在自动驾驶领域，自动驾驶巴士（robobus）、自动驾驶出租车（robotaxi）的商业化始终被人们寄予厚望。随着技术不断成熟、政策持续完善，自动驾驶商业化落地的曙光已近在咫尺。近日，中国科技企业蘑菇车联发布了旗下自动驾驶巴士mogobus运营数据。
数据显示，mogobus作为全球首款自动驾驶前装量产巴士，目前已在全国10个省份实现规模化部署，累计投入运营车辆超150辆，安全行驶里程突破200万公里，服务乘客超20万人次，准点率和满载率分别达到98%与85%。预计2025年，蘑菇车联mogobus运营范围将进一步覆盖至全国20个城市，整体运营规模将达500辆。
近年来，自动驾驶巴士逐步从园区、景区接驳渗透到城市社区、地铁接驳等开放道路，大规模激活城市交通的“末梢神经”，也为其带来更多商业机会。根据ihs markit预测，2030年中国共享出行的总市场规模将达到2.25万亿元，其中自动驾驶巴士有望达到百亿甚至千亿市场规模。
从应用形态看，由于线路相对固定，自动驾驶巴士被认为是实现智慧出行服务的最佳载体之一。目前，以蘑菇车联为代表的创新科技企业，积极布局这一领域，其技术成果已在全国多地投入运营。
相较于端到端的单车智能，mogobus通过“单车智能+mogomind认知网络”融合模式在多维度展现出显著优势。
核心技术方面，mogobus搭载端到端“mogoautopilot+mogomind”系统，并配备8颗固态激光雷达及多传感器融合方案，同时结合自研的bev鸟瞰图融合技术（bev fusion）、视觉-语言模型（vlm）、人类反馈强化学习（rlhf），使其具备交通环境实时感知、道路数据分析计算、突发事件自主决策等多项能力，实现360度无死角覆盖，探测距离达200米，对道路环境的理解效率提升30%。
在应对复杂路况时，传统单车智能依赖车辆自身传感器采集数据，决策逻辑局限于单车局部信息，遇到突发状况或非常规场景时，容易出现误判。而mogobus可依托ai网络，能够实时与周边车辆、路侧单元甚至云端服务器进行数据交互与协同决策，如同构建起一张庞大的智能感知网络。
当mogobus遭遇道路施工、交通事故等特殊情况时，它可以迅速将相关信息上传至mogomind大模型，经过分析处理后，再将最优解决方案同步给周边所有接入网络的车辆，实现集体避障与路线优化，极大提升了通行效率与安全性。
其次，在学习进化能力上，端到端的单车智能只能通过自身积累的数据进行模型迭代，学习速度缓慢且覆盖场景有限。mogobus接入的ai网络mogomind大模型则汇聚了海量车辆在城市不同区域、不同时段采集的驾驶数据，借助强大的算力与先进算法，实现对各类场景的快速学习与深度理解。这使得mogobus能够以“群体智慧”的方式不断进化，每一次新场景的识别与处理经验，都能成为整个网络的共享资源，加速技术的成熟与完善。
从成本效益角度来看，单车智能需要在每一辆车上堆砌大量高精度传感器与计算设备来提升性能，导致车辆成本居高不下。mogobus借助ai网络与大模型能力，降低了对单车硬件配置的依赖。一方面，车辆无需搭载过于复杂的设备就能实现高级别的自动驾驶功能；另一方面，集中式的ai网络可以对海量数据进行统一处理与分析，减少了重复计算资源的投入，实现了以更低成本提供更可靠服务的目标。
如果说，自动驾驶技术只是通向未来交通的敲门砖，那么能否真正实现普及应用，更需要实际场景的广泛验证。从应用角度看，mogobus通过多场景规模化落地验证了其自动驾驶技术的安全性与实用性。目前，mogobus已经在全国10个省份的公开道路、景区及园区实现常态化运营。
在公共交通领域，mogobus在上海、天津等地构建起高效的微循环交通路网，破解接驳“最后一公里”难题；在智慧文旅场景中，mogobus在洱海、青海湖等提供接驳服务，既提升了景区运营效率，又为游客带来沉浸式科技体验。
而在联合国全球环境科学家大会、乌镇世界互联网大会、世界大学生运动会、f1中国大奖赛等大型顶级活动和国际赛事中，mogobus更是依靠低延迟、高可靠的自动驾驶系统，实现对复杂交通环境的精准感知与自主决策，圆满完成了一次又一次接驳任务，展现出中国自动驾驶技术的可靠性与国际竞争力。
面向未来，蘑菇车联正加速推进技术迭代与生态布局。在产业协同层面，蘑菇车联与金旅客车等合作伙伴深度合作，持续推动自动驾驶巴士的规模化商用。
从技术突破到场景落地，蘑菇车联以ai网络和大模型为核心，打破了传统交通系统的效率瓶颈与安全桎梏，为城市交通降本增效，更以低碳、智能的服务重塑公众出行体验。在智慧交通的全球竞逐中，蘑菇车联正以技术创新为驱动引擎，为交通变革提供了一条可复制的技术路径。这不仅是技术的胜利，更是中国科技企业迈向全球科技产业链高地的生动注脚。
（来源：财商资讯）
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