投稿当前，我国干线物流市场规模已达万亿级别，服务于干线物流的重卡也彰显出巨大的经济价值和发展前景。然而，商用重卡在我国面临着交通事故频发、货车司机短缺和人力成本居高不下等问题。
2023年9月19日-20日，在2023第三届商用车自动驾驶大会上，智加科技总经理容力表示，如果能通过技术手段，即自动驾驶来解决上述问题，将为整个行业带来巨大变化。
容力｜智加科技总经理
以下为演讲内容整理:
根据中国历年的重卡销量数据，可以发现2020年、2021年是重卡销售的巅峰。我们也针对未来几年的销量数据进行了预测。
图源:智加科技
抛开增长曲线从绝对数量来看，中国的重卡销量在全球遥遥领先，依然是最大的重卡市场，是第二大物流的行业。
重卡自动驾驶的应用价值
在自动驾驶商用车领域，只要服务于主流的物流行业，前景必然在重卡。众所周知，中国干线物流是我们的经济命脉，十几年来，高速的经济发展干线物流成为我国经济的主要发展形式。
从数据来看，干线物流依托于中国的地理形态，中长距离的运输在中国经济生态中占据主要部分。干线物流运输的车辆，尤其在中长距离上仍以重卡为主。
我国的干线物流市场是个万亿级的市场。服务于干线物流的重卡市场从各种测算方式上都远超过我们所熟知的在自动驾驶技术上比较领先的Robotaxi行业。
图源:智加科技
重卡在物流行业的应用市场范围很大，但也存在着问题。在中国比较突出的问题包括交通事故频发、货车司机短缺、人力成本居高不下、还有其他成本因素以及欠优化的地方，比如运输车队的规模，自动驾驶能带动其向规模化、数字化发展。其中，货车司机短缺是全球性的问题。交通事故频发在我国则尤为严重，原因有很多，包括道路情况、司机生态等。
如果能通过技术部分解决上述问题，将为行业带来巨大变化，同时带来更多的经济效益。本来市场就是万亿级的大市场，倘若实现自动驾驶，将收获万亿级人民币的经济效益。对此，我们进行了相关测算观察年均重卡的运营成本，以及自动驾驶能将其降到多低的程度。结果显示，假设实现了自动驾驶，一辆车的运营成本将从64万/年降到49万/年。
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针对自动驾驶在重卡领域的发展预期，我们认为肯定比乘用车慢。不论是L1还是L2，乘用车多少会涉及到自动驾驶功能。而在商用车领域则稍晚一些，相关预测也偏于保守，但即使按照保守的市场来看，未来几年内，在重卡上也会有L1、L2自动驾驶的功能，会普及到现在电动乘用车的程度。
重卡智能驾驶发展的技术路线
关于跨越式和渐进式，在此我提一些友商，图森是典型的讲L4的，曾经图森的几位重量级人物说只有彻底替代人工，自动驾驶规模化的经济效益才能体现。包括将64万降到49万，包括未来资本测算行业带来的效益能超过万亿，其前提是机器完全替代人工。
图源:智加科技
讲自动驾驶未来光辉的前景，前提是它能够实现L4。这就要做L4的算法，在美国最典型的是Waymo，它是自动驾驶所有公司的“大师兄”。Waymo坚信L4路线从开始就要做，它认为L2无法发展到L4。在设计算法时，其考虑的是有司机辅助，和其他友商讲的运货机器人不同。
当前，中国的无人驾驶上路还存在着很多法规问题。基于国内的现状，我们还是从L2做起，我们认为需要先积累。
车路协同是中国特色的东西，因为需要大量的基本研究投资才能实现车路协同，路边要有感知设备，这件事情在全世界也只有中国才能完成。车路协同在在中国是一条行得通的路，但这需要政府做巨大的投入，在现在的经济条件下还不可行，我们依然在做单车智能。另外，目前车的智能程度远没有达到天花板，只有单车智能达到一定程度后，车路协同才能真正实现，并最终实现L4的功能。
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国内院士对车路系统也较为推崇，清华大学的李院士曾提出“单车智能是车灯，智能网联赋能像路灯”。为什么要发展单车智能？车路协同就好比有了路灯，经常是靠近城市才会有路灯，在荒野就只能靠自己的车灯。一辆车真正开起来，尤其是干线物流，单车智能一定要做的扎实才能真正进入车路协同。
车路协同的商业模式目前还处于演示阶段，在国家支持下，在无锡、苏州等城市都可以演示的，但如何实现自我造血很重要。
车车协同是比较特殊的场景，跟驰在七八年前就在做，那时在单车智能发展一般的情况下，一些企业认为列队跟驰能带来很大的作用。中间车车协同沉寂了几年，现在由于各种条件的成熟一些企业又开始发力车车协同。
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比较著名的有滴滴投资卡车的公司，五台车队列，前面的车有司机，中间的车没有司机。这种情况能在很多特殊应用场景下降低大量的成本。但如果在繁忙的长三角高速公路上则很难实现。
我们认为，现在还是要做合法上车的L2+系统。目前人工智能仍有诸多限制，还不能完全合法合规在道路上替代人。
智加科技智能驾驶应用实践
上述已经比较了L4和L2的关键区别，我们的想法是立足于L4技术，如果一开始讨论就是L2技术，考虑有人，未来就很难发展到无人。图森有个很好的总结——L4是运输机器人，L2是辅助驾驶系统。这二者差别很大，运输机器人是完全无人，我们应该在算法研究时就认为是无人的，即算法本身就能开车。但在实际应用时，要有人看着它，因为算法还不成熟，仍有很多情况处理不了。这样做的好处在于，算法要省油一定要有很高的自动驾驶比率才能实现。比如行驶1000公里，其中950公里或者更长的距离都是机器在开，就可以在机器开车路段运用算法做节油。假设只是辅助的安全系统，一半是人在开，一半是机器在开，就只有一半的几率做省油策略。
目前，在高速公路主路上已经实现了只要有人看着，96%以上的路程让算法来开车。即将要量产交付的是收费站到收费站的中间一段，类似于在屏上设置出发点，出发的收费站和最后的收费站中间通过地图导航完全可以自动驾驶。
最后真正能够造福物流行业的还是仓到仓，仓到仓中间还有很多问题，比如配送追求的最后一公里，最后30米上楼放到家门口还是很难的。物流行业也存在相似问题，我即使做到了收费站到收费站，即使做到了仓到仓，最后进物流园门还很多复杂。
图源:智加科技
路是一步一步走出来的，首先要解决高速公路主路到收费站问题，再慢慢解决出了收费站到物流园的问题，最后再解决仓到仓的复杂问题。
智加科技正采取渐进式发展路径，我们自主研发的自动驾驶系统“智加领航”已在多个车型上实现适配并在路上运营；已经实现97%以上的自动驾驶里程比例；根据不同的路线，完全平原的路线若无车流，省油会少一点，但在复杂车流情况下，我的算法能够比人省8%-10%的油。另外为服务快递快运行业，我们专门打造了4×2的重卡，总体轴数少。因为我国的高速公路是按轴收费的，相比6×4，4×2的重卡更划算。
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2022年9月16日，智加科技正式宣布完成收费站到收费站场景的全路段自动驾驶与社会车辆混行试运营。我们做的太湖隧道，考虑到了各种天气问题，用到了多模态传感器融合的技术。其成本稍贵，但对于商用车而言，不同天气状况下的运行至关重要。
图源:智加科技
商用重卡自动驾驶的终局
从我个人角度而言，自动驾驶的终局是无人驾驶，最后一定是没有驾驶舱的车在运行。它的前奏已经在我们的港口、矿山有了实现。尤其在中国，全世界港口比较兴旺的就是中国，中国在自动驾驶港口上已经非常先进。矿山方面主要是澳大利亚。
未来在中国或者在全世界干线物流一定是无人驾驶，只不过技术尚未成熟，还有三座大山要翻越，首先技术得合格。无论是跨越式还是渐进式，无人驾驶技术最后一定可以达到。其次要考虑清查人工智能的极限在哪里？尤其是自动驾驶责任重大，出了事就是性命攸关。最后是社会伦理的问题。比如在人控制车辆的情况下，牺牲一个人去拯救五个人的性命，法官可以判其无罪。
图源:智加科技
但如果是机器做这件事就等于赋予了机器杀人的权利。当算法发展到一定程度，这必将成为一个重要问题。
