近幾年，在一些半封閉/全封閉的低速場景中，一些自動駕駛項目已進(jìn)入商業(yè)化探索階段，比如末端物流、環(huán)衛(wèi)、礦山等。而在高速場景中，干線物流也同樣步入了商業(yè)化探索階段，其商業(yè)化進(jìn)程不落于低速場景的自動駕駛項目。

一方面，傳統(tǒng)的干線物流行業(yè)正面臨司機(jī)招工難、留人難、工齡大、人工成本高等問題，同時，行業(yè)的競爭壓力也日益增大。而自動駕駛技術(shù)不僅可以幫助物流企業(yè)節(jié)省人力成本，也可以通過算法和車輛控制，讓車輛行駛成熟度趨近老司機(jī)水平，實(shí)現(xiàn)降低油耗。

另一方面，干線物流擁有較大的市場空間，這也是吸引自動駕駛公司投身于該場景的原因。

那么，目前在干線物流賽道的自動駕駛公司采用的是什么樣的商業(yè)模式？如何去實(shí)現(xiàn)降本增效？又面臨什么樣的挑戰(zhàn)？帶著這些問題，筆者先后拜訪了宏景智駕高等級自動駕駛產(chǎn)品線負(fù)責(zé)人鄭雋年、摯途科技解決方案總監(jiān)黃文歡、智加科技資深研發(fā)總監(jiān)韓坪良、原德邦戰(zhàn)投投資總監(jiān)胡晨等專家。

本文從5個方面詳述了干線物流，包括自動駕駛在干線物流場景的落地、商業(yè)化進(jìn)展情況、現(xiàn)階段自動駕駛?cè)绾螢楦删€物流場景降本增效、商業(yè)化面臨的挑戰(zhàn)、中美差異。

一、自動駕駛在干線物流場景的落地

干線物流指利用城市之間道路的主干線路，進(jìn)行大批量、長距離的貨物運(yùn)輸。筆者簡要梳理了干線物流的特點(diǎn)、痛點(diǎn)、自動駕駛落地層面的優(yōu)勢，具體如下：

二、商業(yè)化進(jìn)展情況

2.1 商業(yè)模式

2.1.1 商業(yè)模式的類型

當(dāng)前自動駕駛企業(yè)采用的無人干線物流商業(yè)模式主要為4類：提供技術(shù)解決方案、提供自動駕駛技術(shù)服務(wù)、提供第三方運(yùn)力服務(wù)、提供造車+自動駕駛系統(tǒng)+運(yùn)力的模式。

表：各類商業(yè)模式對比

商業(yè)模式	提供技術(shù)解決方案	提供自動駕駛技術(shù)服務(wù)	提供第三方運(yùn)力服務(wù)	提供造車+自動駕駛系統(tǒng)+運(yùn)力的模式
典型代表	智加科技	宏景智駕	贏徹科技	圖森與Hydron的合作
具體介紹	自動駕駛技術(shù)+技術(shù)服務(wù)	智能車+技術(shù)服務(wù)	自動駕駛技術(shù)+自建車隊+運(yùn)輸服務(wù)	造車+自動駕駛技術(shù)+自建車隊+運(yùn)輸服務(wù)
盈利模式	售賣自動駕駛系統(tǒng)+技術(shù)服務(wù)費(fèi)	智能車的打包費(fèi)用+技術(shù)服務(wù)費(fèi)	收取運(yùn)費(fèi)	智能車的打包費(fèi)用+技術(shù)服務(wù)費(fèi)+運(yùn)費(fèi)
客戶對象	主機(jī)廠	物流企業(yè)	物流企業(yè)	物流企業(yè)
車輛歸屬方	主機(jī)廠	物流企業(yè)	自動駕駛企業(yè)	自動駕駛企業(yè)

（1）提供技術(shù)解決方案

提供技術(shù)解決方案：自動駕駛企業(yè)作為tier1，向主機(jī)廠提供自動駕駛系統(tǒng)，包括傳感器的配置方案、計算平臺、算法的開發(fā)與迭代等。

盈利模式：通過售賣自動駕駛系統(tǒng)與后期技術(shù)服務(wù)費(fèi)用來獲取收益。

優(yōu)勢：能夠提前獲取現(xiàn)金流，可以較快地覆蓋研發(fā)成本；不會直接持有重資產(chǎn)，運(yùn)營模式較輕。

挑戰(zhàn)：初期客戶對自動駕駛技術(shù)的認(rèn)可度不高、買單意愿不強(qiáng)；缺少場景數(shù)據(jù)，不易于產(chǎn)品的快速迭代。

（2）提供自動駕駛技術(shù)服務(wù)

提供自動駕駛系統(tǒng)的運(yùn)營服務(wù)：屬于SaaS模式(Software as a Service)，物流企業(yè)等客戶采購自動駕駛企業(yè)所合作的主機(jī)廠車輛，同時自動駕駛企業(yè)向其提供自動駕駛技術(shù)的運(yùn)營服務(wù)，而客戶負(fù)責(zé)管理和運(yùn)營車隊。

盈利模式：自動駕駛公司向物流企業(yè)出售智能車，并按照每公里的固定單價收取技術(shù)服務(wù)費(fèi)。

優(yōu)勢：以輕資產(chǎn)模式運(yùn)營的同時，也可以獲取到運(yùn)營數(shù)據(jù)。

挑戰(zhàn)：客戶仍然需要持有重資產(chǎn)，在產(chǎn)品與服務(wù)未得到驗(yàn)證時，很難讓其為車輛買單。

（3）提供第三方運(yùn)力服務(wù)

提供第三方運(yùn)力服務(wù)：屬于TaaS模式（Transportation as a Service），自動駕駛企業(yè)自建運(yùn)營車隊，并負(fù)責(zé)自動駕駛技術(shù)的開發(fā)和迭代。

盈利模式：承接物流企業(yè)（托運(yùn)人也可以是大型企業(yè)，如雀巢等）的干線業(yè)務(wù)，并按照運(yùn)費(fèi)的市場價格收取費(fèi)用。

優(yōu)勢：有利于獲取運(yùn)營數(shù)據(jù)，加快自動駕駛技術(shù)的迭代；更容易拿到物流訂單。

挑戰(zhàn)：重資產(chǎn)模式不利于車隊規(guī)模的快速擴(kuò)張。

（4）提供造車+自動駕駛系統(tǒng)+運(yùn)力的模式

提供造車+自動駕駛系統(tǒng)+運(yùn)力的模式：自動駕駛公司一方面提供自動駕駛?cè)紫到y(tǒng)與第三方運(yùn)力服務(wù)，另一方面通過增加造車的方式，提升量產(chǎn)交付能力，解決運(yùn)力不足的問題。比如圖森與Hydron在未來潛在的協(xié)同合作，Hydron與圖森雖然在股權(quán)上沒有直接的關(guān)聯(lián)，但兩家公司的創(chuàng)始人皆為陳默，未來兩家的合作也存在可能性。Hydron的定位在于提供氫能卡車，而圖森的定位則致力于自動駕駛技術(shù)的研發(fā)以及車輛運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)營。

盈利模式：一種是通過賣智能車的方式，收取智能車的打包費(fèi)用以及技術(shù)服務(wù)費(fèi)用；另一種是直接參與運(yùn)營，承接物流運(yùn)輸業(yè)務(wù)，并收取相應(yīng)的運(yùn)費(fèi)。

優(yōu)勢：除了運(yùn)力服務(wù)模式帶來的優(yōu)勢外，該模式還可以保證車輛的量產(chǎn)交付，且也能保證車輛線控底盤的供應(yīng)鏈安全。

挑戰(zhàn)：該模式相比于單純持有車輛來說，其資產(chǎn)會更重，容易對前期現(xiàn)金流造成較大的影響。

2.1.2 客戶類型

自動駕駛企業(yè)在干線物流場景的客戶主要分為兩類：主機(jī)廠和物流企業(yè)。

（1）主機(jī)廠

主機(jī)廠作為自動駕駛企業(yè)的客戶，該客戶類型主要出現(xiàn)于提供技術(shù)解決方案的商業(yè)模式，比如智加科技與摯途科技的合作，智加科技主要是提供自動駕駛技術(shù)的解決方案。在此，也有人會問：為何商用車主機(jī)廠不直接自研自動駕駛技術(shù)？

第一，主機(jī)廠一直都有自研自動駕駛技術(shù)的意愿，但受制于內(nèi)部組織架構(gòu)的影響，很難在現(xiàn)有的組織結(jié)構(gòu)下建立一個新的部門。

第二，現(xiàn)有的自動駕駛公司在技術(shù)成熟度上已經(jīng)領(lǐng)先于主機(jī)廠，若主機(jī)廠從現(xiàn)在開始去追趕，就需要花費(fèi)大量的人力和財力，但即使如此也未必能獲得理想的效果。

第三，商用車主機(jī)廠的市場規(guī)模與資金實(shí)力都不如乘用車主機(jī)廠，自研可能會加重自身的經(jīng)營負(fù)擔(dān)。

（2）物流企業(yè)

物流企業(yè)是無人干線物流最終的客戶類型，筆者在與各專家的交流中也發(fā)現(xiàn)，這些物流企業(yè)目前主要是快遞/快運(yùn)企業(yè)，為什么這類物流企業(yè)更適合當(dāng)前的無人駕駛？主要原因是以下三點(diǎn)：

第一，快遞/快運(yùn)企業(yè)的貨源量大，擁有多條干線線路。某干線物流場景的自動駕駛公司研發(fā)負(fù)責(zé)人說：“我們首選的合作對象一定是快遞/快運(yùn)企業(yè)，他們的貨源比較有保障，以京滬線的雙邊運(yùn)營為例，他們能夠幫我們匹配好兩頭的貨物，而不會出現(xiàn)車輛空跑的問題。”

第二，快遞/快運(yùn)的物流運(yùn)輸主要集中在在高速公路，并且以長途線路為主。一方面，卡車主要跑的是高速路，場景復(fù)雜度低；另一方面，大都是長途線路，可以利用當(dāng)前的自動駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)雙駕變單駕的可能性。

第三，快遞/快運(yùn)企業(yè)迫切需要尋找提高自身運(yùn)營效益的方法。韓坪良說：“我們通過接觸不同的物流客戶后，發(fā)現(xiàn)有些客戶擁有幾千臺規(guī)模的車隊，但利潤空間都很低，他們對成本控制的力度非常大，幾乎把能省的一些東西都已經(jīng)省掉了。對于這部分客戶來說，他們會非常樂于去嘗試一些新的技術(shù)，比如說自動駕駛。”

2.1.3 商業(yè)模式的發(fā)展趨勢預(yù)判

（1）短期內(nèi)，運(yùn)營才是正確之路

從物流企業(yè)的角度來看，目前物流企業(yè)在尚未看到自動駕駛技術(shù)帶來的商業(yè)價值前，他們不會愿意去掏錢購買自動駕駛技術(shù)。

一方面，自動駕駛技術(shù)還沒得到可靠驗(yàn)證。物流客戶在面對自動駕駛技術(shù)時，他們也希望能看到自動駕駛技術(shù)是否真的安全可靠？

另一方面，自動駕駛車的成本會遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于當(dāng)前的傳統(tǒng)商用車，而物流企業(yè)仍然會質(zhì)疑其是否可以產(chǎn)生額外的效益，從而覆蓋掉自動駕駛車輛和安全員所帶來的多余成本。

從主機(jī)廠的角度來看，若物流企業(yè)都不愿意買單的話，主機(jī)廠又有何動力向自動駕駛公司購買單自動駕駛技術(shù)，即使主機(jī)廠認(rèn)同了自動駕駛技術(shù)在干線物流場景的價值，也難以找到客戶來買自動駕駛卡車。

從自動駕駛企業(yè)的角度來看，各家的自動駕駛技術(shù)的差距會越來越小，不會存在某家的自動駕駛技術(shù)特別牛逼，或者某家的技術(shù)特別弱，未來決勝的要點(diǎn)還是在商業(yè)化落地進(jìn)程，而運(yùn)營是最有可能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的有效途徑。

那自動駕駛企業(yè)做干線物流運(yùn)營具體有哪些好處呢？

第一，可以慢慢積累運(yùn)營數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)運(yùn)營中存在的一些corner case，然后不斷地優(yōu)化算法。

第二，在客戶為自動駕駛系統(tǒng)買單意愿不強(qiáng)烈的前提下，自動駕駛公司只能先通過運(yùn)營獲得持續(xù)的現(xiàn)金流收入，然后不斷擴(kuò)大運(yùn)營車輛的規(guī)模，再去獲取更多的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練自己的算法。

（2）長期來看，部分自動駕駛企業(yè)會以提供整套解決方案或者提供自動駕駛技術(shù)服務(wù)為主

長期來看，干線物流場景必然是物流公司、主機(jī)廠、自動駕駛公司三方力量共同去推進(jìn)。

首先，物流企業(yè)在看到自動駕駛技術(shù)的可靠性后，必然會放手去擁抱自動駕駛。

黃文歡說：“目前貨源主要集中在大型物流企業(yè)手里，現(xiàn)階段他們或許不會去為此買單，但在看到自動駕駛給干線物流行業(yè)帶來的效益后，他們或許也會自己買自動駕駛車輛。”

其次，在看到物流企業(yè)認(rèn)可自動駕駛的技術(shù)后，大部分主機(jī)廠會與自動駕駛公司以合作研發(fā)的模式，加大自動駕駛車輛的研發(fā)與生產(chǎn)。

最后，目前參與運(yùn)營的自動駕駛企業(yè)會分為兩部分，一部分企業(yè)會繼續(xù)深耕重資產(chǎn)的運(yùn)營，而另一部分企業(yè)會退居為Tier1（提供技術(shù)解決方案）或者軟件服務(wù)商的角色。

針對后者的原因，主要有兩點(diǎn)：

第一，初期某些自動駕駛企業(yè)做運(yùn)營，其實(shí)更多的是一種不得已而為之的試驗(yàn)性行為，主要是為了讓物流企業(yè)看到自動駕駛技術(shù)在干線物流的商業(yè)價值。然而，目前自動駕駛公司所能提供的運(yùn)力，也只是一種有限的運(yùn)力，并不能真正滿足市場的潛在需求。

第二，自動駕駛企業(yè)作為軟件型企業(yè)，本身前期的研發(fā)投入非常高，除非融資或者運(yùn)營現(xiàn)金流收入能支撐重資產(chǎn)運(yùn)營，否則這筆經(jīng)濟(jì)賬必然沒法打平，也會拖累公司未來的發(fā)展。

2.2 典型企業(yè)盤點(diǎn)

該部分簡要梳理了一些典型干線場景玩家的信息，包括成立時間、地區(qū)、自動駕駛系統(tǒng)、融資階段、投資方、合作伙伴。

表：典型企業(yè)信息盤點(diǎn)

三、現(xiàn)階段，自動駕駛?cè)绾螢楦删€物流場景降本增效

3.1 車輛編隊

車輛編隊是指多輛貨車通過跟隨的方式在路上行駛，每車之間需要保持一定的行駛距離。

車輛編隊的主要優(yōu)勢在于可以減少后方車輛的風(fēng)阻，從而降低油耗，同時可以通過跟車的方式，實(shí)現(xiàn)由原先的兩車四人，變?yōu)閮绍嚾?。在國?nèi)，由于法規(guī)限制，后方車輛仍然需要司機(jī)。

雖然車輛編隊確實(shí)具備上述優(yōu)勢，但是在實(shí)操過程中卻遇到了不少問題。

第一，若遇到前方有障礙物，車隊的自動變道難度會非常高。在變道時，車隊需要預(yù)留比單輛車更多的時間去做規(guī)劃和控制。在路面環(huán)境相對復(fù)雜的情況下，自動變道會顯得較為困難，此時就會被迫需要司機(jī)的人工介入。

第二，國內(nèi)的快遞和快運(yùn)行業(yè)通常發(fā)車班次多且頻率也高，但針對某條線路，較少會有多臺車同時從一個分撥中心發(fā)車的情況。鄭雋年說：“比如從上海到北京的線路，同時發(fā)出兩輛或多輛車的情況很少見，即使這條線路業(yè)務(wù)量很大，也會通過每天多班次的方式解決（如6點(diǎn)/10點(diǎn)/18點(diǎn)各一班）。”

第三，由于整個車隊的長度一般會百米以上，這會造成鄰車道的車輛行駛壓力增大。

舉例來說，如果此時一組車隊正好在最右側(cè)車道行駛，而一輛小車在左側(cè)車道想要變道進(jìn)入服務(wù)區(qū)，當(dāng)看到旁邊車道一長排的大貨車時，小車司機(jī)可能需要被迫減速，等車隊通過后才能變道進(jìn)去服務(wù)區(qū)匝道。這或許會造成小車在等候變道時，被后方車輛追尾。

3.2 甩掛運(yùn)輸

甩掛運(yùn)輸是指貨車按照預(yù)定的計劃，在各裝卸點(diǎn)甩下并掛上指定的掛車后，繼續(xù)運(yùn)行的一種組織方式。它的優(yōu)勢在于可以加快車輛的周轉(zhuǎn)，提高運(yùn)輸效率，防止車輛空跑。

筆者在與各專家的交流中也發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的干線物流其實(shí)也沒有過多地用到甩掛運(yùn)輸。對此圖森地創(chuàng)始人陳默也曾公開提到，中國甩掛業(yè)態(tài)還不成熟，國內(nèi)甩掛率只有 5% ，而美國有 80%。

與此同時，陳默也表示無人駕駛非常適用于甩掛車輛，但從目前各家自動駕駛企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用情況來看，甩掛運(yùn)輸并沒有真正實(shí)現(xiàn)很好地應(yīng)用。

第一，甩掛需要有足夠的貨運(yùn)量才能更好地“甩起來”。

某自動駕駛公司從業(yè)者說：“甩掛能不能真正地用好，取決于承運(yùn)人所承運(yùn)的貨夠不夠充足。如果你的貨夠充足，甩掛的效率才能達(dá)到最高，貨車才能一直在路上跑。對于貨運(yùn)企業(yè)來說，每個月的公里數(shù)就是他們的生命線。所以甩掛若能夠讓車輛的公里數(shù)跑足，這些貨運(yùn)企業(yè)就能獲得效益。但是，如果貨運(yùn)企業(yè)的貨運(yùn)量不足而非要硬甩的話，反而會增加甩掛掛箱的租賃成本。”

第二，后方掛車的掛頭很難做到標(biāo)準(zhǔn)化。

鄭雋年說：“甩掛需要掛車的標(biāo)準(zhǔn)化程度比較高，這里標(biāo)準(zhǔn)化指的是頭掛匹配的標(biāo)準(zhǔn)化，我們現(xiàn)在的掛車是千奇百怪的，其長寬高和制動能力等都有差別，頭掛的接口也有兩種標(biāo)準(zhǔn)，比如直插式或者握手式。在這種情況下，全行業(yè)的大規(guī)模甩掛是比較困難的，但在一個大車隊內(nèi)部還是可以做到部分甩掛。另外甩掛的比例還會受限于物流管理系統(tǒng)內(nèi)的車、貨匹配調(diào)度能力。”

第三，無人化甩掛的商業(yè)價值不明朗。

鄭雋年說：“無人車若要做到自動脫掛、自動接掛，就需要配置額外的傳感器和算法，也會帶來額外的成本，目前從物流分撥中心來看，使用無人接駁帶來的效率提升和人力節(jié)省等價值還沒有被充分驗(yàn)證。”

3.3 減少人力

司機(jī)的工資高、占比大等問題，已經(jīng)嚴(yán)重影響了物流企業(yè)的利潤空間。所以減少人力應(yīng)該是自動駕駛技術(shù)賦能干線物流場景非常重要的一點(diǎn)， 但受制于政策法規(guī)的影響（《交通運(yùn)輸企業(yè)安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)基本規(guī)范》規(guī)定，貨運(yùn)車輛每日運(yùn)行里程超過400公里或高速公路直達(dá)超過600公里的，應(yīng)按規(guī)定配備兩名以上駕駛員；同時駕駛員連續(xù)駕駛時間不得超過4小時），長距離的跨省運(yùn)輸就很難去減少駕駛員。

當(dāng)前部分干線物流場景的玩家開始在探索雙駕變單駕，簡單來說，就是憑借輔助駕駛技術(shù)，降低司機(jī)的疲勞度，從而把兩個人減為一個人。

針對行業(yè)內(nèi)雙駕變單駕的原因，黃文歡解釋道：“司機(jī)成本高一直是干線物流場景中一個重要的痛點(diǎn)，尤其是在整個行業(yè)經(jīng)濟(jì)不景氣的情況下，運(yùn)價被持續(xù)得壓榨，導(dǎo)致物流公司在整個運(yùn)輸中沒錢可掙了，這就倒逼著一個司機(jī)去開個800公里，乃至1500公里。正是由于這種大環(huán)境的影響，行業(yè)更加迫切地需要去探索一些新的模式，而雙駕變單駕就是其中的一種模式。”

那么，雙駕變單駕是否真的這么靠譜？

首先，以現(xiàn)在的輔助駕駛技術(shù)而言，雖然司機(jī)可以把一部分環(huán)境監(jiān)控和車輛控制交給自動駕駛技術(shù)，可一旦出了事故后，事故責(zé)任仍然無法從司機(jī)身上移除。

其次，在中長距離（比如500公里以上）的干線運(yùn)輸中，即使車輛配置了高配版輔助駕駛功能，司機(jī)也不可能說直接睡覺或者做其它事情，他仍然需要時刻關(guān)注車輛的前方環(huán)境，時刻保持著高度集中力。

所以，雙駕變單駕只能說是一種短期的過渡現(xiàn)象，并不能真正減少駕駛員，或者減輕駕駛員的疲勞感。但是，減少人力成本依然是未來自動駕駛賦能干線物流最大的價值，只不過從目前L2輔助駕駛技術(shù)來看，暫且無法做到完全地去安全員，而去安全員只可能存在于未來高階自動駕駛技術(shù)中。

3.4 降油耗

理論上來說，降油耗一般是通過不斷調(diào)節(jié)發(fā)動機(jī)的油門開度（噴油量），從而讓車輛實(shí)現(xiàn)合理的噴油。通常，油耗的下降比例是指自動駕駛車輛的油耗相對于一個新手司機(jī)的下降比例。

從影響油耗的因素來看，主要可歸納為以下幾點(diǎn)：

表：影響油耗的主要因素

主要因素	具體內(nèi)容
車況	車齡、車輛零部件的磨損程度、線控底盤的性能、車輛的風(fēng)阻、貨物的重量及擺放位置等
路況	天氣環(huán)境、道路坡度、海拔高度、擁堵程度等
駕駛行為	車速的變化（急加速、急剎等）、變道的頻率等

結(jié)合這些影響油耗的因素，那如何才能利用自動駕駛技術(shù)來降低油耗？筆者在與各個專家的交流后，得出兩種較為可靠的方法，可概括為：“看得更遠(yuǎn)”和“做得更精”。

所謂“看得更遠(yuǎn)”也就是利用好高精地圖和車載的感知設(shè)備，提前獲取到前方路面的情況（比如上下坡度比例、前方行駛車輛的車速等等），并做出更好的決策控制，比如更精準(zhǔn)的剎車、踩油門等等。

再者，“做得更精”則是通過積累數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法的方式，讓車輛行駛在最佳狀態(tài)，保持發(fā)動機(jī)外特性曲線在最佳位置，也即是讓發(fā)動機(jī)保持在最佳功耗區(qū)間。

自動駕駛技術(shù)最終會降低多少比例的油耗？筆者認(rèn)為，在某些限制條件下，油耗的降低會趨近于一個極限值。

鄭雋年解釋道：“針對傳統(tǒng)的燃油重卡在某條特定線路上的油耗會有一個理論的最優(yōu)值，原理上講，這是直接受到熱力學(xué)第二定律限制的，我們通過各種節(jié)油算法，可以讓油耗更加接近這個最優(yōu)值，而不可能無限地降低油耗。同時隨著車輛損耗的增加，它的油耗也會越來越差。”

假設(shè)某輛自動駕駛車在天氣環(huán)境、線路方向、車輛載重都相同的條件下，其自動駕駛技術(shù)所帶來的油耗下降空間必然不會高于老司機(jī)水平，而是無線趨近于老司機(jī)水平。

同時，不同地形之間的油耗下降幅度也有不同，東南、北方等平原地形的油耗下降幅度會低于西南、西北等山川地形的油耗下降幅度。這是因?yàn)樵谏酱ǖ匦蜗拢瑫嬖谳^多的上下坡等復(fù)雜道路，而新手司機(jī)由于不熟悉道路信息，從而未做出合理的駕駛行為。

圖：不同地形之間的油耗情況

四、商業(yè)化面臨的挑戰(zhàn)

4.1 技術(shù)方面的挑戰(zhàn)

干線物流主要的行駛區(qū)域是高速道路，而上高速前與下高速后的城區(qū)路面相對比重并不大，所以此處技術(shù)方面的挑戰(zhàn)主要是高速路面上所面臨的挑戰(zhàn)。

4.1.1 感知距離不夠長

一般來說，商用車（特別是重卡）由于自身重量大的原因，就需要更長的制動距離，從而需要更長的感知距離，才能保障車輛能在安全范圍內(nèi)剎住車。

針對干線物流車需要的感知距離具體要多長？多位干線物流的自動駕駛專家表示，理想的感知距離需要保持500米左右。

鄭雋年解釋道：“主要是根據(jù)車輛的制動距離來推算，因?yàn)檐囕v的最高時速就是道路的限速，按照最高時速推算出500米可以保證在一個舒適的減速度下剎停車輛，也大幅降低了急剎帶來的追尾風(fēng)險。另外一個考慮因素是節(jié)油算法的需求，更早更遠(yuǎn)得看到前方交通情況，有利于車輛提前做出更經(jīng)濟(jì)的駕駛行為，比如本車道前方堵車時提前變道，以避免剎車損失車速。”

但是，市場上大部分傳感器感知距離達(dá)不到500米，比如半固態(tài)激光雷達(dá)最遠(yuǎn)或許可達(dá)150米、攝像頭一般為300米內(nèi)，若需要達(dá)到500米可能就需要長焦攝像頭。即使攝像頭能夠覆蓋500米的感知范圍，它的分辨率也不會高，看到的景象也會不清晰。

對此，韓坪良補(bǔ)充道：“這并不是單個攝像頭就可以實(shí)現(xiàn)的，智加是通過多組攝像頭來感知不同的距離段，然后用融合的方式來呈現(xiàn)近處和遠(yuǎn)處的景象。”

4.1.2 變道的難度大

國內(nèi)高速路相比國外來說，行駛的車輛一般較多，避障是單車智能必然會遇到的問題，而商用車由于車身長的關(guān)系，其避障的難度也會高于乘用車。

某干線物流場景的自動駕駛公司研發(fā)負(fù)責(zé)人說：“在上帝視角的情況下，大家會把變道這個動作做得相對保守，并盡量不變道。比如說前方有輛事故車，除非我在等待一段時間后，確實(shí)發(fā)現(xiàn)該車是一輛事故車，才會選擇變道或者讓駕駛員來判斷要不要變道。”

這屬于一種相對保守的策略，但有些自動駕駛公司也會選擇較為主動的策略。比如在發(fā)現(xiàn)前后車輛較少的情況下，通過傳感器的配合，先對前后方進(jìn)行感知和預(yù)測，然后判定變道的速率和時機(jī)，最后對車輛做出合理的規(guī)控。

4.1.3 質(zhì)心的偏移

在干線物流場景下，卡車的控制難度其實(shí)不在于轉(zhuǎn)彎（比如180度轉(zhuǎn)彎或者90度轉(zhuǎn)彎等），因?yàn)檐囕v更多的行駛時間是在高速路上，不存在過多的高難度彎角，所謂的控制難度應(yīng)該是高速路上的直線行駛控制上。

通常來說，掛車后方的貨物擺放在集裝箱內(nèi)的位置不均勻，比如位置不同、大小不同，這就會造成司機(jī)在行駛時，車輛會發(fā)生質(zhì)心偏移（質(zhì)心是指車輛的質(zhì)量中心，一旦發(fā)生偏移會導(dǎo)致車輛的橫向控制不穩(wěn)定），這是干線物流車比較突出的控制難度。

在與業(yè)內(nèi)專家的交流過程中，大家也提到了一些應(yīng)對的方案：

第一，載荷與質(zhì)心的估計。

某干線物流場景的自動駕駛公司研發(fā)負(fù)責(zé)人說：“載荷的估計是指車輛大概裝了多少重量的貨，通過對車重的估計來判斷，行駛時油門踩多大、輸出多大的動力；質(zhì)心的估計是指通過算法的動態(tài)調(diào)整來估計車輛質(zhì)心的大概位置，然后計算出方向盤的轉(zhuǎn)角需要多大。當(dāng)然，算法在做這些估計時，也會存在一定的偏差，但隨著行駛距離的變長，算法最終會有一個收斂的過程，方向盤的微調(diào)也會越做越好。”

第二，掛車車身和貨車車頭之間折疊角的估計。

貨車車頭與掛車之間是通過掛鉤鏈接，但這種鏈接方式不會將后面的掛車給鎖死，所以車輛在行駛過程中，后方的掛車往往會有略微的左右搖動，這也會造成車輛的質(zhì)心產(chǎn)生偏移。

鄭雋年說：“在車輛行駛過程中，車頭與掛車之間會形成一個折疊角，在高速行駛時，我們可以通過算法去預(yù)估這個折疊角，然后將車輛控制在一個相對平穩(wěn)的狀態(tài)。”

圖：半掛車折疊角示意圖（來源：《半掛汽車列車軸偏角對折疊角的影響分析》）

 

4.1.4 線控底盤的冗余技術(shù)不成熟

商用車的事故嚴(yán)重程度會比乘用車高很多，所以當(dāng)跨入高階自動駕駛技術(shù)后，車上已經(jīng)是無人的狀態(tài)了，此時車輛就需要線控系統(tǒng)做出多重的冗余，才能保證車輛的安全行駛。

一方面，單一系統(tǒng)的多重冗余。在某一個線控系統(tǒng)功能內(nèi)，是否能保證多重的冗余，這一點(diǎn)是非常關(guān)鍵的，比如線控轉(zhuǎn)向是否具有獨(dú)立的控制器和獨(dú)立的電源。

另一方面，跨系統(tǒng)的冗余。舉例來說，當(dāng)兩套線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)都失靈的情況下，車輛是否能夠?qū)崿F(xiàn)跨系統(tǒng)冗余。

某商用車自動駕駛公司市場從業(yè)人員說：“當(dāng)前商用車的底盤基本可以實(shí)現(xiàn)線控，但線控技術(shù)（比如線控制動、線控轉(zhuǎn)向等）未能做到完全的冗余。”

4.2 工程化方面的挑戰(zhàn)

4.2.1 測試資質(zhì)易拿，但能否熟練上路則不一定

目前，干線物流自動駕駛企業(yè)拿到測試資質(zhì)是相對容易的，某些地方政府也會開發(fā)一些封閉場景和開放道路場景，供自動駕駛企業(yè)進(jìn)行上路測試，最終通過專家組意見給予合格資質(zhì)。

但來自這些測試道路的數(shù)據(jù)不一定能用在實(shí)操中：一方面實(shí)際運(yùn)營的干線路線與測試路線會不同，比如路上的環(huán)境，上下坡位置等等信息；另一方面，測試的數(shù)據(jù)量是非常有限的，無法很好地訓(xùn)練算法，就好比一個新手司機(jī)，考駕照容易但上路難。

4.2.2 數(shù)據(jù)的積累緩慢

當(dāng)前自動駕駛在干線物流的線路不會覆蓋全國，作為測試階段僅僅可能只是單個線路來回跑（目的是數(shù)據(jù)積累和算法訓(xùn)練），所以道路數(shù)據(jù)的積累過程一定是非常緩慢的。

一方面，不同的線路有著不同的道路信息，所以也不可能將已有線路的算法模型進(jìn)行簡單地平移。另一方面，從發(fā)展策略上來說，在車輛規(guī)模尚未起量時，自動駕駛企業(yè)作為運(yùn)營方也不可能會同時多點(diǎn)開花——即多條線路一起探索運(yùn)營，而是會在一條線路的算法模型跑通后，再去開拓另一條線路的算法模型。

4.3 商業(yè)方面的挑戰(zhàn)

4.3.1 經(jīng)濟(jì)賬暫時無法做到盈虧平衡

從當(dāng)前市場的發(fā)展現(xiàn)狀來看，無人干線物流的經(jīng)濟(jì)賬還不能完全打平。

首先，前期傳感器、線控底盤、自動駕駛軟件成本非常高。

某干線物流場景的自動駕駛公司研發(fā)負(fù)責(zé)人說：“當(dāng)前整套自動駕駛系統(tǒng)的成本在30~40萬左右，今年或許會降至20~30萬左右，每家公司都有一個成本下降的預(yù)期。一方面，博世、ZF等線控零部件商的競爭也會越來越激烈，這些零部件的價格未來也會有所下降。另一方面，比如半固態(tài)激光雷達(dá)的發(fā)展也到了前裝量產(chǎn)的階段，成本也在逐步下降。前幾年主機(jī)廠會覺得自動駕駛或許離商業(yè)化還很遠(yuǎn)，但這兩年隨著干線物流場景項目的驗(yàn)證后，主機(jī)廠的態(tài)度開始轉(zhuǎn)變了，他們會覺得自動駕駛必須干了，比如原來主機(jī)廠不會主動與博世洽談線控轉(zhuǎn)向的價格，但現(xiàn)在也會主動的去幫自動駕駛公司談這個事情。”

其次，后期各種傳感器的維護(hù)及線控零部件的更換成本也非常高。

黃文歡曾在蓋世的商用車主題論壇上也提到，相關(guān)廠家均基于乘用車經(jīng)驗(yàn)來確定智能套件質(zhì)保周期，乘用車每年行駛里程比較有限，但商用車每年平均行駛20萬公里左右，對于商用車而言，傳感器等硬件的質(zhì)保期過短，致使后期售后維保的風(fēng)險和成本的增加。

4.3.2 物流企業(yè)的存量商用車都不具備線控技術(shù)

國內(nèi)的物流企業(yè)名下的貨運(yùn)車大部分都是非線控的，也就不能應(yīng)用自動駕駛技術(shù)。對于這些企業(yè)來說，他們自然是想通過改裝形式，去做存量替換，但受制于國內(nèi)車規(guī)的限制，后裝是無法過車規(guī)的。一旦要替換全部的車輛，那這些成本就需要有人來買單。

對于物流企業(yè)來說，他們會愿意在看到自動駕駛的好處后，去掏錢買自動駕駛車輛，但這種替換必然不是一蹴而就的，畢竟大部分物流企業(yè)自身的效益也不太好，所以大概率會是一種逐步替換的行為。

從終局來看，未來物流企業(yè)的名下，最有可能趨勢是自動駕駛車輛與普通車輛共存在局面。而自動駕駛車輛更多的是服務(wù)于中長線路的運(yùn)輸，普通車輛則服務(wù)中短距離的運(yùn)輸。
 

五、中美差異：無人干線物流在美國的商業(yè)化可能快于中國

筆者從道路情況、人力情況、線控底盤、政策四個維度梳理了中美市場在無人干線物流商業(yè)化方面的差異。

表：中美無人干線物流的差異

對比項目	美國	中國
道路情況	美國高速公里的道路情況會好于國內(nèi)，路面一般不會出現(xiàn)復(fù)雜道路，車道線也比較清晰，并且路上的行駛車輛也較少	國內(nèi)的高速道路會有一些大角度轉(zhuǎn)彎、大角度斜坡、車輛加塞等情況
人力情況	人工成本	美國的司機(jī)成本8-10萬美金，疫情后每年已經(jīng)漲至12-13萬美金	國內(nèi)的司機(jī)成本每年18萬左右
司機(jī)人數(shù)	沒有雙駕的概念，也很難請到兩個司機(jī)	要求每日運(yùn)行里程超過400公里（高速公路直達(dá)超過600公里）需要配置兩名司機(jī)
管理方式	一般受雇于大型物流公司，管理的規(guī)范化程度較高，司機(jī)注重休息，并有很強(qiáng)的防疲勞意識	通常為了獲取更高的收益，會拉更多的活、跑更長的時間
工作時長	11個小時后強(qiáng)制休息	4個小時后強(qiáng)制休息
線控底盤	美國的線控技術(shù)的較為成熟，一些低級別L2的線控底盤滲透率較高	國內(nèi)的線控底盤發(fā)展較晚，主要是因?yàn)閲鴥?nèi)主機(jī)廠沒有量產(chǎn)訂單，很難與博世、ZF、舍弗勒等Tier1去商談相關(guān)線控技術(shù)的量產(chǎn)供應(yīng)
政策思路	市場驅(qū)動型為主，政策監(jiān)管更寬松，讓企業(yè)可以盡可能打磨技術(shù)	國內(nèi)的政策會以先立法為先，政府會根據(jù)技術(shù)的成熟度逐步放開路權(quán)

總的來說，美國在干線物流方面的商業(yè)化程度會領(lǐng)先于中國，無論是人工方面的迫切需求，還是政策方面的開放程度，都有利于讓其在商業(yè)模式上能做到盈虧平衡，高階自動駕駛技術(shù)在美國干線物流市場的落地時間或許會早于國內(nèi)市場。

參考資料

【1】干線物流的無人化重構(gòu)：痛點(diǎn)、模式與產(chǎn)業(yè)https://baijiahao.baidu.com/s?id=1722916825676463879&wfr=spider&for=pc

【2】Robotruck：L4快速商業(yè)化落地，賦能物流行業(yè)，中金公司

【3】對話圖森未來陳默：無人駕駛不是一個欺詐行業(yè)https://xw.qq.com/partner/vivoscreen/20210430A05DEG00