随着5G、移动互联网、云计算等新一轮信息技术的迅速发展和深入应用，以智慧化提升园区竞争力已成大势所趋。据中研世纪测算，2020年我国园区智慧化建设投资已超过2400亿元，受新冠疫情影响智慧园区投资增幅略有收窄，但作为智慧城市建设中的重要一环，未来智慧园区建设仍然将拥有一个相当高的增速。无人驾驶的引入成为众多园区智慧化建设的重要标志。

01“不是所有自动驾驶，都叫无人驾驶!”

当前多数的政府和企业都在采用由SAE International 制定的自动驾驶分级标准;根据SAE将自动驾驶定义为L0到L5六个等级(见表1)，而只有达到L4级、L5级，自动驾驶才是无人驾驶。目前，全球范围内实现商业量产的载人自动驾驶系统，以L1-L3级为主，L4级正在公交车领域尝试商业化落地。

表1：自动驾驶等级分类

02“工业园区无人驾驶适用场景众多，可实现多场景联动!”

无人驾驶还处于初期阶段，需要不断进行测试和数据积累，园区场景相对封闭、路况简单，适合各类无人驾驶车辆的试运行以及无人驾驶方案的升级。中研世纪在市场调查报告《无人驾驶在半限制区域的应用机会挖掘》中，探究了区域内无人驾驶车辆的适用场景。

园区内自动驾驶可分为无人接驳、编队行驶、分时租赁、无人清扫、无人配送、无人物流、无人售卖、无人巡检8种类型，多处于L4级别，具体见表2.

表2：自动驾驶在园区内的使用产品类型

在上述无人驾驶车辆类型中，解决“通勤最后一公里”的无人接驳车吸引了园区管理者的兴趣。近些年，通勤便利性已成为园区招商必须考虑的问题，而日益上涨的人工成本，给无人驾驶车辆的引入带来一定契机。

03“无人接驳车真的有应用机会吗?”

作为一家实证研究见长的专业市场调查公司，中研世纪选取了不同类型的园区了解其通勤接驳的需求和痛点。调查发现园区内出现场景主要有四个：通勤、出差、商务外出、园区内出现，具体见表3.

表3：园区出现场景

从出行场景分析，无人接驳车辆的适用场景主要是园区周边地铁站到园区的上下班接送、园区内公寓到园区的上下班接送，目前主要通过园区配置的通勤班车来解决。班车配置和运营情况见表4。

表4：班车配置和运营情况

中研世纪研究发现，开放式园区多采用将通勤接驳外包给第三方运营公司的模式，而封闭式园区多为制造型企业，接驳车需求量大，多采用跟公交集团合作的模式。通勤接驳普通存在的痛点是车辆供应不足。目前车辆运营成本中，人工成本占比接近40%，且有上涨趋势，增加车辆配置势必会增加司机，由此产生的成本费用会较高，在没有政府补贴的情况下，园区较难承受，而能够享受政府交通补贴的园区却非常少。

2018年起，陆续有园区试点无人驾驶方案。如天津华明工业园区曾与天津清智科技有限公司合作，试验其无人驾驶车，车辆信息见表5。但试运营结果并不理想，问题集中在：①续航能力较低;②产品调试维护的周期比运营周期更长;③车辆转向不够灵活，比较生硬;④需要开放无人驾驶道路权限。2019年起，长城汽车陆续发布包含L4级别城市自动驾驶系统等多项前沿科技成果，其“i-Pilot智慧领航”3.0版本对应的就是自动驾驶L4级别， 基本解决了无人驾驶车辆的技术问题，只是受新冠疫情影响原计划2023年的商业化生产时间不得不拖延。此外，2022年8月起，深无人驾驶在深圳市合法上路，预示着无人驾驶的道路权限问题，也将逐步解决。

表5：班车配置和运营情况

04“什么类型的园区，无人驾驶会先行?”

中研世纪在调查过程中发现，第二产业工业园区，尤其是单企业入驻的封闭式园区接驳车需求量大，其园区内班车和公寓接驳车相对容易被无人驾驶替代，但也存在几个阻力点：

①   部分园区有政府交通补贴，采用无人驾驶后是否能接续获取补贴?或者是采用采用无人驾驶后的成本，是否能跟当前补贴后的成本持平?

②   员工数量多、素质参差不齐，无人驾驶车辆能否平稳安全运行?

③   园区内员工流动率较大，用车数量浮动较大，需要时时调度调整

不管是企业主导的开放式园区还是政府主导的开放式园区，他们跟封闭式园区一样，都有从地铁到园区的通勤接驳需求，但短期内不容易实现，第一个阻力来自政策法规：无人驾驶车辆上路的合法性短期内无法大面积推行，第二个阻力来自合作模式：当前多数园区将通勤接驳外包给第三方运营公司，这些公司无力承担较高的初次投入费用，对无人驾驶的兴趣度不高。

05“无人驾驶到底还有多远?”

由于降低人力成本的需求驱动以及应用场景相对简单，港口运输、矿山等特殊工作场景会优先推行无人驾驶，而园区接驳、环卫清扫、低速物流等也有较大应用机会。但在技术、标准与法规和基础设施配置等方面都面临挑战，同时还面临商业模式挑战、社会接受度等的挑战，短期内大规模推行的确有难度。但高等级自动驾驶技术的普及将会极大地提升交通安全、提高交通效率、降低能耗与排放,我们需要对它有信心和耐心。