广州开展L4级自动驾驶货运车公开路试

近日，自动驾驶技术公司文远智行WeRide获得广州市颁发的远程测试(无人驾驶)和货物测试牌照，其自动驾驶货运车Robovan获准在广州开展自动驾驶城市货运车“纯无人测试”和“货物测试”，覆盖白云、花都、番禺、黄埔、南沙、海珠六个行政区797条测试道路，双向里程3247公里，包括整个南沙区。

这是全国首张城市开放道路场景下的L4级自动驾驶货运汽车无人驾驶远程测试牌照，也是全国首个支持7×24全天自动驾驶货运汽车的车载货物测试活动，为文远之星进一步走向同城自动驾驶货运汽车商业化运营提供了有力支撑。

文远货车是中国第一辆L4级自动驾驶货车。采用江铃轻客BEV车型开发，搭载文远智行全栈软硬件解决方案，拥有360度无盲区感知、全冗余底盘和智能驾驶系统，可实现全时、全场景运营，覆盖城市中心、城中村、高速公路等道路场景，提供高效、节约成本、数字化的自驾货运解决方案。麒麟9010最新消息

为了满足大规模商业落地应用的需求，文远智行开发了云控制平台和自动驾驶货运app，可以实时查看运行路线和自动驾驶状态，支持语音客服、车辆定位、订单状态管理、配送进度查询、车队调度等多维度商业运营级功能。

目前，文远之星已与国内多家知名物流企业合作，在广州国际生物岛试点货运商业运营，期间每天运载货物超过5万件。

在此之前，文远智行已经在广州开始了Robotaxi自动驾驶出租车和Robosweeper自动驾驶环卫车的商业运营。2023年12月30日，文远之星携手广汽巴士集团，推出国内首个自动驾驶小型客车商业充电运营服务。如今获准开展自动驾驶城市货运车Robovan的无人驾驶远程测试和货物测试，文远智行在智慧货运场景下的商业潜力也得到了强力释放。

链接:什么是“L4”？

根据我国实施的汽车驾驶自动化分类，驾驶自动化分为6个等级。powershota4000

L0到L2是驾驶辅助，司机需要全程监控驾驶；

L3是有条件自动驾驶，紧急情况下司机接管；

L4是高度自动驾驶；

L5是全自动驾驶。

讨论:自动驾驶汽车大规模上路还有多远？

据新华社报道，近日多地发布自动驾驶测试区域扩大的消息。很多消费者在逛车展或者购买新车时，发现自动驾驶功能已经逐渐成为汽车的“标配”。此外，物流、公交等越来越多的功能性无人车也进入了日常生活。自动驾驶汽车大规模上路。有多远？

无人车应用场景增加

从乘用车的角度来看，L2及以上的辅助驾驶功能正在加速。根据乘联会的报告，今年1-2月，新能源乘用车L2及以上辅助驾驶功能装车率为62.5%，而去年新能源乘用车装车率为55.3%，燃油乘用车装车率为36.6%。

对于客车司机来说，目前能最大程度解放双手、缓解疲劳的技术是什么？许多汽车公司给出了答案:NOA。

NOA的全称是Navigate on Autopilot，业内通常翻译为“飞行员辅助驾驶”。通过NOA，用户可以在特定的道路范围内实现点对点的导航辅助驾驶功能，车辆可以在不被接管的情况下到达目的地。截至2023年底，超过70款NOA车型在中国市场作为标准或可选车型提供，比上年增长超过160%。

曾经，NOA是高端电动汽车的天下，但这种情况正在改变。

今年以来，NOA功能已经开始向低价位车型扩展。吉利、小鹏等车企在20万元以下的价位都推出了具有NOA功能的车辆，DJI针对油电两用汽车推出了具有NOA功能的智能驾驶方案基础版，硬件成本在7000元左右。

中央扶持政策频出。

近年来，中国的自动驾驶技术已经快速发展到L2水平以上，这离不开国家政策的支持。

去年11月，工信部等四部门发布《关于开展智能网联汽车接入和道路通行试点工作的通知》，支持L3、L4自动驾驶汽车试点工作。

去年12月，交通运输部发布《自动驾驶车辆运输安全服务指南(试行)》，引导和规范自动驾驶技术在运输服务领域的应用，适用于L3-L5级自动驾驶车辆。

在地方层面，深圳、上海、杭州等地已经开展了自动驾驶地方立法，北京的自动驾驶汽车立法也已列入2024年立法审议项目。

北京、上海、重庆等地已经向至少7家车企发放了L3公路路测牌照，包括比亚迪、奥伊塔、奔驰、宝马、知机等。

从技术角度看，以华为、小米、DJI为代表的信息通信、消费电子、科技等企业跨界进入汽车行业，带动了自动驾驶技术的发展。皇帝龙之崛起完整版

华为和小鹏开发了不依赖于高精度地图的NOA功能。华为的鸿蒙系统智行与塞勒斯、奇瑞、江淮、北汽蓝谷等车企合作，推出了文杰、智捷、项杰等品牌。

中国车企的创新也得到了国外同行的认可。上个月，Xpeng汽车公司和奥迪公司签署了战略合作框架协议。基于小鹏的最新技术，双方将开发新的电子和电气架构，该架构将应用于大众为中国市场开发的CMP平台。大规模生产和装载将于2026年开始，届时两辆大众汽车将在小鹏采用NGP智能驾驶技术。

大规模的社交应用还不成熟。

业界公认，自动驾驶的实现是一项极其复杂的系统工程，政策、法律、应用场景、软硬件技术对其发展有着重要影响。

“虽然自动驾驶在某些场景下接近甚至超越人类驾驶水平，但距离大规模社会化和商业化应用还有很长的路要走。”中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟说。

自动驾驶的商业安全应用需要更多的数据积累和场景训练。中国工程院院士张亚勤表示，百度L4自动驾驶测试车辆已行驶近1亿公里，但极端工况数据仍显不足，在数据分类、标注、处理、合规等方面存在挑战。大模型在汽车行业的应用对数据资源的流动和共享提出了更高的要求。

小米集团创始人雷军认为，目前行业内的智能驾驶产品在功能定义、安全性能、人机交互、运行状况、数据应用等方面还存在较大差异。，且行车安全和数据安全存在隐患；要推动相关法律法规、标准和产品监管办法尽快实施，规范智能驾驶产品安全应用。(文/广州日报全媒体记者黄晴)

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