低速和高速自动驾驶的应用场景和技术方向有何不同？

[首发于智驾最前沿微信公众号]在很多交流场景中，当我说到自动驾驶技术的应用还不成熟，现在只能达到L2级时，就会有些小伙伴提到快递、外卖小车的应用，他们认为这些小车已经不需要驾驶员驾驶了，而且道路识别和任务完成度也非常高，这是否代表着自动驾驶技术已然达到了非常高的水平？其实与我们常提的乘用车自动驾驶而言，快递、外卖小车的自动驾驶完全不属于同一领域，使用场景也并不相同，今天智驾最前沿就和大家聊聊这两者的区别。

从使用场景来看，低速配送车多在市区人流密集的环境中行驶，常见于小区道路、商业街道和校园内部等封闭或半封闭场景。其行驶速度一般不超过30公里/小时，路线较为固定，对路线的重复性要求高。相比之下，高速智能驾驶乘用车则需要在城市主干道、高速公路等开放道路上行驶，速度可达100公里/小时以上，行驶路线多变且涉及更多如并线超车、高速入口匝道汇入、高架桥标线模糊等复杂路况，这就对乘用车的自动驾驶技术提出了更高的要求。

在环境感知层面，低速配送车的感知范围相对较小。由于速度较低，其在感知算法上更侧重于近距离低速行人、骑行者、小型障碍物的检测与跟踪，以及对窄路、盲区的精细识别。摄像头与超声波传感器往往成为主力，三维激光雷达可选配但分辨率要求相对较低。而高速智能驾驶乘用车则需面对高速行驶下的远距离物体检测，要求激光雷达具备更远的探测距离（一般300米以上）与更高的线数（64线或以上），并且需要毫米波雷达在快速运动状态下准确测量前后车辆的相对速度和距离，以及高速摄像头在光照变化下的稳定识别能力。

两者定位与地图的技术要求也大相径庭。低速配送车多依赖于高精度静态地图与惯导融合定位，定位精度在厘米级即可满足需求，且地图更新频率相对较低，主要应对固定路线的微小变化。高速智能驾驶乘用车则需要实时更新的高精度地图（HD Map），这其中就包括车道线拓扑结构、坡度、限速、交通标识等信息，此外还要结合实时定位（RTK/PPP+惯导），在高速行驶中保持亚米级甚至亚分米级的定位精度，以应对车速变化带来的位置信息时延。

在决策与路径规划上，低速配送车的决策空间较小，常见的路径多为“起→终”固定场景，配合简化的局部避障与缓行策略，即可满足日常配送需求。其规划算法可基于图搜索或Sample-Based方法，结合规则库快速生成行驶路径，并以行为树（Behavior Tree）或有限状态机（FSM）进行任务切换。而高速智能驾驶乘用车则需解决如多车道协同并线、匝道合流、高速超车等更复杂的高速场景决策问题，常借助分层决策架构，全局路线规划（Global Planner）、行为决策层（Behavior Planner）、局部轨迹规划（Local Planner）、以及实时控制层（Controller），在保证乘员舒适度和交通规则合规的同时，提高通行效率。

在控制执行层面，低速配送车以启停控制和低速转向为主，控制周期可以相对放宽到50–100毫秒，要求车辆能够在狭窄环境中平顺起步与精准泊入。底层控制常采用经典PID与模型预测控制（MPC）相结合的方案，重点在于低速细腻的轨迹跟踪与障碍物紧急停车。而高速智能驾驶乘用车则需要更高频率的控制更新（10–20毫秒），以应对高速行驶带来的时延敏感性。其底层控制常采用改进型MPC或自适应控制策略，引入车体动力学模型与轮胎力学模型，确保在高速弯道、制动以及紧急避障时拥有精确且平稳的操控性能。

在功能安全与冗余设计方面，低速自动驾驶平台常在有限场景内运行，其对安全的核心关注在于行人与骑行者的保护，因此多采用多传感器冗余（摄像头+超声波或短距激光雷达）与双系统控制器冗余来提升可靠性。高速智能驾驶乘用车则属于更高等级（L2级）的自动驾驶系统，功能安全要求更为严格，需要满足ISO 26262 ASIL-D级标准，包含双重或多重感知传感器（长距激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头组合）、双重或三重ECU处理冗余、刹车和转向执行器的机械或电气双冗余，以及电源与通信总线的备份设计，确保任何单点故障都不会导致系统失效。

从软件架构与算法复杂度方面讨论，低速配送车的软件栈相对轻量，常基于ROS 2等开源平台，算法模块数量有限，如感知、定位、规划与控制模块较为粗粒度，且可以针对固定场景进行高度优化；而高速智能驾驶乘用车的软件堆栈则更为复杂，包含感知网络（多模态融合）、在线地图更新、多人机交互、功能安全中间件和整车域控制器软件等，各模块之间需要通过高可靠、低延时的汽车以太网或CAN/CAN-FD进行通信。

在人工干预与监管要求上，低速配送车由于速度与动能较低，法规要求相对宽松，使用者多为运营方远程监控或现场安全员随车监管，处置流程简单。高速智能驾驶乘用车因涉及乘员安全，须在车内配备驾驶员监控系统（DMS），在L2及以下级别还需驾驶员时刻保持接管准备；更高等级（L3/L4）需要多传感器监控驾驶员状态，并制定严格的接管流程与上线测试认证方案。

成本与量产难度方面，低速自动驾驶配送车注重量产成本的可控性，常选择性价比更高的传感器方案，如成本数千至万元级的激光雷达与工业级相机，搭配开源软件和统一硬件平台，可大批量铺设。而高速智能驾驶乘用车则需要顶级性能的传感器和算力平台（ADAS SoC），单车成本可能达到数十万甚至上百万人民币，不仅对供应链、测试与验证提出更高要求，也对整车厂的研发与量产能力形成严峻考验。

从迭代与上线节奏来看，低速配送车因所处半封闭环境，软件和地图版本更新周期可以相对灵活，通过空中下载（OTA）推送运营策略优化；而高速智能驾驶乘用车的每次软件升级都必须充分验证与回归测试，甚至可能需要司法、保险、行业监管部门的重新认证，更新节奏较慢但更注重可靠性验证。

其实两者在市场定位与发展前景上也各有千秋。低速配送车着重满足城市场景下的“最后一公里”效率与成本控制，技术门槛相对可控，具备大规模示范与快速落地的优势；高速智能驾驶乘用车则是未来自动驾驶技术升级的“旗舰应用”，代表着车辆自主决策与城市交通全面升级的方向，尽管面临更高的技术壁垒与监管挑战，但一旦成功推广，对提升出行安全与效率具有重大意义。

综上所述，低速自动驾驶配送车与高速智能驾驶乘用车在使用场景、感知与定位精度、决策与控制复杂度、安全冗余设计、通信方式、法规监管、成本结构等方面均存在显著差异。理解并针对这些差异进行系统化的技术规划与实施，是推动自动驾驶技术在不同细分市场成功落地的关键。未来，随着感知算法、算力平台与车路协同技术的不断成熟，两类自动驾驶形态势必在各自领域实现更大突破，共同绘就智慧交通的美好愿景。