浅析困扰自动驾驶汽车的几大难题

Uber和威马汽车，一个是打车服务巨头，一个是新势力造车中的“翘楚”，他们在同一时间对自动驾驶卡车表现出的两种截然不同的态度，其实充分表明了自动驾驶卡车当前所面临的尴尬——“钱”景广阔，但量产还任重道远。

近日，Uber宣布将停止开发自动驾驶卡车，从而将全部精力集中到自动驾驶汽车的开发上。对比当前众车企及科技公司纷纷扎堆自动驾驶卡车技术研发的火爆场面，Uber此举着实让人费解。

一直以来，由于应用场景相对较简单、市场空间大，实现卡车的自动驾驶被很多业内人士认为是有望最早投入商业化应用的自动驾驶方案，因而吸引了大批企业的关注。放眼市场，从最初布局的沃尔沃、戴姆勒、福田汽车等传统车企，到后来谷歌、Uber、京东、图森未来等科技公司、电商巨头入局，短短几年的时间自动驾驶卡车赛道上已经聚集了大批玩家。甚至在新造车运动中正玩得风生水起的威马汽车，近日也按捺不住“诱惑”，拉上了驹马集团、普洛斯和京东物流，共同出资组建智慧卡车公司，打造卡车新物种，通过智能卡车的研发进一步提升自动驾驶技术。

自动驾驶卡车 “钱”景广阔

据相关统计数据显示，仅仅在美国卡车运输市场的规模每年就可以达到7000亿美元，堪称美国经济最重要的组成部分之一。如果将这部分的运力统统用自动驾驶卡车替代，“钱”景可想而知。

况且当前的种种迹象表明，卡车确实有足够的条件和需求率先实现无人驾驶。

众所周知，卡车常用于长途货运或者厂区、物流园区、矿区、港口等特定环境，相较于普通乘用车，很好地避开了“人车混行”这一复杂的驾驶场景，碰撞事故的发生几率远低于城市街区的乘用车。特别是在后面几种封闭的场景中，交通参与者种类及数量更少，运输作业对于自动驾驶卡车本身也没有较高的运行速度要求，更是大大降低了自动驾驶技术实现难度和量产门槛。

另外在运输市场，司机成本以及处理由人类驾驶员疲劳驾驶、超速驾驶所导致的各种事故及违章，常常也是一笔不小的支出。据了解，在中国卡车司机年薪基本10万元起步，卡车货运市场每年仅人工成本一项即是3万亿人民币，就整个运输过程而言，人员成本可以占到总运输成本的41%。

如果某一天这项工作无需再投入大量人力，无疑会帮助企业有效降本。正如百威啤酒集团一名负责人所说：“我们每年要运输100万辆卡车的啤酒，年行驶里程达4.5亿英里，这其中蕴含着巨大的机会。”如果全面应用自动驾驶卡车来运输啤酒，柴油消耗量将下降20%~35%，每年可以为百威节省4500万美元的燃油费。

不仅如此，发展自动驾驶卡车还可以降低交通事故的发生率。据统计，目前全球每年大约发生217万起交通事故，约124万人死于交通事故，其中70%的原因都是酒后驾驶、超速驾驶、疲劳驾驶等。如果将来卡车可以自动驾驶，必定可以大大降低此类事故的发生，从而提升整个运输市场的工作效率。毕竟自动驾驶卡车无需像人类驾驶员一样要喝水、吃饭、上厕所、轮班、休息，除了加油，几乎能够24小时不间断工作。

试想一下，在人力成本越来越高的当下，谁不想要这样一台“赚钱机器”？

参与者众多

最早看到自动驾驶卡车广阔“钱”景的当属澳大利亚矿产巨头力拓。据悉早在2008年，力拓就曾试运营自动驾驶卡车，用于运输铁矿石，以降低人力成本，同时提升矿区作业的安全性。2011年底，力拓与日本工业机械及采矿设备制造商小松集团（Komatsu Limited）签署合作协议，明确将从小松购买至少150辆无人驾驶运输卡车，用于全年全天候运输铁矿石。

力拓相关负责人曾表示，自动驾驶车队的效率要比人工驾驶车队平均提高12%，这主要是由于避免了休息、缺席和换班带来的效率损失。而伴随着越来越多的自动驾驶卡车投入使用，力拓表示仅2016年其自动驾驶长途运输卡车每辆就多运行了1000小时，负荷和运输单位成本比传统车辆降低15%，降本增效成果明显。

力拓在矿区运输作业方面的创新很快就引来了“跟随者”。2013年澳大利亚铁矿石矿商FMG在所罗门矿山启用了首辆无人驾驶卡车，与此同时矿业巨头必和必拓和加拿大石油公司森科尔也开始在运输过程中部署无人驾驶卡车，一方面降低运营成本，另一方面提高工作场所的整体安全性。

值得注意的是，森科尔的无人驾驶卡车也是来自于小松集团，这些卡车可通过精确的GPS导航系统辨别方向，并利用激光传感器和雷达来发现障碍物，如果遇到故障，控制中心监测到后和现场工作人员联系，共同解决问题。或许相较于当前很多企业公布的酷炫的自动驾驶技术，小松的无人驾驶卡车功能略显粗糙，但它们却是真真实实地为企业创造了利润，堪称最早投入商业化的自动驾驶技术。

大约从2015年开始，全球掀起了一股无人驾驶卡车研发热潮。这一年，戴姆勒的无人驾驶卡车率先被获准在拉斯维加斯市的高速公路上进行测试，据悉这在全美尚属首次，内华达州州长亲自为卡车颁发了“无人驾驶车辆”牌照。随后沃尔沃、福田汽车、斯堪尼亚等整车制造商的自动驾驶项目也纷纷浮出水面，其中沃尔沃和斯堪尼亚最早曝光的无人驾驶卡车，针对的也是矿区作业。

与此同时，一批新的自动驾驶初创公司也纷纷涌现，譬如在自动驾驶卡车领域正一路高歌猛进的图森未来和西井科技，就都是在2015年成立的。但与上面几家企业不同，图森未来和西井科技瞄准的是自动驾驶卡车的另一应用场景——港口，在他们看来，港口运输与矿区作业类似，也相对较封闭，并且由于对人员、车辆进出管理严格,环境可控，利于自动驾驶技术的实现。

作为国内主机厂的代表，上汽红岩、重汽、陕汽等显然也同意这一看法，过去两年中他们通过和相关初创公司合作，已经在国内部分港口开展了无人驾驶卡车测试。如今年4月图森未来对外发布其基于完全自有车辆的港区内部集装箱卡车车队自动驾驶测试视频，视频中的自动驾驶卡车就是基于陕汽X6000打造，同月主线科技牵手中国重汽打造的无人驾驶(L4级别)电动卡车在天津港开启试运营，充分表明了国内玩家对这一技术路线的认可。

而Waymo、Uber等科技公司的进入，以及苏宁、京东等物流巨头的入局，则使自动驾驶卡车的商业化应用场景再一次得到了拓展，从早期的矿区、港口运输，慢慢扩展到了物流配送领域，自动驾驶卡车也从过去的封闭式运营，慢慢向公共交通领域切入，堪称一个重大的突破。

商业化任重道远

整体来看，目前业界对于自动驾驶卡车的关注，主要集中在两方面：一种是矿区、港口、物流园区等完全封闭场景的应用，由于运行环境相对较封闭，道路参与者类型单一，数量较少，车辆整体行驶速度低，且运距短，线路重复度高，正在逐步成为现实。如东风汽车，据悉就正在推进无人驾驶物流车、港口用车甚至是煤矿用车项目，今年年底其无人驾驶矿区运煤车可能将投入使用。

另一种则是由一段段固定高速公路组成运营线路的半封闭场景，这些场景路况也没有普通公路复杂，行人等不可控因素同样相对较少，在很多业内人士看来是自动驾驶商业化落地的另一理想场景。但鉴于在高速公路、社会道路上，自动驾驶汽车还存在法律、技术、伦理等多方面的问题，有观点认为2025年能否实现还不确定。

法律限制

据不完全统计，如果要全面部署自动驾驶汽车，至少要修改我国包括交通安全管理、测绘、运输、信息、通讯、质检、标准化在内七个领域的超24部法律。而目前国内自动驾驶立法的进展是，主要停留在自动驾驶汽车合法上路测试阶段，并且还是在有限的几个地区才能开展，大多数地区依旧不允许自动驾驶汽车上路。例如将来自动驾驶卡车主要的运营场景——高速公路，目前就未开放测试，如此一来很不利于自动驾驶的研发和普及。

况且就算现在法律允许自动驾驶卡车上路，谁应该为自动驾驶车辆投保？一旦出现事故该如何定责？特别是在自动驾驶汽车造成人身伤亡或者财产损失的情况下，应当由谁承担对被害人的赔偿责任？是否应当追究相关责任人的刑事责任……也是需要考虑的问题。

技术难点

相较于市政道路，矿区、港口等对自动驾驶卡车而言，环境虽然相对较简单，但也有实现难点。一个突出的问题是港口高精度地图的构建和定位，由于集装箱、桥吊等的位置随时在变化，加之桥吊等金属物件会对卫星信号造成干扰，常常难以准确定位。

自动驾驶卡车在高速公路上运营，同样存在技术难点。由于卡车主要被用来运输货物，重量大、体积大的特征，使其具有更大的惯性，一旦出现突发情况，刹车距离也比较长。这就要求自动驾驶卡车的传感器，能够探测到更远的距离，但目前的情况是，还没有一种技术方案能够确保自动驾驶汽车能够在所有恶劣环境中安全行驶。

伦理问题同样是困扰自动驾驶玩家们的一个老大难题。虽然目前大家研发自动驾驶技术的初衷是为了减少交通事故的发生，但不可否认自动驾驶汽车还是无法避免会卷入交通事故，并面临道德上的考验。例如在一次有可能致命的碰撞中，一辆自动驾驶汽车必须作出一个艰难的决定，是撞上前面闯红灯的卡车，还是冲向人行道撞上行人，这种情况下该如何抉择？

可以看到业界已经在思考类似的问题，并着手去解决，例如英特尔的责任敏感安全(RSS)模型，通过将人类对于安全驾驶的理念和概念转化成为数学公式和计算方式，对自动驾驶汽车的“安全状态”进行界定，比如安全的车间距、安全并线空间，告诉自动驾驶汽车在不同的场景下该如何采取应对措施，从而实现安全行驶。虽然理念很酷炫，不过长远来看要想完全扫清自动驾驶技术前景道路上的障碍，实现多种场景下的大规模商用，还有很长一段路要走。毕竟力拓十年的时间也不过布局了百余辆自动驾驶卡车，按此节奏现在言自动驾驶卡车大规模量产确实言之尚早。