在很多交流場景中，當我說到自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用還不成熟，現(xiàn)在只能達到L2級時，就會有些小伙伴提到快遞、外賣小車的應(yīng)用，他們認為這些小車已經(jīng)不需要駕駛員駕駛了，而且道路識別和任務(wù)完成度也非常高，這是否代表著自動駕駛技術(shù)已然達到了非常高的水平？其實與我們常提的乘用車自動駕駛而言，快遞、外賣小車的自動駕駛完全不屬于同一領(lǐng)域，使用場景也并不相同，今天智駕最前沿就和大家聊聊這兩者的區(qū)別。

從使用場景來看，低速配送車多在市區(qū)人流密集的環(huán)境中行駛，常見于小區(qū)道路、商業(yè)街道和校園內(nèi)部等封閉或半封閉場景。其行駛速度一般不超過30公里/小時，路線較為固定，對路線的重復(fù)性要求高。相比之下，高速智能駕駛乘用車則需要在城市主干道、高速公路等開放道路上行駛，速度可達100公里/小時以上，行駛路線多變且涉及更多如并線超車、高速入口匝道匯入、高架橋標線模糊等復(fù)雜路況，這就對乘用車的自動駕駛技術(shù)提出了更高的要求。

在環(huán)境感知層面，低速配送車的感知范圍相對較小。由于速度較低，其在感知算法上更側(cè)重于近距離低速行人、騎行者、小型障礙物的檢測與跟蹤，以及對窄路、盲區(qū)的精細識別。攝像頭與超聲波傳感器往往成為主力，三維激光雷達可選配但分辨率要求相對較低。而高速智能駕駛乘用車則需面對高速行駛下的遠距離物體檢測，要求激光雷達具備更遠的探測距離（一般300米以上）與更高的線數(shù)（64線或以上），并且需要毫米波雷達在快速運動狀態(tài)下準確測量前后車輛的相對速度和距離，以及高速攝像頭在光照變化下的穩(wěn)定識別能力。

兩者定位與地圖的技術(shù)要求也大相徑庭。低速配送車多依賴于高精度靜態(tài)地圖與慣導(dǎo)融合定位，定位精度在厘米級即可滿足需求，且地圖更新頻率相對較低，主要應(yīng)對固定路線的微小變化。高速智能駕駛乘用車則需要實時更新的高精度地圖（HD Map），這其中就包括車道線拓撲結(jié)構(gòu)、坡度、限速、交通標識等信息，此外還要結(jié)合實時定位（RTK/PPP+慣導(dǎo)），在高速行駛中保持亞米級甚至亞分米級的定位精度，以應(yīng)對車速變化帶來的位置信息時延。

在決策與路徑規(guī)劃上，低速配送車的決策空間較小，常見的路徑多為“起→終”固定場景，配合簡化的局部避障與緩行策略，即可滿足日常配送需求。其規(guī)劃算法可基于圖搜索或Sample-Based方法，結(jié)合規(guī)則庫快速生成行駛路徑，并以行為樹（Behavior Tree）或有限狀態(tài)機（FSM）進行任務(wù)切換。而高速智能駕駛乘用車則需解決如多車道協(xié)同并線、匝道合流、高速超車等更復(fù)雜的高速場景決策問題，常借助分層決策架構(gòu)，全局路線規(guī)劃（Global Planner）、行為決策層（Behavior Planner）、局部軌跡規(guī)劃（Local Planner）、以及實時控制層（Controller），在保證乘員舒適度和交通規(guī)則合規(guī)的同時，提高通行效率。

在控制執(zhí)行層面，低速配送車以啟�？刂坪偷退俎D(zhuǎn)向為主，控制周期可以相對放寬到50–100毫秒，要求車輛能夠在狹窄環(huán)境中平順起步與精準泊入。底層控制常采用經(jīng)典PID與模型預(yù)測控制（MPC）相結(jié)合的方案，重點在于低速細膩的軌跡跟蹤與障礙物緊急停車。而高速智能駕駛乘用車則需要更高頻率的控制更新（10–20毫秒），以應(yīng)對高速行駛帶來的時延敏感性。其底層控制常采用改進型MPC或自適應(yīng)控制策略，引入車體動力學(xué)模型與輪胎力學(xué)模型，確保在高速彎道、制動以及緊急避障時擁有精確且平穩(wěn)的操控性能。

在功能安全與冗余設(shè)計方面，低速自動駕駛平臺常在有限場景內(nèi)運行，其對安全的核心關(guān)注在于行人與騎行者的保護，因此多采用多傳感器冗余（攝像頭+超聲波或短距激光雷達）與雙系統(tǒng)控制器冗余來提升可靠性。高速智能駕駛乘用車則屬于更高等級（L2級）的自動駕駛系統(tǒng)，功能安全要求更為嚴格，需要滿足ISO 26262 ASIL-D級標準，包含雙重或多重感知傳感器（長距激光雷達、毫米波雷達、高清攝像頭組合）、雙重或三重ECU處理冗余、剎車和轉(zhuǎn)向執(zhí)行器的機械或電氣雙冗余，以及電源與通信總線的備份設(shè)計，確保任何單點故障都不會導(dǎo)致系統(tǒng)失效。

從軟件架構(gòu)與算法復(fù)雜度方面討論，低速配送車的軟件棧相對輕量，�；�于ROS 2等開源平臺，算法模塊數(shù)量有限，如感知、定位、規(guī)劃與控制模塊較為粗粒度，且可以針對固定場景進行高度優(yōu)化；而高速智能駕駛乘用車的軟件堆棧則更為復(fù)雜，包含感知網(wǎng)絡(luò)（多模態(tài)融合）、在線地圖更新、多人機交互、功能安全中間件和整車域控制器軟件等，各模塊之間需要通過高可靠、低延時的汽車以太網(wǎng)或CAN/CAN-FD進行通信。

在人工干預(yù)與監(jiān)管要求上，低速配送車由于速度與動能較低，法規(guī)要求相對寬松，使用者多為運營方遠程監(jiān)控或現(xiàn)場安全員隨車監(jiān)管，處置流程簡單。高速智能駕駛乘用車因涉及乘員安全，須在車內(nèi)配備駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DMS），在L2及以下級別還需駕駛員時刻保持接管準備；更高等級（L3/L4）需要多傳感器監(jiān)控駕駛員狀態(tài)，并制定嚴格的接管流程與上線測試認證方案。

成本與量產(chǎn)難度方面，低速自動駕駛配送車注重量產(chǎn)成本的可控性，常選擇性價比更高的傳感器方案，如成本數(shù)千至萬元級的激光雷達與工業(yè)級相機，搭配開源軟件和統(tǒng)一硬件平臺，可大批量鋪設(shè)。而高速智能駕駛乘用車則需要頂級性能的傳感器和算力平臺（ADAS SoC），單車成本可能達到數(shù)十萬甚至上百萬人民幣，不僅對供應(yīng)鏈、測試與驗證提出更高要求，也對整車廠的研發(fā)與量產(chǎn)能力形成嚴峻考驗。

從迭代與上線節(jié)奏來看，低速配送車因所處半封閉環(huán)境，軟件和地圖版本更新周期可以相對靈活，通過空中下載（OTA）推送運營策略優(yōu)化；而高速智能駕駛乘用車的每次軟件升級都必須充分驗證與回歸測試，甚至可能需要司法、保險、行業(yè)監(jiān)管部門的重新認證，更新節(jié)奏較慢但更注重可靠性驗證。

其實兩者在市場定位與發(fā)展前景上也各有千秋。低速配送車著重滿足城市場景下的“最后一公里”效率與成本控制，技術(shù)門檻相對可控，具備大規(guī)模示范與快速落地的優(yōu)勢；高速智能駕駛乘用車則是未來自動駕駛技術(shù)升級的“旗艦應(yīng)用”，代表著車輛自主決策與城市交通全面升級的方向，盡管面臨更高的技術(shù)壁壘與監(jiān)管挑戰(zhàn)，但一旦成功推廣，對提升出行安全與效率具有重大意義。

綜上所述，低速自動駕駛配送車與高速智能駕駛乘用車在使用場景、感知與定位精度、決策與控制復(fù)雜度、安全冗余設(shè)計、通信方式、法規(guī)監(jiān)管、成本結(jié)構(gòu)等方面均存在顯著差異。理解并針對這些差異進行系統(tǒng)化的技術(shù)規(guī)劃與實施，是推動自動駕駛技術(shù)在不同細分市場成功落地的關(guān)鍵。未來，隨著感知算法、算力平臺與車路協(xié)同技術(shù)的不斷成熟，兩類自動駕駛形態(tài)勢必在各自領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更大突破，共同繪就智慧交通的美好愿景。

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       原文標題 : 低速和高速自動駕駛的應(yīng)用場景和技術(shù)方向有何不同？