2021年自动驾驶卡车将半岛·BOB官方网站迎来拐点

　　巴菲特此名句在各行各业，屡试不爽。自2018年以来，资本市场经历过自动驾驶狂欢之后，逐渐意识到自动驾驶技术的高研发投入与中短期发展的不确定性。狂欢很快退却，趋于冷静。于是，时间再次展现魔法，更具商业化可能性的企业，浮出水面。

　　走过纯粹的资本狂欢、泡沫、冷静的市场，自动驾驶在2021年来到了“场景攻守战”阶段。这当然意味着，对商业化落地的更细致探索，企业们试图剥离出更容易实现的场景，率先进行落地应用。

　　至今，自动驾驶商业化落地场景已经很多，可分为港口、矿山、干线物流、末端配送、Robotaxi、园区物流等等。在诸多场景中，又属干线物流被寄予最大的厚望，它被认为将是最快实现商业化应用的场景之一。

　　它也被认为是仅次于Robotaxi的第二大商业化应用场景。那么，我们对Robotaxi已经相对熟悉了，干线物流又是什么应用场景呢？其实我们常规所说的自动驾驶卡车，大都默认干线物流的场景落地。

　　干线物流正是指在公路运输网络中起到骨干作用的线路运输，主要特点是运输距离长，运输线路基本是高速公路，运输车型则是以重型载货车和牵引车为主。

　　自动驾驶卡车市场规模并不小于离我们更近的乘用车市场，有外媒预测，到2027年全球卡车自动驾驶的规模将超过880亿美元，潜在市场规模超过万亿。

　　2020年以来，这一场景赛道升温：头部玩家加速赛跑，新玩家纷纷涌入。进入2021年之后，热度更是不断攀升，其中，以“头部自动驾驶科技公司图森未来成功登陆纳斯达克，成为全球自动驾驶第一股”为标志性事件。自动驾驶卡车重新来到人们的谈论话题中。

　　一条路上，图森未来、智加科技、主线科技、赢彻科技、宏景智驾等科技公司，在产业定位与商业模式上逐步清晰，并逐渐形成优势。他们也相继与产业中头部主机厂和物流场景方达成深度合作关系，抢占着生态优质资源；

　　另一条路上，小马智行、希迪智驾、清智科技等Robotaxi玩家，也跨场景而来，他们的差异化技术优势成为他们入场的底气。比如，小马智行有乘用车自动驾驶技术、数据优势；希迪智驾则是走“车路并行，以路带车”的布局思路；清智科技则有多年商用车ADAS开发经验，有客户基础优势。

　　提到自动驾驶卡车，就不得不提到全球自动驾驶第一股图森未来。市值超过100亿美元的图森未来专注于研发可商用的L4级别无人驾驶卡车解决方案。

　　2020年图森已经与卡车制造商Navistar和大众旗下Traton展开前装量产合作，共同打造并交付L4级无人卡车，该款车已收到了5700辆预订订单，按计划会在2024年投产。

　　目前，已围绕托运人、承运人、铁路公司、货运经纪人、车队资产所有者、卡车硬件合作伙伴打造了全球第一个“自动驾驶货运网络”AFN。

　　同样强大的还有智加科技，它拥有L4级全栈自动驾驶技术研发能力。除单车智能之外，智加科技积极推进“自动驾驶+智能网联”在干线物流场景的应用实践，实现车路协同下的“仓到仓”场景L4级自动驾驶，探索未来智慧交通方向半岛app。

　　智加科技已与全球十大卡车OEM厂商中的四家合作，包括中国最大的卡车制造商一汽解放和其他三家国外OEM厂商。今年年中，智加科技助力一汽解放推出的高级别自动驾驶重卡J7 L3将实现量产上市。

　　说到量产车，就在刚刚开幕的2021世界人工智能大会上，嬴彻科技展示了两款自动驾驶重卡的量产车型，分别与东风商用车、中国重汽联合开发。因此，赢彻科技成为全球最早量产自动驾驶重卡的企业。

　　这两款重卡搭载的嬴彻轩辕自动驾驶系统，于今年3月发布，全栈自研。轩辕自动驾驶系统核心算法和软件加速升级之后，“语义分割”优势明显，可实现即使在遮挡或是稀疏点云输入的情况下也能准确辨别驾驶场景下的小物体。

　　赢彻的高管团队同样不可忽视，除了有深厚自动驾驶基础的嬴彻科技CEO马喆人，还包括前百度机器人和自动驾驶实验室主任杨睿刚、前东风商用车总经理黄刚、前华为美国技术副总裁田琛、前圆通速递营运中心总经理阿玉顺。

　　依托全链条的顶尖人才组合与可提供战略资源的产业资本，嬴彻科技形成“全栈自研+重卡量产+运力运营” 核心能力。

　　同样是在人工智能大会上，跨界而来的小马智行也刷足了存在感。今年，小马智行成立卡车事业部“小马智卡”，并获得广东省首张自动驾驶卡车测试牌照，正式形成“Robotaxi+自动驾驶商用车”双轮驱动的业务布局。

　　小马智行副总裁、小马智卡负责人李衡宇介绍，其以干线物流为重点的自动驾驶卡车已开展200多天的道路测试。5月11日，小马智卡宣布获颁道路运输经营许可证，已正式开展商业运营，目前已完成约13,650吨货运运输，商业运营里程达37,466公里。

　　对于后来者丢失的先发优势，李衡宇似乎也并没有那么担心：“乘用车与商用车之间有很多经验是可以迁移的，比如仿真系统、底层感知、控制的能力等。学习的过程会加速，因为已经有了驾驶的基础和经验。”

　　值得关注的是，自动驾驶卡车对感知距离要求非常远，目前图森未来和智加科技都开发出了1000米感知技术。而这一块的技术，小马智行正在加紧追赶。

　　李衡宇在媒体采访中强调，“我们从没有把这些公司当做真正的竞争对手。我们的共同目标其实是要在各个领域、场景中解放人类劳动力，甚至做得比人类司机更好、更安全。”

　　根据国家统计局数据，2020年中国社会物流总费用为14.9万亿元，占GDP比重14.67%，而在物流运输结构中，公路货运占据着绝对的主导地位，长期在70%以上，重卡保有量超过900万辆。

　　然而，这个具备万亿级规模的市场，60%的运力却掌握在小型车队和个体户手中，这也直接导致安全问题成为公路货运一直以来的最大痛点。2016年数据显示，我们货运车辆在机动车中占比只有12%，却制造了48%的交通事故死亡人数。

　　图森未来董事长陈默心中有这么一个理想状态：“我们希望可以解放司机，希望司机可以做城配。运个货，到那儿喝杯咖啡，抽个烟，卸货，不是那么累。但是在高速公路上枯燥地驾驶，是非常折磨人的，而且危险，对其他周围的车也危险。这是我们想为社会创造价值的点。”

　　“无论是从应用场景的复杂度和技术难度，还是从自动驾驶细分领域的商业化进程来看，卡车自动驾驶一定是最先落地的。”在商用车行业专家刘畅看来，卡车自动驾驶领域更有前景，但离量产应用依旧还有很长一段距离。

　　已经有第一家上市公司，已经有量产车订单，已经在真实环境中路测，上下游正在形成较强的战略合作关系，但即便如此，整个无人驾驶卡车行业仍面临巨大的商业不确定性。

　　“从第一台量产车出现开始，我们认为货运全部无人化还需要10年到15年。”陈默的话实在且残酷。从宣布量产合作到新车真正下线年。而要实现全无人化货运，从量产车下线算起，图森未来认为还要10到15年。

　　在陈默看来，无人驾驶卡车商业落地的最大挑战是匹配资源，无人驾驶需要非常多资源，上游需要主机厂，包括传感器、芯片，大家配合才能把车做出来；下游你要想投向市场，那得有人用。

　　自动驾驶干线物流产业生态包括以激光雷达、芯片、高精度地图等新型零部件供应商与技术服务商，自动驾驶科技公司，商用车主机厂，物流场景方，以及云服务商、通信运营商等通信网络服务商，产业链庞大。

　　马喆人观点一致：“做自动驾驶的人，别一开始老想着要颠覆汽车产业，这是一个非常天真的想法。汽车产业链之所以有极其庞大和复杂的协作关系和结构，并不是因为它落后，而是有深层次的对安全、规模和效率的极致追求。自动驾驶一定能够去撬动现有的汽车产业链，但它必须要和传统的汽车产业链深度融合，而不是去颠覆它。”

　　而在这之前，这些科技企业能做的就是努力让自己不要死在黎明之前。这也意味着，图森和同类公司还将持续烧钱，继续找钱，继续坚守黎明前的暗夜。

　　自动驾驶烧钱是众所周知的。领军企业Waymo成立之初就开始挑战L4级高阶自动驾驶，每年花费近10亿美元。

　　国内领头羊图森未来尽管前后共获得5700台卡车订单，但订单还尚未交付，连年亏损是常态。在图森未来的招股书中，显示2018年～2020年公司净亏损分别是4,501.8万美元、1.45亿美元和1.99亿美元。最新的财报显示，今年一季度净亏损3.85亿美元。亏损面持续扩大。

　　根据亿欧智库的测算，2030年中国干线亿元。综合考虑技术、供应链、政策与法律法规等影响因素，2030年自动驾驶干线亿元。

　　自动驾驶汽车与现实的距离或许比任何人设想的都要近。今年，凯迪拉克为两款新车型推出了高技术配置。这些配置可以让我们大致了解未来电脑如何取代驾车者。     据美国《财富》杂志网站报道，通用汽车公司的工程师们介绍，一系列新的传感器、警报系统和自动控制系统已经能够帮助驾车者发现危险情况，避免事故发生。通用汽车认为，将导航和决策算法与这些系统结合在一起，自动驾驶汽车是可以成为现实的。通用汽车说，第一款“半自主”汽车可能在2015年之前上市，更先进的汽车将于2020年年底之前问世。     通用汽车研发部门主管艾伦·陶布说：“还存在必须解决的问题，尤其是在更多的汽车功能实现自动化时如何让驾驶员保持注意力集中。自主汽车非常真实，比许

　　据外媒报道，研究人员研发出一项新技术，能够跟踪不专心驾驶员的手部动作，从而计算出，在紧急情况下，驾驶员需要多长时间才能控制自动驾驶汽车。 （图片来源： 如果汽车制造商能够克服法律障碍，L3自动驾驶汽车技术将把人们从A点送到B点，同时允许驾驶员将目光从道路上移开，自由地做其他事情，如发短信或看电影。不过，此类汽车需要具备一种方法，以了解驾驶员在紧急情况下，重新控制车辆的反应有多快，或有多慢。 为了满足该需求，加州大学圣地亚哥分校的Kevan Yuen和 Mohan Trivedi 研发了新型手部动作追踪系统。 虽然追踪人们的手听起来很简单，但是在狭窄的车内却很难做到，因为车内只有

　　汽车要多久？手部动作追踪技术告诉你 /

　　作为自建物流体系代表的电商平台，京东在物流领域的发展可谓是行业标杆。但是，如何控制成本一直是物流界的难题。 京东本身也意识到这个难题，从14年就开始加大无人技术的投入，成立京东X事业部。 X事业部的前身是物流下属的一个创新实验室，2016年开始筹建，主要致力于四个领域的研究探索：无人仓、无人机、无人车、无人零售。 其中与自动驾驶相关的是无人车，京东的愿景是基于无人驾驶前瞻技术视角，结合城市场景需求，开发适用智能产品。 因此，X事业部服务的物流场景，包括高低速下的消费级、车规级产品，从末端配送机器人、园区物流车到高速干线物流都包含在内，还有巡检机器人、服务机器人。 此外，X事业部还开展与自动驾驶重卡的研发和相关的

　　现如今表现怎样？ /

　　2018年4月26日， 广州 - 德国莱茵TÜV（以下简称“TÜV莱茵）计划于2018年在全国举办5场“质胜之道” 汽车质量安全高峰论坛，围绕着汽车行业最新技术动向、产业发展战略、竞争新优势等内容，以汽车安全、环保、节能等为主题展开深度研讨，共同关注汽车质量安全，推动行业的有序发展。 广东省投资促进局副局长薛凯方致辞 首场论坛于今日隆重拉开帷幕，来自政府、行业协会、科研机构、汽车整车企业及产业链上下游供应商等100多位汽车业界人士齐聚广州。广东省投资促进局副局长薛凯方在致辞时表示：“新能源汽车、智能网联汽车代表着世界汽车产业发展方向，引领着汽车产业转型升级。广东高度重视发展新能源汽车产业，已经形成比较完备的新能源汽车产

　　泊车是一项艰巨的任务，尤其在汽车发展若干年后的今天，当车变得更长更宽，停车位的大小却没有变化。因此，也就不难解释为什么泊车时最容易发生事故。现在，博世的电子辅助系统能为驾驶员提供帮助。例如泊车辅助功能，利用声波信号引导驾驶员泊入狭窄停车位内；泊车辅助系统甚至可以控制转向。“但当你在极其狭窄的地方停车时，通常视觉比听觉要更有用。” 博世集团董事会成员Dirk Hoheisel 博士说道。鉴于此，博世研发了一套多摄像头系统，并安装在欧洲高端汽车制造商新量产的车型上。目前，该系统正在德国法兰克福车展上展出，它为泊车者提供了清晰的车周全景视像。博世的工程师运用了3D视效技术来实现该功能，这种技术在好莱坞中时有出现。   360度无死

　　智能汽车逐渐成为朝阳行业之后，从2016年至今的每一年，几乎都被冠以了各种“元年”的称号。 从“中国车企自动驾驶元年”、“自动驾驶爆发元年”、“L3元年”，再到“自动驾驶商业落地元年”、“L4元年”。整个自动驾驶赛道的上半场，似乎都被这一系列的称号给说尽了。 而今，随着谷歌Waymo、通用Cruise、百度Apollo、小马智行等全球范围内的自动驾驶研发团队，相继完成了L4级自动驾驶技术的实际落地测试，部分实验车型甚至已经实现了L5级无人驾驶。承载着众多期盼的2022年，大概率也会以某某元年的形式，开启竞争更加激烈的下半场。 尤其是前不久在“Apollo Day”技术开放日中晒出成绩单的百度Apollo，作为国内第

　　“最优解”？ /

　　根据《华尔街日报》(The Wall Street Journal)报导，苹果(Apple)正加速推动其Project Titan纯电动车(EV)计划，报导中并引用熟悉内情的不具名消息来源表示，该公司打算在2019年推出电动车。   Apple已经授权Project Titan计划将目前编制约600人的开发团队扩增三倍人手，并从各部门调兵遣将，全副武装地加入汽车产业领导者的行列。 有趣的是，消息来源指出，Apple虽然聘请了自动驾驶车技术领域的专家投入研发，但它所打造的首款纯电动车并不是完全的自动驾驶车。     自动驾驶技术将留待下一代电动车中进行整合，这同样也是Apple在此市场长期发展策略的一部

　　高通8295就是通用汽车2023年的Ultra Cruise用的芯片，基本上就是高通骁龙888的车载版，骁龙888的首发价格大约240美元，目前大约170美元（高通公开资料能查到其MSM芯片出货量与收入，平均价格大约30-35美元），因为大部分成本都已经被出货量两三千万的手机覆盖，因此SA8295价格可以很低。 不过高通车载芯片一般都交给台积电代工，台积电代工远比三星价格高（台积电营业利润率几乎是三星晶圆代工业务4倍），估计SA8295价格大约150美元，如果是三星的5纳米，估计价格是120美元或100美元，但高通要外加AI加速器，不过AI加速器价格预计不超过50美元，合在一起，高通仍具备价格优势。 Orin的出货量

　　(野辺，継男) target=_blank

　　Safe, Autonomous and Intelligent Vehicles (Huafeng Yu, Xin Li, Richard M. Murray etc.)

　　Autonomous Vehicles, Volume 2 Smart Vehicles (Romil Rawat, Purvee Bhardwaj, Upinder Kaur etc.)

　　Autonomous Vehicles, Volume 1 Using Machine Intelligence (A. Mary Sowjanya, Syed Imran Patel etc.)

　　直播回放: Keysight World Tech Day 2023 - 汽车自动驾驶与新能源

　　直播回放: Microchip安全系列22 - 密钥安全配置的制造物流挑战: 分立式安全元件的优势

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