無人駕駛齊戰公交標準虛擬軌道保安全
深圳首輛無人駕駛的公交車開始試運營振奮了我國科技實力的信心。幾乎與此同時，美國和新加坡也都開始了無人駕駛的測試，奇怪的是，所有的無人駕駛車輛幾乎都是從公交開始的。分析后找有三個原因：公交優勢、技術限制和生態易建。
公交其實是虛擬軌道交通
首先，公交雖然沒有軌道，工業機器人維修，但卻是一種虛擬軌道交通。公交每天行駛的路線十分固定，有著固定的停靠站和發車地點。而在一些路段甚至還會有公交專線，在這種情況下公交在行駛過程中會受到的干擾將會遠比其他車輛少。可以想象，在目前地鐵幾乎已經實現無人駕駛的情況下，公交這種準軌道交通并不難實現，這就大幅降低了公交的技術需求。
第二，公交路線不會涉及復雜路況。相比一些長途巴士的跋山涉水，公交所選擇的道路一般都是主干道，道路狀況相對好，環境復雜度低，可利用數據量大，即時有突發狀況也有充分的空間來降低風險性。
公交是一種虛擬軌道交通
第三，公交是一塊無人駕駛絕佳的試驗田。一般人認為無人駕駛上路，出于安全考慮需要避免大量人員搭乘。但是由于L3級別是自動駕駛并不能完全擺脫人，所以公交相比并無劣勢。相反，公交還具有高頻率和典型性等特點，因此其測試的結果可以反哺于無人駕駛技術的研發。另外，大多數城市還有專有公交車道保證安全。
無人駕駛L3是個坎
無人駕駛是如今在人工智能應用方面發展最好的一個，這其中普遍認為其發展的主要原因在于有著全球通用的標準。
無人駕駛等級是技術的標準
在自動駕駛的分級標準里有著兩套體系，一套來自于美國交通部旗下的國家高速路安全管理局（NHSTA）所提出，另一套則來自于國際汽車工程師協會（SAEInternational）。兩套標準的共同處頗多，都把自動駕駛劃分為6個層級，L0為純粹的手動駕駛，L5為最高等級，而且兩套標準在L0到L3之間并沒有差別，只在L4的定義存在差異。
NHSTA的L4和L3的區別在于需要在設計適用的場景中能否完全自動駕駛是否需要人為介入。而SAEInternational的標準則要復雜一些，他們認為L4需要在達到在自動駕駛時能夠部分應對極限情況，包括突發情況應對戰術和駕駛技術兩方面評判，庫卡機器人何服電機維修，使得風險最小化。
谷歌雖強，卻也還沒讓人看到真正的L4
而相應的，L5無非就是能夠想象到的最理想狀態，全天候適應無限情況。而因為兩種標準都認定了L4已經可以實現超高度的自動駕駛，無論是轉向、加減速、環境觀察和復雜的交通情況時應對都可以實現系統自動進行。但是，L3與L4的差別意味著無人駕駛能否真正擺脫人類。日本專家認為從L3到L4之間難度相當于攀爬珠峰。
而全球能夠做到L4的企業有幾家呢？國內百度認為他們已經實現了L4，但這個L4的標準是NHSTA的，以SAEInternational的標準來看百度的無人駕駛依然是L3層次。而業內公認的無人駕駛領域最強的谷歌Waymo也只是在上個月才宣布了可以做到L4級別，預計會在未來幾個月里向部分公眾試運行開放。由此可見，想要跨過L3這個坎難度巨大。
公交助無人駕駛渡生態難關
在12月初美國的一項調查中，全球的無人駕駛企業普遍認為資金和技術應用是橫亙于研發面前的兩大難關。
應用于公交的話，這兩大問題都會迎刃而解。在技術方面，公交提供的實際運營數據可以幫助企業進行下一步的研發，而且由于公交自身優勢的存在，L3已經可以應付絕大多數的情況。
資金層面，公共交通領域簡直就是無人駕駛的天堂。由于公共交通車輛價格昂貴，KUKA機器人示教器維修，能夠接受的成本區間較高。同時，夜間公交等實現無人駕駛可以有效的降低事故發生率，這無疑是一種剛需。同時，由于政策支持和對于新技術的認可，公共部門進行無人駕駛發展有著得天獨厚的優勢。
而反觀家用車市場和商業運輸市場，無人駕駛技術并不成熟的情況下進入家用車和商用車領域很難獲得交通部門的認可。而且即便交通部門同意，政策批準，普通用戶面對價格更高且安全情況不確定的無人車能有多大的購買熱情依然是未知數，市場尚未打開的情況下選擇公交車無疑是第一保險安全的方式。
結語
市場都看到了無人駕駛的巨大潛力，但是也看到了無人駕駛的技術門檻和資金門檻，在種種特性的促使中，公交車將會是無人駕駛最早啟動的細分市場。