「找工作么？自己贷款给自己发工资的那种。」
这句看起来像是黑色笑话的话，源自于前不久网上流传的一张真实截图：已近 4 个月没有发薪酬的兰州公交集团，提出以员工个人名义签署「薪易贷」定制贷款，职工自己贷款给自己发工资，公交公司做担保。
究其原因是公交公司亏损，负债率 72%。民营公交公司日子难过，不只兰州公交一家，入不敷出、依赖政府财政、工资停发的司机荒，在很多城市发生。
多家媒体的报道，把公交的问题摆到台面上。面对中小城市公交需求下降难以提高营收的局面，解决的方法要么调整运力节省运营成本，要么节省人工成本。
痛点背后就是新的机遇，智能化运营、无人驾驶跟城市公交、接驳车这样的领域结合起来，成了不少自动驾驶公司新的关注点。这两年，从亚马逊旗下的 ZOOX 发布形似 Robobus 的无人驾驶网约车，到国内的百度 Apollo 打造自动驾驶巴士，再到轻舟智航、文远知行等分别开发了自动驾驶小巴，无人巴士成了被追捧的新赛道。
前不久的 2022 世界智能网联汽车大会上，我们就看到了多家公司在自动驾驶巴士领域不同的尝试。其中，就有蘑菇车联发布的两款搭载「车路云一体化」系统的自动驾驶前装量产巴士，以及它们所搭载的蘑菇自动驾驶汽车大脑。
作为备受追捧的自动驾驶巴士，它的前景和「钱景」究竟如何？融合了车路云一体化技术的前装量产自动驾驶巴士，能带来哪些不一样的体验呢？
商业化 需求是第一生产 力
一直以来，Robobus 和 Robotaxi 是自动驾驶在公共交通领域最受关注的两大落地场景。从载人的作用上来看，两者殊途同归，也很难摆脱对两者之间的比较。
在 Robotaxi 热度火了几年后，各家为什么纷纷转投 Robobus 领域？
对于这个问题，蘑菇车联给出的答复是： 有商业化需求 。
2022 年对于任何一家自动驾驶公司来说，不以商业化量产为目的的行为都是「耍流氓」。
为什么说自动驾驶巴士更有商业化需求呢？
「一定的区域范围内」「相对稳定的行驶路线」「一定的车速限制」，这是当前各城市自动驾驶测试和运营都需要遵守的规则。在这个规则之下，就决定当前的 Robotaxi 与我们熟悉的出租车、网约车之间有着根本区别——难以满足大多数人门到门的出门需求。
试运行的 Robotaxi 更像一个向消费者传播自动驾驶技术的媒介，消费者通过迁就自动驾驶当前的规则，来认识、体验、了解前沿技术和产物。
而当前自动驾驶测试运营规则，更接近于我们日常生活中的另一类出行工具——巴士、公交、园区接驳车，它们与自动驾驶技术相结合，衍生出 Robobus。
对消费者来说，乘坐有人驾驶的公交与乘坐无人驾驶的 Robobus，本质上并不会有体验降级。这就成为 Robobus 商业化落地的第一个优势。
第二个优势，就是 Robobus 正好填补了一些需求缺口。
「据了解，我们很多地方都出现公交司机都用工荒。」 就像文章开头提到的公交困局，蘑菇车联也察觉到目前公交、巴士司机的缺口，以及缺口下的机遇。
借助智能化手段，自动驾驶巴士的规模化运营一方面可以弥补用工荒，节省人员成本；另一方面，将自动驾驶巴士与车路云一体化技术结合，能够根据需求实时调配车辆，在满足需求的情况下将运营成本最小化。
自动驾驶对于城市出行需求的迎合和满足，对于公交巴士用工荒的弥补，创造了商业化需求，商业化需求也驱动着自动驾驶巴士的崛起。
单车智能 +车路协同 ，1+1>2
有了商业化驱动力，如何用技术去迎合需求，安全、高效地运行，就成为每一个自动驾驶巴士玩家要经历的考验。
要完成这个目标，既离不开车辆本身的自动驾驶能力，也离不开对路况整体把控能力。换句话说，对于自动驾驶巴士来说，单车智能水平和城市交通智能水平，二者缺一不可。
这次蘑菇车联推出的两种 Robobus 就将单车智能与车路协同技术相结合。
在单车智能方面，MOGO BUS 通过搭载蘑菇车联自主研发的全栈软硬件解决方案，标配 8 颗固态激光雷达，多类型传感器，能实现 360 度无盲区、200 米超远距离、多重冗余感知。作为智能驾驶的大脑，蘑菇自动驾驶汽车大脑集成自动驾驶计算单元、高精定位单元、车路协同通信单元三大功能模块，将软硬件一体化，通过最高 1100TOPS 算力的双 Orin 芯片模组来支持巴士精确的感知、决策和执行能力，让车辆在单车智能系统下也能拥有 L4 级自动驾驶能力。
另一方面，作为全球首款搭载了「车路云一体化」系统的自动驾驶前装量产巴士，MOGO BUS 也拥有强大的车路协同能力。路端智能设备能够与 M1、M2 车辆实现实时通讯、协同感知、协同分析，蘑菇车联 AI 云平台（Mogo Cloud System）能够获取 M1、M2 车型实时动态信息，使车辆轻松应对「鬼探头」，实现超视觉感知、道路信息预警、绿波通行、智能调度等功能。
道路上行驶的智能汽车并不是一个个互不干扰的独立个体，如果说单车智能考验的是车辆对于路上突发状况的感知、判断、决策能力，那车与车、路、行人之间的协同配合就像是未雨绸缪的准备。这两者的配合，让自动驾驶巴士能够达到 1+1>2 的效果。
从后装到前装，从量产到无人
以技术迎合需求，让 Robobus 成了自动驾驶商业化一块儿天然的试验田。
有限的范围内，路线的相对固定，可控的速度，让 Robobus 的落地有了天然优势：可控的中低速场景，降低乘客对车速的预期，也降低了行驶风险；相对固定的路线，让 Robobus 能够在同一条路线上反复磨练，确保安全性；多人出行的属性，不仅提高交通出行效率，也让它能够更快地实现商业化闭环。
这些天然优势，让大家看到 Robobus 的前景，但并没有降低技术难度。
Robobus 更大的车身体积，对感知系统应对盲区的能力提出更高要求；载客能力强，也要求安全性和稳定性更高；而投入商业化使用，显然需要可靠性、安全性和以执行等各方面有高于测试车的要求。这些都是 Robobus 走向量产的难点。
以蘑菇车联发布的 MOGO BUS M1 和 MOGO BUS M2 两款自动驾驶巴士为例，作为前装量产 Robobus，这款车基于实际需求进行正向开发。
一方面从实用性角度考量，MOGO BUS 采取嵌入式设计，将激光雷达等传感器嵌入车身内部，让整车传感器看起来并不突兀。不仅提升车辆的美观性和科技感，也能有效缩减车辆尺寸，避免突出的传感器导致行驶中的安全隐患。
另一方面，作为一款前装量产车，MOGO BUS 每一处设计都需要出于整车安全性、可靠性、一致性的考量，采用模块化设计，这不仅让整车的可靠性更有保障，也提高生产、调试以及定制化改装效率，更有利于未来大规模量产，支撑项目落地。
在这一系列的研发难点下，MOGO BUS M1 去掉了方向盘、刹车、油门装置，实现真·无人驾驶设计，车内设计更简洁，对于要满足多人出行需求的 Robobus 来说，提高了车内空间的利用率。通过搭载蘑菇车联高级别自动驾驶算法，车辆可以完成复杂场景自动驾驶。未来，配合蘑菇车联的「车路云一体化」系统 2.0 方案，这套 Robobus 方案也能在更多的区域内迅速落地、推广。
最后
MOGO BUS M1 和 MOGO BUS M2 的量产，让我们看到自动驾驶在商业化道路上的新前景。当下，「实现商业化落地」已经成为自动驾驶行业共同的课题，Robobus 与 Robotaxi、物流配送、清扫车等多场景一起，让自动驾驶的商业化实现多脚着地，也让自动驾驶有了更多的可能性。