第一次无人驾驶：从方向盘松手的那一刻开始

2024年3月的一个周六上午，北京亦庄经济技术开发区的梧桐道上，26岁的互联网运营林夏攥着手机站在路边，指节因为用力而微微发白。她面前停着一辆白色的SUV，车顶耸着个圆形的“小蘑菇”——那是她之前在短视频里见过的激光雷达，车身上印着淡蓝色的“萝卜快跑”字样，主驾位置空荡荡的，连安全员都没坐。

> 📌 侧边栏：本节英文概要 | Sidebar: English Summary > On a Saturday morning in March 2024, 26-year-old internet operations specialist Lin Xia stood nervously on the side of Wutong Road in Beijing's Yizhuang Economic Development Zone, waiting to try a fully driverless Robotaxi operated by Baidu's Apollo Go (Luobo KuaiPao) service. Long skeptical of autonomous driving after viral videos of crashes, she had booked the ride on a colleague's recommendation, and was shocked to find the driver's seat completely empty.

三个月前她刷到一个爆火的短视频：一辆开启Autopilot的特斯拉在高速上撞上了一辆横穿的大货车，车顶被掀飞，画面触目惊心。评论区里吵得不可开交，有人说“自动驾驶就是杀人工具”，有人说“技术还不成熟就敢上路”，林夏当时顺手点了个赞，心里默默给自动驾驶贴了个“不靠谱”的标签。直到上周同事拉着她体验亦庄的Robotaxi，说“比你老公开车还稳”，她才抱着“找死试试”的心态下了单。

她拉开车门的时候，手还悬在门把手上犹豫了两秒——之前坐网约车都要先确认司机有没有戴好口罩，这次连司机都没有。坐进副驾的瞬间，她先闻到了一股淡淡的雪松香，不是普通网约车里混杂的烟味、香水味和食物残渣味，座椅还自动往前微调了两厘米，刚好卡在她的腰窝位置。她愣了一下才想起，预约的时候APP让她填了身高体重，系统应该是根据这些数据自动调整的座椅、后视镜和空调温度。

> 📌 侧边栏：技术注解 | Tech Note > 这种个性化配置是自动驾驶车联网（

她正伸手去摸安全带扣，指尖刚碰到塑料卡扣的边缘，就听见“咔哒”一声轻响，安全带已经自动从B柱里弹出来，严丝合缝地扣在了她胸前的卡槽里。她吓得猛一缩脖子，抬头看见中控屏上跳出来一行蓝色小字：“您好，已为您系好安全带，车辆即将出发，请全程不要触碰方向盘和踏板。” 旁边还有个可爱的卡通小人点头示意，右下角标着“萝卜快跑 L4级完全无人驾驶”的标识。

> 📌 侧边栏：本节英文概要 | Sidebar: English Summary > Before Lin Xia could even reach for the seatbelt, it automatically extended from the B-pillar and clicked into place. A message popped up on the central screen: "Hello, your seatbelt is fastened. The vehicle will depart shortly. Please do not touch the steering wheel or pedals at any time." Accompanied by a cartoon avatar nodding politely, the message was marked with Baidu Apollo Go's L4 fully driverless certification.

她咽了口唾沫，后背紧紧贴在座椅靠背上，眼睛死死盯着前方空旷的梧桐道。先前刷到的特斯拉事故视频又在脑子里冒出来：高速上的碎片、变形的车顶、救援人员抬出伤者的画面，她的指甲不知不觉又掐进了掌心。直到车身轻轻一震，平稳地往前滑了出去，她才反应过来：车真的自己在开。

面前那个原本空着的主驾位置，此刻方向盘正随着前车的转向轻轻转动，幅度小得像有人在背后悄悄掰，却精准得可怕。她瞪大眼睛凑过去看，方向盘 neither 卡死 nor 被固定，确实是随着路况在自主调整角度。中控屏上正实时显示着车辆周围的3D模型：白色的轮廓是周边的车辆，红色的小人是路边的行人，黄色的是非机动车，连前方五十米处一辆停在路边的三轮车，都被标得清清楚楚。屏幕右下角跳着不断更新的数据：“当前车速32km/h，与前车距离48米，预计2分钟后右转进入科创街。”

> 📌 侧边栏：技术注解 | Tech Note > 这种个性化配置是自动驾驶车联网（V2X, Vehicle to Everything）技术的早期应用，未来车辆还会和交通信号灯、其他车辆、云端调度系统实时通信，提前预判路况，进一步提升安全性和通行效率。

梧桐道是亦庄最先开放的自动驾驶测试专用道路，路面上的车道线比普通道路更粗，还喷涂了特殊的反光材料，路边每隔一百米就立着一个白色的杆

子，杆顶装着个巴掌大的白色盒子，正对着路面缓缓旋转，林夏之前以为是新增的交通监控，直到车驶过第二个杆的时候，中控屏上的3D模型突然跳出来一行绿色小字：「已接入路侧单元RSU，感知范围扩展至300米」。她凑过去摸了摸那个盒子形状的图标，旁边弹出个气泡：「路侧单元（RSU, Roadside Unit）：部署在道路旁的通信设备，可与车辆实时共享路况信息，比如前方施工、行人闯红灯、交通事故等，弥补车载传感器的盲区」。

> 📌 侧边栏：本节英文概要 | Sidebar: English Summary > As the vehicle passed the second roadside pole, a green notification popped up on the central screen: "Connected to Roadside Unit (RSU), perception range extended to 300 meters." Lin Xia had initially mistaken the small white box on top of the pole for a traffic camera, until the pop-up explained it was a communication device that shares real-time road condition data with autonomous vehicles to fill gaps in on-board sensor coverage.

车身轻轻一震，平稳地往前滑了出去，电机声轻得像风吹过梧桐叶的沙沙声，比普通网约车的汽油引擎安静了不止一个量级。林夏后背依然紧紧贴在座椅靠背上，眼睛死死盯着前方空旷的车道，指甲不知不觉又掐进了掌心——直到车身轻轻晃了一下，她才发现前面的一辆白色轿车正在减速，而她的车早就提前松了油门，没有出现她平时坐网约车时常见的“急刹点头”。她愣了两秒才反应过来：这车居然提前预判了前车的减速动作，比她上次坐同事的车，同事看到前车刹车才猛踩油门要平缓得多。

“您好，车辆即将右转进入科创街，请注意右侧非机动车。” 柔和的女生语音从方向盘处传出来，没有机械的冰冷感，倒像酒店前台的通知。林夏顺着语音看向右侧后视镜，果然看见一个穿黄色工服的外卖员正骑着电动车，斜着往梧桐道的非机动车道冲，显然是赶时间要逆行。她心一下子提到了嗓子眼，下意识地就想去抓旁边的手刹——哪怕她知道副驾根本没有手刹——结果车身只是轻轻点了一下刹车，速度从32km/h降到20km/h，稳稳停在了斑马线前，等外卖员呼啸着骑过去之后，才慢慢打方向右转，连一点顿挫感都没有。

> 📌 侧边栏：技术注解 | Tech Note > 这种“预判式减速”是自动驾驶决策规划模块的核心能力之一：通过感知层采集的前车刹车灯、车速、距离数据，系统会在0.1秒内计算出“是否需要减速、减速到多少、是否要变道”，远快于人类驾驶员平均2.5秒的反应时间（数据来源：美国国家公路交通安全管理局NHTSA），也避免了人类驾驶员常见的“急刹、加塞、路怒”等不安全行为。

林夏喘了好半天才缓过来，转头看向主驾位置，方向盘正随着转弯慢慢转动，角度精准得像有双看不见的手在操控。她之前刷到过很多自动驾驶的视频，有人说“遇到突发情况就会傻掉”，有人说“只会按程序走，不会变通”，刚才那个避让外卖员的动作，比她开了三年车的表哥还要稳。她忍不住凑过去盯着方向盘看，发现方向盘 neither 卡死 nor 被固定，确实是随着路况在自主调整角度，甚至比她表哥打方向的时候还要平滑，没有那种猛打猛回的顿挫感。

“您好，您可以点击中控屏查看当前车辆的感知模型。” 语音助手像是猜到了她的心思，话音刚落，中控屏上的导航界面就切换成了3D点云模型。林夏伸手指了指屏幕，那个刚才标注外卖员的小红点立刻放大，旁边跳出来一串数据：「目标类型：非机动车-电动车，置信度99.7%，当前速度18km/h，横穿方向与车辆行驶方向夹角35°，碰撞风险：低，已采取减速避让措施」。她瞪大眼睛看了半天，又点了一下屏幕左上角的“全感知范围”按钮，整个车辆周围的3D模型瞬间放大：白色的半透明轮廓是周边的社会车辆，红色的小人是路边的行人，黄色的小点是路边的非机动车，连前方50米处一辆停在路边的三轮车，还有三轮车旁边蹲着的一个小孩，都被标得清清楚楚，甚至连小孩手里举着的红色气球，都被标注成了「动态障碍物-低风险」。

> 📌 侧边栏：本节英文概要 | Sidebar: English Summary > The voice assistant prompted Lin Xia to check the vehicle's perception model on the central screen. When she tapped the screen, the red dot marking the delivery rider zoomed in, showing data: "Target type: E-bike, confidence 99.7%, current speed 18km/h, crossing angle 35° with vehicle direction, collision risk: low, deceleration and avoidance measures taken." When she tapped the "full perception range" button, the entire 3D model around the vehicle expanded: white translucent outlines for surrounding vehicles, red human figures for pedestrians, yellow dots for non-motorized vehicles, even a tricycle parked 50 meters ahead and a child squatting next to it holding a red balloon were clearly marked as "dynamic obstacle - low risk".

“这……这怎么做到的？” 林夏忍不住小声问了一句，话音刚落，语音助手就回答了：“当前车辆搭载1颗128线激光雷达（LiDAR, Light Detection and Ranging）、8颗高清摄像头、5颗毫米波雷达，通过多传感器融合算法，可实时感知周围300米范围内的所有动态和静态障碍物，识别准确率达到99.9%。” 林夏虽然没太听懂“多传感器融合算法”是什么，但她记得之前同事说过，激光雷达每秒会发射300万束激光，通过激光反射回来的时间计算距离，精度可以到厘米级，就算晚上、下雨、逆光，也不会像摄像头一样“瞎”。

她正盯着屏幕看，车身突然轻轻晃了一下，前面的车流慢了下来。她抬头往前看，才发现科创街的前方竖着个蓝色的施工告示牌，写着“前方道路施工，车道缩减，请减速慢行”，原本的双车道现在只剩了一条半，前面的几辆社会车辆都在慢慢变道，还有辆车差点和旁边的车蹭上，司机探出头来骂了两句，声音隔着玻璃都传得清清楚楚。林夏下意识地抓紧了扶手，以为自己的车也要跟着挤，结果车身只是慢慢减速，打转向灯的速度比人类司机打转向灯还要慢半拍——哦对，是电子转向灯，亮得很柔和，然后慢慢往左打了半圈方向，电子后视镜里显示后方没有车，就平平稳稳地变到了左侧车道，变完之后还特意往右看了一眼，确认和右边的车保持了足够的距离，才继续往前开。

> 📌 侧边栏：技术注解 | Tech Note > 这种“提前预判、平稳变道”的行为来自高精地图（HD Map, High-Definition Map）和实时感知的结合：高精地图会提前录入所有道路的车道线、施工区域、限速、红绿灯位置等信息，精度达到厘米级，车辆在行驶过程中会实时对比“地图里的道路”和“实际感知到的道路”，一旦发现车道线缺失、施工等异常，就会提前规划变道路线，不会像人类驾驶员一样临时变道、不打转向灯、压实线，大幅降低了变道事故的概率。

林夏看得愣了，她之前自己开车的时候，遇到这种施工路段，要么跟着前车挤，要么压实线变道，好几次都和旁边的车差点蹭上，每次都要心跳加速半天。她忍不住问语音助手：“你怎么知道前面施工了？” 语音助手回答：“通过高精地图预判+实时感知更新，前方100米处车道线缺失，判定为临时施工区域，已提前规划最优变道路线，当前车速已降至25km/h，符合施工路段限速要求。” 林夏哦了一声，又点开中控屏的导航，发现导航上的路线早就提前变了，在她上车之前就已经规划好了从梧桐道到文创园的最优路线，连避开施工路段、避开早晚高峰拥堵点都算进去了，比她平时用导航自己开车选的路线还要合理。

车开过施工路段之后，速度慢慢提到了40km/h，梧桐道的梧桐树枝叶繁茂，春天的阳光透过树叶的缝隙洒在车顶，暖融融的。林夏的紧张情绪已经完全散了，甚至拿出手机拍了两张窗外的景色，发了个朋友圈：“第一次坐无人驾驶的车，没人开，比我自己开还稳。” 刚发出去就收到好几个评论，有人问“真的没人？安全员呢？”，有人问“会不会撞到人？”，她刚想回，就看见前方路边停着一辆黑色的SUV，车后面突然窜出来一个穿红衣服的小男孩，手里举着个红色的气球，追着一只蝴蝶就往马路中间跑，边跑边笑，完全没看来往的车。

林夏吓得“啊”的一声尖叫，整个人往前倾，安全带勒得她胸口疼，她下意识地闭上了眼睛，以为要撞上去了。结果车身只是轻轻往左打了一点方向，同时轻轻踩了刹车，速度瞬间从40km/h降到10km/h，等她睁开眼睛的时候，车已经停在了小男孩前面不到一米的地方，小男孩愣在原地，手里的气球被风吹得晃了晃，然后转身跑回了妈妈身边，整个过程不到两秒，车没有急刹，没有猛打方向，她甚至没有往前倾太多，座椅的支撑刚好托住了她的身体，没有像平时坐网约车急刹时那样差点撞到前排座椅。

> 📌 侧边栏：本节英文概要 | Sidebar: English Summary > Suddenly a little boy in a red shirt ran into the road chasing a butterfly, holding a red balloon. Lin Xia screamed and braced for impact, but the vehicle gently swerved left and braked to a near-stop in less than two seconds, stopping less than one meter away from the boy. There was no sudden jolt, no sharp turn, and Lin Xia did not lurch forward violently thanks to the precise control of the acceleration and braking system.

“吓死我了……” 林夏拍着胸口喘了好半天，才想起问语音助手：“你刚才怎么反应这么快？” 语音助手的声音依然很平静：“感知层在目标出现的0.01秒内完成了识别，决策层在0.02秒内判断出‘急刹会导致后车追尾，轻打方向+减速是最优解’，控制层在0.01秒内完成了执行，整个过程总反应时间不超过0.05秒，远快于人类驾驶员平均2.5秒的反应时间（数据来源：美国国家公路交通安全管理局NHTSA）。同时制动力度控制在最大制动力的30%，既保证了避让空间，又避免了车内人员前倾受伤。”

林夏听得似懂非懂，但她记住了两个数字：0.05秒和2.5秒。她之前刷到过很多自动驾驶事故的视频，有人说“自动驾驶反应慢，会撞到突然窜出来的人”，但刚才那个场景，如果换成人类司机，就算反应够快，大概率也会猛打方向或者急刹，要么撞到小男孩，要么让后车追尾，要么车上的人会受伤，而这辆车却做到了两全其美。她忍不住问：“你们之前遇到过这种情况吗？” 语音助手回答：“截至2024年3月，萝卜快跑在亦庄的无人驾驶车辆已累计行驶超过1.2亿公里，处理过超过120万次类似的突发场景，无一起重大责任事故。”

> 📌 侧边栏：常见疑问解答 | FAQ: Is Autonomous Driving Really Safe? > 很多读者会问：自动驾驶真的比人类司机安全吗？根据美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的统计，94%的交通事故都是人为失误导致的，包括分心驾驶、酒驾、超速、疲劳驾驶、路怒等。而自动驾驶系统不会出现这些问题，只要传感器和算法正常工作，事故率会远低于人类驾驶员。当然，目前自动驾驶还存在极端场景（比如暴雨、暴雪、逆光、非常见障碍物）的识别问题，也就是行业所说的“长尾问题”，这也是当前自动驾驶技术研发的核心方向。

车继续往前开，科创街的拥堵慢慢散了，车速提到了50km/h，窗外的梧桐树后面开始出现文创园的招牌。林夏拿着手机看导航，发现车已经慢慢往文创园的停车场方向拐了，她之前预约的时候填的目的地是文创园3号门，没想到车直接往停车场开。她刚想问，语音助手就先说话了：“已为您规划到文创园3号门最近的地面车位，预计2分钟后到达，泊车过程中请全程不要触碰方向盘和踏板。” 林夏哦了一声，看着车慢慢开进停车场，避开了一辆正在倒车的社会车辆，然后精准地停进了标着