无人驾驶只是为了炫技吗？不，有些是被逼急的

自动驾驶系统将成为未来整个智能汽车产业皇冠之上的明珠，这已经形成相当广泛的共识。所以能够看到，近年来各路势力摩拳擦掌地杀入这一赛道，除了传统汽车企业、造车新势力汽车、互联网巨头之外，更有大量的初创公司。

车企们对其趋之若鹜便是理所应当的，笔者之前曾提到：未来智能电动汽车和智能手机一样，都是一个移动电子设备，而自动驾驶系统就相当于智能电动汽车里的IOS系统或者安卓系统，将来哪个汽车公司的自动驾驶系统要是能够达到IOS系统那样的生态统治力，那么未来市值很有可能比苹果公司还要高。

而站在互联网巨头和初创公司们的角度来看，自动驾驶技术的造富潜力也足以让人前赴后继。通用汽车公司总经理拉里·伯恩斯（Larry Burns）曾预计，如果率先做到无人驾驶的公司能够从每年3万亿英里的汽车行驶里程中获取10%份额，并且每英里收取10美分服务费用，那么一年收入能够达到300亿美元。这是什么概念呢？相当于2019年百度全年营收的两倍。

所以与其说自动驾驶是一片蓝海，不如说是一座明晃晃的金山，赤裸裸展现在眼前。

自动驾驶的三大派系

几乎所有正儿八经研究自动驾驶技术的公司，都有一个共同终极目标，便是实现L5级完全自动驾驶。不过，在路径选择方面，可谓各显神通，从这些参与者当中，笔者大致归为三大派系，分别是渐进式、变革式和特定场景式（分法不唯一）。

所谓渐进式自动驾驶，顾名思义就是一步一个脚印，像打怪刷级一样，慢慢从低级自动驾驶迈向高级自动驾驶。传统汽车企业、新势力造车企业和汽车零部件巨头，都走这个路线，差异在于，传统汽车企业和汽车零部件巨头一般都是从L1级自动驾驶起步，而新势力造车企业属于后人乘凉，可以直接上L2级自动驾驶，甚至是L3级自动驾驶。

变革式自动驾驶之所以配得上“变革”二字，在于他们跳过了低级阶段，直接以L4级自动驾驶为研发目标。这一派系参与者主要是互联网巨头和初创公司，包括Waymo（前谷歌无人驾驶部门）、百度、Cruise、 ZOOX、 Argo AI、 Aurora、Uber、滴滴等，他们不以短期盈利为目的。

谷歌在2014年推出的“萤火虫”无人驾驶微型电动车

特定场景式自动驾驶相对来说有些默默无闻，但实际却是一股不可忽视的力量，甚至另外两个派系里面的部分公司也参与其中。

特定场景式自动驾驶有很多种，比如露天矿区的无人驾驶矿山车、港口与大型工厂的无人驾驶运输车、景区与机场的无人驾驶巴士、园区的无人驾驶环卫车、生活小区与写字楼的无人驾驶快递车等等。它们有两个共同特点，就是低速行驶和封闭范围运营，因而实现难度相对比较小，也没那么依赖于相关法案落地。

在聚光灯之外，闷声解决行业痛点

网络上流行鄙视链的说法，如果非要在自动驾驶派系中列出鄙视链的话，应该便是变革式>渐进式>特定场景式。但实际上，特定场景式自动驾驶领域却反而风生水起。

正所谓，不看B格看疗效。

渐进式自动驾驶离我们的生活最近，现在乘用车市场的主流水平已经达到L2级自动驾驶，在未来的2-3年内，极有可能普及L3级自动驾驶。可即便如此，还是无法让人从驾驶操作中解放出来，依旧任重而道远。

变革式自动驾驶曾经一度是开挂般的存在，站在资本大佬们用钞票铺就的飞毯之上，仿佛要直上云霄。然而，这个领域需要投入的人力、资金，远比想象中要多；需要突破的技术壁垒和政策壁垒，也超出预期。今年疫情更是宛如下了一场大冰雹，硬生生把它们砸回地面，不少风光无限的自动驾驶公司，不得不裁员、降薪或者卖身。

今年6月，自动驾驶初创公司ZOOX被亚马逊收购

诚然，这股力量构建了一副美好的未来出行蓝图，而与之伴随的，是很大的不确定性，此间参与的很多公司看似光鲜亮丽，实则如履薄冰。

相比之下，在聚光灯之外的特定场景式自动驾驶没有那么高大上的概念，也没有太多的关注度，背后资金支撑也远不如其他派系，却在角落里茁壮成长着。其中的原因，无非就是市场与技术足够匹配。

市场方面，从事特定场景式自动驾驶的公司主要着眼于短期目标，以解决切实且紧迫的行业痛点为导向。目标客户是那些急切希望降低成本、提高效率的生产型企业或商业运输企业，而非个体消费者。

技术方面，特定场景式自动驾驶的共同特点是低速行驶和封闭范围运营，这就意味着，它们不需要采集天量数据，不需要做天量模拟试验，不需要大规模的道路配套装置，传感器和处理器等关键零部件的规格要求没那么高，调度系统的复杂性也没那么夸张。

基于企业客户意愿强和技术实现难度偏低这两点便可以预测，其中一部分场景的技术壁垒突破和正式商业化，或许将近在眼前，尤其是在圈内已经众望所归的无人驾驶矿山车和无人驾驶港口运输车。

最紧迫的场景：无人驾驶矿山车

在露天煤矿区当矿山车司机是一种什么样的体验？

关于这个问题，笔者当然没有亲身经历过，但通过网络资料了解到，这是一份常人难以长期忍受的工作。

以鄂尔多斯为例，这个位于内蒙古自治区的城市，探明煤矿储量足足占据全国的六分之一。然而，要在这里采煤，不得不面临极端气候的问题，比如夏天酷热、冬天极寒，还有频繁光顾的风沙，可以想象，作业环境有多么恶劣。

不单单如此，在煤矿区驾驶矿山车还是一份机械重复性高、危险性高的工作。

矿山车司机每天要操作着一台庞然大物，在深坑和土堆之间反复来回，面临着多重风险。第一重是吸入甲烷、含硫有害气体、矿物粉尘引发的尘肺病，第二重是车辆颠簸导致的腰椎间盘突出，第三重不幸翻车所带来的难以想象的后果。

现如今，哪怕一个月给出一万多的工资，矿山车司机也越来越难招。据悉，内蒙古鄂尔多斯某露天煤矿区有700多名司机，曾经在一年内流动的就有过半。

而比司机流动性高更严重的是，90后年轻人都不愿意去干这个活，司机难招的问题将来还会愈演愈烈。

我国是人口大国、工业大国，用电量需求非常大，2019年总发电量达到71422亿千瓦时，为世界第一，比2-4名的美国、印度、俄罗斯加起来还要多，其中差不多6成电量都来自烧煤的火力发电厂。

如果没有足够的矿山车司机，或者说频繁出现矿难拖累生产，那么作为“工业粮食”的煤产量就会下降，接着负面影响进一步传导至发电量，再到整个社会经济基本面。

所以毫无疑问，无人驾驶矿山车的实现迫在眉睫。哪怕短时间内成本无法降到人力以下，煤矿企业也有超强的意愿去拥抱无人驾驶。

在国内，无人驾驶矿山车是最近两三年才出现的新物种，在澳大利亚、加拿大、巴西等国家的矿山上（以铁矿为主），则早已经形成了商业化。2008年以来，美国卡特彼勒公司和日本小松公司两家工程机械制造企业，便陆陆续续投放了大约300辆大型无人驾驶矿山车。

与国外的无人驾驶矿山车市场由工程机械制造企业主导不同，我们国内目前是由特定场景自动驾驶初创公司来牵头实现，慧拓智能和踏歌智行便是这个细分领域的佼佼者。

“矿山大门一关，里面就完全没有任何人了。”这是无人驾驶矿山车研究人员对于这一领域所描绘的理想场景。但眼下显然还达不到这种程度，当务之急是先实现矿山运输卡车的无人化，毕竟这类驾驶员的数量占据着一个煤矿总人数的70%-80%。

在对矿山车无人化改装上，各家的做法大同小异，也跟乘用车自动驾驶很相似。利用激光雷达、毫米波雷达和摄像头的组合来感知、识别障碍物，利用高精度地图、高精度定位以及V2X通信让车辆行驶精度时刻保持在厘米级别，并通过自动驾驶芯片和算法，进行信息处理和决策。

最大难点在于煤矿区的地形环境较为复杂，并且还会随着挖掘进度随时发生变化。所以要保证几百台矿山车在这个区域里做到顺畅无误地自动作业，就必须有一个高效、精确的综合调度系统，这也是目前各家在努力攻克的。

商业前景方面，2019年全国原煤产量38.5亿吨，其中露天煤矿贡献约10亿吨，按平均每产一吨原煤需要剥离7-8方土计算，土方运输总量为70-80亿方。提供自动驾驶方案的公司若按运输成本4.5元/方向矿企收取服务费用，那么市场体量为315-360亿元/年。

相比公路运输和乘用车自动驾驶而言，这个市场蛋糕偏小，但关键是玩家数量也不多，因而闷声发财机会大。

再者，这个市场一旦形成行业壁垒，便比较难被打破。因为如果在特定场景式自动驾驶中也列一条鄙视链的话，煤矿区无疑处在最底端，试想一下，连年长司机都待不下去的地方，又有多少年轻研究人员愿意来此呢？

“我们现在所吃的苦，就是以后的护城河”，一位该细分领域从业者如是说道。

最忙碌的场景：无人驾驶港口运输车

无人驾驶目前除了矿山之外，最可能在短期内实现商业化的场景就是港口运输。相比前者，这条赛道的市场大得多，技术难度更低，工作环境也没那么恶劣，于是更受自动驾驶公司们青睐。

中国是世界第一大出口国和第二大进口国，2019年吞吐量前30名的中国集装箱港口，年吞吐量都在100万标箱以上（千万标箱级别的共有7个），在不久未来，这些港口的核心区域，大概率都将拥抱无人驾驶。

还值得一提的是，中国港口运营商的事业版图不仅限于国内，还有海外。比如招商局集团，就在全球18个国家共运营着38个大型港口，集装箱年总吞吐量超过1亿标箱。因此，对于国内自动驾驶公司来说，这是一个巨大的市场蛋糕。

港口，给人的印象总是忙碌的，事实上，其忙碌程度甚至超过预想。据悉，国内最大的几个港口，都拥有超过1000辆重型卡车，每辆卡车需要24小时连续作业，雇佣4名司机3班倒，意味着需要数千名卡车司机每天做着重复性工作。

在这个场景下，无人化的意义不言而喻。

无人驾驶港口运输车的行驶环境具有平坦、宽阔、车流规则度高的特点，所以实现L4级自动驾驶技术难度相对较低，未来核心目标在于探索更高效、更安全的运营方案。

目前，这个领域的参与者已经形成了一套由商用车制造公司、自动驾驶初创公司、港口运营公司三者协同的主流合作模式。当然，也有商用车制造公司独立开发自动驾驶系统。

2018年2月，中国重汽集团与主线科技、天津港集团联合签署天津港智能无人驾驶港口集装箱纯电动牵引车研发与示范运营项目。同年4月份，中国重汽研发的无人驾驶电动集装箱卡车，在天津港试运营。

2019年8月，上汽红岩自主研发的5G智能重卡在上海洋山深水港首秀，并完成了全球首次5G+AI智能化港区作业任务。

2020年8月，比亚迪联合畅行智能共同打造了一支无人驾驶电动集装箱卡车车队，在粤港澳大湾区的首个5G智慧港——招商局妈湾智慧港建设交工后的第一时间，完成了从码头面到堆场的第一箱实际卸船作业任务。

在这个无人驾驶港口运输车细分领域中，能够跟大型港口合作的自动驾驶初创公司几乎可以说半只脚踩在飞黄腾达的踏板上，但如果仅仅是提供技术和方案的话，形成不了长久护城河。因为随着自动驾驶技术成熟，将来很有可能被港口运营方组建的自有团队取代。

对于畅行智能与主线科技们而言，未来要么横向突破，发展城际间的长途集装箱货运，甚至进一步考虑将触角伸到乘用车自动驾驶领域；要么纵向往下游延伸，通过自行采购卡车组建无人驾驶车队，为更多港口以及其他场景提供重资产型运营服务。

写在最后

特定场景式自动驾驶还有很多种，这里就不做一一介绍。

遵循低速载物<低速载人<高速载物<高速载人这个难度等级，我们基本可以判断，率先实现无人驾驶的将会是无人驾驶矿山车、无人驾驶港口运输车以及封闭园区内的无人驾驶环卫车，其次是景区与机场的无人驾驶巴士，这些都属于低速的特定场景式自动驾驶。

至于前面提到的无人驾驶快递车、送餐车，理论上商业价值很高，但这个细分领域目前的尴尬之处在于，企业端表现得特别积极，恨不得早点能够通过它们来减少人力成本。反观消费者端，却是一副不太care的态度。毕竟，当大家都习惯快递、外卖送到家门口的时候，还会愿意下楼从小车里取东西吗？

当然，这类无人驾驶车可以先从医院、商场、学校、办公园区等公共场景业务做起，等将来社会发展到相应程度，也许大有可为。

阿里巴巴旗下“小蛮驴”无人快递车

最后不得不说，国内的大多数自动驾驶初创公司从特定场景入手，是非常明智的选择。这样一来，可以避免跟科技巨头们以及巨头所扶持的变革式自动驾驶公司狭路相逢，并通过迅速商业化获得第一桶金，接着便有机会将细分领域技术做深、做透，以及争取商业模式上的护城河。

简而言之，先落地、高筑墙、广积粮。毕竟，未来科技巨头们以及巨头所扶持的变革式自动驾驶公司是否会来降维打击他们，谁也说不准。下一篇系列文章，我便会为大家介绍变革式自动驾驶，敬请期待。（文：太平洋汽车网 朱仕永）