引言

当菜鸟无人车在小区里慢悠悠送快递，百度萝卜快跑在城市道路上疾驰超车时，你可能觉得它们都是 “自动驾驶”，没啥本质区别。

但实际上，这俩的技术差异，比小区保安和特种兵的战斗力差距还大。

低速自动驾驶（比如无人配送车、园区巡检车）就像小区保安，每天在熟悉的地盘转悠，处理的都是 “张三遛狗没牵绳”“李四家快递放门口” 这类常规操作，不需要太复杂的技能；而乘用车自动驾驶（比如 Robotaxi、智能驾驶汽车）则像特种兵，要在枪林弹雨的开放道路上应对 “突然窜出的行人”“加塞的货车”“暴雨天看不清红绿灯” 等突发状况，技能点必须拉满。

今天，无人车来也就和大伙儿聊聊这个事！

一、感知：低速无人车靠 “近视眼”，乘用无人车得有 “千里眼”

在感知这件事上，低速无人车和乘用车的 “视力” 根本不在一个维度。

1、低速无人车的活动范围大多是封闭园区、小区、仓库，无人配送车尽管在开放道路但是速度不快，环境简单到像 “开卷考试”。

比如某款颇为畅销的无人配送车，装的是短距激光雷达（探测距离 10 米）、超声波传感器（测 3 米内障碍物），再配两个高清摄像头看地面二维码 —— 这套配置成本不到 5000 块，却能精准避开突然冲出的小孩、路边的垃圾桶。

合肥包河万达网点的韵达无人车，就靠这 “近视眼” 组合，每天在小区里跑 8 趟，从没撞过东西。

2、乘用车自动驾驶可就惨了，得在开放道路上应对 “全屏暴击”。百度第六代无人车装了 4 颗 128 线激光雷达，最远能瞅见 200 米外的电动车；就拿武汉长江大桥的早高峰来说，萝卜快跑的传感器得同时处理 “右侧货车突然变道”“左侧行人闯红灯”“前方红绿灯变黄” 这三件事，要是视力差点，分分钟出事故。特斯拉 FSD 虽然靠纯视觉，但 12 个摄像头加起来能覆盖 360 度，连暴雨天的路面标线都能识别。

3、成本差异更惊人：

低速无人车的感知硬件成本通常占整车 10%，而乘用无人车光激光雷达就占 30%（比如 Waymo 五代车的激光雷达单颗成本曾高达 7 万美元）。

这就像小区保安戴普通墨镜就行，特种兵得配夜视仪、热成像仪 —— 不是不想省，是环境逼得必须 “武装到牙齿”。

二、定位：低速无人车靠 “路牌认路”，乘用无人车得有 “卫星导航 + 高精地图”

你让小区保安指路，他可能会说 “往前走到第三个垃圾桶右转”；

但你问特种兵怎么突袭目标，他得掏出卫星地图标坐标。

自动驾驶的定位逻辑，和这如出一辙。

1、低速无人车定位全靠 “认路牌”。京东物流的无人轻卡在园区里跑，根本不用高精度地图，地面贴的二维码就是 “路牌”—— 车底摄像头一扫，就知道 “现在在 A3 仓库门口，下一站是 B5 驿站”。就算 GPS 信号弱，也能靠轮速计和低成本 IMU（惯性测量单元）估算位置，10-20 厘米的误差完全够用。甘肃陇西的韵达无人车在乡村土路跑，就靠路边的电线杆、墙面标语做参照，定位稳得很。

2、乘用无人车定位则是 “毫米级强迫症”。

百度萝卜快跑在武汉用的是 RTK-GNSS（实时差分定位），配合高精地图，定位精度到厘米级 —— 这意味着在长江大桥上变道，能精准卡在车道中间，误差不超过 5 厘米。

香港测试的第三代域控制器更夸张，融合激光雷达点云、路侧设备数据，连急弯处的坡度变化都能实时校准。要是定位差了 10 厘米，高速行驶时可能就直接撞护栏了。

3、这种差异的核心是 “场景可控度”：低速无人车的活动范围是 “熟人社会”为主，闭眼都能摸对路；乘用无人车面对的基本上是 “陌生人社会”，必须靠卫星和地图精准导航。三、决策规划：低速车是 “按剧本演戏”，乘用车是 “即兴脱口秀”

如果把决策规划比作 “处理问题的方式”，低速无人车就是照着剧本念台词的演员，乘用无人车则是随时要接梗抛梗的脱口秀演员。

1、低速无人车的路径规划或许简单到 “小学生都会”。

顺丰的无人车在仓库里跑，路线都是预设好的 “从分拣线到 3 号月台”，遇到行人就停下等 5 秒，没人了再走，用的还是几十年前的算法。

它人机器人的清洁车更佛系，每天在园区按固定路线扫地，连 “遇到落叶堆绕着走” 这种决策，都是写死的程序 —— 反正速度慢，再笨也出不了大错。

九识智能、新石器、美团、菜鸟无人配送车路径规划相对比较复杂，已经进化到了大专以上水平。

2、乘用无人车的决策得是 “八核大脑”。

在武汉光谷、广州高铁站的十字路口，萝卜快跑、小马智行自动驾驶出租车要同时处理：

直行绿灯剩 3 秒要不要冲？

左侧公交车有没有可能突然变道？

斑马线后藏着的电动车会不会闯红灯？

这时候就得靠深度学习模型预测每个交通参与者的行为，用模型预测控制（MPC）实时调整路线。

有次测试中，系统预判到外卖小哥要闯红灯，小马智行提前减速避让，人类安全员都惊呼 “这反应比我快”。

3、算力需求更是天差地别：低速无人车的控制器算力可能就 10TOPS（比如菜鸟 GT-Lite 用的芯片），够跑个简单的行为树；乘用无人车的双 AI 芯片算力得 1200TOPS（百度第六代车），才能扛住复杂场景的实时计算。四、安全冗余：低速无人车是 “戴个头盔就行”，乘用无人车是 “穿全套防弹衣”

小区保安巡逻可能就带个对讲机，特种兵执行任务得穿防弹衣、戴钢盔、配急救包 —— 自动驾驶的安全冗余设计，也是这个逻辑。

1、低速无人车的安全措施主打 “够用就好”。它人机器人的清洁车装了 “死亡开关”，只要有人碰一下车侧的感应带，立马断电刹车；某品牌无人车的保险杠是泡沫做的，就算撞到人，最多疼一下不会受伤。它们遵循的安全标准低得多，ASIL 等级通常是 B 级（风险可接受），毕竟速度慢，真出事也只是 “小剐小蹭”。

2、乘用无人车的安全冗余是 “叠 buff”。百度第六代无人车的制动系统是双回路设计，一个回路失效，另一个能立马接管；传感器也是 “三重保险”—— 激光雷达、摄像头、毫米波雷达同时坏了才可能出问题。按 ISO 26262 标准，得达到 ASIL-D 级（最高安全等级），出险率得是人类司机的 1/14 才行。特斯拉的 Robotaxi 更狠，连转向电机都备了两个，生怕高速行驶时突然失灵。

3、这背后是 “速度决定风险”：低速无人车撞一下最多赔个快递，乘用无人车高速撞一下可能出人命，安全标准自然天差地别。五、系统集成：低速无人车是 “组装乐高”，乘用无人车是 “造火箭”

把自动驾驶系统比作 “攒电脑”，低速车就是用现成零件拼乐高，乘用车则是自己画图纸造芯片。

1、低速无人车的系统集成简单到 “模块化组装”。某品牌无人车，软件用的是轻量化 ROS 2 框架，传感器都是采购的现成模块，OTA 升级也就是更新个配送点坐标 —— 就算升级失败，回滚到上一版本就行，影响不大。安徽的快递网点老板说：“我们自己都能给无人车换电池、校准摄像头，跟修电动车似的。”

2、乘用无人车系统是 “牵一发而动全身”。特斯拉的 FSD 系统升级，得同步更新感知算法、决策模型、底盘控制逻辑，整个过程要经过上百项测试，生怕 “改了刹车程序导致加速失灵”。文远知行的 OTA 更复杂，广州的车和中东的车，因为路况不同，升级包都不一样 —— 这就像给北方的暖气和南方的空调写不同的控制程序，难度翻倍。

3、这种差异的核心是 “规模化与复杂度”：低速无人车要的是 “便宜好修”，乘用无人车要的是 “万无一失”。六、结语：没有谁更先进，只有谁更适配

当菜鸟无人车卖 1.68 万，百度萝卜快跑的车成本 20.5 万时，你不能说前者 “技术差”，只能说它们的 “战场不同”。

低速自动驾驶的核心是 “用最低成本解决简单场景问题”—— 就像小区保安，不需要会格斗，但能把小区管得井井有条；乘用车自动驾驶的核心是 “用极致技术应对复杂挑战”—— 就像特种兵，必须十八般武艺俱全才能保命。未来这俩可能会互相 “抄作业”：低速无人车可能借鉴乘用车的轻量化决策算法，乘用无人车也可能学低速车的低成本传感器融合方案。但归根结底，自动驾驶没有 “万能技术”，只有 “适配场景的技术”—— 就像你不会让小区保安去突袭敌人，也不会让特种兵去管小区停车，术业有专攻罢了。总之，无人车来也认为：下次再看到无人车，别只看 “有没有司机”，不妨想想：它是在小区当保安，还是在城市当特种兵？这背后的技术故事，可比 “自动驾驶” 四个字有趣多了。亲！你说呢？

       原文标题 : 低速无人车 vs 乘用车自动驾驶：一个像小区保安，一个像特种兵？