【原创】自动驾驶技术不断进步 已到智能重卡“减员”的阶段吗？

　　近日，国内嬴彻自动驾驶技术公司发布了《自动驾驶卡车白皮书》，对其过往三年来的自动驾驶工作进行了一个深度总结。

　　白皮书中，量产前装成为嬴彻反复强调的关键词。几乎在同时，图森在国内成立了图灵智卡直接切入造车领域；小马智行则是和三一重卡宣布成立合资公司，由后者提供整车平台。

　　和乘用车相比，被广泛应用在干线物流上的重卡车型，由于所处的场景更为封闭，因此在推广高等级自动驾驶技术上阻碍更小。如果再考虑到重卡这类车型拥有营运的任务，高等级自动驾驶技术可以带来非常可观的利润。

巨大的市场空间

　　根据嬴彻的《自动驾驶卡车量产白皮书》介绍，重卡年度TCO（全生命周期成本）构成中，油耗和人力成本占据单车年度TCO的50%以上；而反观车辆的购置成本仅占10%。

　　所以说，如果可以极大地优化油耗和人力成本，即便是通过部署自动驾驶系统而提高车辆购置成本，同样可以产生不小的经济利益，并拥有非常广阔的推广空间。

　　成本节约之外，车辆的行驶安全以及年轻驾驶员的缺口，都对自动驾驶，尤其是高等级自动驾驶提出了越来越高的需求。

　　国内运输人群体的社会地位不高且工作环境恶劣，收入相对也有限，因此重卡营运企业越来越难招募到年轻人。根据统计数据，目前25岁以下的卡车驾驶员仅占1.4%，国内整体卡车驾驶员的缺口高达1000万人。

驾驶员“二减一”

　　对于重卡这样的营运车辆，行驶效率是能否实现盈利的关键所在。因此，不少卡车甚至不惜同时配置两位司机，以求在最短时间内完成货物的运送。

　　除了考虑驾驶员自身疲劳因素之外，按照《道路运输车辆动态监督管理办法》的规定，“连续开车4小时，休息不少于20分钟”。

　　但如果部署了自动驾驶系统，尤其是高等级自动驾驶系统，最直接的效果就是体现在驾驶员数量的减少方面。以嬴彻为例，在搭载了其L3级别自动驾驶系统之后，驾驶员数量直接从两个减为一个。

　　根据搭载在车辆上的各类传感器统计的数据可以发现，单驾驶员的疲劳程度和之前两个驾驶员基本持平。

　　未来，随着自动驾驶系统技术的不断成熟，尤其是L4乃至L5级别自动驾驶技术的部署，运输公司可以削减一个驾驶员改为一个安全员，甚至可以推出没有驾驶舱的车型，直接采用无人驾驶。

节油潜力巨大

　　对于自动驾驶重卡来说，除了能够实现驾驶员“二减一”，还能通过提前对路径的规划以及车速的把控，最大程度实现节油。

　　在商用车的使用成本构成中，除了驾驶员的人力成本外，燃油费用也相当可观。以嬴彻为例，构建了从小时级别，到亚秒级的全域规划算法。

　　在介绍嬴彻的算法前，我们需要明确一个定义，就是对于商用车来说，平均车速控制得越低，其油耗相对会更低。如果考虑到对于货物运输时间的要求，嬴彻制定了多个层级的优化，包括：

　　小时级全局优化，通过提前预知道路拥堵情况，帮助车辆最大程度降低平均车速。

　　分钟级别优化，主要覆盖冲坡这样的场景。即在坡底前可以提前加速到某一个速度，然后在上坡过程中不踩油门，将相关的动能完全转化为势能，这样下坡的过程也不需要加速，以实现最好的节油效果。

　　秒级优化，是指10秒左右的优化。主要是更加智能地进行车道切换以及动态跟车，避免车辆频繁踩油门和刹车。

　　亚秒级优化，覆盖的是1秒以下的控制优化。主要是对发动机和变速箱进行控制，力求使整个动力总成系统在趋近最经济工作模式的状态下运作。

　　根据嬴彻的计算与测试发现，其自动驾驶系统相对于快递快运行业的金牌司机（节油表现出众的司机）依然可以额外得到2%-5%的节油收益，接近于7%的理论节油上限。未来，通过相关算法的持续优化，包括嬴彻在内的自动驾驶技术公司肯定希望挑战理论节油上限。

　　对于重卡车型来说，无论是纯电动，还是燃料电池目前都有不小的制约。纯电动重卡如果要保持一定的续航里程，那就需要携带大量的电池。一方面，这会影响卡车自身携带货物的重量；另外一方面不短的充电时间也会导致卡车的营运效率降低。

　　至于燃料电池技术，由于建设和布局成本高耗时长，柴油重卡依然会是运输行业的主流运输装备。由此可见，高等级自动驾驶算法带来的油耗降低，依然会是企业所关注的焦点。

　　L3级别的自动驾驶重卡已经问世，目前的问题是如何将产能扩大，进一步降低成本，从而在国内乃至全球市场进行商业化推广。

　　和乘用车相比，自动驾驶技术在商用车领域的推广部署可能会更快到来。其实不仅在商用车领域，从整个社会来看，随着人工智能技术的发展，会让愈来愈额多的重复劳动的工作机会被机器人所取代，这是滚滚向前的历史潮流。

　　随之而来，商用车减员也成为了智能驾驶技术的一项商业价值。对于目前中国从事运输行业的几千万人群来说，减员意味着工作机会的减少。

　　对于身处其中的广大驾驶员来说，也要提前进行规划。不过短期来看，广大驾驶员不必过于担心：一方面，现在广大物流企业面临更多的情况是国内驾驶员缺口巨大，市场供应明显不足；另外一方面，则是卡车离开全面无人驾驶时代依然还有一段距离。

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