据统计，全球每年因交通事故死亡人数约130万，其中90%以上由驾驶员分心、疲劳或违规驾驶导致。“安全第一”是无人驾驶的核心理念和价值观，然而无人驾驶不意味着零事故，而是通过技术消除人为操作失误，进一步降低交通事故发生率和人员伤亡。经过二十几年的发展，无人驾驶已经来到人们身边。某种程度上说，无人驾驶承载着人类超越人类驾驶员，实现更安全、更便捷出行服务的梦想。

底层逻辑安全

首先，需要明确的是，无人驾驶是指达到L4级别的高度自动驾驶，与目前车辆上常见的L2级辅助驾驶（如：城市导航辅助驾驶NOA），本质上是完全不同的物种，就像诺基亚的功能机与iPhone的区别。二者最本质的差异，是底层安全逻辑的不同。

L2的本质是“人机共驾”，其设计初衷是减轻驾驶员负担，而非完全替代人类，仍然需要人类驾驶员为安全兜底。L2辅助驾驶实现的是部分场景的驾驶功能，未能覆盖全场景，对于复杂场景的应对处理，缺乏安全完备性的系统性设计。过度依赖辅助驾驶，可能会因为驾驶员分心而导致应变不及时的危险。

L4则是“系统主导”，要求车辆在特定场景内，无需人类驾驶员干预，独立、安全地应对所有突发状况。这种由系统保障安全，而非人类驾驶员对安全负责的设计逻辑，从根源上避免了需要人类驾驶员介入规避碰撞的风险。

技术原生安全

（一）更安全的技术：大模型让无人驾驶技术能力大幅提升

从“模块化”到“端到端”，大模型已经成为无人驾驶技术发展的趋势。传统无人驾驶系统大部分是基于规则的，通常分为感知、决策、规划、控制等多个独立模块，如“流水线”一样依次运行、协同作业。这类系统即使是向学习型系统转型，也主要是在局部使用小模型处理特定的任务，在很多长尾场景的覆盖和应对能力方面存在局限。而大模型是通过超大规模的参数、更大的模型网络、海量的数据训练而成，能够应对各类复杂的交通场景，不仅是交互博弈能力有更智能的表现，对于长尾、极端场景，比如施工占道、鬼探头、恶劣天气等，处理应对也更为灵活恰当，能够避免潜在风险的发生。

例如，2017年起百度就开始推进全系统从最初的规则式系统，向模型化的数据驱动系统演进。2023年百度率先在无人驾驶领域探索和应用视觉大模型技术。2024年百度发布全球首个支持L4级无人驾驶的大模型Apollo ADFM，可以兼顾技术的安全性和泛化性，实现城市级全域复杂场景覆盖。

（二）更安全的产品：安全冗余能力是无人驾驶的必备条件

与有人类驾驶员兜底的L2辅助驾驶不同，安全冗余能力是保证L4无人驾驶安全可控的必备条件。在车辆本身的软硬件出现故障，或车辆所处场景存在安全隐患时，无人驾驶系统能够及时发现并将车辆保持在安全状态，实现“永不宕机，永不失准，永远在线”的理想状态。

在硬件方面，从传感器、计算单元到车辆控制系统，无人车都具备两套互为独立冗余的系统，避免单点失效，从而提升系统整体可靠性和安全性。2025年5月，高盛在《中国Robotaxi市场》报告指出，“与配备1—2个前视摄像头和0—1个激光雷达的L2乘用车相比，典型Robotaxi拥有10个以上摄像头以覆盖不同视角，多个激光雷达以实现广角视野，以及多个雷达来检测近距离和远距离”。

另外，车辆底盘同样具备冗余能力，包括转向、动力、制动等关键部件，能够在单一系统故障失效时，切换到备用系统控制车辆，帮助安全停车，防止车辆失控的发生。谷歌旗下Waymo的联合首席执行官多尔戈夫（Dmitri Dolgov）在谷歌I/O大会演讲中展示，激光雷达比摄像头更好地探测行人的存在，称激光雷达让谷歌的车辆具备“超人感知能力”。目前，Waymo第五代自动驾驶汽车配备了5个激光雷达、6个毫米波雷达和29个摄像头。小马智行第七代Robotaxi拥有100%车规级零部件，搭载六类量产传感器，包括9颗激光雷达、14颗摄像头、4颗毫米波雷达，以及4颗麦克风、2颗涉水传感器和1套碰撞传感器，大大提升感知能力。

在风险监控方面，针对软硬件可能的异常状态，以及无人车能力范围的场景，系统能够做到全面地识别和预警，并触发“多重降级”的安全策略。体现在车辆行为上，会按照不同的风险，通过限速、缓慢刹车、靠边停车、刹停等方式，实现安全地控制车辆。以第六代无人车RT6为例，通过10重安全冗余和6重MRC（Minimal Risk Condition）安全策略的设计，大大降低系统失效概率。

（三）更安全的实践：充分道路测试千锤百炼AI“老司机”

无人驾驶系统从研发到应用，进行了充分的功能安全和性能安全测试验证来证明其运行安全性，以保障乘车用户和其他交通参与者的人身安全。从主驾有人到全无人，无人驾驶系统每一个版本和功能，都会经过离线验证、封闭测试场验证等多道环节，才会逐步在开放道路上部署。

无人驾驶让出行更安全。5月2日，Waymo发布研究报告，截至2025年1月，无人车已在美国凤凰城、旧金山、洛杉矶和奥斯汀四大市场累计行驶 5670 万英里，约 9124.98 万公里。在美国道路伤害的主要原因——交叉路口车辆碰撞中，Waymo的事故率比人类驾驶员低96%。百度Apollo测试里程已经超过1.7亿公里，累积为公众提供服务1100万次，出险率是人工驾驶的1/14。

出行服务安全

无人驾驶对于乘客而言，不仅是安全、便捷地坐车从A点到B点，也是在感受有关怀、有温度的出行体验。在乘坐体验方面，无人驾驶是时刻保持高效率的、全神贯注的安全驾驶状态。在应急处置方面，无人车配备的远程安全员承担了“客服”的角色，如果乘客突发身体不适，不仅可以帮助乘客提前结束行程，还能拨打120送乘客及时就医。在隐私保护方面，无人车为乘客营造了私密的独享空间。此外，无人驾驶也可以是更有温度的智能伙伴，帮助色觉障碍者、老人特殊群体、女性等群体顺利出行。

当前，无人驾驶已经从科研探索，迈入城市级示范应用的阶段。我国于2024年7月启动的“车路云一体化”试点城市计划，推动道路智能化改造和法规完善，为Robotaxi提供基础设施保障。

无人驾驶依赖真实场景和真实需求，一定要把规模做出来，才能推动技术成熟和领先。当前，全球无人驾驶正处于发展的十字路口。谁能率先实现从科技突破到规模化应用的跨越，谁就将掌握先发优势，主导和改写全球智能出行规则标准，塑造未来全球地面交通科技和产业形态。