萝卜快跑在武汉推出的大型商旅出行服务，近日引发热议，其中反应最大的是当地出租车司机，无人驾驶汽车直接冲击了他们的订单量。
人类画家、编剧等职业也因大公司开发的AI技术而获得了广泛的同情和支持，在出行场景中，大量网友站到了智能机器一边，支持路博快跑“整治”违规驾驶、劣质服务等人类司机行为。
甚至有人提出阴谋论：武汉部署无人驾驶出租车，真的很聪明。其他地方对人工智能可能不是很有信心，但在武汉，不会更差。
武汉到底有什么特别之处？
武汉司机的野性驾驶早已在中国互联网上家喻户晓，武汉也因此被认为是“行人避让机动车做得最好的城市”，可以说，汽车（司机）拥有最大的通行权。
武汉市人车“路权”矛盾十分突出。
遵守交通规则的，不仅可以给行人让路，保护普通民众的通行权，还可以给违法车辆制造“麻烦”，在发生摩擦时让对方承担大部分甚至全部责任，代替行人“泄愤”，自然得到了大量民众的支持。
曾经有专家跟我说过，智能交通的终点是自动驾驶，目前已经有31个省市在2024年的政府工作报告中提到了智能高速公路、自动驾驶（车路协同）、智能交通、智能交通管理等重大交通基础设施建设。
显然，发展智能交通是大势所趋，其目的并不是为了刁难出租车司机，而是最终通过技术进步解决人与车的路权冲突。
有理由相信，一个交通智能化水平高、人车和谐共存的智慧城市，可以承载足够多的商业和经济业态，吸纳更多的人进入更好的就业和生活。
让我们把目光转向当下，谈谈在“过度自信的司机”与“无权的路人”的冲突背后，暴露出当今城市哪些隐痛。
首先我要为武汉说几句，虽然“超级强势司机”的梗在网络上流行起来，但并不代表武汉司机特别不守规矩，其实司机（机动车）和行人争路，全国各个城市都是很常见的。
大家肯定都有过这样的经历：
过马路的时候，必须跑得快，步子小，才能勉强通过红绿灯。
城市道路越来越宽，但拓宽的都是机动车道，而行人和非机动车仍然挤在一条小路上。
以我居住的北京为例，步行环境对行人来说并不友好。对此，清华大学建筑学院副院长毛启志曾公开表示：“现在开车的人多了，选择步行等慢行交通的人越来越少，人行道越来越脆弱。”
我们都知道，城市交通要“以人为本”。然而，由于特大城市、大中城市城市规模迅速扩大，车辆数量激增，现有道路已经饱和，因此，为保证汽车通行效率，拓宽是首选。机动车道牺牲了行人、非机动车的通行空间；红绿灯配时调整，缩短行人过马路的时间；在与时间的赛跑中，部分机动车司机不给行人让路，随意变道，给行人和文明驾驶员带来的痛苦难以言表。
“在武汉，只有甜萝卜给行人让路。”正是在这样的背景下，“萝卜快跑”成为了正义的使者、道路的裁判。
行人比机动车“弱”，文明驾驶比违法驾驶“弱”，行人与驾驶人“双输”局面，归根结底是由汽车数量激增与城市道路出行效率的矛盾造成的。
为了解决汽车和道路的冲突，城市想出了很多解决方案。
例如，限车、限购可以控制城市机动车数量的增长，但这只能减轻道路承载能力的压力，并不能解决存量车辆的通行效率问题。
再比如，汽车必须让行人先行，违反者要罚款，这是为了保障行人和非机动车的基本通行权利。不少城市司机被“不按规矩”罚款，但汽车让行人，效率降低的代价却落在了司机身上，很容易为了节省时间而插队、超车、超速等，这增加了事故发生率和拥堵风险。
当然还有另外一个手段，那就是引进新技术。
近年来，“智慧城市”落地的头号场景便是智能交通。通过大量传感器、智能摄像头、智能网联汽车作为智能交通的“传感神经”，通过“城市大脑”的云端算法和解决方案，优化交通信号灯配时、合理利用潮汐车道、预警拥堵等，缓解城市交通压力。
“智慧城市”的建设确实大大缓解了交通拥堵，但也有两个问题亟待解决。
首先，在机动车绝对数量冲击下，算法带来的优化效果有限，北京早晚高峰依然拥堵。其次，每个区域都有自己的智能交通系统，前一阶段的“智慧城市”大多是可以实现智能交通监控的，比如我们采访过的北京海淀区，可以监控非法渣土车的行驶路线，实时拍摄非法机动车行为，但与其他区并不互联互通，一旦有车辆离开该区域，就会被监控到。这样的数据烟囱在同一个城市很常见，也就是说算法只能在很小的区域内使用。
自动驾驶技术有望从根本上解决城市交通中车与路的冲突，把“通行权”还给行人。
它主要起到三个方面的作用：
1.公共交通。
既然道路通行效率低，承载压力大，那么减少机动车总量才是一个“治本之策”。而自动驾驶汽车可以充当“公务员”，现在有网友在畅想：买一辆“萝卜”，平时接我上班，其他时间开网约车。这样乘客不仅不用坐人力出租车，也不用买车。自动驾驶可以直接减少乘用车需求，更充分地利用道路，通行空间和行车时间大大提高，大大提升城市出行效率。
2.全面智能。
之前提到，智能交通只能在区域内发挥作用，数据无法互联互通，限制了算法对城市交通的优化能力，而自动驾驶的大规模商用，意味着无人车也必须从区域试点走向整个城市，需要统一、协同、高水平的智能交通基础设施。
可以说，自动驾驶汽车的大规模商用将直接加速城市数字化、智能化基础设施的升级，例如为支撑无人车安全通行，无线传输需从千兆5G升级到万兆5.5G，高清智能摄像头需从1G 5G升级到万兆5.5G/智慧灯杆等路侧感知设备的广泛覆盖，以及汇聚无人车实时数据进行统一调度的云平台“大脑”，都成倍提升了城市智能交通的决策能力。
3.规范驾驶。
“未来马路上可能全是无人驾驶汽车，人类驾驶会成为特殊场地上的奢侈品，就像马术、赛车一样。”曾几何时，一位从业者这样预言，“一旦发生碰撞、刮擦，基本都是人类司机违规变道、激进驾驶、不遵守交通规则的责任。”
虽然如今无人驾驶汽车的实际行驶速度还是比较慢的（这也是最大的吐槽点），但是随着无人驾驶汽车上路比例的逐渐提升，汽车之间数据的感知、传输和决策可以合理地在保证安全距离、遵守交通规则的同时，提高行驶速度，这样不仅提高了交通效率，也降低了无人车与人类驾驶员之间的事故发生率，保障了乘客的人身安全，减少了因拥堵而引发的事故。
解决城市交通压力问题，有时我们需要跳出固有思维模式，除了修建更多更宽的道路、安装更快的红绿灯外，还可以用更少的汽车运送更多的人。
当然，也有人说，从长远来看，自动驾驶是个好主意，但现在夺走出租车/网约车司机的工作，会给特定人群带来痛苦。
会出现这种担忧吗？
我们一开始就提到了智能交通的终点是自动驾驶。
换言之，完全自动驾驶是未来交通的终极形态，如今担心自动驾驶会毁掉出行市场，就如同担心1890年交流电会毁掉城市、2024年AGI会毁掉人类一样，都是“高估了技术的短期影响”。
一方面，目前投入商业运营的自动驾驶出租车数量非常少，例如武汉市仅有400多辆robo-taxi出租车，而武汉市注册的巡航出租车数量约有2万辆，网约车司机约有2.4万名（根据2023年的一份报告），无人驾驶汽车仅占不到1%。
此外，目前面向公众开放的自动驾驶服务均处于“普及、换数据”的阶段，并不具备大规模商用的可持续性。
路博快跑目前在武汉以补贴方式微利运营。上海刚刚在2024世界人工智能大会上发放了首批“完全无人驾驶汽车牌照”，市民可以在浦东部分路段免费乘坐无人驾驶汽车。今年6月，北京向小马智行和文远知行发放牌照，在北京亦庄至北京大兴国际机场航站楼之间开展自动驾驶出行服务商业试点，高速公路过路费另行支付。
不难看出，这些免费或者象征性付费的自动驾驶服务，更多的是普惠性和商业实验性，正如何小鹏所说，萝卜跑目前的成本只是保本，因为“很多账还没算好”。
标准化、产业化之后，加上各项运营成本，正常收费是否还能比人类司机更划算，还是个未知数。
因此，担心无人驾驶汽车会抢走人类驾驶员的工作还为时过早。
在完全商业化之前，自动驾驶汽车是否只会引发争议、浪费金钱，却不会给城市和我们带来价值？当然不会。
2021年的一天，我采访国内一家自动驾驶公司的负责人，问他：在1到3年内，你们想实现哪些技术目标？
他说：“我希望实现真正无人驾驶的自动驾驶，不需要安全员，能够在开放道路上实现规模化运营，这就要求感知、决策、预测、控制等每一个环节都要保证99.99999（七个）的安全问题，这就是我们要解决的。”
人类很少甚至基本不参与汽车驾驶，属于L4级别的自动驾驶。为了实现这一阶段性目标，产业界和学术界需要做好多方面的准备
无人车必须具备终端侧智能，并能实时被云端接管，这就需要强大的数字基础设施，包括高性能的国产算力、高精度的激光雷达、大上行低时延网络、对大规模分布式数据的支持等。自动驾驶产业可以带动相关产业的需求和市场，比如存储、计算的云服务等。
自动驾驶技术的发展并非单个企业或科研机构可以独立完成，需要依靠产学研用一体化创新以及开源数据和论文等降低整个行业的研发成本和风险，这也推动了国内在高质量数据集、NLP、计算机视觉、多模态算法、具身智能等技术的科研进步，为我国跟上大语言模型、多模态模型等世界前沿技术趋势创造了条件。
事实上，不少自动驾驶厂商已经成为主机厂的智能驾驶系统解决方案服务商，从B端获取商业回报。
在从研发到落地的闭环探索中，自动驾驶给大量相关行业和企业带来了发展机会，释放出了很多就业机会，如数据集标注员、无人车道路测试员、AI软件开发工程师、基于ARM的汽车芯片架构师、数字座舱娱乐交互设计师等。
像交流电、宽带互联网等共性技术的产业化，将产生不可估量的经济效益、社会效益和环境效益。
从根本上解决车与路的冲突，自动驾驶能为城市带来效率与文明，将路权与生活还给行人。当行人与司机不再有路权冲突时，何不从现在开始，共同努力，重建想象中的城市出行与生活方式。
