最新的深圳市智能网联交通协会发布的月度报告指出，深圳市自动驾驶汽车生鲜配送量首次突破百万，达到102万单，环比增长13%。

报告还显示，9月深圳投入运营的自动驾驶车辆近800辆，主要包括432辆自动驾驶物流车和362辆自动驾驶环卫车。其中，77%的物流车和89%的环卫车处于活跃状态。

在深圳，自动驾驶不再是试验场里的科技名词，而是真实驶入生活的“新物种”。这也不是简单的增长数字，而是一场城市治理能力的应答测试。

假如未来这800辆变成8000辆，谁来调度？谁来分配路权？谁来在十字路口“劝架”？我们或许需要重新理解“管车”的定义。

1.传统交通管理，装不下AI车队了

面对自动驾驶车队，传统交通组织方式正面临失效。

过去，交通系统的主角是“人”：人会看红绿灯、判断让行，甚至在没有信号的情况下彼此眼神交流。

但自动驾驶车可不会读眼神，也不会“心领神会”。它们依赖算法判断、依靠规则行事，这意味着：城市必须为机器准备一套更严谨、更即时的“行为引导系统”。

当成百上千的AI车辆与人类司机、行人、外卖骑手在城市中混行，红绿灯、路口优先级、车道划分这些传统工具，已无法满足复杂博弈场景的实时协商需求。

自动驾驶不仅仅是“换了司机的车”，而是“需要重新管理的车”。

2.自动驾驶的城市落地，首先考验的是“交通组织智能化”

我们不妨把未来的城市比作一个超大车队管理平台。要想让这支AI车队有序高效地运行，至少要解决三个关键问题：

• 路权的动态分配

自动驾驶车要知道何时可以走、该走哪条道、是否需要避让。这背后，需要一个能实时感知多车状态、动态分配优先级的“智能调度大脑”。

• 城市基础设施的即时响应

不是“车等灯”，而是“灯等车”：信号灯要能根据交通状态调整周期，甚至让出绿色通行波段给物流车队、高等级自动驾驶车或紧急任务车辆。

• 混行场景下的安全协同

人车混流是当下城市的常态。未来，如何让AI车辆在不干扰人的前提下完成任务，取决于城市是否建立了统一的“交通共识机制”。

3.路权管理，正成为自动驾驶规模化落地的第一道政策门槛

当前自动驾驶车的“合法通行权”仍大多依赖试点政策，但当数量激增为“城市级运营网络”时，路权分配不再是个案，而是公共资源的重新组织。

若无合理的信号调度、车道引导和优先级分配机制，自动驾驶车“爆单”，城市可能陷入“更聪明的拥堵”。

所以，自动驾驶规模化的第一道门槛，不是算法，不是成本，而是政策与基础设施对“车路协同治理”的响应速度。

在这场“谁能管住AI车队”的竞赛中，蘑菇车联的探索已先行一步。

蘑菇车联打造的AI网络与MogoMind大模型，可以根据车辆实时状态、任务紧急程度与道路拥堵情况，为自动驾驶车辆下发“秒级级别”的通行指令。不再是“死红绿灯”，而是会判断、会协调的“AI交通灯”。

与此同时，蘑菇车联不只输出单点产品，而是构建起面向自动驾驶未来的“交通治理操作系统”：从信号灯到调度平台，从数字孪生地图到路权协议，一套适配AI车辆规模运营的完整治理能力网络正悄然成型。

4.城市，不只是接纳自动驾驶车，更要能调度它们

自动驾驶车的规模上路，正在倒逼城市基础设施智能化进化。真正的“智慧交通”，不是让每辆车更聪明，而是让整座城市拥有调度智能体的能力。

从800辆到8000辆，自动驾驶不是“自己长大”，而是需要整个城市系统一同成长。

谁能建立起车路云的智能统筹机制，谁就能真正掌握未来城市交通的主动权。