简单来说，低速无人驾驶就是那些速度通常不超过40公里/小时，不需要人类司机操作的车辆。它们像是给自动驾驶技术"减负"的版本：不追求高速公路狂飙，而是专注于特定场景下的实际应用。我朋友小王上个月去了广州大学城，震惊地发现校园里有几辆没人开的小巴士在接送学生，问我这是什么黑科技。我笑着告诉他："欢迎来到低速无人驾驶的世界！"
想象一下你闭着眼开车的场景——噩梦吧？无人车也一样需要"眼睛"。但与人类不同，它们的"视觉系统"由多种传感器组成：
摄像头：最基础的"眼睛"，价格便宜但有个致命缺点——晚上视力差。就像我熬夜打游戏后的双眼一样模糊。
激光雷达（LiDAR）：通过发射激光测距，能在黑夜中"看清"世界，甚至能精确到厘米级。缺点？贵！一个好的激光雷达能值几个iPhone。好在低速场景下，可以用便宜一点的型号。
毫米波雷达：这家伙厉害了，雨雪天也不怂，雾霾天也能穿透。但它只能看到物体大致轮廓，分辨不出是人是狗是垃圾桶。
超声波雷达：就像蝙蝠的回声定位，主要用于近距离感知，泊车时特别好用。
我有次看到一辆配送机器人被路边的塑料袋"吓住了"，原因是它的摄像头把飘动的塑料袋误认为是移动障碍物。工程师后来告诉我，多传感器融合就是为了避免这种"误会"，一种传感器不确定的情况，可以通过其他传感器验证。
有了"眼睛"还不够，还得有"大脑"来处理这些信息。低速无人驾驶的决策系统包括：
定位模块：GPS+RTK(实时动态定位)+视觉定位，精度可达厘米级。有趣的是，很多园区无人车会先进行环境建图，相当于给车子准备了一份超精细的"导航地图"。
感知模块：识别路面、行人、车辆和障碍物。比如它能判断出"这是一个行人，正在过马路"，而不仅仅是"前方有障碍物"。
预测模块：预测周围物体的运动轨迹。如果看到一个球滚到马路上，它会预判可能有小孩追着球跑出来。
规划模块：根据目的地和环境规划行驶路线。想象一下，它在脑子里同时规划了好几条路线，随时准备切换。
控制模块：将决策转化为具体动作。就像你大脑发出"转弯"指令，手臂肌肉会执行转动方向盘的动作。
去年我在深圳坐过一次无人小巴，正好遇到前方有人乱穿马路。小巴先是减速，然后完全停下，等行人通过后才继续前行。整个过程比大部分人类司机都礼貌得多！
现在很多大学校园、科技园区已经有了固定线路的无人小巴。这些车通常能坐8-15人，按固定路线、固定站点运行，速度在20-30km/h左右。我表妹在浙大读书，她说校园里的无人小巴已经成了学生出行的重要方式。刚开始大家都拍照打卡，新鲜劲儿过后，就变成日常了。有趣的是，她说同学们还给校园里的几辆无人车起了昵称，最受欢迎的一辆叫"小浙"。
疫情期间，无人配送车迎来了爆发式增长。美团的"小袋袋"、京东的"C1"、饿了么的"蓝兔"都是低速无人驾驶的代表。这些配送机器人一般时速15-20公里，可以装载10-20份外卖或者几十公斤的包裹。最关键的是，它们不用休息，不会抱怨，也不会因为差评心情不好。我朋友住在北京亦庄，已经习惯了无人车送外卖。他说最大的变化是：以前要下楼取餐，现在要下楼"接待"机器人。第一次收到机器人送的外卖时，他还专门化了妆，因为"不能在机器人面前失礼"——尽管机器人并不在乎这个！
深夜，当你睡得正香时，有一群无人清扫车正在街道上默默工作。它们按照预设路线，精确清扫路面垃圾，甚至能识别并绕过路面障碍物。上海、深圳等城市已经大规模部署了无人清扫车。相比传统环卫工作，它们不仅提高了效率，还解决了夜间作业的安全问题。我有个环卫工人朋友最初担心无人清扫车会抢他饭碗，后来发现公司把他调去操作和监督这些无人车，工作环境更好了，薪水还涨了。"以前是我在扫地，现在是我指挥车去扫地，感觉像升职了！"他笑着对我说。
去黄山、张家界这些热门景区旅游的朋友可能已经坐过无人观光车。这些车辆在固定线路上接送游客，避免游客长途步行的疲劳。有意思的是，导游们发现游客对无人观光车的兴趣甚至超过了景区本身。"以前讲解自然风光没人听，现在讲无人车技术，游客们都竖起耳朵。"一位导游无奈地告诉我。
别看特斯拉、蔚来天天在宣传全自动驾驶技术，现实是低速无人驾驶已经在很多地方落地应用了，原因何在？
高速场景下，汽车反应时间以毫秒计算，容错率极低；而低速场景下，从发现障碍到刹车有更充足的时间。这就像教小孩骑自行车，先在平地慢速练习，而不是直接上高速公路。我朋友在自动驾驶公司做算法工程师，他说："在40公里时速下，我们的算法准确率能达到99.9%；但速度提高到100公里时，即使99.9%的准确率也不够安全。"
当前各地对低速无人驾驶的管理相对宽松，特别是在封闭或半封闭区域。而高速公路上的全自动驾驶还面临着复杂的法律和责任认定问题。北京、上海、广州、深圳等地已经开放了特定区域的低速无人驾驶测试牌照，一些企业已获得常态化运营资格。
低速无人驾驶的商业价值直观可见：
配送机器人可以直接替代人力成本
无人清扫车可以提高作业效率
无人接驳车可以解决"最后一公里"问题
我一个创业朋友去年融资时发现，投资人对低速无人驾驶的热情远高于高速场景。"投资人最关心的是什么时候能赚钱，低速无人驾驶给出了更确定的答案。"他说。
尽管前景光明，低速无人驾驶也面临不少实际问题：
无人车在标准场景下表现良好，但遇到极端情况就容易"懵圈"。去年深圳下了场大雨，一辆无人配送车被困在积水中，像个迷路的小孩一样原地打转。最终还是路过的市民帮忙把它"救"了出来。这种场景，目前的算法还难以应对。
很多低速无人驾驶需要特定的基础设施支持，比如专用车道、智能红绿灯等。我去年去雄安新区采访，那里专门为无人车设计了路网和交通信号系统。但在大多数城市，这种"量身定制"的基础设施还远未普及。
不少人对无人车仍持怀疑态度。一项调查显示，超过40%的人表示"不愿意"乘坐无人驾驶车辆，主要原因是安全顾虑。我奶奶第一次看到无人配送车时吓得绕道走，坚信这是"闹鬼了"。后来我解释这是科技产品后，她半信半疑地说："那下次见到它我就不念经了。"
低速无人驾驶正加速向我们走来，未来发展趋势包括：
场景扩展：从封闭园区逐步向开放社区、城市道路延伸。预计2-3年内，我们会在更多城市街区看到合法运营的无人配送车。
功能融合：配送+零售、清洁+安防等多功能整合。比如白天送外卖，晚上巡逻，提高车辆利用率。
群体协同：多车协作完成复杂任务，形成"无人车队"。就像蚂蚁筑巢一样，单个能力有限，群体却能完成复杂工作。
人机交互升级：更自然的交互方式，比如语音对话、手势识别等，让人与无人车的"相处"更和谐。
我前段时间在广州黄埔区看到一个有趣现象：居民区里的小朋友已经学会了如何与无人配送车"沟通"——当车子发出"请让一让"的语音提示时，孩子们不仅会主动让路，还会礼貌地回应"好的，小车车"。这或许就是人机和谐相处的雏形。
低速无人驾驶就像一位默默工作的园丁，不声不响地改变着我们的生活方式。它可能不如火箭发射那样壮观，也没有智能手机那样引人注目，但它正在以一种踏实的方式，让科幻小说中的场景变为现实。下次当你在校园里看到那辆无人小巴，或者在小区门口遇到配送机器人时，别忘了打个招呼。毕竟，它们可能是未来出行革命的前奏，而我们，正好赶上了这个时代的开始。