法,北京的自動駕駛汽車立法工作也已納入2024年立法審議項目。

北京、上海、重慶等地已給至少7家車企發放L3級高速公路道路測試牌照,包括比亞迪、阿維塔、奔馳、寶馬、智己等。

從技術上看,以華為、小米、大疆等為代表的信息通信、消費電子、科技等企業跨界進入汽車行業,帶動自動駕駛技術的發展。

華為、小鵬已開發不依賴高精地圖的NOA功能。華為的鴻蒙智行與賽力斯、奇瑞、江淮、北汽藍谷等車企合作,推出問界、智界、享界等品牌。

中國車企的創新也得到外國同行的認可。上月小鵬汽車與大眾汽車集團簽訂戰略合作框架協議。雙方將基于小鵬的最新技術,開發新的電子電氣架構,應用在大眾為中國市場開發的CMP平臺上,2026年開始量產裝車,屆時大眾的兩款車將采用小鵬NGP智能駕駛技術。

大規模社會化應用仍未成熟

業界公認,實現自動駕駛是一個極其復雜的系統工程,政策法律、應用場景、軟硬件技術等對其發展都有重要影響。

“盡管自動駕駛在一些場景接近甚至超越人類駕駛水平,但距離大規模社會化、商業化應用仍有很長的路要走。”中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉說。

自動駕駛的商業化安全應用,需要更多數據積累和場景訓練。中國工程院院士張亞勤表示,百度L4自動駕駛測試車輛累計行駛近1億公里,但極端工況數據仍不足,且數據分類、標注、處理、合規等存在挑戰。大模型在汽車行業的應用對數據資源的流動與共享提出更高要求。

小米集團創始人雷軍認為,當前行業內的智能駕駛產品在功能定義、安全性能、人機交互、運行條件、數據應用等方面仍有較大差異,存在駕駛安全和數據安全隱患;需盡快推進相關法規標準和產品監管辦法落地,規范智能駕駛產品的安全應用。



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