无人驾驶卡车的真正技术障碍

近日，英特尔委托的一项无人驾驶新调查发现，只有21%的美国人愿意接受无人驾驶汽车。大多数人表达了谨慎，其中近一半（43%）的被调查者表示对无人驾驶汽车的安全性表示担忧。

相比乘用车无人驾驶一直受到消费者的不信任“投票”，今年面向物流领域的无人驾驶卡车一直处于升温状态。

IKE是最近被披露的一家无人驾驶卡车初创公司，联合创始人兼首席执行官Alden Woodrow表示：“现在行业有一个不好的迹象，就是大家都急于推出产品。我们希望更耐心一点，因为这是一项关乎安全的技术。”

在Woodrow看来，受限范围内的无人驾驶是务实的，我们必须100%保证系统和场景在我们的可控范围内。“试图制造一辆无人驾驶卡车，能够代替司机能做的所有事情，这实际上是非常愚蠢的，也是不切实际的。”

目前，IKE通过与Nuro公司建立软件许可合作伙伴关系，包括出让一部分股权以换取后者的高精地图绘及可视化软件技术。按照IKE估算，这可以缩短公司大约两年左右的研发时间。

今年早些时候，Nuro发布了自动驾驶安全自愿报告，这家由两位前谷歌工程师创立的无人驾驶初创公司是加州第四家发布此份报告的公司，排在它之前的只有 Waymo、通用和福特。

对于Nuro来说，卡车无人驾驶也是其一直渴望的细分市场，但这家公司专注在无人配送机器人（小车）上。“我们不想分心，尤其是对于小公司来说，获胜的机会在于专注以及和合作伙伴互相帮助。”Nuro联合创始人Dave Ferguson表示。

Woodrow此前担任Uber自动驾驶产品负责人，另外两位联合创始人也来自Uber，包括前Uber自动驾驶工程负责人孙南希（Sun）和高级工程师Van den Berg，此前两人在OTTO工作。

这些人经历了很多自动驾驶的技术陷阱和在Uber的一些失败经验，使得团队有意避开试图快速优化软件并以最快的速度发布产品的捷径。

Woodrow表示，建立规模化的无人驾驶商业产品，是一个仍需数年的工程。

但毋庸置疑的是，物流行业对于无人驾驶期待很高，这是一个关于何时，而不是“是否”的问题。事实上，在过去一年时间，港口、矿山、农业等领域，越来越多的无人驾驶运输车已经在试点落地。

从车队的角度来看，采用无人驾驶卡车的真正障碍在于现在的技术如何应对恶劣天气，如冰雪和大雨，以及由此产生的一系列道路状况的应对措施。

此外，成本仍是最大的问题之一。

目前，以卡车为例，配置全套传感器的增量成本大概在3万美金左右，考虑到未来新增的远程控制平台（后台数据服务）、联网技术、完善的人机接口，总的成本到2025年实际下降幅度可能不超过10%。（很多企业目前测算的成本下降到所谓的1万美金，更多基于纯传感器成本的下降。）

同时，未来一旦商业化运营，还需要配置更多的冗余安全措施，以及为系统故障及网络安全所增加的额外成本。

更有业内人士指出，“未来10年，数据和IT系统的安全对于商业化的物流运输来说，将是一个巨大的问题。”

但对于限定场景来说，无人驾驶卡车则是相对可控的。此前，DHL发布的一份报告指出，过去在物流仓库中使用的AGV技术，其实就是目前限定场景无人驾驶卡车的先行者，这些经验是可以直接转换的。

而现在最大的误区在于，大家的关注点都在自动驾驶技术本身，而对于物流行业来说，TCO（Total Cost Ownership全生命周期成本）对于投资回报来说是至关重要的。

考虑的不仅仅是车本身会自动驾驶，减少司机的成本。还要考虑对车辆动力系统的优化，如何提高燃油（电池）效率，降低运行的维护成本（如果自动驾驶车辆需要动不动就维修的话，那将是糟糕的。）和提高安全性能（这可能是自动驾驶的强项）。

这条路现在看起来，还很长。