无人驾驶进程缓慢？得找对突破口！

两年前，自动驾驶话题引爆，经过了两年的时间，在技术层面取得了不少突破，但在商业化落地方面，一直没有取得很好的进展，然而变革早已在另一个低调但拥有巨大潜力的细分领域悄悄进行，那就是无人驾驶卡车。

在笔者看来，无人驾驶卡车直接对接企业，解决工业园区问题，省去了无人驾驶汽车等待市场成熟的时间，商业模式清晰。因此各大整车厂，互联网巨头都在加速布局无人驾驶卡车。

无人驾驶进程缓慢

越来越多的自动驾驶公司正在无人车的商业化进程中“主动倒退一步”，这是福布斯杂志最近针对无人驾驶行业现状得出的一个结论——即便做了 9 年，即便实地测试里程数已经高达 1600 万公里，Waymo 也无法掩盖其在自动驾驶服务的商业化进程上正在倒退一步。

Waymo 作为这个领域的领军者，足以说明其他地区的情况可能更令人不寒而栗。通用汽车最近也不太平。除了最近宣布裁员并停止在北美生产雪佛兰科鲁兹、Volt 以及 IMPALA 汽车外，在上周五这家老牌车厂又公布了其自动驾驶公司 Cruise 易帅的消息，其背后意义不言而喻。

量产面临瓶颈

怎么在保证控制成本的基础上，在保证能够量产的基础上，在保证能够达到车规级的基础上，在保证安全系数的基础上，生产出一辆自动驾驶汽车?

飞步科技的创始人兼CEO何晓飞认为，L4级无人驾驶需要攻克三大技术板块：无人驾驶的操作系统(包括感知、控制运动规划、决策和定位等等)、芯片、传感器。对于芯片解决方案，飞步科技在今年9月完成了第一代芯片流片，主要针对摄像头、激光雷达和毫米波雷达等感知模块。何晓飞说，2019年他们会推出一款融合芯片，基本上可以取代掉目前所有的GPU。后年会推出一款决策芯片，类似于车的大脑，“会取代掉整个GPU我们目前所用的计算平台”。

而广汽研究院智驾技术部部长郭继舜认为，文远知行等公司面临的一个重要问题是，如何在传感器成本可控的情况下，获得较好的感知能力。

速腾聚创的COO邱纯潮也认为，目前激光雷达的高昂成本，是限制量产的一个关键问题。“一个激光雷达，你现在说卖几万美金，人家说几百美金能不能做到，要不然不能量产车。”

Momenta合伙人孙环说，要想真正的商业化落地，至少需要1000亿公里的测试里程。Momenta目前在苏州高铁新城做自动驾驶技术测试，但孙环认为，要做到L4真正的落地，肯定不能只在一个城市或在一个限定的区域内跑通，而要在主要的一二线城市都得测试。

“据统计，全球来看，对于人类司机，一亿公里发生致命事故 1 到 3 起。对于无人驾驶，我们希望比人更安全，最好致命事故率低一个量级，做到十亿公里 1 起致命性事故。要达到足够置信度，需要多次重复实验，最好一百次以上。”即使软件和路测的问题解决了，量产对车厂来说也是巨大的压力。郭继舜表示：“对车厂来说，为什么很难做到L4的量产，因为我们造车不是造一两台，是数以万计的车。”但他也给出了广汽的量产时间点：2020年第一季度量产第一辆L3智能驾驶汽车。即使量产的问题最后也解决了，包括5G网络在内的道路基础设施建设，也是制约无人驾驶商业化的瓶颈。因为5G技术和网络是实现车路协同、车联网、车与人互联 最关键的因素之一。

驾驶应用飞速发展

就在自动驾驶商业化还在缓慢进行的时候，变革早已在另一个低调但拥有巨大潜力的细分领域悄悄进行，那就是——卡车。自动驾驶卡车的落地速度惊人，不管从商业市场迎合度，还是技术成熟度，自动驾驶卡车都能更快更根本得到全面落地，甚至盈利。

当前在美国，比起小型自动驾驶汽车，不少汽车制造商、政府组织和投资者更看重自动驾驶卡车。就在上个月，瑞典自动驾驶初创公司 Einride 联合欧洲物流供应巨头德铁信可(DB Schenker)公开宣布：一款叫做 T-Pod 的自动驾驶卡车即将上路。未来数周内，这种卡车将出现在瑞典的公路上，也就是说，世界上第一台商用自动驾驶卡车即将在瑞典上路!

据报道，当前这台卡车长 7 米，载货能力为 20 吨。为 L4 自动驾驶级别，已满足基本环境下的驾驶需求。在复杂的城市交通环境或天气条件下，会切换为人工驾驶模式。同时，这台自动驾驶卡车的公共驾驶范围也很短，只有 9.5 公里，驾驶中会车路段则更短——只有 100 米。即使应用范围如此短程，T-Pod 也做到了史无前例的突破。

自动驾驶卡车也直接避开了消费者和市场的担忧，省去了等待市场成熟所消耗的时间。毕竟，教育广大消费者的支出是巨大的，自动驾驶卡车直接对接企业，还能省去这部分成本。当然，需要指出的是，无人卡车项目多半属于企业或政府的战略合作，入门门槛高，前期投入科研和商榷的时间更长，资金也不少。