你以為街頭自主穿梭的無人駕駛汽車，真的實現了100%無人工干預？最新行業報告直接戳破這一宣傳假象：全球頂尖自動駕駛公司，至今沒有一家做到真正的全無人運營。那些看似「自己跑」的無人車，背後始終坐著時刻待命的雲端駕駛員，遠程為車輛兜底操控。
揭秘！「無人駕駛」從未真正「無人」
近日，行業研究機構AV Market Strategist發布《全球自動駕駛運營效率報告》，揭開了自動駕駛的核心運營真相：為應對AI無法處理的複雜極端場景，所有頭部企業都採用遠程協助機制，為每輛無人車配備遠程安全員。這意味著，「無人駕駛」只是表象，人工遠程操控、決策才是行業常態。
報告還披露了人機比（1名遠程操作員負責的車輛數，直接反映技術成熟度）數據，四大自動駕駛巨頭的表現一目了然：
Waymo（谷歌旗下）：1:43，1名操作員管控43輛車，位居全球榜首；
小馬智行：當前人機比1:20，短期目標提升至1:30；
文遠知行：當前人機比1:3，短期計劃跨越至1:10；
百度Apollo：未披露具體數據。
圖片來源於網路
從這份數據來看，谷歌旗下的Waymo，以1:43的人機比穩坐全球第一，相當於一個操作員能同時看管43輛無人車。不過這也很好理解，Waymo的無人車主要跑在北美部分城市的封閉或半封閉路段，路況簡單得像「訓練場」，突發情況少得可憐，這才能實現這麼高的人機比。
再看國內企業，小馬智行算是比較穩健的選手，目前實際人機比是1:20，也就是20輛車配一個遠程操作員，短期目標是提升到1:30。小馬智行的無人車主要跑在國內一線城市的核心區域，路況複雜度比Waymo的「訓練場」高多了。
相比之下，文遠知行就顯得「實在」多了，甚至有點「保守」，目前人機比只有1:3，3輛車就要配一個遠程操作員。而文遠知行的無人車主要跑在廣州、武漢等城市的開放道路，早晚高峰的擁堵路段、沒有紅綠燈的路口，這些最複雜的路況它都要應對，對AI的要求自然拉滿，所以需要更多人工實時盯著。
但不管人機比多少，這份數表明，人工參與是無人駕駛的必備環節，只是不同企業的管控效率有差異，「完全脫離人工」根本不存在。
行業頭部企業的公開表態，更是坐實了這一事實。今年2月初，Waymo在美國參議院聽證會上坦言，其無人計程車遇到異常情況時，會直接切換為遠程人工接管，這些操作員不僅在美國本土，還有不少來自菲律賓等海外地區。
另外，國內市場也早有印證：2024年就有媒體曝光百度「蘿蔔快跑」存在人工干預，儘管客服曾稱「無人操控」，但永川網信辦2023年官方信息明確顯示，百度無人駕駛基地設有5G雲代駕艙，安全員通過低時延5G網路，實時觀察車輛環境、遠程操控車輛脫困。
認知糾偏，遠程協助並非「遙控賽車」
說到遠程操控，很多人腦子裡都會浮現出一個畫面：雲端安全員像玩遙控賽車一樣，盯著屏幕、握著虛擬方向盤，全程操控車輛行駛。
其實這都是誤解！現代自動駕駛的遠程協助，根本不是「手把手開車」，更像是「高級指揮官」下達指令，AI來執行。
具體來說，當無人車遇到AI搞不懂的「模糊場景」——比如違章車占車道、交警手勢指揮、突發道路施工，或者暴雨天路面濕滑看不清線時，自動駕駛系統會立刻「認慫」，向雲端的安全員發出「求助信號」。
這時候，安全員不會直接轉動方向盤、踩油門或剎車，而是根據車輛傳回來的實時畫面，給車輛下一個明確的「指令」，比如「可以跨雙黃線繞行」「減速停車等交警指揮」「變道避開障礙物」。剩下的活兒，比如怎麼繞、怎麼減速、怎麼平穩變道，還是交給AI來做。
這種「人腦決策+AI執行」的組合，既發揮了人類的邏輯判斷能力，能搞定複雜突發情況，又利用了AI的精準操作，避免了人為操作的失誤，算是目前解決自動駕駛安全「最後一公里」的最優解了。
總而言之，說到底，目前的無人駕駛仍處於「半人工、半智能」*的過渡階段，「背後有人」才是行業最真實的模樣。在AI無法完全覆蓋所有複雜路況前，遠程安全員就是無人車的安全底線，所謂「全自動無人駕駛」，至今還只是行業願景，而非落地現實。
