重新思考卡车自动驾驶的未来

【编者按】从特殊场景切入是卡车驾驶运输进入市场的关键，真正实现商业化要考虑新的衡量标准，这个过程需要更长的时间。在此期间，行业整合将成为常态。

本文转载自高工智能汽车，原作者高工智能汽车；由亿欧汽车整理转载，供行业内人士参考。

过去几年，随着RobotH p # n , Naxi的成本和大规模商业化部署时间超出预& A j P期，卡车$ 8 N M b j 1 自动驾驶已经成为自动驾驶汽车行业越来越活跃的一个细分领域。

此前，包括Waymo、戴姆勒和 2 X J沃尔沃都表达了类似的看法，卡车自动驾驶运输是其进入市场的最快途径。f G b , ] ] ] E

卡车制造商也正在探索自动驾驶如何能比人们预期的更早| S ) K , ] Y地投入商业应用。特别是在码头、矿山等行业。

37岁的~ 7 U 0 ! w ( ONancy Sun是卡车自动驾驶初创公司Ike的首席工程师。2018年，k 7 o 6 z b她在离开Uber自动驾驶汽车部门后，和另外两位联合创始人一起创办现在这家公司。

作为一名麻省理工学院培养的工程师，曾在2016年加入安东尼莱万多夫斯基(Anthony Levandowski)的O$ : _ ` D # & qtto公司（后来被Uber收购），Nancy Sun一直从事自动驾驶卡车研发。

在此之前t ` 4 y = w，她还在苹果公司的泰坦项目（自动驾驶研发）工作过一段时间，对于自动驾驶的现状和未来，她深有感触。“尽管过去几年，仍有不断涌现的自动驾驶卡车公司，但这个行业的未来也是不确定的。”

上个月，一家卡车自动驾驶初创公司Starsky Robotics在运行了四年之后宣布倒闭。该公司创始人在一篇文章中写道，“监督式机器学习并没有达到宣传的效果。”

自动驾驶汽车面临的最大障碍是技术和场景的x } s g I f , }复杂性，十字路口的密集交通、自行车、行人以及某些非结构化道路等限制因素都带来了挑战。

换句话说，“机器人做的Z ) L W决定越多，就越困难，也越昂贵。”

今年以来，全球| _ % I p 9新冠疫情大爆发，增加了该行业面2 ( V = J 7临的挑战，但也潜在地增加了对部分领域自动驾驶技术的需求。

一、高速公路自动驾驶+短途人工接驳

去年，Ike宣布完成新s Z b p s l一轮由贝恩资本牵头的5200万美元融资。单笔融资金额在行业处于不确定性背景下，并不算少。

这家总部位于旧金山的公司最初使用的软件是从另一家自动驾驶初创公司Nuro提供授权。现在，这两家公司仍是独立运营，Nuro主攻最后一英里配送，Ik_ 1 Y ? ^ Ne则主攻长途卡车运输。

Nuro已经获得了美国加州无人驾驶测试资格，并被准许在一些公开道路运营不超过5000辆无人配送外卖车R2。

去年，该公司获得了软银9.4亿美元的投资，单笔融资金额超过了很多早期的同行，公司估值接近H r $ B a30亿美元。

而Ike目前重心在高速公路自动驾驶，由人类司机完成最后的短途接驳。不! { # d过，在Nancy Sun看来，这一愿景仍需数年时间才能实现。

和很多公司不同，Ike采取的是真实数据+模拟仿真策略。这家公司的车辆并没有在公共道路上进行自动驾驶测试，也= 8 F没有像其他同行那样提供运输商业货物的测试服务| Y d z。

该公司主要把自动驾驶测试分为两部分。先是H l 3 A * ~ l + &在公共道路上# n ! d手动驾驶采集数据。然而，在其封闭测试轨道f X Y 9 * F T 0上做的所有测试。

Nancy Sun表示，我们没有在任何公共道路上以自动模式操作车辆。工程团队主要使用模拟和测试轨道来进行自动化测试，并基于真实世界的人工里程数据来满足这两个需求。

“在某种程度上，我们需要更多的真实数据，但在可预见的未来，我们完全没问题。”Nancy Sun表示，他们的团队一直在C , p s a 3 -思考，怎样才能帮助卡车司机，而不是取代他们。

这个) * , B ^ u (里听到的是：高速公路是旅途中最艰难的部分。

在Nancy Sun看来，实际上，这是一个创造更多短途工作岗位的机会，因为自动化在长途运输中带来了更高的效率。另一方面是能够增加固定资产（卡车）的利用率。

更安全，更有生产力，才有更高的价值。而对于所有的同行来说，我们必须面对的现实之一就是重新设定商业化时` 7 u ` X 2 p D间点。

二、自动驾驶需要新的衡量标准

把一些东西（软件、硬件、车辆） R I f `拼凑在一起，让它很快地运行起来，并不难。但是要真正构建一个自动化卡车运输系统是非常困难的，需要做很多工作来构建真正的系统。

Nancy Sun认为，这往往就是一种不切实际的诱惑——我们过去也曾这样做过。但很快，我们发现，衡量真正产品的进展有多^ o ) O A n重要。

这其中，不仅仅包括实际行驶的里程数，车队里有多少辆车，也不是简单的通过为公司带来的收入来衡量。在不久的将来，我们将更多地讨论我们的衡量标准。

就在今年美国q 0 o J加州机动车辆管理局发布2019年自动驾驶汽车测试脱离数据报告之后，各家参与测试的自动驾驶公司都提出了对现有测试衡量标准的P X e l L C n 2 ,质疑。一些公司认为，随着时间的推移，脱离接触的数字并不能充分反映出系统D ~ z U改进的效果。

比如，对P : d于脱离标准的界定：一种是认为可能会发生不安全的情况而脱离，另一种是在系统还没有学会处理道路情况之前就主动脱@ s k离。

Aurora公司相关负责人表示，如果我们在平坦、干燥的地区行驶1亿英里，没有其他车辆或行人，十字路口也很少，那么我们的脱离次数实际反正的效果，仅仅相当于在繁忙、复/ / V杂的城市行驶100英里。

“解决自动驾驶可能面临的所有类型的天气、路况和驾驶场景，至关重要。”另一家头部卡车自动驾驶公司PlusAI（智加科技）正在部署一个G 8 2 0 ~ z d L广泛的测试项目，到2020年底将覆盖美国所有允许路测的州。

同时，重点解决自动驾驶需要暴露在各种各样的长~ , S x L ? C K尾场景中的处理机制。J 0 s o =通过未来一年的密集测试，Plus.ai还在开发新的指标，以衡量l ] L E j ^自动驾驶系统在商业/ D k部署方面的准备情况。

当然，更为重要的是J ( = F j U + C V，考虑到自动驾驶是一个非常长期的创业马拉松，能否获得足够的融资支持，至关重要。

已经宣布倒闭的Starsky Robotics，^ G N f g在该公司创始人的回忆录中这样写道，很多投资E $ q机构更愿意看到一些光鲜的数据和指标，但很多人并不理解技术难度和难点在哪里。

以安全这个最重要的自动驾驶指标为例，Starsky Robotics曾尝试通过发布自愿安全自我评估(VSSA)报告，来# + v & 7 j 7吸引投资机构的注意。

“这是一份高度技术性的文件，详细说明了我们是如何采取安全措施的，包括数据记录和修复系统故障方面做的努力。“然而，结果却让这位创始人非常失望和不解。因为投资机构并没有h $ M i & D w #看到这种工作的价值。

S( Q @ ; Etarsky Robotics的商业模式是基于远程操控的自动驾驶- u _ 0，这和取代司机的无V 3 H @ R o L人驾驶赛道有所不同。但对于投资机构来说，取代而不是重新定位司机的潜力可以创造巨大的市场规模。

三、行业整合将成为= r W ) 6 # D常态

在谈及公司的未来商业模式，Nancy Sun表示，大多数P , | t同行 9 z都在专注于组建一支自动驾驶运输车队，甚至直接参与运营。这对于一家初创公司_ | n N @来说，往往会被重资产模式压垮。

lke选择了轻资产的模式，与现有行业生态企业合作，包括汽车制( 0 $ j x 0 j v造商、车队和业主单位。“[ x -我们希望与他们合作，开发出他们认为真正有用的产品。”

对于自动驾驶卡车的未来，Nancy Sun认为，从长远来看，大家的想法肯定是能够在所有范围内部署这项技术。但在短期+ u W m c a内，为了进入市场，仍然需要限制部署场景。

对于行业的下一步走向，Nancy Sun认A u N b U + n ^ P为，自动驾驶领域的创业很困难。随着时间的推移，我们将看到更多行业开始兼并购和整合。

这些变化，或许不是很多自动驾驶初创公司愿意看到的，但是的确就是正在发生的M o # 2 R事情。

去年，戴姆勒就收购了! o T ) H ) l 自动驾驶技术开x K / ) ^ m 1 ~发商Torc Robotics，后者将被整合进戴姆勒卡i ` : z 5 S g p车自动驾驶技术集团。

戴姆勒~ ) 4 /卡车公司是在去年9月宣布独立自动驾驶研发部门，并希望在十年内实现L4F w l k @ & { t f目标。为此，该公司还v U c $宣布继续投入超过5亿美元用于l p _ _技术研发G D H和测试。

另_ ` p ) ) | { x外一个非常重要的问题，就是卡车自动驾驶的商业化路线图。接下来对于很多初创公司来说，走好这一步，至关重要。

从目前的行业共识来看，一些汽车制造商和一级供应商已经明确表示，L3级是不符合商业逻辑的。

一方面，从L2过渡到L3B p A，技术复杂性和成本会大幅增加，这对于卡车车队及运营商来说，也是一笔# c / * O不小的开支，但实际能够给运输行业带来的增值并不会大幅增加。

比如，司机占了目前车队运营中的相当大的比例成本——大约为3s ` 8 - A0%。而自动驾驶可以优化燃油消耗（7%-10%），并减少轮胎磨损。

此外，由于道路法规对于卡车司机工作时间和行驶时间的特殊要求，这是另一个主要的挑战。

另一方面，现有卡车ADAS的路径，和乘用车非常类似，就是短期内将重点放在L0-L2的普及（尤其是法规监管的要求正在不断提升）) # 2 Q 7 C | 。

同时，继续增加ADAS功能的数量和体验（比如，L2.5或u 7 M R A P 9 ~者通常说的L2.9& w & 8 c b9），设计系统和开发路径则为L4做好准备。比如，利用机器学习和司机数据在事W D k 8 j @故发生前预测事故。

在这一点上，PlusAI就选择了两步走策略，与一: Z z - - V ( ( f汽解放成立合资公司，共同开发自动驾驶卡车。第一步，双方推出了首款名为一汽解放. E p 8 U J& $ U7的L2级自动辅助驾驶商用卡车P K T g O。

同时，双方继续计划在三到五年内推w x d 6 a 9 h a {出完全A D I m ! j B C自动驾驶的L4级商用卡车。

而在商业模# 4 s ` k式的选择上，目前主要有三种方式，一$ 4 d K 2 r 6 v是类似传统Tier1，提供解决方案和技术g K 3 6 U `输出；二是销售自动驾驶卡车；三是基于“运输即服务”的模式为车队提供服务，按照每. 7 U公里收费。

最后一种方式，可能会降低商业化部署的门槛，以及更0 c O F J a ^ t快的上路时间和产生收入。同时，也为后续技术研发提供了收集数据、迭代和改进算法的机会。

但，这将需要充足的资金来支持卡车自动驾驶初创公司在整车、自动驾驶零部件采购以及整车f A e x y q ` V 1定制生产上的h G ~ W g成本和资金周转风险。

总之，高级驾驶员辅助（ADAS）功能将在未来五年内成为商用车行业的标准。自动驾驶可能需要更长的时间才能成为常态。

实D 6 i k C事求是的说，这将是一个缓慢的演变，而不是一场革命。对于初创公司来说，停下脚步好好思考一下前行方向，为时不晚。