城市公交自动驾驶规模化示范应用研究与探索

张海燕 董志国 罗文彬 常振廷 周志恒

(1.广州市公共交通集团有限公司；2.广州巴士集团有限公司)

智能网联（自动驾驶）汽车作为产业发展方向竞争制高点，全球知名跨国汽车制造企业和科技巨头正在加大创新投入和推动融合发展的力度，以加速高级别自动驾驶车辆的研发和应用。在国家战略层面《交通强国建设纲要》《智能汽车创新发展战略》《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》《交通运输部关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》等一系列文件及各省、市政府相关政策的支持下，智能网联（自动驾驶）汽车已由封闭场区测试、开放道路测试、载人载物应用步入到商业化示范运营新阶段，将进一步促进自动驾驶技术迭代和运营模式的创新。自动驾驶的规模化落地将重塑新公共出行、新个性出行，创造新商业生态，促进新交通效率，形成城市交通新形态。

在此背景下，城市公共交通管理部门要主动谋划制定相应政策，组织公共交通企业、自动驾驶解决方案企业和相关机构单位，共同推动城市公共交通自动驾驶示范运营，进一步探索道路运输领域中高水平自动驾驶技术的应用模式与路径。

1.城市公交应用自动驾驶的迫切需求

城市公共交通领域面临着行业驾驶员劳动力短缺、企业运营管理成本高、人为因素事故频发等行业痛点问题，同时公众对出行品质的要求也越来越高，而这些恰恰是高水平自动驾驶技术能够为行业带来的新变化。

1.1 解决驾驶员劳动力短缺

司机作为交通运输行业中的核心元素，对提升交通运输行业服务水平有至关重要的作用。然而，在近年来社会经济快速发展的背景下，公交车司机劳动强度大、收入偏低的矛盾逐渐凸显，由此导致行业吸引力下降。同时，随着老司机逐渐退休、司机老龄化现象以及年轻人很少愿意从事公交司机，城市公交领域司机需求与劳动力供给间的矛盾越来越突出。司机的紧缺问题，导致有车无人开的现状，影响车辆的正常营运，不仅制约公交服务水平提升，也给整个交通运输行业稳定带来影响。高水平自动驾驶目标是完全无人类驾驶员驾驶，由AI 司机高度自动化的在道路环境下完成所有载运任务，减少交通运输行业对驾驶员劳动力的需求。

1.2 降低企业营运管理成本

道路运输企业的成本主要包括人工成本、车辆相关费用和管理成本（含营业费用）。人工成本包括工资、福利费、五险一金费、工会经费、补充保险、劳保等，车辆相关费用包括车辆折旧费、燃料费、维修保养费、车辆保险费、事故费支出等，管理费则包括房屋租赁费、办公费、水电费、劳务费等。目前，城市公交领域司机人力成本占比超过60%，应用高水平自动驾驶既可以直接减少人车配比，降低司机人工成本，也可以减少驾驶员相关管理运营成本，进而获取更大的商业价值和利润空间。

1.3 提升道路交通行车安全

根据中国统计年鉴的数据显示，2020 年全年交通安全事故数量合计超过24.5 万宗，由此造成的直接财产损失金额超过13 亿元。这种不断增加的交通安全事故将成为国民经济和交通行业发展的一大潜在祸患，直接危害到市民群众的出行安全。在引发交通安全事故的原因中，超过90%是由于未按规定让行、车速过快、违规使用车道、酒驾、违反交通信号以及疲劳驾驶等人为因素引起。与人类驾驶员相比，自动驾驶汽车不受注意力分散、不按道路规则行驶、道路情况判断错误、酒驾等疲劳和情绪因素影响，其相对完善的决策规划能更好地确保车辆按照交通规则行驶，避免人类驾驶的主观错误，充分利用激光雷达等传感器，在光线较差的情况下仍然可以识别人眼难以分辨的障碍物，提早规划车辆行驶的决策，从而有效避免交通安全事故的发生。

1.4 满足乘客品质出行需求

与人类驾驶员相比，自动驾驶汽车具有安全、便利等主要特点，以新的方式为乘客提供服务，可对周围环境感知更加精准而全面以做出正确判断，可以解放人类的双眼、双手、双脚及大脑，可以自动分析各类数据，规划最优行车路线、避免交通拥堵。在这个新时代，我们能够享受到安全高效的出行服务，无论是商务、娱乐和生活，车辆都变成了人们的第三空间，有效地满足乘客多元品质出行的需求。

2.应用自动驾驶车辆的新生产组织模式

随着自动驾驶解决方案在特定场景下的逐步商用，城市公交行业应用自动驾驶车辆实现行业转型升级的新生产组织模式呼之欲出。我们称之为“运驾分离”的生产组织模式（见图1），即城市公交运营企业由购买汽车车辆转变为购买汽车车辆及自动化驾驶解决方案，行车安全由司机驾驶转化为AI驾驶，营运调度由调度、司机配合实现转化为AI 车辆的自动化运营，运营管理活动由管理司机转化为管理AI 司机。

图1 “运驾分离”生产组织模式

3.广州城市公交自动驾驶规模化示范运营方案

3.1 示范目标

城市公交自动驾驶规模化示范运营旨在探索自动驾驶车辆商业化运营管理体制与政策体系、车辆运营管理服务体系与相关标准规范、自动化运营技术体系与技术指南、出行服务模式与乘客服务规范。示范采用单车智能为主、网联赋能为辅的技术路线，以管理好“AI 司机”、运营好“AI 司机”为切入点，建设自动驾驶自动化运营云控平台及手机应用，积极申请扩大可行驶区域和道路，不断丰富道路测试环境和测试场景，通过开展自动驾驶出行服务社会实验，探索符合自动驾驶出行需求的车辆运营管理服务模式。在场景应用、系统建设、技术迭代、生态搭建、业态融合等方面的不断创新应用和持续运营，让“未来车”安全高效的驶入市民日常生活。全流程、全链条提升自动驾驶解决方案行业的成熟度，努力达到高水平自动化驾驶能力和高水平自动化运营能力，总结自动驾驶车辆规模化应用体系框架（见图2），形成可复制可推广的行业应用方案，促进新一代信息技术与交通运输深度融合。

图2 自动驾驶车辆应用技术体系框架

3.2 示范内容

（1）探索自动驾驶车辆运营管理体制和政策体系

按照“鼓励创新、保障安全、先行先试、分级分类”的原则，由市政府相关部门在自动驾驶道路测试、示范应用政策基础上，进一步制定自动驾驶车辆示范运营政策，负责自动驾驶车辆的统一实施、监督和管理工作，指导第三方机构协助做好自动驾驶车路示范运营过程中的运营监管和安全监管工作，探索建立自动驾驶车辆商业化运营管理体制。目前，全国在自动驾驶车辆示范应用方面存在三种方案：一是自动驾驶汽车采用临时车牌示范运营的北京方案2；二是车辆加装自动驾驶解决方案采用正式车牌示范运营的广州方案3；三是自动驾驶汽车产品准入方式采用正式车牌示范运营的深圳方案4。

（2）探索自动驾驶车辆运营管理模式和标准规范

通过项目的运营积累，开展自动驾驶出行服务社会试验，探索符合自动驾驶车辆特点的运营管理服务模式，按照“有安全员、无调度员”的车端闭环模式，到“有安全员、有调度员”的车端开环模式，再到“无安全员、有调度员”的自动化模式（见图3），制定不同阶段自动驾驶车辆运营管理方案，形成自动驾驶车辆运营服务体系和运营调度标准、行车安全标准和车辆维保标准。

图3 自动驾驶车辆自动化运营阶段特征

（3）提升AI 司机的高水平自动化驾驶能力和相关技术

通过持续运营和数据训练，建立全自动化数据采集、处理系统和分布式机器学习方法，全流程、全链条提升AI司机自动化驾驶能力，尤其是城市交通管理保持道路畅通的相关场景能力和取消安全员的无人化驾驶能力，典型场景包括交警手势识别、人车路广义系统的多尺度场景理解技术、复杂交通环境下的动静态目标识别、行为预测及危险评估模型、高精度地图与导航地图相衔接的路径规划与决策控制技术、危险分级的车辆碰撞预警与风险规避驾驶行为决策等，努力达到高水平自动化驾驶能力。

（4）提升调度平台的高水平自动化运营能力和相关技术

探索符合自动驾驶特点的车辆运营管理服务模式，研究自动驾驶车辆的运营管理规则和技术要求，建设符合自动驾驶车辆特点的高水平自动化运营云控平台，编制自动化运营能力技术指南，管理好AI 司机、用好AI 司机，让AI 司机服从调度管理，实现自动驾驶车辆生产组织的自动化、智能化，努力达到高水平自动化运营能力。在技术条件成熟和法律法规允许情况下，逐步降低人车配比，跟车车辆安全员逐步减少、远程安全员逐步增加，最终实现无人化运营，提升运输服务效能。主要技术包括覆盖自动驾驶车辆运营全周期的自动化运营场景知识库研究，自动驾驶车辆行驶路径动态规划与柔性调度控制方法，与自动驾驶系统相适配的运营决策控制模型。

（5）培育自动驾驶出行服务新模式、新业态

依托出行平台直接与用户的触达，开展线上线下自动驾驶出行服务活动，培育自动驾驶出行习惯，使得用户更快、更好的体验自动驾驶出行服务。开展自动驾驶出行服务社会实验，面向乘客提供动态响应型公交出行服务，探索园区运营、旅运结合、拼BUS 等多种出行新模式。

3.3 安全保障

针对项目可能存在的系统安全、运行安全、网络安全风险，项目组共同制定了安全保障措施方案，具体如下：

（1）自动驾驶系统的安全与应对措施

自动驾驶在安全冗余系统的设计上，采取四重安全冗余方案，覆盖传感器、计算单元、线控驾驶、通信网络。在安全冗余系统之外，联合车厂共同制定了系统化的车辆故障诊断和安全验证流程，通过全开放的自动驾驶运营服务持续验证，持续升级技术的稳定性与安全性。

（2）自动驾驶车辆运行的安全与应对措施

一是针对运行安全事件分的三大类型：交通安全事故、车内冲突、意外人伤，分别制定对应事件风险级别及响应时效，明确规范安全员相关禁止类行为，制定安全员有关紧急场景的接管原则、车内乘客冲突的处置原则、交通安全事故的处置原则，以及乘客突发疾病等应急措施，确保提供的智能网联汽车和安全员符合相关法律法规及当地管理运营相关规定，确保自动驾驶运行安全。二是制定安全事件应急处置流程，如发生安全事件，确保安全员能够根据相关要求及时进行处置，以及配备支持24 小时×7 天专业应急处置人员，能够根据事件风险程度进行线下触达妥善处置安全事件。三是为确保用户的交通安全，为每台自动驾驶车辆提供不少于1000 万元的交通安全事故第三者责任险，以及不少于500 万元的承运人责任险。

（3）通信网络的安全与应对措施

网络安全风险主要涉及人、车、通信、云平台，防护对象包括车载设备、云平台、通信以及数据安全和隐私保护。主要风险：车载设备方面与云平台通信交互，面临固件逆向破解、信息窃取、指令伪造攻击以及通信认证及消息校验伪造和篡改等风险；在云平台安全方面，存在拒绝服务攻击、SQL 注入、用户认证鉴权、跨站点脚本攻击和账户口令安全等的风险；在数据安全和隐私保护方面，存在传输和存储环节数据被窃取的风险，存在数据过度采集、使用边界模糊等侵犯用户隐私的风险。应对措施：面对网络安全，需建立身份认证机制，对车载设备的身份合法性进行安全认证，同时对消息来源进行认证，保证消息的合法性；通信过程中对消息进行加密、完整性验证及抗重放保护，确保消息在传输过程中不被伪造、篡改、重放；对系统的各类参与者根据参与者的身份进行确权，同时设定证书的有效期等方式，对参与者所赋予的权限进行时效管理；数据传输和存储需对用户敏感信息进行加密，通过匿名化技术对用户的真实身份标识及位置信息进行隐藏，防止用户隐私泄露。

3.4 广州示范应用情况

经广州市政府审议同意，结合人工智能与数字经济试验区产业发展，广州公交集团全力推进自动驾驶巴士出行服务典型场景建设，通过自动驾驶巴士线路的开通及车辆投运，摸清AI 司机秉性和使用边界，提出现时跟车安全员监视运行和未来远程安全员监控运行情况下自动驾驶车辆的行业应用运营管理模式、平台工具以及相应的制度规则，管理好AI 司机、驾驭好AI 司机，服务好乘客出行，推动研发试验向商业应用跨越，在自动驾驶示范应用上实现新突破，为广州智能网联汽车新产业、广州人工智能和数字经济产业提供场景和应用支撑，为广州构建完整产业生态链作贡献。

自动驾驶巴士选取国内领先的自动驾驶企业技术方案，使用车长5.5 米、宽2.05 米、高2.65 米、续航里程120km的车辆（RoboBus）（见图4），每辆车配备激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头、定位设备、计算单元等自动驾驶套件，通过感知、预测、规划、决策、控制相结合的全套算法、城市级高精地图等技术，自动驾驶车辆能够精准感知通行道路上包括车道线、交通灯、交通标志、行人和其他车辆等各种信息，有效识别以车辆为中心250 米范围内的物体，保证车辆在晴、雨、雾等各类天气及不同路况下安全行驶。

图4 自动驾驶巴士示意图

通过加强与相关区政府、街道办沟通，落实车辆路权、经营许可等相关工作，广州公交集团已陆续投入50 辆自动驾驶巴士和7 台远程驾驶舱，先后在黄埔区生物岛、广州塔、海珠区琶洲数字经济区、雍景湾等区域开通了5 条自动驾驶便民线，并持续开展载客测试，积极打造自动驾驶出行服务典型场景。2022 年全年，自动驾驶便民线路累计发班23,245 次，合计运行里程13.7 万公里，市民线上购票8.2 万人次，服务乘客3.4 万人次，零投诉、零责任安全事故，AI司机驾驶水平持续向好。

目前，自动驾驶巴士通过便民线运营的方式融入城市公交运营体系，建成自动驾驶车辆运营管理平台，初步形成满足自动驾驶车辆特点的运营管理模式、平台工具以及相应的制度规则，包括乘客服务标准、突发事件下应急处置流程、跟车安全员培训以及车辆维保要求等。

（1）探索形成自动驾驶巴士便民线路运营管理服务模式：根据自动驾驶巴士车辆特点，通过便民线路运营的方式使自动驾驶巴士融入城市公交运营体系，探索形成自动驾驶巴士营运管理服务方案。

（2）建设自动驾驶巴士车辆运营管理平台及手机应用：根据自动驾驶巴士便民线路运营管理服务实践，建设自动驾驶巴士车辆运营管理平台及手机应用，包括实时监控、线路管理、车辆管理、站点管理、调度管理、订单管理、数据分析等功能，使用平台工具管理AI 司机、驾驭AI 司机，有效地组织营运和安全生产。

（3）制定自动驾驶巴士乘客服务标准：明确车厢服务设施、车辆内外卫生、跟车安全员和驾驶接管服务要求。

（4）制定各类突发事件下自动驾驶巴士应急处置流程：针对车辆在行驶过程中所发生的各类突发性事件，制定自动驾驶巴士应急管理处置流程，明确突发事件安全应急处置措施。

（5）制定跟车安全员岗前培训方案和日常工作管理要求，帮助安全员深度了解自动驾驶构造、工作原理以及相关注意事项，使其适应从人类驾驶、人机共驾到机器驾驶的角色转换。

（6）制定自动驾驶巴士维护技术规范和日常保养管理要求等。

4.发展展望

自动驾驶是当下，无人驾驶是趋势，当下自动驾驶正在无限逼近无人驾驶，趋势一旦形成，就不会轻易改变。通过示范应用，技术上，自动驾驶头部企业的解决方案已经具有较高水平的自动化驾驶能力，政策上，广州、深圳、北京等全国主要城市也大体上建立了自动驾驶解决方案（含车辆）研发生产、销售流通和经营许可管理政策，已逐渐呈现“星星燎原”之势力。随着自动化驾驶技术的进一步发展、产业链相关零部件达到车规级水平以及示范应用管理政策进一步放开，自动驾驶产业将继续朝着建立正向循环（全无人运营的）商业模式的方向大力发展。城市公交行业需要积极参与自动驾驶产业链建设，在场景应用、系统建设、技术迭代、生态搭建和业态融合方面加强创新应用，探索符合自动驾驶车辆特点的运营管理服务模式，形成自动驾驶车辆规模化运营的技术体系框架，以便在未来无人驾驶到来之际把握主动，实现车辆运营人车配比降低，推动行业数字化转型升级和高质量发展。