據統計，全球每年因交通事故死亡人數約130萬，其中90%以上由駕駛員分心、疲勞或違規駕駛導致。“安全第一”是無人駕駛的核心理念和價值觀，然而無人駕駛不意味著零事故，而是通過技術消除人為操作失誤，進一步降低交通事故發生率和人員傷亡。經過二十幾年的發展，無人駕駛已經來到人們身邊。某種程度上說，無人駕駛承載著人類超越人類駕駛員，實現更安全、更便捷出行服務的夢想。

底層邏輯安全

首先，需要明確的是，無人駕駛是指達到L4級別的高度自動駕駛，與目前車輛上常見的L2級輔助駕駛（如：城市導航輔助駕駛NOA），本質上是完全不同的物種，就像諾基亞的功能機與iPhone的區別。二者最本質的差異，是底層安全邏輯的不同。

L2的本質是“人機共駕”，其設計初衷是減輕駕駛員負擔，而非完全替代人類，仍然需要人類駕駛員為安全兜底。L2輔助駕駛實現的是部分場景的駕駛功能，未能覆蓋全場景，對于復雜場景的應對處理，缺乏安全完備性的系統性設計。過度依賴輔助駕駛，可能會因為駕駛員分心而導致應變不及時的危險。

L4則是“系統主導”，要求車輛在特定場景內，無需人類駕駛員干預，獨立、安全地應對所有突發狀況。這種由系統保障安全，而非人類駕駛員對安全負責的設計邏輯，從根源上避免了需要人類駕駛員介入規避碰撞的風險。

技術原生安全

（一）更安全的技術：大模型讓無人駕駛技術能力大幅提升

從“模塊化”到“端到端”，大模型已經成為無人駕駛技術發展的趨勢。傳統無人駕駛系統大部分是基于規則的，通常分為感知、決策、規劃、控制等多個獨立模塊，如“流水線”一樣依次運行、協同作業。這類系統即使是向學習型系統轉型，也主要是在局部使用小模型處理特定的任務，在很多長尾場景的覆蓋和應對能力方面存在局限。而大模型是通過超大規模的參數、更大的模型網絡、海量的數據訓練而成，能夠應對各類復雜的交通場景，不僅是交互博弈能力有更智能的表現，對于長尾、極端場景，比如施工占道、鬼探頭、惡劣天氣等，處理應對也更為靈活恰當，能夠避免潛在風險的發生。

例如，2017年起百度就開始推進全系統從最初的規則式系統，向模型化的數據驅動系統演進。2023年百度率先在無人駕駛領域探索和應用視覺大模型技術。2024年百度發布全球首個支持L4級無人駕駛的大模型Apollo ADFM，可以兼顧技術的安全性和泛化性，實現城市級全域復雜場景覆蓋。

（二）更安全的產品：安全冗余能力是無人駕駛的必備條件

與有人類駕駛員兜底的L2輔助駕駛不同，安全冗余能力是保證L4無人駕駛安全可控的必備條件。在車輛本身的軟硬件出現故障，或車輛所處場景存在安全隱患時，無人駕駛系統能夠及時發現并將車輛保持在安全狀態，實現“永不宕機，永不失準，永遠在線”的理想狀態。

在硬件方面，從傳感器、計算單元到車輛控制系統，無人車都具備兩套互為獨立冗余的系統，避免單點失效，從而提升系統整體可靠性和安全性。2025年5月，高盛在《中國Robotaxi市場》報告指出，“與配備1—2個前視攝像頭和0—1個激光雷達的L2乘用車相比，典型Robotaxi擁有10個以上攝像頭以覆蓋不同視角，多個激光雷達以實現廣角視野，以及多個雷達來檢測近距離和遠距離”。

另外，車輛底盤同樣具備冗余能力，包括轉向、動力、制動等關鍵部件，能夠在單一系統故障失效時，切換到備用系統控制車輛，幫助安全停車，防止車輛失控的發生。谷歌旗下Waymo的聯合首席執行官多爾戈夫（Dmitri Dolgov）在谷歌I/O大會演講中展示，激光雷達比攝像頭更好地探測行人的存在，稱激光雷達讓谷歌的車輛具備“超人感知能力”。目前，Waymo第五代自動駕駛汽車配備了5個激光雷達、6個毫米波雷達和29個攝像頭。小馬智行第七代Robotaxi擁有100%車規級零部件，搭載六類量產傳感器，包括9顆激光雷達、14顆攝像頭、4顆毫米波雷達，以及4顆麥克風、2顆涉水傳感器和1套碰撞傳感器，大大提升感知能力。

在風險監控方面，針對軟硬件可能的異常狀態，以及無人車能力范圍的場景，系統能夠做到全面地識別和預警，并觸發“多重降級”的安全策略。體現在車輛行為上，會按照不同的風險，通過限速、緩慢剎車、靠邊停車、剎停等方式，實現安全地控制車輛。以第六代無人車RT6為例，通過10重安全冗余和6重MRC（Minimal Risk Condition）安全策略的設計，大大降低系統失效概率。

（三）更安全的實踐：充分道路測試千錘百煉AI“老司機”

無人駕駛系統從研發到應用，進行了充分的功能安全和性能安全測試驗證來證明其運行安全性，以保障乘車用戶和其他交通參與者的人身安全。從主駕有人到全無人，無人駕駛系統每一個版本和功能，都會經過離線驗證、封閉測試場驗證等多道環節，才會逐步在開放道路上部署。

無人駕駛讓出行更安全。5月2日，Waymo發布研究報告，截至2025年1月，無人車已在美國鳳凰城、舊金山、洛杉磯和奧斯汀四大市場累計行駛 5670 萬英里，約 9124.98 萬公里。在美國道路傷害的主要原因——交叉路口車輛碰撞中，Waymo的事故率比人類駕駛員低96%。百度Apollo測試里程已經超過1.7億公里，累積為公眾提供服務1100萬次，出險率是人工駕駛的1/14。

出行服務安全

無人駕駛對于乘客而言，不僅是安全、便捷地坐車從A點到B點，也是在感受有關懷、有溫度的出行體驗。在乘坐體驗方面，無人駕駛是時刻保持高效率的、全神貫注的安全駕駛狀態。在應急處置方面，無人車配備的遠程安全員承擔了“客服”的角色，如果乘客突發身體不適，不僅可以幫助乘客提前結束行程，還能撥打120送乘客及時就醫。在隱私保護方面，無人車為乘客營造了私密的獨享空間。此外，無人駕駛也可以是更有溫度的智能伙伴，幫助色覺障礙者、老人特殊群體、女性等群體順利出行。

當前，無人駕駛已經從科研探索，邁入城市級示范應用的階段。我國于2024年7月啟動的“車路云一體化”試點城市計劃，推動道路智能化改造和法規完善，為Robotaxi提供基礎設施保障。

無人駕駛依賴真實場景和真實需求，一定要把規模做出來，才能推動技術成熟和領先。當前，全球無人駕駛正處于發展的十字路口。誰能率先實現從科技突破到規模化應用的跨越，誰就將掌握先發優勢，主導和改寫全球智能出行規則標準，塑造未來全球地面交通科技和產業形態。