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自動駕駛正在由設想變成現實，而混行試點的啟動，意味著自動駕駛朝著真正的商業化邁出了關鍵一步。7月14日，廣州市正式發布《關于逐步分區域先行先試不同混行環境下智能網聯汽車(自動駕駛)應用示范運營政策的意見》、《在不同混行環境下開展智能網聯汽車(自動駕駛)應用示范運營的工作方案》兩個政策文件，逐步分區域開展智能網聯汽車(自動駕駛)混行試點。

據悉，廣州市將在南沙區、黃埔區等智能網聯汽車道路測試先行試點區開展混行試點，花都區將隨后跟上，區域內的具體運營范圍(含公路類型)由試點區政府自行劃定。按規劃，到2025年，廣州將分五個階段完成不同混行環境比例、車路協同不同參與度以及多種新型出行服務的多維度、綜合性、大規模城市交通試驗。在每個階段自動駕駛汽車示范應用無主動安全事故達180天，且通過市專項工作組評估與驗收的基礎上，廣州將進一步加大自動駕駛汽車投放量，開展新一階段自動駕駛混行試驗，穩步推進混行試點。

應該說，廣州市的這一決定算不上激進。目前，廣州市已經引進小馬智行、文遠知行、百度阿波羅、滴滴等自動駕駛技術頭部企業，開展自動駕駛出租車的試運營。今年以來，小馬智行、文遠知行、百度阿波羅、廣汽集團等積極出動自動駕駛汽車和無人物流配送車，參與疫情封閉封控區的物資運送，顯示自動駕駛技術已相對成熟，基本具備商業化運營的基礎條件。再加上國家層面對此持支持態度，如近年來國家部委多次明確要求推進自動駕駛汽車應用，鼓勵地方先行先試立法探索，加速規模化商用進程。

“是騾子是馬，拉出來遛遛”。當前，自動駕駛的國內外競爭已經白熱化，各大主流車企、大型零部件廠商、頭部科技公司等紛紛將自動駕駛視為爭奪未來出行領域主導權的關鍵，每年都有大量資金涌入自動駕駛研發領域。不少企業瞄準了L4乃至L5級自動駕駛，并在特定區域和道路上開展測試。不過，這些測試往往存在局限性，并不能代表真實的道路狀況，尤其是為了安全，測試通常選擇人流量、車流量較少的路段進行。例如，不久前筆者途經北京亦莊時，遇到多輛測試車，它們的行駛速度相對較慢，且車身上有明顯的標語和測試裝置，周圍車輛會自動閃避，路面行人和車輛也較為稀少。

自動駕駛汽車要想真正實現商業化，必須要融入真實的交通流，與社會車輛、行人及周邊環境積極互動。以中國為例，或許自動駕駛落地的最大難點不在于法規監管，而在于路況的復雜性。在中國，交通參與者眾多，包括乘用車、載貨車、三輪車、摩托車、電動自行車、電動滑板車及行人等，且參與者素質參差不齊，逆行、碰瓷、加塞、闖紅燈等交通亂象頻頻，再加上有些地方交通標識繁雜且不清晰，如此復雜的路況勢必給自動駕駛汽車的預判和決策、執行帶來很大障礙。當然，不僅中國，印度、泰國等發展中國家復雜的交通狀況同樣會給自動駕駛帶來嚴峻考驗。

以上問題并不是特定道路上的測試所能解決的，自動駕駛汽車必須先加入真實的交通流，而后再“見招拆招”。廣州市開啟的混行試點邁出了重要一步。車型方面，就像新能源汽車早期推廣從出租車和公交車著手一樣，廣州市在進行自動駕駛混行試點前期，主要支持開展巡游出租車、網約車、公交車等客運活動及普通道路貨物運輸等載物活動，后期將根據技術發展情況，由市試點辦審核并陸續開放如城市智能環衛、快遞、郵政等其他應用場景。廣州市還設立了事故報告、事故定責和先行賠付機制，力爭將事故影響控制在最小范圍，最大化控制規模化示范應用風險，這點值得點贊。就在文件發布數日后，百度宣布阿波羅自動駕駛出租車在廣州正式面向公眾全面開放。

隨著自動駕駛汽車的規模化應用，自動駕駛汽車與人類駕駛汽車混行的復雜環境將在相當長一段時期共存。除了廣州之外，北京、上海、重慶、長沙等城市在智能交通、自動駕駛方面也走得比較靠前。相信繼廣州后，會有更多城市出臺類似政策，推動自動駕駛汽車真正進入尋常生活。

混行試點是自動駕駛必經之路

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