Uber和威馬汽車，一個是打車服務巨頭，一個是新勢力造車中的“翹楚”，他們在同一時間對自動駕駛卡車表現出的兩種截然不同的態度，其實充分表明了自動駕駛卡車當前所面臨的尷尬——“錢”景廣闊，但量產還任重道遠。

近日，Uber宣布將停止開發自動駕駛卡車，從而將全部精力集中到自動駕駛汽車的開發上。對比當前眾車企及科技公司紛紛扎堆自動駕駛卡車技術研發的火爆場面，Uber此舉著實讓人費解。

一直以來，由于應用場景相對較簡單、市場空間大，實現卡車的自動駕駛被很多業內人士認為是有望最早投入商業化應用的自動駕駛方案，因而吸引了大批企業的關注。放眼市場，從最初布局的沃爾沃、戴姆勒、福田汽車等傳統車企，到后來谷歌、Uber、京東、圖森未來等科技公司、電商巨頭入局，短短幾年的時間自動駕駛卡車賽道上已經聚集了大批玩家。甚至在新造車運動中正玩得風生水起的威馬汽車，近日也按捺不住“誘惑”，拉上了駒馬集團、普洛斯和京東物流，共同出資組建智慧卡車公司，打造卡車新物種，通過智能卡車的研發進一步提升自動駕駛技術。

自動駕駛卡車 “錢”景廣闊

據相關統計數據顯示，僅僅在美國卡車運輸市場的規模每年就可以達到7000億美元，堪稱美國經濟最重要的組成部分之一。如果將這部分的運力統統用自動駕駛卡車替代，“錢”景可想而知。

況且當前的種種跡象表明，卡車確實有足夠的條件和需求率先實現無人駕駛。

眾所周知，卡車常用于長途貨運或者廠區、物流園區、礦區、港口等特定環境，相較于普通乘用車，很好地避開了“人車混行”這一復雜的駕駛場景，碰撞事故的發生幾率遠低于城市街區的乘用車。特別是在后面幾種封閉的場景中，交通參與者種類及數量更少，運輸作業對于自動駕駛卡車本身也沒有較高的運行速度要求，更是大大降低了自動駕駛技術實現難度和量產門檻。

另外在運輸市場，司機成本以及處理由人類駕駛員疲勞駕駛、超速駕駛所導致的各種事故及違章，常常也是一筆不小的支出。據了解，在中國卡車司機年薪基本10萬元起步，卡車貨運市場每年僅人工成本一項即是3萬億人民幣，就整個運輸過程而言，人員成本可以占到總運輸成本的41%。

如果某一天這項工作無需再投入大量人力，無疑會幫助企業有效降本。正如百威啤酒集團一名負責人所說：“我們每年要運輸100萬輛卡車的啤酒，年行駛里程達4.5億英里，這其中蘊含著巨大的機會。”如果全面應用自動駕駛卡車來運輸啤酒，柴油消耗量將下降20%~35%，每年可以為百威節省4500萬美元的燃油費。

不僅如此，發展自動駕駛卡車還可以降低交通事故的發生率。據統計，目前全球每年大約發生217萬起交通事故，約124萬人死于交通事故，其中70%的原因都是酒后駕駛、超速駕駛、疲勞駕駛等。如果將來卡車可以自動駕駛，必定可以大大降低此類事故的發生，從而提升整個運輸市場的工作效率。畢竟自動駕駛卡車無需像人類駕駛員一樣要喝水、吃飯、上廁所、輪班、休息，除了加油，幾乎能夠24小時不間斷工作。

試想一下，在人力成本越來越高的當下，誰不想要這樣一臺“賺錢機器”？

參與者眾多

最早看到自動駕駛卡車廣闊“錢”景的當屬澳大利亞礦產巨頭力拓。據悉早在2008年，力拓就曾試運營自動駕駛卡車，用于運輸鐵礦石，以降低人力成本，同時提升礦區作業的安全性。2011年底，力拓與日本工業機械及采礦設備制造商小松集團（Komatsu Limited）簽署合作協議，明確將從小松購買至少150輛無人駕駛運輸卡車，用于全年全天候運輸鐵礦石。

力拓相關負責人曾表示，自動駕駛車隊的效率要比人工駕駛車隊平均提高12%，這主要是由于避免了休息、缺席和換班帶來的效率損失。而伴隨著越來越多的自動駕駛卡車投入使用，力拓表示僅2016年其自動駕駛長途運輸卡車每輛就多運行了1000小時，負荷和運輸單位成本比傳統車輛降低15%，降本增效成果明顯。

力拓在礦區運輸作業方面的創新很快就引來了“跟隨者”。2013年澳大利亞鐵礦石礦商FMG在所羅門礦山啟用了首輛無人駕駛卡車，與此同時礦業巨頭必和必拓和加拿大石油公司森科爾也開始在運輸過程中部署無人駕駛卡車，一方面降低運營成本，另一方面提高工作場所的整體安全性。

值得注意的是，森科爾的無人駕駛卡車也是來自于小松集團，這些卡車可通過精確的GPS導航系統辨別方向，并利用激光傳感器和雷達來發現障礙物，如果遇到故障，控制中心監測到后和現場工作人員聯系，共同解決問題。或許相較于當前很多企業公布的酷炫的自動駕駛技術，小松的無人駕駛卡車功能略顯粗糙，但它們卻是真真實實地為企業創造了利潤，堪稱最早投入商業化的自動駕駛技術。

大約從2015年開始，全球掀起了一股無人駕駛卡車研發熱潮。這一年，戴姆勒的無人駕駛卡車率先被獲準在拉斯維加斯市的高速公路上進行測試，據悉這在全美尚屬首次，內華達州州長親自為卡車頒發了“無人駕駛車輛”牌照。隨后沃爾沃、福田汽車、斯堪尼亞等整車制造商的自動駕駛項目也紛紛浮出水面，其中沃爾沃和斯堪尼亞最早曝光的無人駕駛卡車，針對的也是礦區作業。

與此同時，一批新的自動駕駛初創公司也紛紛涌現，譬如在自動駕駛卡車領域正一路高歌猛進的圖森未來和西井科技，就都是在2015年成立的。但與上面幾家企業不同，圖森未來和西井科技瞄準的是自動駕駛卡車的另一應用場景——港口，在他們看來，港口運輸與礦區作業類似，也相對較封閉，并且由于對人員、車輛進出管理嚴格,環境可控，利于自動駕駛技術的實現。

作為國內主機廠的代表，上汽紅巖、重汽、陜汽等顯然也同意這一看法，過去兩年中他們通過和相關初創公司合作，已經在國內部分港口開展了無人駕駛卡車測試。如今年4月圖森未來對外發布其基于完全自有車輛的港區內部集裝箱卡車車隊自動駕駛測試視頻，視頻中的自動駕駛卡車就是基于陜汽X6000打造，同月主線科技牽手中國重汽打造的無人駕駛(L4級別)電動卡車在天津港開啟試運營，充分表明了國內玩家對這一技術路線的認可。

而Waymo、Uber等科技公司的進入，以及蘇寧、京東等物流巨頭的入局，則使自動駕駛卡車的商業化應用場景再一次得到了拓展，從早期的礦區、港口運輸，慢慢擴展到了物流配送領域，自動駕駛卡車也從過去的封閉式運營，慢慢向公共交通領域切入，堪稱一個重大的突破。

商業化任重道遠

整體來看，目前業界對于自動駕駛卡車的關注，主要集中在兩方面：一種是礦區、港口、物流園區等完全封閉場景的應用，由于運行環境相對較封閉，道路參與者類型單一，數量較少，車輛整體行駛速度低，且運距短，線路重復度高，正在逐步成為現實。如東風汽車，據悉就正在推進無人駕駛物流車、港口用車甚至是煤礦用車項目，今年年底其無人駕駛礦區運煤車可能將投入使用。

另一種則是由一段段固定高速公路組成運營線路的半封閉場景，這些場景路況也沒有普通公路復雜，行人等不可控因素同樣相對較少，在很多業內人士看來是自動駕駛商業化落地的另一理想場景。但鑒于在高速公路、社會道路上，自動駕駛汽車還存在法律、技術、倫理等多方面的問題，有觀點認為2025年能否實現還不確定。

法律限制

據不完全統計，如果要全面部署自動駕駛汽車，至少要修改我國包括交通安全管理、測繪、運輸、信息、通訊、質檢、標準化在內七個領域的超24部法律。而目前國內自動駕駛立法的進展是，主要停留在自動駕駛汽車合法上路測試階段，并且還是在有限的幾個地區才能開展，大多數地區依舊不允許自動駕駛汽車上路。例如將來自動駕駛卡車主要的運營場景——高速公路，目前就未開放測試，如此一來很不利于自動駕駛的研發和普及。

況且就算現在法律允許自動駕駛卡車上路，誰應該為自動駕駛車輛投保？一旦出現事故該如何定責？特別是在自動駕駛汽車造成人身傷亡或者財產損失的情況下，應當由誰承擔對被害人的賠償責任？是否應當追究相關責任人的刑事責任……也是需要考慮的問題。

技術難點

相較于市政道路，礦區、港口等對自動駕駛卡車而言，環境雖然相對較簡單，但也有實現難點。一個突出的問題是港口高精度地圖的構建和定位，由于集裝箱、橋吊等的位置隨時在變化，加之橋吊等金屬物件會對衛星信號造成干擾，常常難以準確定位。

自動駕駛卡車在高速公路上運營，同樣存在技術難點。由于卡車主要被用來運輸貨物，重量大、體積大的特征，使其具有更大的慣性，一旦出現突發情況，剎車距離也比較長。這就要求自動駕駛卡車的傳感器，能夠探測到更遠的距離，但目前的情況是，還沒有一種技術方案能夠確保自動駕駛汽車能夠在所有惡劣環境中安全行駛。

倫理問題同樣是困擾自動駕駛玩家們的一個老大難題。雖然目前大家研發自動駕駛技術的初衷是為了減少交通事故的發生，但不可否認自動駕駛汽車還是無法避免會卷入交通事故，并面臨道德上的考驗。例如在一次有可能致命的碰撞中，一輛自動駕駛汽車必須作出一個艱難的決定，是撞上前面闖紅燈的卡車，還是沖向人行道撞上行人，這種情況下該如何抉擇？

可以看到業界已經在思考類似的問題，并著手去解決，例如英特爾的責任敏感安全(RSS)模型，通過將人類對于安全駕駛的理念和概念轉化成為數學公式和計算方式，對自動駕駛汽車的“安全狀態”進行界定，比如安全的車間距、安全并線空間，告訴自動駕駛汽車在不同的場景下該如何采取應對措施，從而實現安全行駛。雖然理念很酷炫，不過長遠來看要想完全掃清自動駕駛技術前景道路上的障礙，實現多種場景下的大規模商用，還有很長一段路要走。畢竟力拓十年的時間也不過布局了百余輛自動駕駛卡車，按此節奏現在言自動駕駛卡車大規模量產確實言之尚早。