最近有一位小伙伴提出：一直说无人驾驶难实现，但已经有很多无人快递车和无人送餐车投入使用了，他们不是无人驾驶吗？对于这个问题，智驾最前沿想说的是，对于乘用车要求的高速自动驾驶和无人快递车这类的低速自动驾驶，在技术上是趋同的，但并不完全一致。

　　乘用车的高速自动驾驶要面对的是载人的出行场景，速度高、路况多变、驾驶员和乘客的安全感和舒适性是设计核心。而送外卖、送快递的低速无人车只是在封闭或半封闭的运营区域里跑末端配送，车速低、运行边界更受限，但它会频繁和大量的行人、骑行者、楼道门口、路边送货点打交道。简单类比就可以发现，高速自动驾驶追求的是“以速度换时间、以复杂性换效率”，而低速无人车的挑战更偏向“在低速、密集交互环境里保证高度可预测与鲁棒的行为”。

　　两者的使用要求及场景决定了两者的设计目标和优先级不同。乘用车需要在高速公路、城市主干道等处以高速度处理远距离感知、长时稀疏但高危的事件；低速无人车则要把注意力放在近距离、细节丰富、频繁的交互上。这些差异会直接影响传感器选择、算法侧重、系统冗余与安全验证策略。

感知与定位的不同

　　低速无人车的感知体系与乘用车有共同点，但侧重点不一样。对于乘用车来说，长距离探测（如远处车辆、匝道入侵）和高速下的可靠跟踪至关重要，因此激光雷达的探测距离、毫米波雷达的穿透能力、摄像头在高速运动下的图像稳定性都是技术重视点。

　　低速无人车则看重近距离的细节感知和小目标识别，像是小孩子突然从车后探出、门口台阶、外卖取餐箱前有没有障碍物等，都是低速无人车在行驶时需要考虑的，这些都要求在短距离内做到非常精细的检测和语义理解。

　　在定位要求上，两者的需求也不同。乘用车在高速和复杂道路上常依赖高精地图（HD Map）+差分GPS+惯性导航做冗余定位，而低速无人车常在GPS劣势区域（城市楼宇缝隙、室内院落、地下通道）活动，这就要求更强的视觉/激光SLAM、本地执行级别的闭环定位和基于语义的定位（例如“第二栋楼西门”而不是一个经纬度点）。由于低速无人车体积小、轮廓与载货结构多变，车底特征、轮廓匹配等都是提高定位稳定性的可用信息源。

　　两者传感器布局与成本也有不同考量。低速无人车为了压缩成本和提升续航，在传感器数量与规格上会比乘用车轻量，但会更注重在关键位置的冗余与多模态覆盖。相比之下，乘用车更倾向于高端长距激光雷达、更多高清摄像头与强算力中枢。

决策、规划与控制的不同

　　乘用车自动驾驶系统需要在毫秒到几百毫秒级别对高速变化做出反应，规划出兼顾舒适与安全的路径，这就涉及到高阶预测（比如预测对向车辆会不会突然变线）和大尺度车道级规划的内容。低速无人车的控制频率虽然没那么高，但必须把“人与环境的社会规范”理解得更细致。它不能只是按静态规则避障，还要处理复杂的人-车互动，送餐员把餐放下后短暂停靠，行人绕车不按人行道走，宠物跑出来追车等场景，都要求其应采取更保守、更可解释的行为策略。

　　低速无人车的路径多是“点到点、最后一公里”的精细机动，轨迹会涉及窄道倒车、低速转弯、在人行道边短暂停靠等。这要求轨迹生成器对空间约束和动力学约束更敏感，同时更重视稳定停靠、重复性好和对非结构化环境的适应能力。乘用车则需要兼顾车道变换、超车、匝道合流等复杂场景，规划器需要做更大胆的空间利用与时间窗规划。

　　低速无人车允许更大的制动裕度和更慢的响应曲线，但要求低速下能够保持低抖动、高定位精度（比如在取货点精确停车到指定投放点），因此控制器在低速区要解决摩擦力变化、地形不平与频繁启停带来的动力学非线性问题。乘用车在高速下则更关注稳定性、高速转向的横向耦合、以及在极限工况下的车辆动力学控制（ESP、ABS等融合）等内容。

　　由于低速无人车经常与普通行人近距离互动，运营方和监管方需要判断车辆为什么在某个地点停下、为什么绕行，这就要求在设计上采用更显式的规则集、行为树或可审计的决策日志，而不是采用纯粹的黑盒深度模型。乘用车领域虽然也在重视可解释性，但在决策的复杂度与实时性压力下，更多还是靠大模型和端到端方法去提升性能。

运营与监管的不同

　　低速无人车采取落地路径是“设备化”的大量部署，单车造价要低、维护成本要可控、能形成标准化的模块化硬件和云端运维体系。送货/快递业务看重的是每辆车的单位成本和单次配送的效率，因此硬件选型、续航与充电策略、车体防护、以及抗破坏设计都要在成本与可靠性之间权衡。乘用车自动驾驶更像是“高端产品”，每台车的传感器和算力预算高，应更注重用户体验与舒适性。

　　在运营方面，低速无人车采用集中式调度与云端路线下发，并且大量依赖远程监控与人工接管。这类车在遇到未预见情形时会要求能快速连上远程操作者做辅助驾驶或半自动遥控，远程干预和人工回滚流程是运营安全体系的一部分。乘用车领域的远程介入比例相对较低，更多是通过车内冗余系统自动应对极端情况，或者在部分场景下要求驾驶员介入。

　　由于使用场景的不同，两者的规模化测试与验证也不同。乘用车自动驾驶要在千万公里、跨地区的复杂路况下验证系统的全面性，会采用大量实车里程+仿真的方式，确保系统稳定。低速无人车的运营区域明确、ODD（Operational Design Domain）受限，这就要求更集中、更可控的闭环验证。当然，对于低速无人车来说，同一地区内的微观变化（路边摊位置、临时围挡、快递柜搬迁）可能对系统产生影响，这就需要频繁的场景回归测试与在线学习机制支持。数据标注和场景重放在低速车队运营中尤为重要，短距离高频次的交互回产生大量有价值的小样本异常，这就需要高效的数据流处理和场景检索能力。

　　安全与可靠性工程（SRE）在两者之间也有侧重差异。乘用车自动驾驶在安全上更强调车内安全冗余、功能安全（如ISO 26262）和系统级的失效机理分析；低速无人车除了要满足基本的功能安全外，更需要在联网安全、物理安全（防破坏、防篡改）、以及运营等方面的安全策略上投入更多资源。

　　用户交互与社会接受度的不同

　　低速无人车面对的是用户取餐、取货的场景，这就带来了如何让用户在指定地点能顺利取到物品，如何在车辆附近安全地与行人沟通（例如通过灯光、屏幕或语音提示车辆即将离开），如何解决无人车被别人误拿货品的风险等许多人机交互的细节问题，这些都不是纯技术问题，而是要技术+流程+产品设计进行结合。

　　小区、街道、行人的认知也会影响低速无人车系统的设计。和乘用车相比，低速无人车更需要“被理解”，社区内的人可能不知道这是一辆无人车，会好奇围观、触碰或试图拦车，系统需要设计防范与教育机制，如提供清晰的标识、合适的声音提醒、以及异常接触时的安全停靠逻辑。　　运营方通常还需要与社区、物业、城市管理部门建立沟通渠道，形成可接受的运营规范。

　　乘用车的长尾问题主要出现在稀有高危事件，验证要靠海量里程与场景合成来逼近极端情形。低速无人车则更多面对如临时占道、裸露电缆、小范围施工、临时摆摊等频繁但多样的小异常，这些场景在仿真里需要更精细的语义丰富度。低速车队部署后还会产生海量近场交互数据，如　　何高效抽取、标注、回放并用来在线或离线改进模型是运营效率的关键。

　　为确保低速无人车的正常使用，需在小区、楼道等近距离场景采集大量含有个人信息的视频与传感器数据，运营方需要合规地进行脱敏、存储和使用。乘用车同样面临隐私问题，但低速无人车的采集频率和地点更靠近个人活动空间，敏感性会更高。

　　最后的话

　　乘用车自动驾驶的难点在于高速、远距和场景广泛性；低速无人车的难点在于近距交互、运营规模化和社会适应性。前者需要更强的远距感知能力、更复杂的动态预测和更严苛的功能安全认证；后者则需要细致的近场语义理解、更完善的运营化工具、以及对社会行为的耐心适配