在自動駕駛領域，自動駕駛巴士（robobus）、自動駕駛計程車（robotaxi）的商業化始終被人們寄予厚望。隨著技術不斷成熟、政策持續完善，自動駕駛商業化落地的曙光已近在咫尺。近日，中國科技企業蘑菇車聯發布了旗下自動駕駛巴士mogobus運營數據。
數據顯示，mogobus作為全球首款自動駕駛前裝量產巴士，目前已在全國10個省份實現規模化部署，累計投入運營車輛超150輛，安全行駛里程突破200萬公里，服務乘客超20萬人次，準點率和滿載率分別達到98%與85%。預計2025年，蘑菇車聯mogobus運營範圍將進一步覆蓋至全國20個城市，整體運營規模將達500輛。
近年來，自動駕駛巴士逐步從園區、景區接駁滲透到城市社區、地鐵接駁等開放道路，大規模激活城市交通的「末梢神經」，也為其帶來更多商業機會。根據ihs markit預測，2030年中國共享出行的總市場規模將達到2.25萬億元，其中自動駕駛巴士有望達到百億甚至千億市場規模。
從應用形態看，由於線路相對固定，自動駕駛巴士被認為是實現智慧出行服務的最佳載體之一。目前，以蘑菇車聯為代表的創新科技企業，積極布局這一領域，其技術成果已在全國多地投入運營。
相較於端到端的單車智能，mogobus通過「單車智能+mogomind認知網路」融合模式在多維度展現出顯著優勢。
核心技術方面，mogobus搭載端到端「mogoautopilot+mogomind」系統，並配備8顆固態激光雷達及多感測器融合方案，同時結合自研的bev鳥瞰圖融合技術（bev fusion）、視覺-語言模型（vlm）、人類反饋強化學習（rlhf），使其具備交通環境實時感知、道路數據分析計算、突發事件自主決策等多項能力，實現360度無死角覆蓋，探測距離達200米，對道路環境的理解效率提升30%。
在應對複雜路況時，傳統單車智能依賴車輛自身感測器採集數據，決策邏輯局限於單車局部信息，遇到突髮狀況或非常規場景時，容易出現誤判。而mogobus可依託ai網路，能夠實時與周邊車輛、路側單元甚至雲端伺服器進行數據交互與協同決策，如同構建起一張龐大的智能感知網路。
當mogobus遭遇道路施工、交通事故等特殊情況時，它可以迅速將相關信息上傳至mogomind大模型，經過分析處理後，再將最優解決方案同步給周邊所有接入網路的車輛，實現集體避障與路線優化，極大提升了通行效率與安全性。
其次，在學習進化能力上，端到端的單車智能只能通過自身積累的數據進行模型迭代，學習速度緩慢且覆蓋場景有限。mogobus接入的ai網路mogomind大模型則匯聚了海量車輛在城市不同區域、不同時段採集的駕駛數據，藉助強大的算力與先進演算法，實現對各類場景的快速學習與深度理解。這使得mogobus能夠以「群體智慧」的方式不斷進化，每一次新場景的識別與處理經驗，都能成為整個網路的共享資源，加速技術的成熟與完善。
從成本效益角度來看，單車智能需要在每一輛車上堆砌大量高精度感測器與計算設備來提升性能，導致車輛成本居高不下。mogobus藉助ai網路與大模型能力，降低了對單車硬體配置的依賴。一方面，車輛無需搭載過於複雜的設備就能實現高級別的自動駕駛功能；另一方面，集中式的ai網路可以對海量數據進行統一處理與分析，減少了重複計算資源的投入，實現了以更低成本提供更可靠服務的目標。
如果說，自動駕駛技術只是通向未來交通的敲門磚，那麼能否真正實現普及應用，更需要實際場景的廣泛驗證。從應用角度看，mogobus通過多場景規模化落地驗證了其自動駕駛技術的安全性與實用性。目前，mogobus已經在全國10個省份的公開道路、景區及園區實現常態化運營。
在公共交通領域，mogobus在上海、天津等地構建起高效的微循環交通路網，破解接駁「最後一公里」難題；在智慧文旅場景中，mogobus在洱海、青海湖等提供接駁服務，既提升了景區運營效率，又為遊客帶來沉浸式科技體驗。
而在聯合國全球環境科學家大會、烏鎮世界互聯網大會、世界大學生運動會、f1中國大獎賽等大型頂級活動和國際賽事中，mogobus更是依靠低延遲、高可靠的自動駕駛系統，實現對複雜交通環境的精準感知與自主決策，圓滿完成了一次又一次接駁任務，展現出中國自動駕駛技術的可靠性與國際競爭力。
面向未來，蘑菇車聯正加速推進技術迭代與生態布局。在產業協同層面，蘑菇車聯與金旅客車等合作夥伴深度合作，持續推動自動駕駛巴士的規模化商用。
從技術突破到場景落地，蘑菇車聯以ai網路和大模型為核心，打破了傳統交通系統的效率瓶頸與安全桎梏，為城市交通降本增效，更以低碳、智能的服務重塑公眾出行體驗。在智慧交通的全球競逐中，蘑菇車聯正以技術創新為驅動引擎，為交通變革提供了一條可複製的技術路徑。這不僅是技術的勝利，更是中國科技企業邁向全球科技產業鏈高地的生動註腳。
（來源：財商資訊）
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