無人駕駛隻有大規模使用，才能夠驗證能否達到商業化，或者技術積累是否足夠。但是大規模使用的前提，必須以安全為基礎。當前全球無人駕駛技術並不成熟，自動駕駛系統的感知、識別和決策系統還存在瓶頸，整體的穩定性和可靠性還需要提升。自動駕駛“無人化商業運營”從試點到真正落地，還要經歷一個相當長的時間。
最近，自動駕駛“無人化商業運營”話題很熱。
先是北京亦莊自動駕駛出租車迎來無人化商業試點，將安全員從主駕移到副駕。接著《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》施行，明確不同級別自動駕駛事故，特別是無人駕駛的責任主體。這兩天，重慶、武漢兩地又率先發佈自動駕駛全無人商業化試點政策，並向百度發放全國首批無人化示范運營資格。在一片輿論狂歡中，公眾感覺一隻腳似已跨入“無人駕駛”時代。
作為自動駕駛的最高階段，無人駕駛商業化運營試點備受社會期待。這是因為無人駕駛不僅對方便居民出行、提升城市交通效率和改善城市治理具有重要意義，而且也是推動汽車產業智能化變革、促進企業提升產品和品牌競爭力的重要路徑。面對巨大的社會效益和經濟前景，那些具有戰略眼光的國傢和企業都鉚足勁，紛紛加快在智能駕駛賽道上佈局和發力。
不可否認，我國在這場競賽中已具有全球領跑優勢。但也要看到，當前全球無人駕駛技術並不成熟。自動駕駛系統的感知、識別和決策系統還存在瓶頸，無法有效處理影響駕駛安全的各類因素。受制於成本和設計者認知局限，以及機器學習過程的不透明所導致的常人難以知曉的“算法黑箱”，自動駕駛系統安全也很難讓人放心。更讓人擔憂的是，在一些企業急功近利的營銷攻勢下，過度包裝自動駕駛技術的成熟度，“美化”技術缺陷，出現安全隱患被人為掩蓋，駕駛者放松警惕，甚至對無人駕駛出現錯誤認知而引發的安全事故。
問題還在於，目前大部分駕駛者對無人駕駛技術難度的理解主要集中在車輛上，如是否配備先進的傳感器、算法軟件等。其實，這隻是自動駕駛商業化落地面臨的部分問題。現階段無人駕駛難以大規模商用落地，與整個交通體系有著很大關系。單一車輛技術先進程度與否，不是決定無人駕駛安全的唯一因素，背後還需要在網聯基礎設施、交通管理政策法規等方面，創造更好的軟硬環境，使其具備運行條件。
無人駕駛隻有大規模使用，才能夠驗證能否達到商業化，或者技術積累是否足夠。但是大規模使用的前提，必須以安全為基礎。也正因此，即使在武漢、重慶的“無人駕駛運營”試點，也需要遵循測試、示范應用、無人化測試、再到全車無人運營的過程要求。以百度五代車為例，申請無人化運營，需要累計跑滿單車數千公裡的裡程要求，有一定的載人訂單，且不能發生有責事故。這表明，當前的無人駕駛商業化試點也是有“嚴苛”場景和安全條件的。
事實上，交通運輸部8月8日發佈的《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》（征求意見稿），對自動駕駛汽車的應用場景也進行嚴格限定。比如，在保障運輸安全的前提下，鼓勵在封閉式快速公交系統等場景使用自動駕駛汽車從事城市公共汽（電）車客運經營活動，在交通狀況簡單、條件相對可控的場景使用自動駕駛汽車從事出租汽車客運經營活動，在點對點幹線公路運輸、具有相對封閉道路等場景使用自動駕駛汽車從事道路普通貨物運輸經營活動。
同時，對自動駕駛汽車安全使用也提出新的要求。比如，從事運輸經營的有條件自動駕駛和高度自動駕駛汽車應當配備駕駛員，從事運輸經營的完全自動駕駛汽車應當配備遠程駕駛員或安全員。運輸經營者在制訂運輸安全保障方案時，應當明確自動駕駛汽車運行線路要遠離學校、醫院等人員密集場所；在雨雪冰凍等惡劣天氣時，應當按規定停止使用自動駕駛汽車從事運輸經營活動等。
因此，就當前技術水平、基礎設施和政策法規的成熟度來說，高等級自動駕駛仍然受到場景和安全的限制，整體的穩定性和可靠性還需要提升。自動駕駛“無人化商業運營”從試點到真正落地，恐怕不會像有些人被帶節奏後想象的那般快捷，而是還要經歷一個相當長的時間。