行業揭秘！無人駕駛竟是“演的”？背后藏著一群隱形司機

你以為街頭自主穿梭的無人駕駛汽車，真的實現了100%無人工干預？最新行業報告直接戳破這一宣傳假象：全球頂尖自動駕駛公司，至今沒有一家做到真正的全無人運營。那些看似“自己跑”的無人車，背后始終坐著時刻待命的云端駕駛員，遠程為車輛兜底操控。

揭秘！“無人駕駛”從未真正“無人”

近日，行業研究機構AV Market Strategist發布《全球自動駕駛運營效率報告》，揭開了自動駕駛的核心運營真相：為應對AI無法處理的復雜極端場景，所有頭部企業都采用遠程協助機制，為每輛無人車配備遠程安全員。這意味著，“無人駕駛”只是表象，人工遠程操控、決策才是行業常態。

報告還披露了人機比（1名遠程操作員負責的車輛數，直接反映技術成熟度）數據，四大自動駕駛巨頭的表現一目了然：

Waymo（谷歌旗下）：1:43，1名操作員管控43輛車，位居全球榜首；

小馬智行：當前人機比1:20，短期目標提升至1:30；

文遠知行：當前人機比1:3，短期計劃跨越至1:10；

百度Apollo：未披露具體數據。

圖片來源于網絡

從這份數據來看，谷歌旗下的Waymo，以1:43的人機比穩坐全球第一，相當于一個操作員能同時看管43輛無人車。不過這也很好理解，Waymo的無人車主要跑在北美部分城市的封閉或半封閉路段，路況簡單得像“訓練場”，突發情況少得可憐，這才能實現這么高的人機比。

再看國內企業，小馬智行算是比較穩健的選手，目前實際人機比是1:20，也就是20輛車配一個遠程操作員，短期目標是提升到1:30。小馬智行的無人車主要跑在國內一線城市的核心區域，路況復雜度比Waymo的“訓練場”高多了。

相比之下，文遠知行就顯得“實在”多了，甚至有點“保守”，目前人機比只有1:3，3輛車就要配一個遠程操作員。而文遠知行的無人車主要跑在廣州、武漢等城市的開放道路，早晚高峰的擁堵路段、沒有紅綠燈的路口，這些最復雜的路況它都要應對，對AI的要求自然拉滿，所以需要更多人工實時盯著。

但不管人機比多少，這份數表明，人工參與是無人駕駛的必備環節，只是不同企業的管控效率有差異，“完全脫離人工”根本不存在。

行業頭部企業的公開表態，更是坐實了這一事實。今年2月初，Waymo在美國參議院聽證會上坦言，其無人出租車遇到異常情況時，會直接切換為遠程人工接管，這些操作員不僅在美國本土，還有不少來自菲律賓等海外地區。

另外，國內市場也早有印證：2024年就有媒體曝光百度“蘿卜快跑”存在人工干預，盡管客服曾稱“無人操控”，但永川網信辦2023年官方信息明確顯示，百度無人駕駛基地設有5G云代駕艙，安全員通過低時延5G網絡，實時觀察車輛環境、遠程操控車輛脫困。

認知糾偏，遠程協助并非“遙控賽車”

說到遠程操控，很多人腦子里都會浮現出一個畫面：云端安全員像玩遙控賽車一樣，盯著屏幕、握著虛擬方向盤，全程操控車輛行駛。

其實這都是誤解！現代自動駕駛的遠程協助，根本不是“手把手開車”，更像是“高級指揮官（參數丨圖片）”下達指令，AI來執行。

具體來說，當無人車遇到AI搞不懂的“模糊場景”——比如違章車占車道、交警手勢指揮、突發道路施工，或者暴雨天路面濕滑看不清線時，自動駕駛系統會立刻“認慫”，向云端的安全員發出“求助信號”。

這時候，安全員不會直接轉動方向盤、踩油門或剎車，而是根據車輛傳回來的實時畫面，給車輛下一個明確的“指令”，比如“可以跨雙黃線繞行”“減速停車等交警指揮”“變道避開障礙物”。剩下的活兒，比如怎么繞、怎么減速、怎么平穩變道，還是交給AI來做。

這種“人腦決策+AI執行”的組合，既發揮了人類的邏輯判斷能力，能搞定復雜突發情況，又利用了AI的精準操作，避免了人為操作的失誤，算是目前解決自動駕駛安全“最后一公里”的最優解了。

總而言之，說到底，目前的無人駕駛仍處于“半人工、半智能”*的過渡階段，“背后有人”才是行業最真實的模樣。在AI無法完全覆蓋所有復雜路況前，遠程安全員就是無人車的安全底線，所謂“全自動無人駕駛”，至今還只是行業愿景，而非落地現實。