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今天，无人怀疑在可预见的未来，自动驾驶将形成一个不可估量的巨大市场。

当终点线的旗帜如此明显时，跑道变得特别拥挤。在过去的几年里，无论是大型传统汽车工厂、技术巨头还是众多供应商，他们都抱着军备竞赛的心态全速行驶，在自动驾驶的道路上兜圈子。

但是，我不知道你们是否知道，也许在科技媒体的过度洗礼下，当我们谈论自动驾驶时，我们谈论的是客车的自动驾驶。然而，事实上，当我们正在吃自动驾驶的奶酪时，这带来了巨大的好处，不同的团队已经部署了他们的力量并且在不同的道路上平行运行。

例如，根据不同的场景，一些人在关注乘用车市场，而另一些人在关注商用车市场。有些人想让自动驾驶穿梭于繁忙的城市之间，而另一些人则想让自动驾驶卡车往返于公路两端，或者在封闭的低速环境中如港口和码头静静地耕耘。一些人专攻城市，而另一些人转向农田...简而言之，自动驾驶对人类的好处将会出现在公众不易察觉的场景中。

例如，物流。

如果你读《集装箱改变世界》，你会知道在20世纪人类令人眼花缭乱的发明中，集装箱肯定会占据一席之地。它规范了人类的物流系统，形成巨大的规模经济和网络效应。它使得货物从甲地到乙地的运输成本可以忽略不计，并最终成为全球贸易爆发的基石。从那一刻起，物流系统也被视为全球贸易的毛细管。

尽管现在很难将任何物流技术与集装箱相提并论，但令人欣慰的是，在经历了人工生产、机械化和自动化阶段后，物流业正在进入智能阶段，在人工智能、大数据和云计算等尖端技术的引导下，整合各种传统和新兴技术。几乎所有的运输、储存和分销环节都受到你所熟悉的各种黑色技术的青睐。例如，在运输环节，行业非常相信自动驾驶将对经济成本和配送效率做出巨大贡献。

嗯，在我看来，由于远离媒体的聚光灯，在2B的自驾游的探索和进步似乎被低估了。

当自动驾驶遇到高速公路时

让我们从高速货运开始。

在过去的直觉中，自动驾驶先着陆的场景将很有可能与“共享概念”融合。你可能已经记住了以下的想象:在APP上预订，一辆车会自动来，带你到指定的地方，你下车，它会自动接下一个订单。在人们的期望中，共享自动驾驶汽车可以极大地提高社会效率(95%的时间都停放私家车)，改善自然环境，甚至打破工业时代城市规划的桎梏，释放城市居民的自主性。

当然，我相信上述美景最终会成为现实——但如果我们谈论商业着陆的速度、共享模式，甚至整个乘用车市场，我们不一定是先锋。近年来，该行业似乎正在扭转一种共识，即商用车辆在地面上的着陆速度将比大规模乘用车快。在许多人眼里，自动驾驶卡车将比私家车更快地实现大规模生产。在最近的GMIC，我听到硅谷无人公司副总裁付强说，当自动驾驶遇到高速公路时，它几乎会立即改变目前的货运状况，使这个相对乏味的行业更加高效、经济和安全。

这不难理解，如果乘用车的最大属性只是旅行工具，那么卡车更像是高成本的“生产工具”。角色的不同将使后者对自动驾驶技术有更迫切的需求，因为货运行业通常只关注两个指标:安全性和成本，这对自动驾驶技术来说并不困难。

首先，众所周知，人工智能的改进需要数据的输入。与城市内部复杂的“网状”路线相比，卡车在高速公路上“线性”行驶，道路环境单一且相对封闭。这种从A到B的重复路径将防止数据被过度稀释。另一方面，由于更多的“生产工具”，卡车的用户体验不像乘用车那样复杂，这需要相对较低的算法，并且更有利于大规模生产。

货运公司采用自动驾驶的真正原因是它可以大大降低成本。低利润和高成本(尤其是人工成本)是货运领域最大的难点。然而，中国经济的快速发展已经使其成为一个主要的物流和运输国家。中国有超过700万辆长途重型卡车和1600万名重型卡车司机。整个物流业占国内生产总值的近17%，其中公路运输占70%。有些人计算了一个账户。例如，只有1600万干线运输司机。如果一个司机能损失一半，基于他12万英镑的年薪，这将是一个万亿级的市场。除了劳动力成本，燃料消耗也占了主要运输成本的很大一部分。自动驾驶技术的登陆预计将降低约15%的燃油消耗成本。

当然，众所周知，自动驾驶可以大大提高道路安全，这在高速公路上尤为迫切。在中国，卡车司机经常报告由疲劳驾驶引起的交通事故，但是在自动驾驶中没有这样的问题，这可以为物流和货物运输带来更安全的操作。

事实上，正如人工智能学者塞巴斯蒂安·特龙总结的那样:“驾驶事故是年轻人的头号杀手。几乎所有这些事故都是由人为错误而不是机器故障造成的。在自动驾驶的帮助下，我们还可以将高速公路的通行能力提高2至3倍——通过优化车辆的位置，使其能够在狭窄的车道上近距离行驶，从而消除高速公路上的拥堵。”

此外，值得一提的是，目前，该政策也相当不错。商务部等5个部门在《商业物流发展“十三五”规划》中指出，要加强商业物流信息化建设，推广人工智能等先进技术的应用，探索开发生产智能物流生态系统。这将使自动驾驶在国民经济的核心产业中释放更大的潜力。

不同场景的着陆

所有人都指向一点:作为未来人类智能物流的重要组成部分，将率先着陆的无人驾驶商用车市场潜力巨大。

这一趋势的背后是主要制造商的积极回应:无论是传统汽车公司戴姆勒、互联网巨头谷歌，还是特斯拉和奥托(6.8亿美元被优步收购)，这些新兴科技公司都有自己的自动驾驶卡车布局。和其他人工智能领域非常相似，巨大的市场使得初创团队完全有资格与大公司共舞。

值得一提的是，在很多人的眼里，与未来乘用车市场更宏伟的蓝图相比，巨头们只是将商用车作为规避风险的附属产品，他们的研发工作大多集中在乘用车的主线上，这意味着自驾车商用车更像是某种“边缘创新”。像智利PlusAI这样的初创公司更有可能成功突破，成为在美国加州获得自动驾驶执照的企业之一。他们很快掌握了L4级全自动无人驾驶能力，包括高精度地图制作、基于深度学习的感知、路径规划和控制技术，这使他们能够为制造商提供一套可立即在市场上买到的解决方案，以促进自动驾驶在不同场景中的着陆。

例如，有一个特殊的场景:港口码头。

如果说高劳动力成本、高风险因素和艰苦的工作环境是横跨公路货运领域的三个检查站，那么这三个检查站无疑将在高温、高盐和高海风的港口成倍增加。正因为如此，港口的集装箱卡车也迫切需要移植自动驾驶技术。

事实上，与高速公路一样，近年来随着中国进出口贸易的日益繁荣，港口和码头的物流压力增加了一倍，需要24小时高效、安全、准确运行的港口急需无人值守运输。然而，集装箱卡车在港口的自动驾驶可以在很大程度上解决司机的短缺，大大降低港口的运营成本，提高运营效率。

该港口正在进行自动化改造。例如，不久前在青岛港集装箱码头，配备L4级驱动系统的商用重卡解放J7在无人驾驶状态下工作，成功完成了自动装载、驾驶、转向、停车、卸载等一系列关键港口标准作业。，成为第一个在港口真实生产环境中实地操作的商用车。作为一汽解放的战略合作伙伴，PlusAI为解放J7的发布提供了独家无人技术支持。

这并不容易。众所周知，港口门式起重机的设计结构(某些吊臂下的左右间距小于10厘米)决定了卡车必须准确地停放在吊索下，前后误差不能超过5厘米。此外，桥式起重机的钢笼结构也屏蔽了信号，导致卫星导航系统无法准确定位，这将增加准确停车的难度。为了解决低速精确定位的问题，PlusAI还结合深度学习视觉算法，利用车道线检测、激光雷达(LIDAR)和SLAM(即时定位和地图构建)等方案，控制解放J7将停车误差控制在2cm。

值得一提的是，在许多人的眼里，与在“无人工厂”里来回穿梭的小机器人相比，码头上无人重型卡车的闪烁移动实际上更引人注目。

简而言之，不难发现“自动驾驶+物流”正在完成媒体聚焦之外的运输效率转型，并已成为自动驾驶领域的第一个商业场景。

李北辰/文

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