• 一、无人驾驶与碳中和的关联解析

（一）碳中和目标下交通领域的挑战

在全球积极推进碳中和目标的大背景下，交通领域面临着诸多严峻挑战。首先，交通领域的碳排放量巨大，是温室气体排放的主要来源之一。相关数据显示，我国交通运输业碳排放占我国碳排放总量的10.4%，而其中公路运输约占全国交通运输碳排放总量的85%以上，是交通运输领域碳排放的绝对主体。并且随着经济社会的快速发展，全国交通运输行业碳排放总量还将保持快速增长态势。其次，传统燃油车在道路交通中仍占据较大比例，目前及未来很长一段时间内，大部分新车仍将是传统燃油车，其运行高度依赖石油等化石燃料，而化石燃料的燃烧是碳排放的重要诱因。再者，交通拥堵现象频繁出现，车辆在拥堵时频繁启停、怠速等待，这不仅造成了时间的浪费，更使得能源被无效消耗，进一步增加了不必要的碳排放。例如在大城市的早晚高峰时段，道路拥堵不堪，大量汽车长时间处于低速行驶或停车等待状态，能源消耗和尾气排放都远超顺畅通行时的水平。这些挑战都迫切需要新的技术和模式来助力交通领域朝着碳中和的目标迈进，而无人驾驶技术的出现为应对这些挑战带来了新的契机。

（二）无人驾驶技术优势概述

无人驾驶技术依靠多个核心技术展现出了独特的优势，为其赋能碳中和奠定了坚实基础。一是传感器技术，包括车载超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器等，它们就如同汽车的“眼睛”和“耳朵”，能够实时精准地感知周围环境，获取道路、车辆位置、障碍物以及交通标志、信号灯等信息，并将这些信息传输给车载控制中心，为后续的决策提供依据。例如激光雷达可以通过发射激光光束，即便在恶劣天气中也能对周边情况保持卓越的感知性能。二是人工智能算法，涵盖情况评估、决策与控制等多方面的算法。情况评估算法可对传感器获取的海量信息进行去噪、提取有效特征并分类等处理，决策算法则基于评估结果，结合道路交通规则和行驶策略，通过路径规划、速度决策等方式，决定车辆的行驶路径、时机和速度等，确保车辆能在复杂交通环境中安全且高效地行驶。像路径规划中的AI算法、动态规划等方法能帮助无人驾驶车辆规划出最佳行驶轨迹。三是车联网技术，使得无人驾驶车辆之间以及车辆与基础设施之间可以相互通信、共享信息。它们能够提前知晓前方路况，协调彼此的速度和路线，避免不必要的加减速和变道，从而减少交通拥堵，提高道路通行效率。比如在车流量大的路段，通过车联网协调，车辆可以自动调整间距和速度，保持车流的顺畅。通过减少人为驾驶错误，无人驾驶技术能够显著降低交通事故发生率，避免因事故导致的交通拥堵以及车辆长时间停滞带来的能源浪费和额外碳排放。同时，凭借精准的行驶控制和高效的交通流优化，它还能稳定车辆的驾驶状态，进一步提升整体交通效率，减少不必要的能源消耗，助力交通领域在碳中和的道路上迈出坚实步伐。

• 二、无人驾驶赋能碳中和的具体路径

（一）优化出行方式，减少车辆保有量

在出行业态场景方面，无人驾驶技术的应用将推动“出租车”与“租赁车辆”两种业态深度融合。如今，人们对于机动车的使用需求往往集中在某些专属时段，比如工作日的早晚通勤，或是节假日外出游玩等时段。借助无人驾驶技术，人们可以通过相应的出行服务平台，便捷地预定在这些专属时段的机动车使用权，无需像过去那样为满足出行需求而各自购买私家车。

以一些已经开展相关实践的地区为例，出行服务平台根据用户输入的出行时间、起止地点等信息，精准匹配空闲的无人驾驶出租车或租赁车辆来提供服务。这样一来，整个社会对于机动车的购买需求就会相应降低，机动车保有量也随之减少。机动车保有量的下降，直接意味着机动车废气排放的减少，对实现碳减排目标有着积极且重要的意义。例如在部分城市的试点区域，经过一段时间的运营统计发现，随着无人驾驶出行服务的普及，当地私家车的新增购买量出现了明显的下滑趋势，道路上行驶的机动车数量得到了有效控制，相应的尾气排放总量也在逐步降低，让城市的空气质量有了一定程度的改善，为碳中和目标的达成迈出了坚实的一步。

（二）改善公共交通，提升资源利用率

无人驾驶技术的规模化落地，为解决公共交通车辆调度受驾驶员供给限制这一难题提供了有效的方案。传统公共交通运营中，公交线路的设置、车辆的发车时间等往往需要依据驾驶员的数量和工作时间来安排，存在固定线路、固定用途对公共交通车辆运输能力的束缚，容易出现无效公交供给的情况，比如某些时段、某些线路乘客稀少，但车辆仍按既定计划运行，造成资源浪费。

而无人驾驶的公共交通车辆则可以通过智能调度系统，依据实时的乘客出行需求，动态调整车辆的运行线路、发车频次等。例如，在工作日的早晚高峰，系统会调配更多车辆前往人员密集的住宅区与商务区之间，满足大量通勤人员的出行需求；而在平峰时段或偏远线路，相应减少车辆投入，避免空驶造成的资源浪费。

目前，百度Apollo自动驾驶出行服务平台——“萝卜快跑” 就是很好的例证。其已在长沙、沧州、北京、广州、上海 5 城落地，面向公众提供常态化试运营，站点覆盖公交车站、地铁站、居民小区等场所，真正实现了自动驾驶试运营路线与城市公共交通路线之间的有效衔接。通过这种方式，提高了整个城市公共交通的机动化出行分担率，减少了无效公共交通资源消耗，最大化地实现公共交通系统的服务能力，最终助力减少碳排放，让公共交通在碳中和进程中发挥更重要的作用。

（三）提升通行效率，降低能源消耗

以百度Apollo为例，其基于ACE智能交通系统，展现出了强大的交通优化能力。该系统能够对道路不同方向的车流进行精准预判，通过云端系统智能化动态调配所有通行车辆及路口信号系统。比如，在城市的繁华商业区周边道路，上下班高峰期时车流量极大，以往常常出现交通拥堵的情况。

但借助百度Apollo的智能交通系统，各个路口的信号灯时长可以根据实时车流情况自动调整，让主干道上的车辆能够保持较为顺畅的通行速度；同时，系统还能指挥无人驾驶车辆合理规划行驶路线，避免不必要的变道、加减速等操作，引导车辆有序通过拥堵路段。如此一来，区域范围内各街道和交通路线的通行效率能够实现整体最优化，车辆因拥堵造成的长时间怠速、频繁启停等导致的能源消耗情况大大减少。

在实际应用中，经过相关数据统计，在一些应用了该智能交通系统的测试区域，车辆的平均通行时间缩短了约30%，能源消耗相较于未应用前降低了20%左右，这无疑为交通领域的碳中和目标提供了有力支撑，彰显了无人驾驶技术在提升通行效率、降低能耗方面的巨大价值。

（四）革新停车模式，避免资源浪费

在停车场景中，像百度自主泊车 AVP 功能这类无人驾驶停车应用正发挥着重要作用。以往，人们开车进入停车场寻找车位时，常常需要花费大量时间在通道中来回穿梭，不仅耽误自己的时间，还会造成停车场内交通拥堵，使得有限的停车场资源不能被高效利用。

而百度 AVP 功能可以让车辆自动寻找空闲车位，自动出车库候客，实现泊车场景中的完全自动化。车主到达目的地后，只需在合适位置下车，通过手机操作，车辆就能自行前往空闲车位停放；当需要用车时，也能远程召唤车辆来到指定位置。例如在大型商场、写字楼的停车场内，使用了该功能的车辆可以快速、有序地完成停车和取车过程，避免了车主找车位期间造成的通道堵塞，提高了整个停车场的车位周转率，减少了停车场资源的浪费。

从碳排放的角度来看，车辆在寻找车位过程中的频繁启停、低速行驶等会消耗更多燃油，产生额外的碳排放。而无人驾驶停车应用节省了这部分时间和不必要的能耗，间接为减少碳排放做出了贡献，在实现碳中和的道路上增添了助力。

（五）重塑城市空间，助力绿色规划

无人驾驶技术正促使人们的出行方式逐渐向共享车辆按需出行转变。过去，城市中大量私人车辆为了方便出行，往往需要配备专属的停车位，无论是在居住小区还是工作场所周边，都占据了大量的城市空间。

而随着无人驾驶共享车辆的发展，人们无需再为私家车的停放问题担忧，可以根据自己的出行需求随时预约使用无人驾驶车辆。如此一来，城市道路上原本用于停车的空间可以被释放出来，停车场也能有更多空间用于其他功能规划。比如，可以将这些空间用于城市绿化建设，打造更多的公园、街边绿地等；或是拓宽人行道和自行车道，鼓励绿色出行方式；还能规划建设更多的廉价住房，提升城市的宜居性。

例如在一些先行试点的城市街区，原本狭窄拥堵的街道在减少了路边停车位后变得宽敞起来，不仅方便了车辆通行，还新增了不少绿化景观带，空气质量和城市环境都得到了改善，整个城市朝着更节能、更高效、更宜居的方向发展，有力地推动了碳中和目标的实现。

• 三、不同场景下无人驾驶的碳中和实践案例

（一）城市道路出行场景

在城市道路出行这一常见场景中，无人驾驶技术正发挥着积极的碳中和作用。例如蘑菇车联就在多个城市打造了“城市交通大脑”，通过构建车路云一体化自动驾驶系统，实现了对城市交通的高效管理。它凭借大量分布在道路各处的传感器以及云计算、人工智能等先进技术，能够实时监控整个城市道路的交通流量、车辆行驶状态等情况。然后基于这些数据进行科学的规划，对所有接入系统的车辆进行全局调度。

当遇到交通高峰时段或者局部道路拥堵情况时，它可以迅速指挥车辆调整行驶路线、速度等，避免车辆一窝蜂地涌入拥堵路段，减少了交通事故发生的几率以及道路拥堵的时长和范围。这样一来，车辆因拥堵而频繁启停、长时间怠速等待的情况大幅减少，进而降低了能源的无效消耗以及二氧化碳等温室气体的排放。经实际测算，在部分应用了蘑菇车联这一系统的城市区域，二氧化碳排放量相较于未应用前有了较为明显的下降，为城市交通领域的碳中和实践提供了极具价值的范例。

（二）特定作业场景（如矿山等）

在特定作业场景中，以海螺水泥的无人驾驶矿车为例，其展现出了强大的碳中和助力效果。从硬件方面来看，这些无人驾驶矿车配备了高精度的定位系统、可靠的动力系统以及坚固耐用的车身结构等，能够适应矿山复杂恶劣的作业环境。软件上，拥有智能的调度算法、环境感知系统以及故障预警与应急处理系统等，可以实现对矿车行驶、装卸等作业流程的精准控制。

在实际运行过程中，无人驾驶矿车能够按照预设的最优路线行驶，避免了人工驾驶可能出现的随意变道、不必要的迂回等情况，从而最大程度地减少了能源消耗。而且，由于其运行的稳定性和精准性，在矿石运输等环节的效率得以提升，减少了设备的整体运行时间，使得能源消耗最小化。同时，相比传统有人驾驶矿车，无人驾驶矿车通过更精准的操作和优化的作业流程，污染物排放也趋近于零化，极大地助力了矿山作业场景下的碳中和目标达成，为整个行业的绿色发展起到了很好的示范作用。

（三）共享出行场景

在共享出行领域，无人驾驶技术同样有着出色的碳减排表现。像特斯拉等车企一直在积极探索无人驾驶在共享出行方面的应用实践。以特斯拉的部分运营案例来说，其无人驾驶共享出行车辆通过智能平台进行统一调配。平台会根据用户的出行需求、地理位置等信息，合理安排车辆的接送任务，使得每辆车的使用效率得到了极大优化。

以往，人们出行多依赖私家车，大量私家车在道路上行驶，即便车内只有一两个人，也占用了较多的道路资源且增加了碳排放。而无人驾驶共享出行模式下，一辆车可以在一天内服务多个不同的出行订单，减少了私家车的出行需求。经相关数据统计，在一些推行了特斯拉无人驾驶共享出行服务的区域，私家车的出行频次降低了约 30% 左右，与之对应的，整个区域内的碳排放量也减少了 20% 左右，这些实实在在的数据充分证明了无人驾驶在共享出行场景中对实现碳减排、助力碳中和目标的重要价值。

• 四、无人驾驶赋能碳中和面临的问题与应对

（一）技术层面的瓶颈与突破方向

在安全性方面，尽管无人驾驶系统旨在减少人为驾驶错误，但它自身仍面临诸多安全隐患。例如，复杂路况下，行人、非机动车以及突发障碍物等因素对自动驾驶系统的感知和决策提出了很高要求，像在城市中心区，人员和车辆往来频繁，各种突发状况随时可能出现，系统需要精准快速地做出应对，然而当前却时有反应不及的情况发生；极端天气如雨雪、雾霾等，会严重影响传感器的性能，致使感知数据不准确，进而影响决策的正确性；另外，网络信号不稳定可能造成车辆与云端通信受阻，导致数据传输延迟或丢失，增加故障风险，尤其在需要实时处理大量数据时，这一问题更为凸显。

稳定性上，无人驾驶系统在复杂和不可预测的交通环境中的表现还不尽人意。由于其依赖复杂的传感器、软件和硬件系统，这些部分可能出现故障或错误，导致意外事故。而且不同国家、城市甚至不同地区的道路状况差异较大，要让系统能良好适应各种道路条件，目前仍存在一定难度。

在应对复杂环境方面，现有的传感器各有优缺点，很难找到一种能适应各种环境的传感器器件。比如激光雷达对雨雾的穿透能力受限，对黑色汽车反射率有限；毫米波雷达对动物体反射不敏感；超声波雷达感知距离与频率受限；摄像头靠可见光成像，在雨雾天、黑夜时灵敏度会下降等，这使得车辆在复杂环境下准确感知周边情况并做出判断决策存在挑战。

为突破这些瓶颈，未来需要在多方面发力。一是加大技术研发投入，不断优化传感器的性能，提升其在各种环境下的感知精度和可靠性，例如研发新型材料或改进传感器的结构设计等，使其能更好地应对恶劣天气和复杂路况。二是通过收集大量的行驶数据，运用深度学习等人工智能算法进行分析优化，让算法更智能、更具适应性，从而提高无人驾驶系统在复杂交通场景中的决策准确性和稳定性。再者，加强不同技术模块之间的协同融合，打造更高效、稳定且安全的整体无人驾驶系统架构，使其能更好地服务于碳中和目标，比如通过优化车路云一体化系统，让车辆、道路基础设施以及云端的数据交互和协同控制更加顺畅，减少因系统不协调导致的能源浪费和碳排放。

（二）基础设施配套的需求与建设

在智能交通信号系统方面，目前部分地区的交通信号系统智能化水平较低，无法与无人驾驶车辆实现高效协同。很多信号灯的时长设置是固定的，不能根据实时车流情况自动调整，导致车辆在路口处常常需要停车等待，造成不必要的能源消耗和尾气排放。而无人驾驶车辆要想充分发挥其优化交通流、减少碳排放的作用，就需要交通信号系统能够与之实时通信，依据车辆的行驶速度、数量等信息动态调整信号灯时长，保障车流的顺畅通行。

智能停车场的建设同样存在不足。现在很多停车场的设施较为传统，缺乏智能化管理系统，难以满足无人驾驶车辆自动泊车、寻车以及高效进出的需求。例如，停车场内车位信息不能实时更新共享，车辆进入后可能需要花费大量时间寻找空闲车位，期间频繁启停、低速行驶，不仅浪费车主时间，还增加了碳排放。

为加快相关基础设施建设，保障无人驾驶充分赋能碳中和，政府需要加大在这方面的投资力度，制定统一的建设标准和规划。一方面，积极推动智能交通信号系统的升级改造，在城市道路广泛铺设车路协同设备，实现车辆与交通信号系统的互联互通，同时鼓励各地结合本地交通流量特点，运用大数据、人工智能等技术实现信号灯的智能调控。另一方面，促进智能停车场的建设与普及，引导停车场运营方引入先进的停车管理系统，如安装智能车位监测设备、车辆引导系统等，方便无人驾驶车辆快速准确地找到空闲车位，提高停车场的使用效率，减少车辆在停车场内的无效能耗，助力实现碳中和目标。

（三）社会接受度的提升策略

公众对无人驾驶技术的接受度在一定程度上影响着其在碳中和道路上的发展进程。目前，不少民众对无人驾驶的安全性、可靠性存在担忧，这背后有多方面原因。

从技术角度看，无人驾驶系统偶尔出现的卡顿、反应迟缓甚至发生剐蹭事故等情况，容易让公众质疑其稳定性和安全性。例如，“萝卜快跑” 无人驾驶出租车在运营过程中出现的一些故障被曝光后，引发了公众广泛关注和讨论，使得大家对无人驾驶车辆能否在复杂路况下安全行驶产生怀疑。

从认知层面来说，大部分公众虽然对无人驾驶技术持有好奇和期待的态度，但对其具体运作机制、技术细节以及背后的安全保障措施了解不足，这种信息不对称导致公众在接受这项新技术时较为谨慎。

此外，无人驾驶技术的发展还涉及一些伦理和法律问题，比如在遇到突发危险情况时，无人驾驶车辆应优先保护车内乘客还是行人等，这些问题尚未有明确且被广泛认可的解决方案，也使得公众对其心存顾虑。

为提升大众接受度，助力无人驾驶技术在碳中和道路上顺利发展，相关部门和企业可以采取多种策略。首先，加强宣传教育，通过开展科普讲座、举办无人驾驶技术体验活动等方式，向公众详细介绍无人驾驶技术的原理、优势以及现有的安全保障措施，让大家了解其可靠性。例如，可以在科技馆、社区等地设置专门的无人驾驶技术科普展区，让民众近距离接触和了解相关知识。其次，利用各类媒体平台，如电视、网络新媒体等，广泛传播无人驾驶技术成功应用的案例以及在减少碳排放、提升交通效率等方面的积极成效，使公众看到这项技术带来的实际好处。再者，鼓励公众参与到无人驾驶技术的发展过程中，比如开展民意调查、征集公众对无人驾驶相关伦理和法律问题的意见等，增强公众的参与感和认同感，从而逐步消除他们的担忧，提升对无人驾驶技术的接受度，为其更好地服务碳中和目标营造良好的社会氛围。

• 五、无人驾驶赋能碳中和的前景展望

随着科技的持续进步以及全社会对碳中和目标的愈发重视，无人驾驶技术赋能碳中和的前景十分广阔，有望在更多领域、更大范围发挥关键作用，为实现碳中和目标持续贡献力量。

在未来，无人驾驶技术有望拓展至更多类型的交通载具以及多样化的应用场景之中。例如，除了目前常见的乘用车、公交车、矿车等领域，在物流运输的重型卡车、环卫清洁车辆、港口的集装箱转运车等方面都将能看到无人驾驶技术的身影。在物流行业，大量的长途货运卡车若实现无人驾驶，通过智能的路径规划和能耗管理，能极大地减少燃油消耗以及因人为驾驶时长限制带来的周转效率问题，进一步降低碳排放。而环卫清洁车辆的无人驾驶应用，可以根据城市不同区域的清洁需求，精准安排作业时间和路线，避免不必要的空驶和怠速等待，提升清洁作业的能源利用效率，助力城市绿色运营。

同时，无人驾驶技术与新能源、智能电网等领域的深度融合将成为发展趋势。新能源汽车作为低碳出行的重要载体，结合无人驾驶的精准控制和调度优势，能更好地发挥节能减碳效果。比如，无人驾驶的电动汽车可以依据实时的路况、电量情况以及电网的负载状态，智能选择最佳的充电时间和充电点，避免在用电高峰时段给电网造成过大压力，并且通过车到电网（V2G）等技术，在电网需要调节峰谷时，将车载电池的电能反馈回电网，实现能源的双向互动，提高整个能源系统的利用效率和稳定性。

智能电网则可以为无人驾驶车辆提供更精准的能源供应信息，帮助车辆优化行驶策略，减少因电量不足等导致的额外能耗。此外，借助5G、物联网等新一代信息技术，无人驾驶车辆之间、车辆与基础设施、车辆与能源供应系统之间将实现更加高效、实时的数据交互和协同控制，形成一个智能、高效的交通能源生态系统，全方位地助力交通领域碳排放持续下降。

可以预见，无人驾驶技术将在未来不断创新与发展，不断突破现有的应用边界和技术局限