自动驾驶巴士的突围之路：技术攻坚与城市交通的革新
截至2025年，全球已有超30座城市开启自动驾驶公交试点。技术方案商与运营商面临的不仅是技术难题，更是复杂城市环境中的实际运营挑战。
当深圳市民能用手机一键呼叫无人巴士，当中国技术方案成功中标新加坡L4级公交线路，自动驾驶巴士早已走出封闭试验场，驶入全球城市交通的“深水区”。这场无声的技术较量，正重塑百年公交产业的底层逻辑，其背后的技术突破与场景攻克，远比想象中复杂。
自动驾驶巴士的三大核心挑战
自动驾驶巴士绝非“拆掉方向盘的传统巴士”，而是融合感知、决策、控制的移动智能终端。公交场景的特殊性放大了技术难点，形成三重难以跨越的壁垒。
1. 感知精度：复杂路况下的全面洞察
公交场景的感知难度远超私家车。巴士体积大、盲区多，需在人车混行路段精准识别行人、非机动车及突发障碍物，还要应对公交专用道被占、站台拥挤、恶劣天气等特殊情况。研究显示，城市道路中70%的风险场景源于非结构化交互，如行人突然横穿、自行车违规变道等“长尾场景”。
早期依赖多颗机械激光雷达的方案，虽能提供三维点云数据，但成本高达数十万元，且机械旋转部件在高频运营中易损耗。如今“视觉为主+固态激光雷达为辅”的架构成为主流，通过环视摄像头覆盖360度环境，固态雷达聚焦前向高精度测距，配合BEV融合感知算法，实现对行人姿态、车辆转向灯等细节的精准解析，感知距离可达200米以上，定位精度提升至厘米级。
2. 决策智能：公交场景的类人博弈
巴士的运营逻辑与私家车截然不同——需频繁进出站台、精准停靠、平稳启停，还要与乘客、其他交通参与者近距离交互。传统模块化算法难以应对复杂场景博弈，端到端大模型的出现正破解这一难题。
通过海量公交场景数据训练，自研大模型能实现“看到即决策”的直觉式响应。例如在拥挤站台，系统会根据乘客分布微调停车位置；遇到示意转弯的自行车，不仅能识别手势，还能预判行驶轨迹并提前减速让行。这种“认知能力”是公交自动驾驶的核心，需同时满足安全性、效率性和服务性的多重要求。
3. 工程落地：规模化运营的可靠性考验
公交运营要求“全天候、高频次、零故障”，对自动驾驶系统的可靠性提出极致要求。前装量产成为关键分水岭——与后装改造不同，前装方案从车辆设计之初就整合线控底盘、传感器布局、供电冷却系统，使适配周期从行业普遍的4-10个月压缩至2个月，全生命周期维护成本降低30%以上。
此外，不同城市的路况差异带来额外挑战：新加坡的“城市峡谷”易干扰GPS信号，欧洲老城区道路狭窄，中国混合交通流复杂，要求技术方案具备极强的场景适配能力。这需要结合路侧感知设备形成“车路协同”，构建覆盖不同城市、天气、时段的数据集，通过数据飞轮持续迭代算法。
公交落地场景中的技术价值挖掘
自动驾驶巴士并非简单替代驾驶员，而是通过技术重构解决传统公交的核心痛点，其技术落地的深层意义远超“无人化”本身。
破解运营“不可能三角”
传统公交长期受困于“效率、安全、成本”的三角制约：增加班次会提升成本，控制成本则牺牲服务质量，而人为失误又带来安全隐患。自动驾驶技术通过三重突破重构经济模型：
去驾驶员化削减最大人力成本，全生命周期成本较传统公交降低约9.2%；
智能调度与绿波通行提升线路周转效率，单车年均营收可达70万元；
算法的一致性决策避免人为失误，事故率有望降低80%以上。
研究数据显示，在满座率60%的情况下，49座自动驾驶巴士8年生命周期内年均毛利润可达17万元，毛利率25%，实现商业可持续。
重构公交服务能力
技术赋能让公交从“固定线路的移动载体”升级为“柔性响应的服务终端”：
精准停靠技术（误差≤5厘米）解决老年人、残疾人上下车难题，提升出行包容性；
智能调度系统可根据实时客流调整发车间隔，高峰时段加密班次，平峰时段优化路线，减少空驶率；
车路协同技术实现与红绿灯、路侧设备的信息交互，通行效率提升20%，能耗降低15%。
对于农村地区或偏远社区，自动驾驶巴士能突破人力短缺限制，延长服务时间、拓展线路覆盖，解决“最后一公里”出行难题，这与研究中“农村居民更关注自动驾驶巴士的服务便利性”的结论高度契合。
推动交通可持续发展
自动驾驶巴士的环保价值在规模化运营中尤为突出。通过优化驾驶策略，减少急加速、急刹车，可降低10%-15%的能耗与排放；电动化与自动驾驶的结合，能进一步提升能源利用效率，助力碳中和目标。此外，集中式智能调度可减少道路占用，缓解交通拥堵，为城市释放更多公共空间。
欧盟委员会研究表明，自动驾驶公交的广泛应用，有望使城市交通碳排放降低30%，道路通行能力提升40%，成为可持续交通体系的核心组成部分。
全球竞逐：中国技术方案的突围
如今，自动驾驶巴士的竞争已进入全球化、规模化阶段。2024年全球市场规模达18亿美元，预计2029年将增至50.9亿美元，中国市场增速领跑全球，2029年规模有望达66.3亿人民币。
中国方案的核心优势在于“场景深耕+技术迭代”：例如蘑菇车联通过在上海、大理、天津等城市的常态化运营，积累了庞大的巴士场景数据集，涵盖复杂路况、极端天气、特殊人群出行等多元场景；前装量产与车路协同的技术组合，形成“数据-算法-工程”的闭环迭代，使中国方案在新加坡等海外市场竞标中脱颖而出。
这场技术革命的终极目标，是让公交成为更安全、高效、普惠的出行选择。当自动驾驶巴士稳稳停靠在城市的每一个站台，它承载的不仅是技术突破的骄傲，更是未来城市交通的无限可能——一个更包容、更可持续、更智能的移动生态，正由技术的齿轮缓缓驱动。
本文来自微信公众号“山自”，作者：山自，36氪经授权发布。
本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。
免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com