[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，讓組合輔助駕駛得到大量應(yīng)用，但現(xiàn)在對于自動駕駛技術(shù)的宣傳，普遍是在乘用車領(lǐng)域，而對于卡車、礦車的自動駕駛發(fā)展，卻鮮有提及。其實在卡車、礦車領(lǐng)域，自動駕駛技術(shù)也得到了充足的應(yīng)用，但因應(yīng)用場景不同，技術(shù)的側(cè)重方向也有所區(qū)別。今天就來和大家聊一聊這個話題。

應(yīng)用場景：開放道路vs封閉場地

首先要理解的是，自動駕駛所面對的環(huán)境決定了它的技術(shù)基礎(chǔ)。乘用車自動駕駛面對的是城市街道、高速公路等開放道路，未來更可能會涉及到農(nóng)村小道，這些道路充滿了復(fù)雜的交通參與者（行人、自行車、其他車輛）、不確定因素（紅綠燈、突發(fā)路障、非標行為）以及變化頻繁的路況與天氣條件。因此，乘用車自動駕駛系統(tǒng)首先要具備強大的環(huán)境適應(yīng)能力和極高的實時反應(yīng)速度。

相比之下，礦區(qū)和干線物流卡車常運行于相對“半封閉”或“結(jié)構(gòu)化”的環(huán)境中。像是露天礦山運輸作業(yè)就限定在礦區(qū)內(nèi)部，交通參與者種類少，道路線性固定、坡度變化可控，運行節(jié)奏也偏慢，具備高度的可預(yù)測性。干線物流卡車常常以高速公路為主，道路相對標準化，突發(fā)事件較少。因此，礦區(qū)與干線卡車的自動駕駛系統(tǒng)更注重長時間、穩(wěn)定性、載荷控制和運營效率，而不是處理高度復(fù)雜的交通交互。

感知系統(tǒng)：復(fù)雜識別vs穩(wěn)定檢測

自動駕駛系統(tǒng)的“眼睛”就是它的感知模塊，它通過攝像頭、雷達、激光雷達等傳感器識別周邊環(huán)境。在乘用車中，由于環(huán)境變化極快，系統(tǒng)必須具備極強的感知能力。如在城市道路中，自動駕駛系統(tǒng)需要同時識別數(shù)十種交通標志、車道線狀況、前方靜止和動態(tài)障礙物、甚至要判斷行人的意圖（是否準備橫穿馬路），這對視覺處理算法和多傳感器融合提出了極高要求。

相比之下，礦區(qū)環(huán)境中的“感知難度”有所下降。礦山運輸車輛的主要任務(wù)是沿特定路徑前行、裝載與卸載物料，周邊的交通參與者極少。此時感知系統(tǒng)主要任務(wù)是檢測前方道路是否通暢、有無巨石、陡坡或坑洼、是否到達裝卸點等。因此，礦車自動駕駛系統(tǒng)的感知方案偏向于穩(wěn)定性和魯棒性，不強調(diào)高分辨率的語義識別，而是依賴更簡單、抗干擾性強的激光雷達與毫米波雷達進行距離檢測和障礙物規(guī)避。

對于干線物流卡車而言，由于其常年運行于高速公路等高車速場景，感知系統(tǒng)必須具備較強的遠距離探測與高速目標追蹤能力。特別是在車速達到80公里每小時以上的情況下，系統(tǒng)需要在200米甚至更遠的距離內(nèi)準確識別前方車輛、障礙物或突發(fā)事件，以預(yù)留足夠的反應(yīng)時間。相比家用車注重多樣化目標識別，干線卡車更強調(diào)毫米波雷達的遠距測距能力和對高速目標的穩(wěn)定追蹤，同時輔以激光雷達提升對靜態(tài)障礙的識別精度，從而保障在高速行駛中也能及時做出安全決策。

決策規(guī)劃：應(yīng)急響應(yīng)vs路徑優(yōu)化

乘用車自動駕駛中最核心的挑戰(zhàn)之一，是如何在動態(tài)環(huán)境中做出合理決策。系統(tǒng)必須隨時根據(jù)紅綠燈信號、周邊車輛動態(tài)、限速信息、交通規(guī)則等制定行駛策略。例如在擁堵環(huán)境中，要判斷是否并線、變道，或者在狹窄空間中控制車速與方向避障。這一切都需要“類人類”的駕駛邏輯，對行為預(yù)測與規(guī)劃算法提出了極高要求。

礦區(qū)自動駕駛的規(guī)劃路徑則相對“機械化”。車輛在封閉路線中運行，規(guī)劃通常是預(yù)先設(shè)定的，路徑變化少，系統(tǒng)只需保證按計劃路線準確執(zhí)行，并在必要時暫停或調(diào)整運行速度。這種場景下的算法更加注重路徑重用、效率最大化與能耗控制，而非臨場決策。

對于干線卡車，決策系統(tǒng)需要解決的是高速行駛狀態(tài)下的變道超車、車距保持、進出匝道等問題。干線駕駛更多依賴V2X（車路協(xié)同）和高精地圖的聯(lián)合支持，實現(xiàn)“規(guī)規(guī)矩矩”而高效地運行，其核心是穩(wěn)定、保守，而非靈活機動。

定位系統(tǒng)：厘米級vs米級容忍度

乘用車的自動駕駛系統(tǒng)在城市中需要精準定位自己的位置，特別是在多車道或高架橋環(huán)境下，如果偏差過大，可能導(dǎo)致并錯道、誤判障礙物。因此，乘用車定位系統(tǒng)依賴高精度地圖、RTK（實時動態(tài)差分GPS）、慣導(dǎo)（IMU）等多源融合，實現(xiàn)厘米級的定位精度。

礦區(qū)車輛的定位需求雖然也高，但由于環(huán)境相對可控，對精度的容忍度略高，特別是在礦車以較低速度運行時，容許一定誤差范圍。但同時，礦區(qū)往往通信條件差，GNSS信號遮擋頻繁，導(dǎo)致系統(tǒng)更依賴于局部地圖、視覺里程計等手段，或者部署地面基站進行輔助定位。

干線卡車則處于兩者之間，雖然高速行駛需要較高的定位精度，但由于路徑結(jié)構(gòu)標準化，定位系統(tǒng)可以較大程度依賴GNSS與高精地圖，因此具備較好的穩(wěn)定性。對長途運營來說，關(guān)鍵是持續(xù)性和抗失效能力。

控制系統(tǒng)：舒適性vs穩(wěn)定性

控制系統(tǒng)決定了自動駕駛車輛的行駛行為是否“像人類司機”，尤其在乘用車中，舒適性是極其關(guān)鍵的指標。乘用車的自動駕駛控制策略需要做到起步平順、轉(zhuǎn)彎不急、剎車不突兀，否則即使再安全，也難以獲得用戶好感。這就要求控制系統(tǒng)要能實時響應(yīng)復(fù)雜路況，同時實現(xiàn)高階的人機交互。

礦車自動駕駛的控制系統(tǒng)則更強調(diào)載重穩(wěn)定性與設(shè)備保護。礦車往往自重幾十噸，載重能力超百噸，其控制算法需要避免劇烈轉(zhuǎn)向或制動，防止貨物灑落、車體傾覆或機械磨損過快。同時，礦車的駕駛方式通常較為緩慢，系統(tǒng)可以使用更“穩(wěn)妥”的控制模型。

卡車作為干線物流主力，要求在高速行駛中實現(xiàn)高精度車道保持與車距控制，因此其控制系統(tǒng)主要圍繞航向穩(wěn)定性、制動響應(yīng)時間與節(jié)油效率設(shè)計。此外，考慮到長時間運營的疲勞問題，一些系統(tǒng)還需支持多檔位的智能巡航控制與自適應(yīng)減速機制。

通信系統(tǒng)：V2X依賴程度不同

隨著車路協(xié)同（V2X）技術(shù)的發(fā)展，自動駕駛不再局限于“車輛自閉環(huán)運作”，而是與路側(cè)單元（RSU）、交通信號、其他車輛共享信息。在乘用車中，V2X目前尚處于早期應(yīng)用階段，主要用于前向碰撞預(yù)警、紅綠燈狀態(tài)提示等輔助功能。

而礦區(qū)自動駕駛常常部署私有5G網(wǎng)絡(luò)或WiFi通信系統(tǒng)，通過調(diào)度中心統(tǒng)一管理所有車輛，實現(xiàn)遠程監(jiān)控、路徑指令、任務(wù)調(diào)整等功能。V2X是礦車自動駕駛運行的“中樞神經(jīng)”。

卡車自動駕駛正成為車路協(xié)同落地的重要試點場景。通過高速公路V2X系統(tǒng)，干線卡車可以提前獲取前方道路狀態(tài)、坡度信息、限速數(shù)據(jù)等，提升整體運行效率和安全性。

安全與冗余設(shè)計：容錯機制差異化

安全是自動駕駛永恒的主題，但不同場景對系統(tǒng)容錯的要求截然不同。乘用車自動駕駛必須實現(xiàn)最高等級的安全保障，因為其服務(wù)于公眾、運行在復(fù)雜城市道路中，容錯機制必須全面覆蓋，這其中就包括感知系統(tǒng)備份、電源系統(tǒng)冗余、關(guān)鍵芯片雙備份等。

礦車雖運行于封閉礦區(qū)，但事故造成的財產(chǎn)與人員損傷仍不可小覷。因此其控制系統(tǒng)多設(shè)計為“故障即停”，并配備遠程人工干預(yù)系統(tǒng)，即便出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰也能迅速止車。同時，礦區(qū)可通過加強車輛之間的通信協(xié)調(diào)，降低碰撞風險。

干線卡車也極度重視冗余設(shè)計，尤其是在高速狀態(tài)下，任何小故障都可能導(dǎo)致重大交通事故，因此在關(guān)鍵部件上（剎車、電控、轉(zhuǎn)向）設(shè)置多重保險機制成為標配。

開發(fā)模式與測試體系：商品車vs工業(yè)車輛

乘用車的自動駕駛開發(fā)往往以“規(guī)模量產(chǎn)”為目標，強調(diào)低成本、高集成、良好適配性，最終面向的是成千上萬的消費者用戶。因此，其測試體系包括大規(guī)模道路測試、虛擬仿真驗證、用戶實測反饋等。

礦區(qū)與卡車的自動駕駛開發(fā)路徑更偏向“項目制交付”，往往由特定廠商為某個礦區(qū)或物流線路定制開發(fā)，其迭代速度更快，但適用范圍有限。測試階段主要依賴場地測試與封閉模擬系統(tǒng)，少量路測驗證。

最后的話

卡車、礦山與乘用車自動駕駛雖然共享核心技術(shù)架構(gòu)，但由于應(yīng)用場景的巨大差異，它們在感知、決策、控制、安全等方面形成了各自獨立的發(fā)展路徑。乘用車強調(diào)“類人類”的復(fù)雜駕駛邏輯與舒適性，礦車強調(diào)在封閉環(huán)境下的高效穩(wěn)定與成本控制，干線卡車則追求在標準化高速場景中的安全與效率最大化。每一條路徑都反映了自動駕駛技術(shù)的適應(yīng)性與進化能力。

未來，隨著技術(shù)的不斷成熟，三者之間的界限可能逐步模糊，乘用車將獲得更強的感知與決策能力，礦車與卡車也將引入更多V2X與AI模型，最終推動全場景智能駕駛的落地與融合。但在那之前，理解每一類自動駕駛的技術(shù)差異，才是把握自動駕駛行業(yè)發(fā)展脈絡(luò)的關(guān)鍵。