自动驾驶技术的发展正呈现出鲜明的场景化特征。开放道路的高速场景与限定区域的低速场景，因其运行环境、作业目标和商业模式的根本不同，催生了截然不同的技术体系。本文将低速无人驾驶界定为在园区、机场、矿区、末端道路等结构化或半结构化环境中，以低于40km/h速度运行的无人车辆系统。厘清其与高速自动驾驶的技术分水岭，对行业正确进行技术选型与产品定义至关重要。

感知与定位：从“预见未知”到“洞察细微”

感知系统是两者差异的起点，其设计直接由场景的时空特性决定。

高速场景（乘用车）：核心挑战在于高速动态下的远距离感知与预测。车辆以120km/h行驶时，每秒位移超过33米。因此，系统必须依赖高性能传感器（如300米探测距离的激光雷达、高分辨率雷达）和高精地图，实现对远方障碍物、车道线及道路曲率的超视距感知，为决策预留宝贵的反应时间。其定位依赖GNSS+IMU+高精地图的融合，以确保在高速公路网中的全局连续性。

低速场景（无人车）：核心挑战转变为复杂近距离环境下的高精度、全要素识别。运行环境充满突然出现的行人、孩童、宠物、台阶、减速带以及临时摆放的设施。感知的重点在于：

精细化识别：不仅检测“物体”，更需识别其类别、姿态甚至意图（如行人是否要横穿）。对摄像头和毫米波雷达的依赖度更高，通过深度学习算法实现对丰富语义信息的提取。

冗余化配置：在GPS信号不稳定或无信号的楼宇间、地下车库，主要依赖多传感器融合的SLAM（同步定位与建图）技术。通过激光雷达、视觉和轮速计的数据，实时构建并匹配局部地图，实现厘米级精度的定位与避障。

成本敏感：通常采用固态激光雷达、低成本摄像头与超声波雷达的组合方案，在满足性能前提下极致优化硬件成本。

决策规划：从“最优轨迹”到“社会兼容”

决策规划模块是自动驾驶的“大脑”，其智能水平体现在对环境的理解与交互策略上。

高速场景（乘用车）：决策逻辑接近于人类驾驶员在高速路上的行为，核心是基于物理规则的动态轨迹预测与规划。系统需要处理相对稀疏但高速的动态交互（如车辆并线），在毫秒级内计算出安全、舒适且符合交通法规的最优行驶轨迹。其算法模型高度依赖对车辆动力学和运动学的精确建模。

低速场景（无人车）：决策的核心是密集人机交互下的“社会兼容性”。车辆往往需要与行人、骑行者、其他服务车辆在狭窄空间内共享路权。这要求：

博弈与协作：决策算法需具备基本的博弈论思想，能够理解和预测他方意图，并做出可被理解的协商行为（如主动礼让、通过轻微移动表达意图）。

拟人化与可预测性：行驶轨迹不仅要安全，更要符合人类社会的行为惯例，避免做出突兀、令人困惑的举动，这是获得公共接受度的关键。

长时程规划：在园区配送、环卫作业等场景中，需进行全局任务级规划（如遍历所有垃圾点），而不仅仅是点对点的路径规划。

控制执行：性能冗余与成本效率的平衡

控制执行系统是将数字世界的决策转化为物理世界动作的最后环节。

高速场景（乘用车）：对控制的精度、响应速度和可靠性要求极高。必须使用高性能的线控底盘（转向、制动、驱动），并设计多层次、高冗余的失效保护机制（如双制动系统、冗余通信总线）。控制算法需紧密耦合车辆动力学模型，确保在极端情况下的稳定性。

低速场景（无人车）：

执行器性能要求不同：由于速度低、动能小，对制动和转向的响应速度要求相对宽松。但频繁启停、精准点位停靠（如停靠在快递柜前）对低速下的控制平顺性与重复定位精度提出特殊要求。

底盘专业化趋势：当前许多低速无人车基于传统车辆或电动车底盘改装，存在“大脑发达，小脑迟钝”的问题——先进的决策算法受限于底层底盘控制接口的封闭与响应延迟。行业正积极向场景定义的专用线控底盘演进，实现车辆控制与上层算法的深度协同优化。

成本控制贯穿始终：在满足功能安全基本要求的前提下，执行器的冗余设计更为精简，核心是通过系统架构和算法的鲁棒性来提升整体可靠性，而非堆砌高成本硬件。

安全与成本：两套截然不同的权衡体系

安全是自动驾驶的基石，但安全的实现方式因场景风险而异。

高速场景（乘用车）：遵循 “功能安全（FuSa）”与“预期功能安全（SOTIF）”并重的原则。通过ASIL-D级别的系统架构、全面的V型开发流程和海量里程测试，致力于将失效概率降至极低。成本并非首要约束，百万元级别的测试与研发投入是常态。

低速场景（无人车）：安全理念更侧重于 “运行设计域（ODD）内的风险评估与管控”。

ODD严格限定：通过地理围栏、速度限制、运行时段等手段，主动规避无法处理的场景，从根本上降低系统复杂度。

安全策略差异化：在低速条件下，紧急刹停是可行且主要的避撞策略。安全设计更关注防碰撞、防夹伤等机械安全，以及远程监控和接管能力。

成本是核心约束：商业化落地的前提是整车成本需低于其替代的人力成本。因此，安全方案必须在保障核心安全与控制硬件成本之间取得精妙平衡，推动着软件定义安全、算法提升可靠性的创新。

结论

低速无人驾驶与高速自动驾驶是自动驾驶技术树分蘖出的两条主干。前者是以任务可靠性与商业经济性为核心，在限定场景下追求极致性价比的专用解决方案；后者是以全场景覆盖与绝对安全为核心，在开放道路上面向通用出行的尖端科技探索。

理解这一“分水岭”，意味着认识到低速无人驾驶的成功，不在于盲目追逐L4级通用算法的复杂度，而在于深度理解垂直场景的痛点，进行从传感器配置、决策逻辑到底盘控制的全栈技术协同创新。这不仅是技术路径的选择，更是产品定义与商业逻辑的胜利起点。