技術難度不比Robotaxi低，干線物流自動駕駛持續吸引玩家

2021-09-30 09:37:18來源：蓋世汽車網關鍵詞：自動駕駛技術自動駕駛產業閱讀量：27535

導讀：日前，百度生態公司DeepWay發布首款智能重卡星途1代。星途1代支持L3/L4級別自動駕駛及整車OTA，將首先實現L3級自動駕駛在高速干線上落地，并計劃未來3-5年實現L4級別自動駕駛。

　　隨著Robotaxi短期內規模化商用不及預期，自動駕駛玩家和資本市場紛紛將目光轉向商用車，比如億萬級賽道干線物流自動駕駛。但是這并不意味著，商用車自動駕駛技術難度就要比Robotaxi低。

　　時至今日，自動駕駛玩家面對的考驗是多方位的。無論選擇何種技術路線、身處哪一賽道，除了資本、政策、技術等因素，參與者更需要將產業鏈的協同融合考慮到其中。

　　干線物流大有可為

　　日前，百度生態公司DeepWay發布首款智能重卡星途1代。星途1代支持L3/L4級別自動駕駛及整車OTA，將首先實現L3級自動駕駛在高速干線上落地，并計劃未來3-5年實現L4級別自動駕駛。

　　這意味著百度入局萬億規模的干線物流自動駕駛賽道，相關布局進入到實質性產品落地新階段。至此，百度打通自動駕駛全場景應用落地，在智能乘用車、Robotaxi、Robobus、智能貨運等領域全面發力。

　　而實際上，無論是百度發布智能重卡，還是一些原來專注Robotaxi的自動駕駛公司也入局自動駕駛卡車，這一系列動作都表明干線物流自動駕駛大有可為。宏景智駕在接受蓋世汽車采訪時談到，目前自動駕駛重卡處于實際應用落地的早期，新玩家的入局也是市場接受度不斷提高的一個表現。“越多玩家進入這個行業，越能說明這個行業的可落地性、商業價值得到認同。”

　　在由蓋世汽車舉辦的中國商用車自動駕駛大會上，智加科技中國區總經理容力表示，智加切入干線物流賽道是因為干線物流有足夠大的市場空間。2019年中國重卡保有量是650萬，2020年達到800萬輛，中美兩地干線物流自動駕駛潛在經濟效益都達萬億。如果能夠推進降本增效工作，那么這個市場帶來的效益是巨大的。

　　蓋世汽車研究院總結道，干線物流市場規模龐大，具有極大的商業價值，但面臨人工、運營成本高、效率低等諸多挑戰，比如：1.國內目前貨車司機缺口達到1000萬以上；2.人力成本基本上占運輸資費30%-40%；3.國內貨車超載疲勞駕駛等問題導致大量交通事故。

　　誠然，采用自動駕駛技術有助于物流運輸降本增效和提升道路安全。如果實現L3自動駕駛重卡，算法在很大程度上能夠保證干線物流的安全、時效、油耗處于較佳狀態。比如，自動駕駛技術的應用能夠使重卡油耗下降10%-155，成本節省3萬-5萬年/人/車。若采用列隊行駛技術，則可以進一步減少10%燃油消耗。

　　鑒于干線物流自動駕駛這塊蛋糕很具吸引力，資本市場更是聞風而動。一方面，無論是融資金額還是融資次數，布局干線物流自動駕駛的企業都位居前列；另一方面，與自動駕駛乘用車相比，該細分市場以更快速度登陸二級市場。

　　初創公司&主機廠積極探索落地先機

　　自2016年起，圖森未來、智加科技等科技公司在干線物流自動駕駛尋找落地先機。而就現狀來看，探索TAAS(Transportation as a Service)落地模式成為諸多企業發展的重點。顧名思義，TAAS即將技術應用在服務的場景中，無人駕駛企業作為運營者，收取服務費用。

　　一方面，像圖森未來這樣的自動駕駛公司聯合各類企業(Tier 1、OEM、物流企業、快遞公司、大型商業集團)組建自動駕駛貨運網絡AFN(Autonomous Freight Network)。根據招股書內容，其不僅是為卡車提供解決方案的服務商，還定位貨運版“滴滴”。

　　另一方面，嬴徹科技、宏景智駕聚焦自動駕駛技術解決方案和運營服務發展。其中，嬴徹科技運營模式“技術+運營”策略——旨在構建自動駕駛卡車服務網，聚焦于干線物流運營場景，自主研發L3和L4級自動駕駛技術。

　　宏景智駕運營模式為“收入+數據+技術”的三角循環，即公司先通過可以大規模量產L1/L2/L2+級ADAS產品創造收入和利潤，再借助量產落地的車型來積累大量數據，反哺L3/L4高等級自動駕駛系統的技術迭代優化。

　　當創業公司在積極推動自動駕駛技術在物流領域加速落地的同時，傳統主機廠也沒有停下腳步。東風商用車有限公司技術中心智能技術開發科長李洋介紹道，為了滿足客戶要求，東風商用車正聯合贏徹開發自動駕駛干線物流車輛。“因為后續智能會做很多配置化的開發，所以東風商用車也在做自動駕駛系統開發工作，目前是采用跟贏徹項目同平臺同接口的方式做自主L3自動駕駛系統開發，計劃2022年到高速路上進行商業運行測試。”

　　不過其強調，相關測試肯定是按照三部委新發布的相關要求，計劃2023年7月份實現SOP，2024年之后將迭代至下一代平臺。

　　而自動駕駛公司和主機廠合作，不由得讓人想起前段時間引起廣泛討論的“上汽靈魂說”。陜西重汽汽車工程研究院自動駕駛項目組技術總監薛令陽也就“主機廠做自動駕駛到底是為了什么”發表觀點：陜汽投入自動駕駛的研發，并不是說要做整個流程，而是希望通過研究和技術儲備了解到在自動駕駛落地過程當中，我們需要做哪些，從而在整個產業生態中找到自己的生態位，更好地為客戶/終端廠家提供一個有競爭力的產品和解決方案。

　　機遇和挑戰并存

　　從目前的商業模型的推演來看，智加預計無人干線運輸有望在2024-25年實現落地。有意思的是，這一時間預期和圖森未來比較靠近，后者預計將于2024年實現量產L4級無人卡車。而宏景持有的觀點是，近一兩年會是自動駕駛重卡商業落地的起始元年。

　　當下的主流看法是，相對整體自動駕駛技術的落地前景而言，商用車自動駕駛商業化預期更快，而具體到干線物流等技術落地應用，大概率會走在前面。但是，在摯途科技有限公司副總裁張旭看來，這并不意味著商用車自動駕駛技術難度就要比Robotaxi低。重卡的載荷變化對自動駕駛產生怎樣影響，急轉彎等工況如何克服，其對應的技術難度、算法模塊面臨的挑戰完全超過乘用車。

　　另外，因為商用車運距很長，單日行駛距離可能在500公里以上，每天都可能面對各種復雜的場景。張旭舉例，去年10月底，從長春一汽工廠運輸發動機鋼蓋到無錫，出發地在下雪，目的地卻是雨天。而實際上，這種溫度的跨度極大地影響了智能駕駛的泛化能力以及自動駕駛的可靠性。

　　大會上，麥肯錫全球副董事合伙人陳晴也提出：乘用車把車的智能做好，對使用場景能夠把控得住就OK。但是商用車除了考慮單車智能以外，還要和其所運行的生態環境聯合起來。

　　麥肯錫分析干線物流自動駕駛應該會分四個步驟實現：前面兩個是列隊的過程，列隊分成兩大類，第一類是每輛車都配備駕駛員，第二類是前面兩輛車配備駕駛員，后面是無駕駛員的自動駕駛車輛自動跟車。再往前一步是有限的自動駕駛，但是這跟乘用車有所區別——乘用車發展到L3或者L4，可能還要配備司機，特別是L3級自動駕駛，司機還要接手去開。但是就重卡干線物流而言，所謂的有限自動駕駛是從DC到DC之間，某一段是完全自動駕駛，不用配備司機。但是下了匝道，匝道到DC這段距離，司機需要跟車。最后是全自動，物流DC到DC，重卡端到端都可以自動駕駛。

　　基于上述模式，麥肯錫預判未來中國干線物流(重卡)自動駕駛滲透率將比美國和歐洲市場更快，但是中國市場特點是，有限自動駕駛提升空間會比其他兩個地區更大一些。這也意味著，對積極進取者而言，若能夠把握機遇應對挑戰，則能實現后發趕超；而對惰于求新者來說，倘若一直沒有機遇意識和緊迫感，對于中國科技產業而言并非好事。

　　最終，想要實現L4級自動駕駛卡車量產，還有很多難題要解決，政策、產業化的一體化成熟和技術的全面成熟都需要考慮進來。此前人們對人工智能皇冠上的明珠過于期待，以至于忽視其實際量產落地難度，對短期內遇到的瓶頸感到挫敗。但現在人們逐漸明白，全自動駕駛落地之路道阻且長，還需各方共同推進。

　　(原標題：技術難度不比Robotaxi低，干線物流自動駕駛持續吸引玩家)

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