2025年10月，新加坡陆路交通管理局(LTA)的一则公告引发自动驾驶领域关注——新加坡官方首个L4级自动驾驶巴士项目正式落定，由中国自动驾驶企业蘑菇车联(MOGOX)与比亚迪和MKX Technologies、autonoma组成的联合体独家成功中标，这是新加坡首次将自动驾驶巴士纳入公共交通系统。

作为全球智能交通建设的先行者，新加坡对自动驾驶技术的安全性、稳定性与本地化适配能力有着近乎苛刻的要求，因此对于自动驾驶服务商的选择也表现得相当谨慎。根据公告，此次参与竞标的企业既有自动驾驶公司，也有本地智慧交通方案服务商，其中不乏日本丰田通商亚太公司等全球化企业，究竟是什么让新加坡选中了蘑菇车联？

01 新加坡：全球自动驾驶巴士的“认证中心”

作为全球公认的智慧城市标杆，新加坡对公共交通系统的要求从来不止于技术先进，而是以“高效、安全、可持续”为目标，推动公共交通体系升级。

在土地资源有限、劳动力长期紧缺的现实背景下，自动驾驶巴士并非前沿探索，而是新加坡公共交通体系的结构性需求。作为关键支撑，《2040陆路交通总体规划》明确将自动驾驶技术视为升级公共交通的核心战略，提出2040年前构建以自动驾驶为关键组成部分的智慧交通网络。2025年启动的L4级自动驾驶巴士项目，正是这一规划的重要里程碑，目标是三年内实现自动驾驶巴士与传统巴士在公共交通网络中的协同运营。

此次项目招标，新加坡的核心诉求只有一个：能否在真实公交线路中长期稳定运行。因此，项目选取两条最具代表性的公交线路：191路服务于纬壹科技城(one-north)，科技企业与通勤人群高度密集；400路贯穿滨海湾、珊顿大道等核心商业与旅游区，人流、车流高度复杂。

不同于多数国家的封闭试点模式，这两条线路直接纳入新加坡日常公交网络，这也意味着自动驾驶系统必须与有人驾驶公交处于同一运营标准之下，需直面早晚高峰人流车流密集、突发交通事件等复杂城市场景，对自动驾驶技术的安全性、可靠性以及泛化能力提出了极高要求，这是对自动驾驶技术是否具备真实商用能力的一次严苛筛选。

02 前装量产：自动驾驶能否进入公交体系的“分水岭”

在自动驾驶行业，前装量产并非“技术路线之争”，是自动驾驶巴士能否进入公交体系的“分水岭”，也是自动驾驶技术从“测试运营”迈向“规模化商用”的关键标志。

长期以来，大量自动驾驶巴士项目依赖后装改造，在现有车身结构上外挂和加装传感器、控制器、执行器等硬件设备进行示范运营。这类模式在技术验证阶段具有一定灵活性，但在公交场景下，其与原车系统的兼容性依赖外接协议，导致系统可靠性、合规性与规模化能力存在天然上限。

蘑菇车联早在2022年便率先选择了一条难而正确的道路，推出“前装量产+视觉与固态激光雷达融合”的技术方案。与后装改造相比，前装量产使自动驾驶系统从底层即融入整车动力、制动、转向系统，指令响应速度更快、执行精度更高，可以有效规避后装改造中常见的信号延迟、指令冲突等问题。

同时，由于后装改造的车型缺乏整车级合规认证，因此难以获得市场准入条件。此外，整个改装过程主要依赖人工调试，硬件采购为小批量定制，导致单车改造成本高，不具备规模化降本条件。

前装量产模式下，核心硬件如传感器、控制器均经过高低温、雨雪、振动等严苛环境测试，对复杂路况的适应能力更强，且需通过整车级环境与安全测试，符合功能安全、信息安全等认证标准，更能满足长期公交运营要求。

体验方面，前装车辆的传感器按最优感知视角嵌入车身，不仅不破坏车辆外观，还能降低风阻，同时减少了外挂设备被损坏的风险。软件层面，自动驾驶系统与车载智能座舱、车联网系统无缝衔接，提供更自然的人机交互体验。

成本方面，前装模式可依托车企成熟的量产体系摊薄研发与硬件成本，随着产量提升，硬件成本会持续下降，更有助于自动驾驶巴士的规模化落地。更关键的是，前装自动驾驶车辆符合国家机动车产品准入标准，可纳入工信部车辆产品公告，具备合规的市场准入资质。

基于前装量产模式，蘑菇车联通过前瞻性的自动驾驶套件设计，实现了技术的平台化开发与规模化应用，使算力性能提升2.8倍，适配周期从原先的4-10个月缩短至1-2个月，全面提升自动驾驶巴士的规模化商用速度。

这也解释了一个长期被行业忽视的事实：后装改造可以示范运营，但无法真正进入公交系统；前装量产，才是自动驾驶规模化商用的唯一解。

目前，蘑菇车联自动驾驶巴士MOGOBUS B2已完成工信部公告备案。该车型采用自动驾驶套件与车身一体化设计，将自动驾驶域、智能座舱域与车身底盘域深度融合，使车辆的稳定性与安全性得到进一步提升，成为行业内极少数真正具备规模化交付与商业运营能力的L4级自动驾驶巴士车型。

03 “视觉为主+固态激光雷达”：一次提前两年的正确选择

两年前，机械式激光雷达是行业主流，但随着自动驾驶巴士落地运营，其结构复杂、成本高、寿命短、难以与车身深度融合的缺陷凸显，成为制约自动驾驶巴士规模化商用的瓶颈。

凭借对行业趋势的预判，蘑菇车联做出了一个在当时看来并不“主流”的判断——自动驾驶巴士必须摆脱对机械式激光雷达的依赖。为此，蘑菇车联率先打破行业依赖机械式激光雷达的惯例，转向“视觉为主+固态激光雷达”的融合感知方案。这一方案在技术可靠性、设备耐久度、车身集成度与成本控制上，全面适配公交场景的长期运营需求。

蘑菇车联全面整合视觉与固态激光雷达优势，对旋转结构进行大幅优化，使雷达能够嵌入安装在前保险杠、车顶犄角等位置，小巧规整的形态更能与车身无缝融合，顾外观与风阻控制，满足城市交通场景需求。

硬件方面，该方案采用128线主固态激光雷达，兼顾远距探测与中远距小目标识别，同时辅以4颗高线束补盲雷达，点云密度提升3-6倍，可精准锁定行人、非机动车，降低复杂路况漏检风险。依托BevFusion算法，图像与点云数据深度融合，实现“1+1>2”效能。相较传统方案，目标感知距离提升超50%，漏/误检率下降70%，接管率大降两个数量级，全面提升自动驾驶巴士行驶安全性与可靠性。

成本方面，随着国产替代加速，单颗固态激光雷达的成本已降至1000-3000元，整套方案的成本仅为传统机械雷达方案的1/3~1/5。另外固态激光雷达抗振动、抗冲击能力强，其使用寿命可达8-10年，基本实现低成本维护。

更重要的是，传感器路线的选择直接决定了数据能否复用。由于机械式激光雷达与固态激光雷达的数据体系无法兼容，一旦路线判断错误，后续数据积累将无法迁移。蘑菇车联两年前便完成的路线选择，使其率先进入基于视觉与固态激光雷达的数据积累阶段，构建起行业规模领先的巴士多模态数据集，进一步奠定了在自动驾驶巴士领域的领先地位。

04 500万公里验证：让自动驾驶从“能跑”到“会进化”

自动驾驶正经历从规则驱动、数据驱动到认知驱动的范式跃迁——规则驱动解决“能不能开”，数据驱动解决“开得稳不稳”，认知驱动则解决“开得够不够聪明”。而自动驾驶真正的差距，就在于是否具备技术持续进化能力。

2025年，蘑菇车联发布新一代端到端自动驾驶系统MOGO AutoPilot，融合MogoMind物理世界多模态大模型的认知与决策能力，通过海量真实路况数据训练，能够模拟人类司机的驾驶逻辑，在复杂场景中快速生成最优驾驶决策。

相比自动驾驶出租车(RoboTaxi)，自动驾驶巴士在技术能力方面差异显著。

首先，控制更难。相比轻巧的乘用车，巴士惯性大、刹车距离长，对车辆动力学控制的精度与预测能力要求高出数倍。

其次，视角不同。自动驾驶巴士盲区更大，传感器的型号、位置、角度、数量和搭配与乘用车差异显著，这就导致乘用车数据难以直接用于自动驾驶巴士的算法训练。

第三，责任更重。巴士承载人数是乘用车的数倍，对系统安全性的要求呈指数级上升。

这也决定了乘用车的数据，无法直接迁移到自动驾驶巴士，而需要更全面、更丰富的巴士数据集作为支撑。蘑菇车联基于视觉与固态激光雷达的多模态数据集，已构建起全球最大的巴士车型数据集，同时依托路侧感知设备连续采集的真实道路交通数据，形成独有的路侧数据集，用于训练预测与决策规划模型。

无论是接管事件、不舒适体验还是潜在风险数据，都会被自动上传至云端，通过仿真系统与数字孪生快速复现问题，并生成针对性训练数据或仿真场景，注入下一轮模型训练，从而形成“发现问题-数据生成-模型迭代-验证部署”的高效闭环。这一闭环，使自动驾驶系统不再依赖人工规则堆叠，而是通过数据驱动持续优化，逐步向“认知驱动”演进。

截至目前，蘑菇车联自动驾驶巴士MOGOBUS已在中国10余个城市落地运营，为超过20万人次提供智能出行服务，累计行驶里程达500万公里。这些真实驾驶里程数据，配合自动化数据处理流水线以及高逼真仿真能力，为技术持续迭代提供了坚实支撑，也让其在新加坡复杂场景的挑战面前更具底气。

05 本地化适配：决定项目能否真正落地的“最后一公里”

如果说技术能力决定能否入场，那么本地化适配能力决定的是项目能否真正运行。

新加坡高温多雨、道路紧凑、人流密集，同时采用右舵左行规则，这些因素叠加在一起，对技术方案提出了极具地域特色的挑战。对此，蘑菇车联并非从零开始适配，而是将在中国复杂城市环境中经过验证的算法与运营策略平滑迁移到新加坡，再针对性本地情况进行调整适配。

在国内，MOGOBUS已在开放道路、景区及园区实现常态化运营，其可靠性和稳定性更在联合国全球环境科学家大会、成都大运会、F1中国大奖赛等一系列高规格活动中得到持续验证，积累了大量应对曲折道路、密集人流、多变天气的成熟经验。

在此基础上，蘑菇车联进一步贴合新加坡交通法规，在模型训练中重点融入当地驾驶规则（如右舵靠左行驶、行人优先原则）和本地路况（如滨海湾人流、环岛路口），优化游客密集区的避让与停车策略。

正是这种在真实运营中反复锤炼的工程化能力，让蘑菇车联在面对新加坡特殊路况时，能够快速调动既有技术储备，既降低了研发成本与周期，又确保了方案可靠性，相比其他企业从零积累数据和调试的模式，展现出明显优于竞争对手的稳定性与成熟度。

06 从“中标项目”到自动驾驶公交“狮城范本”

新加坡项目的意义，并不止于一条线路或一笔订单。

在全球自动驾驶行业中，新加坡被视为最严格、也最具示范效应的市场之一，能够在这里完成公交级别的落地，本身就是对自动驾驶商业化能力的权威背书。

从更广泛的意义看，此次中标标志着自动驾驶巴士正式跨过“示范运营”阶段，进入全球公共交通体系的核心序列。这不仅是蘑菇车联的发展里程碑，更是中国自动驾驶出海的新起点。以“狮城”为起点，自动驾驶公交正在从概念走向现实，而以蘑菇车联为代表的中国自动驾驶企业，正在这个过程中的定义标准。

我们有理由相信，未来会有更多“中国智造”的自动驾驶巴士将驶向千家万户，为全球用户带来更安全、高效、便捷的智能出行体验，而“狮城范本”也将成为中国自动驾驶出海的经典案例，持续影响全球智能交通的发展格局。