自動駕駛汽車的產(chǎn)品研發(fā)、商業(yè)化近年進入加速狀態(tài)，一度吸引市場聚焦與期待。但這股勢頭在2018年下半年開始有所冷卻，原因還是真正的自動駕駛場景落地困難?！肮雀柘怠惫網(wǎng)aymo和通用旗下的Cruise，這兩家背靠互聯(lián)網(wǎng)或傳統(tǒng)汽車巨頭的自動駕駛公司，都相繼傳出推遲商業(yè)化時間表的消息。

不過，2019年新年伊始，自動駕駛領(lǐng)域再度迎來幾筆大額融資。2月7日，美國初創(chuàng)企業(yè)Aurora宣布獲得5.3億美元B輪融資，投資方包括紅杉資本、亞馬遜等；2月11日，另一家美國自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)Nuro也獲得軟銀愿景基金的9.4億美元融資；兩天后，來自中國的初創(chuàng)公司圖森未來宣布，已獲得由新浪資本領(lǐng)投的9500萬美元D輪融資，官方稱公司整體估值超過10億美元。

Nuro和圖森未來與此前備受追捧的自動駕駛汽車公司不同，其瞄準的落地領(lǐng)域并非乘用車，而是物流商用車?！吧逃密嚨淖詣玉{駛商業(yè)化落地一定會比乘用車快，尤其是貨運卡車?！眻D森未來聯(lián)合創(chuàng)始人陳默對記者說。

商用車尤其是貨運卡車的自動駕駛應用場景相對簡單，技術(shù)難度較低，被多數(shù)業(yè)內(nèi)人士認為是有望最早實現(xiàn)商業(yè)化的細分領(lǐng)域。不過，它同樣面臨著乘用車當前難以解決的問題：規(guī)模化量產(chǎn)尚不具備條件，相關(guān)政策法規(guī)仍未完善等。此外，與擁擠的乘用車“賽道”相比，自動駕駛卡車的創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量較少、規(guī)模也相對較小，還未獲得資本和政策層的全面關(guān)注。

“整個自動駕駛領(lǐng)域的泡沫去得越快，對卡車自動駕駛就越有幫助?！盙7總裁、嬴徹科技CEO馬喆人認為，從目前形勢看，資本和人才都在快速向自動駕駛卡車領(lǐng)域靠攏，“越來越多人發(fā)現(xiàn)，這才是最容易落地產(chǎn)生商業(yè)價值的地方”。

物流變革暗流

公路貨運貢獻了中國運輸行業(yè)四分之三的貨運量，背后有約1400萬輛貨運卡車和3000萬名卡車司機。

卡車司機們經(jīng)常面臨超負荷工作和疲勞駕駛的問題，事故率居高不下。“每1000臺城際貨車里，每年必有一起車毀人亡事故?！瘪R喆人說。他曾任騰訊副總裁，于2017年8月加入物聯(lián)網(wǎng)科技公司G7，后者主要通過人工智能（AI）與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)平臺提供車隊管理綜合解決方案，自稱目前服務(wù)客戶超過6萬家，連接車輛超過80萬臺。

G7早期的業(yè)務(wù)模式為SaaS（Software as a Service）服務(wù)供應商，即通過在貨車上安裝攝像頭等傳感器設(shè)備收集車輛數(shù)據(jù)，為車隊提供管理服務(wù)：包括及時檢測車輛異常狀況、通知車隊進行預處理；利用監(jiān)控將司機行為進行動態(tài)比對，及時發(fā)現(xiàn)疲勞駕駛、煙酒等風險因素，從而減少人為事故的發(fā)生概率等。

經(jīng)過幾年實踐，G7發(fā)現(xiàn)這種技術(shù)手段對解決卡車運輸風險作用有限，駕駛強度并沒有實質(zhì)性下降，安全形勢依然嚴峻。同時，卡車司機的管理也面臨問題，換貨、繞路甚至偷油等現(xiàn)象在各大車隊屢見不鮮。

“物流行業(yè)實現(xiàn)規(guī)?；芾淼碾y點其實是人?！瘪R喆人說，人力和油耗在車隊管理的各項成本支出中占據(jù)最主要部分，各占25%和30%左右，“對于車隊管理者而言，要想把規(guī)模做大，首先是降本增效，而自動駕駛是降本增效的最好方式”。

2018年4月，G7聯(lián)合物流地產(chǎn)巨頭普洛斯、蔚來資本宣布，共同出資組建由G7控股的自動駕駛卡車技術(shù)公司嬴徹科技，目標是基于自動駕駛技術(shù)、新能源技術(shù)和物流大數(shù)據(jù)，研發(fā)下一代智能重型卡車。

而在G7之前，2015年9月，專注于重型卡車自動駕駛系統(tǒng)研發(fā)的圖森未來成立，并獲得新浪、英偉達等機構(gòu)的投資。2016年，斯坦福大學電子工程系畢業(yè)的劉萬千和鄭皓在美國硅谷創(chuàng)辦了智加科技，獲得紅杉資本、滿幫集團、金沙江創(chuàng)投等機構(gòu)的投資；此后又有主線科技、飛步科技等十余家研發(fā)自動駕駛卡車的初創(chuàng)企業(yè)相繼成立。

“技術(shù)變革將成為物流行業(yè)下一階段的主旋律。”G7創(chuàng)始人兼CEO翟學魂告訴記者，過去十幾年，技術(shù)在物流行業(yè)發(fā)展中并沒有起到很突出的作用，如順豐、“通達系”快遞公司，它們都是將條形碼等簡單信息技術(shù)規(guī)模化運用，形成人員龐大的全國性時效網(wǎng)絡(luò)，從而實現(xiàn)快速發(fā)展。

翟學魂認為，在快遞公司紛紛登陸資本市場后，上述發(fā)展模式進入瓶頸，能將AI、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運用于物流行業(yè)的新型企業(yè)開始嶄露頭角，比如卡車自動駕駛。

落地新場景

2009年開始，谷歌啟動自動駕駛汽車項目研究。至今，自動駕駛已從寥寥幾家科技公司涉獵，到逐漸獲得各大車企、科技公司、初創(chuàng)企業(yè)的追捧。

“實際上，從上世紀七八十年代開始，就有很多美國高校在研究自動駕駛技術(shù)了。”智加科技創(chuàng)始人劉萬千告訴記者，近幾年自動駕駛受到追捧，主要源于計算機算力和AI技術(shù)的提升，讓商業(yè)化落地變成了可能。

乘用車是自動駕駛最受關(guān)注的領(lǐng)域。相比之下，卡車自動駕駛的賽道則要“安靜”很多。盡管一些科技巨頭公司如Waymo、Uber等也曾推出自動駕駛卡車的研發(fā)計劃，但其精力仍放在了乘用車——Uber甚至在2018年下半年宣布停止研發(fā)自動駕駛卡車，以便將精力集中到乘用車。

這對初創(chuàng)企業(yè)而言卻是機會?！耙灾袊鵀槔?，干線物流一年的市場規(guī)模超過4萬億元?！眲⑷f千認為，自動駕駛卡車的市場空間并不遜色于乘用車，卻是容易被忽略的領(lǐng)域，因此也是機會所在。

在陳默看來，初創(chuàng)企業(yè)最適合的領(lǐng)域是自動駕駛卡車，而非乘用車。卡車主要在高速公路上行駛，是較為簡單的半封閉場景，沒有行人和非機動車，也沒有紅綠燈，路況簡單。

在實現(xiàn)“倉到倉”物流運輸任務(wù)過程中，自動駕駛卡車僅需要從倉庫所在的物流園區(qū)進入高速公路，經(jīng)過長距離運輸后離開高速公路，進入目的地園區(qū)。因此要實現(xiàn)一套比人類更安全的自動駕駛系統(tǒng)，前期上路測試過程中，卡車和乘用車所需要的測試數(shù)據(jù)量大相徑庭。

“卡車的行車路徑簡單，就是A到B或者B到A，但是乘用車需要跑通城市內(nèi)部各個街道?！标惸忉?，假設(shè)單條線路需要1000萬英里（1英里約等于1.61公里）的測試數(shù)據(jù)，幾百臺卡車就能跑下來，而要想獲得整個城市的路況數(shù)據(jù)，在相同數(shù)據(jù)密度條件下，乘用車自動駕駛所需要的測試數(shù)據(jù)可能是100個1000萬英里，幾百臺車遠遠不夠。

2018年4月，Waymo開始在美國亞利桑那州鳳凰城提供自動駕駛出租車“早期乘客”計劃，當時該公司旗下用于測試的車輛僅600輛。次月，Waymo又宣布向意大利汽車廠商菲亞特克萊斯勒訂購6.2萬輛插電混合動力汽車，以擴充其自動駕駛車隊規(guī)模。

即便如此，Waymo方面仍稱，自動駕駛真正實現(xiàn)商業(yè)化仍需耗時長久?！俺鮿?chuàng)公司根本無法承擔這樣大的投入。”陳默稱，“如果說自動駕駛卡車項目需要燒10億美元，乘用車至少是100億美元起?！彼J為，正是因為二者資源投入上的差距，使得卡車自動駕駛的商業(yè)化會比乘用車更容易實現(xiàn)。

此外，自動駕駛的實現(xiàn)還依賴于高精度地圖（High-Definition map）。陳默認為，由于卡車駕駛路線固定，因此只需要單條道路上實現(xiàn)高精度地圖測繪，即可迅速開展商業(yè)化落地，“但如果是乘用車，要完成北京市大街小巷的高精度地圖測繪和維護，難度要高得多”。

L3還是L4？

按美國汽車工程師學會（下稱SAE）的分級，自動駕駛從L0至L5共分為六級，L3級開始進入自動駕駛階段，自動系統(tǒng)既能完成某些駕駛?cè)蝿?wù)，也能在某些情況下監(jiān)控駕駛環(huán)境，但駕駛員必須準備好重新取得駕駛控制權(quán)。L4級別主要依靠機器實現(xiàn)自動駕駛，而L5則實現(xiàn)完全自動駕駛，方向盤、剎車踏板等部件將消失。

智加科技、圖森未來都將目標瞄向L4級別自動駕駛。據(jù)智加科技介紹，搭載了該公司L4級別自動駕駛技術(shù)的解放J7商用重卡，已經(jīng)在上海奉賢園區(qū)與蘇寧物流一起完成了“倉對倉”自動駕駛場景實地作業(yè)，完成了包括自動裝貨、行駛、轉(zhuǎn)向、停車、卸貨等一系列關(guān)鍵港口標準作業(yè)。圖森未來也稱，其L4級別自動駕駛卡車正在美國亞利桑那州10號高速公路上進行小規(guī)模商業(yè)化運營。

作為涉足自動駕駛卡車的后來者，G7旗下的嬴徹科技尚未完成單車研發(fā)。馬喆人告訴財新記者，嬴徹科技的自動駕駛卡車首先聚焦于L3級別，未來再計劃L4級別。預計2019年上半年拿出幾輛初步具備L3功能的樣車，2021年左右規(guī)?；慨a(chǎn)。

他表示，當前并不寄望于實現(xiàn)L4級別以上的無人化，而是L3級別下的“有人值守”，即便如此也能取代當前兩名司機輪流駕駛卡車的操作模式，降低人工成本。而且，“從技術(shù)的可靠性來說，我們認為這已經(jīng)是很大挑戰(zhàn)。”馬喆人說。

兩大陣營所定目標的區(qū)別在于采用的自動駕駛系統(tǒng)解決方案不同。自動駕駛系統(tǒng)分為感知、決策和執(zhí)行三部分，對應人類的眼睛、大腦和手腳，硬件層面則分別對應傳感器設(shè)備、高精度地圖和線控處理器。

在核心的傳感器設(shè)備上，嬴徹科技選擇了激光雷達為主，融合攝像頭、毫米波傳感器等多傳感器方案，這也是Waymo等主流自動駕駛企業(yè)所采取的方案，主要側(cè)重于激光雷達精度高、信息量大、不受可見光干擾等優(yōu)勢。不過，激光雷達尚未實現(xiàn)量產(chǎn)，過于高昂的價格成為阻礙自動駕駛規(guī)?；恼系K之一。

“激光雷達的方案不適合卡車。”陳默對財新記者表示，乘用車的剎車距離只需要40米，卡車需要250米，而當前激光雷達的感知距離一般為150米，仍然無法滿足自動駕駛卡車的技術(shù)需求。他認為，以攝像頭為主、融合其他傳感器的視覺感知方案，加上AI的數(shù)據(jù)訓練，可以實現(xiàn)低成本的卡車自動駕駛。

智加科技也采用視覺感知方案。據(jù)劉萬千透露，使用其自動駕駛系統(tǒng)移植的卡車，目前單車改造成本約幾千美元。相比之下，如果采用激光雷達為主的方案，僅激光雷達的價格就達到了數(shù)萬美元。“其實激光雷達的制造成本并不高，主要成本在于研發(fā)，在沒有量產(chǎn)的情況下價格就會高得離譜?！眲⑷f千說。

目前激光雷達的主要供應商是Velodyne。該公司提供給財新記者的信息顯示，其計劃與汽車一級零部件供應商合作量產(chǎn)車規(guī)級產(chǎn)品，具體時間表是2020年，該產(chǎn)品有可能是一個32線的激光雷達，預計量產(chǎn)后成本可降至500美元（約3172元人民幣）；更高線束的產(chǎn)品還沒有具體量產(chǎn)時間表。

但視覺方案在可靠性上存在爭議。一名自動駕駛初創(chuàng)公司總工程師告訴記者，自動駕駛的感知系統(tǒng)不僅要能“檢測到物體”，還要看“檢測是否準確”，在這一點上，激光雷達的準確性較攝像頭要高；并且，攝像頭感知還受光線、天氣等因素影響。

業(yè)內(nèi)一般認為，視覺方案僅能實現(xiàn)L3級別自動駕駛，因其難以處理L4復雜情況下產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。“當然這也并不絕對?！鄙鲜隹偣こ處煴硎?，由于卡車主要行駛在高速路段，路況相對簡單，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也會相對較少。

另一方面，如何判定L3和L4尚無明確標準——盡管SAE對自動駕駛進行了分級，但其描述較為抽象。業(yè)內(nèi)當前主要依據(jù)“脫離頻率”作為自動駕駛技術(shù)成熟度的評價標準之一，即自動駕駛系統(tǒng)出現(xiàn)無法應付的情況需要人工干預時，被計為一次“脫離”，無人工干預行駛距離越長，說明自動駕駛系統(tǒng)越成熟穩(wěn)定。

根據(jù)美國加利福尼亞州交通管理局（下稱DMV）公布的各家自動駕駛企業(yè)2018年度路測報告，智加科技于報告期內(nèi)在加州的測試距離是1.08萬英里，安全員接管199次，平均無人工干預行駛距離（Miles per Intervention，下稱MPI）54.4英里，在當年提交測試報告的28家企業(yè)中排名第14。

圖森未來2018年未在加州進行測試。而2017年，該公司在加州的測試距離為662英里，安全員接管57次，MPI為11.6英里。

相比之下，向加州提交測試報告的全球28家企業(yè)中，Waymo表現(xiàn)遙遙領(lǐng)先，報告期內(nèi)MPI為1.1萬英里；第五名小馬智行（Pony.AI）是表現(xiàn)最好的中國公司，MPI為1022.3英里。

對此，智加科技方面對記者解釋稱，其自動駕駛系統(tǒng)路測采用了乘用車和卡車兩種方式，由于加州DMV上報里程僅限乘用車，卡車里程則排除在外，因此上述數(shù)據(jù)參考意義較低。該公司稱，卡車測試更能反映真實運營場景下的系統(tǒng)穩(wěn)定性，2018年智加科技卡車車隊總測試里程達到15萬英里，平均MPI為1500英里。

圖森未來也稱，2017年其在加州的測試車輛為乘用車林肯MKZ，測試時間僅兩周。該公司提供的數(shù)據(jù)稱，目前其自動駕駛卡車平均每1000英里進行0.62次接管，據(jù)此折算成MPI應為1612.9英里。

與主機廠競合

自動駕駛需要經(jīng)過多少路測里程，達到什么樣的脫離頻率才能正式上路？行業(yè)內(nèi)目前并無標準。前述某自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)總工程師認為，在駕駛環(huán)境和算法不變的情況下，單條線路至少需要100萬英里的測試數(shù)據(jù)。

由于乘用車行駛的城市環(huán)境復雜，所需數(shù)據(jù)難以計量。比如Waymo，其公布的路測總距離已經(jīng)超過1000萬英里，并已經(jīng)開始小規(guī)模商業(yè)試運營。不過，Waymo首席執(zhí)行官John Krafcik在不久前的一個公開場合曾表示，很長時間內(nèi)，自動駕駛都需要司機協(xié)助?！霸谌旌驐l件下運行是不可能的。自動駕駛將永遠受到限制，這種技術(shù)真的、真的很難。”

卡車行駛環(huán)境則相對簡單。不過，在實現(xiàn)“倉到倉”運輸?shù)那闆r下，自動駕駛卡車除了高速公路行駛路段，還需要經(jīng)歷從高速公路到物流園區(qū)的部分復雜城市路段，因此究竟需要達到什么樣的標準，仍難判斷。

在陳默看來，單條“倉到倉”運輸路線的數(shù)據(jù)達到1000萬英里時，可以驗證自動駕駛卡車的安全性。該公司提供的數(shù)據(jù)稱，截至2018年上半年，圖森未來的總路測里程為52萬公里（約32萬英里）。智加科技則未提供總測試里程數(shù)據(jù)。

陳默告訴記者，圖森未來目前主要路測地區(qū)是美國亞利桑那州，并在該地區(qū)開始了商業(yè)試運營，意味著其可以在路測的同時，通過運輸貨物獲得收入。亞利桑那州和加利福尼亞州是美國支持自動駕駛發(fā)展力度較大的兩個州。

他表示，相比空車路測，運送貨物帶來的收入能夠覆蓋一部分路測成本，有利于初創(chuàng)公司迅速擴大車隊規(guī)模，增加路測數(shù)據(jù)，與其他競爭對手拉開差距，最終實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化目標。陳默稱，2018年下半年以來，圖森未來服務(wù)了13位終端貨主客戶，日均完成三到五次貨物運輸，并計劃今年下半年實現(xiàn)每月100萬美元的運營收入。

在ODM（原始設(shè)計制造商）的選擇上，據(jù)記者了解，圖森未來主要與美國兩家主機廠（汽車整機生產(chǎn)企業(yè)）和中國國內(nèi)主機廠陜汽合作，將后者已有的重卡車型改裝成自動駕駛系統(tǒng)。嬴徹科技發(fā)起成立了干線物流聯(lián)合創(chuàng)新中心，其中包括福田汽車、一汽解放、聯(lián)合卡車三家主機廠；智加科技則與一汽解放達成戰(zhàn)略合作，成為一汽解放智慧生態(tài)合作伙伴。

“公路貨運行業(yè)存在嚴重的‘頭部效應’?！眲⑷f千指出，如滿幫平臺占據(jù)公路貨運車貨信息匹配領(lǐng)域超過70%的份額，一汽解放則是重卡市場的領(lǐng)頭羊，二者分別位于自動駕駛卡車產(chǎn)業(yè)鏈的下游和上游。他認為，自動駕駛企業(yè)的競爭也會是相同結(jié)果，因此與上下游兩大頭部企業(yè)的深度綁定將幫助智加科技搶占市場優(yōu)勢地位。滿幫是智加科技的主要股東之一。

但另一方面，主機廠們也有各自的自動駕駛推進計劃。2018年2月，陜汽展示了自主研發(fā)的L3級牽引車，但未透露正式商用時間。2019年1月，一汽解放推出“哥倫布”智慧物流開放計劃，稱將通過自主研發(fā)和合作伙伴共同研發(fā)兩種方式，計劃2020年實現(xiàn)限定區(qū)域的L4級運營落地，2023年全面商業(yè)運營。

一名關(guān)注自動駕駛卡車領(lǐng)域的投資人認為，整個自動駕駛卡車產(chǎn)業(yè)鏈里面，初創(chuàng)公司和主機廠未來一定會產(chǎn)生主導權(quán)沖突的問題，因此所謂的生態(tài)關(guān)系其實非常脆弱，“而競爭的關(guān)鍵是誰技術(shù)更好、跑得更快”。

馬喆人則認為，初創(chuàng)公司與主機廠并不存在利益沖突。“我們并不會考慮去造車，而是把自動駕駛系統(tǒng)移植到成熟車型上量產(chǎn)，再通過自己的車隊網(wǎng)絡(luò)運營能力，給主機廠帶來更大的銷量?！彼硎?，自動駕駛卡車行業(yè)未來的領(lǐng)跑者，應當是技術(shù)和運營一體化的公司。