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近日，自动驾驶行业传来不少好消息。

4月25日，小马智行成功中标广州市南沙区2022年出租车运营指标，成为国内首个获得出租车运营许可的自动驾驶公司。三天后，即4月28日，小马智行又获得了北京市智能网联汽车政策先行区首批“无人化示范应用道路测试”通知书，允许其在北京提供自动驾驶出行服务。

在北京市首批无人化载人示范应用牌照中，除了小马智行，还有百度旗下的“萝卜快跑”。根据相关管理规定，小马智行和百度可以在示范区60平方公里范围内提供公开道路上的无人化载人服务，运营期间允许主驾驶位没有安全员。这意味着，自动驾驶出租车Robotaxi正式迈出了商业化的关键一步。

国内对自动驾驶的关注始于2014年。那时，百度刚刚开始研发自动驾驶技术，而如今，百度已成为了中国自动驾驶企业的摇篮。尽管自动驾驶领域的玩家越来越多，技术也越来越成熟，但企业融资的难度也在增加。单纯靠“讲故事”已经难以吸引资本，投资者更关注那些展现出商业落地潜力的企业。

目前，自动驾驶行业经历了三个阶段：初期的关注、中期的追逐，以及近期的冷静期。随着Robotaxi的商用化进程加快，或许能提振资本市场的信心，推动自动驾驶技术在更多场景中的应用。

自动驾驶汽车的应用场景大致分为三类：中高速场景、低速场景和特殊场景。中高速场景通常具备结构化道路和清晰的交通标识，如Robotaxi和自动驾驶物流。相比之下，低速场景则面临更高的技术挑战，多为半结构化道路，如工业园区、校园、停车场等。这类场景中，道路标识模糊，交通参与者众多，增加了自动驾驶系统的复杂性。特殊场景主要指在特定环境下（如军事用途）可能出现的特殊情况，此处不详述。

无论是中高速还是低速场景，人类行为始终是自动驾驶系统面临的一大挑战。为此，麻省理工学院的研究人员开发了一种名为M2I的新算法，能够更精确地预测交通参与者的行为轨迹。M2I算法通过历史轨迹和地图信息，结合关系预测器和边际预测器，来估计交通参与者的行为。这种算法在实际测试中表现优异，尤其在处理多个参与者交互的情况下，能够显著提高预测精度。

研究人员使用Waymo开放运动数据集进行训练，该数据集包含了大量真实交通场景的数据。M2I模型的准确性高于其他现有模型，特别是在预测多个参与者交互方面，其重叠率最低，表明发生碰撞的可能性最小。

M2I算法的优势在于其将复杂问题拆解成更易理解的小部分，有助于提升用户对自动驾驶系统的信任感。不过，该算法仍需改进，以便更好地处理复杂的交通交互情况。未来，研究团队计划进一步优化算法，使其能更准确地模拟现实世界中的交通情景，从而提升自动驾驶技术的整体水平。

自动驾驶技术的发展虽然取得了一定进展，但仍处于初级阶段。正如诺曼·贝尔·盖迪斯多年前提出的设想，人类从驾驶中解放出来的目标还需继续努力。