不同場景的商用車自動駕駛產業化分析

左培文 董曉嵐 文 /圖

自動駕駛落地影響因素分析

目前，L2 級的商用車已經可以量產，其ADAS 的大范圍應用建立在Tier1 強大的系統、模塊化能力以及車規級產品基礎上。現在，L4 級的商用車落地對各大場景下的降本增效具有非常重要的意義，可大幅降低人力成本，無需配置安全員以及相關安全設施，但在國內落地時間受不確定性因素影響。

1.政策法規推動

2018 年1月，國家發改委發布《智能汽車創新發展戰略》（征求意見稿），明確了三步走戰略及政策扶持方向：2020 年智能汽車新車占比達到50%；2025 年新車基本實現智能化，高級別智能汽車實現規模化應用；第三步，2035年建成智能汽車強國。

中國標準智能汽車的技術創新、產業生態、路網設施、法規標準、產品監管和信息安全體系框架基本形成。在此基礎上大力推動眾包、眾創、眾扶、眾籌等多種創新模式，利用先進制造產業投資基金等多種渠道，支持智能汽車重大項目建設和示范應用，強化稅收金融政策引導，落實對智能汽車領域中小企業和初創企業的財稅優惠政策，利用開發性和政策性金融、融資租賃和金融租賃等政策工具，重點扶持智能汽車新業態、新模式發展。

2.其他因素

商用車自動駕駛場景物流運輸商業化高，城市化路況復雜，與乘用車相比，需要考慮到的因素也完全不同。

在駕駛員存量少、增量低，運輸量大幅上漲，駕駛員面臨供給不足的大國情下，單就商業化最重要的成本來看，自動駕駛量產帶來的降本增效十分可觀，成本下降就會驅動一波全新的機會。

自動駕駛將在限定場景優先落地

網絡時代，汽車作為移動出行必不可少的工具，正隨著科技的發展不斷刷新自身功能，自動駕駛的功能落地，將結合不同的落地場景打造可復制循環的商業模式閉環。

目前各主機廠和Tier1 都已具備L2級別量產能力，互聯網企業和大型主機廠發布各自的自動駕駛相關平臺進一步將資源集中；算法型公司則瞄準L3 級別乘用車和L4 級別多商用場景的市場，主機廠對自動駕駛L4～L5 級別的落地時間規劃在2018—2022 年。

商用車不同的適用場景在落地性上各不相同。當下主流落地性較強的場景包括港口貨運、礦區、市政環衛、半封閉園區以及高速運輸等。

1.港口

自動駕駛落地影響因素分析

港口有望成為自動駕駛技術最先落地的場景之一。目前，我國整車廠發布的港口車型全部屬于L4 級及以上。

為了提升運營效率，降低安全風險，全球的港口都在不約而同的向著智能化、無人化升級轉型。而隨著港口不斷的智能化升級，場景封閉、行駛速度慢、環境簡單造就了其自動駕駛落地的先天優勢。而港口的全球排名中，前十有7 個位于中國。無論是整車廠還是科技公司紛紛進入港內集裝箱卡車自動駕駛運輸市場。

2017 年，上汽紅巖集成了如西井科技、上港集團等眾多合作伙伴，立項自動駕駛卡車。洋山港定制上汽紅巖的智能無人駕駛牽引車，在珠海港、廣州南沙港運行。2018 年2 月，中國重汽、主線科技及天津港集團聯合簽署天津港智能自動駕駛港口集裝箱純電動牽引車研發與示范運營項目。2018 年4 月，圖森對外發布港區內部集裝箱卡車車隊自動駕駛測試視頻，正式進入港口自動駕駛卡車運輸市場。2019 年4 月，吉利新能源商用車集團與暢行智能簽署港口自動駕駛車輛戰略合作協議，推出混合動力自動駕駛集卡車。

越來越多的港口意識到自動化改造是升級的必經之路：如廈門新海達集裝箱碼頭在落地西井科技的遠程控制岸橋人工智能識別系統時，預留了使用自動駕駛集裝箱水平運輸時所需配套的識別功能模塊；深圳西部港區海星碼頭將建成具有基于5G 應用的無人駕駛集卡、實時巡檢無人機、智慧安防等應用的先進港口。廣州南沙港區四期碼頭，預計2021 年建成投產，將成為全球第1 個水平運輸采用無人駕駛集卡的全自動化碼頭。

表1 目前針對港口的主要自動駕駛車型

表2 全球港口排名

2.礦山

在礦山場景中，自動駕駛級的礦山用車在成本方面效果顯著，有數據統計，200 輛自動駕駛礦用車累計200 億t 的工作量，能夠降低運輸成本約15%，輪胎壽命提高40%，而運輸效率能夠提高30%。

除了確鑿的數據支撐以外，政策的大力支持也使得礦山成為最佳落地的場景之一。如國家煤礦安全監察局公告2019 年第1 號《煤礦機器人重要研發目錄》文件中已將“露天礦卡自動駕駛系統”列為重點研發項目。

目前，參與礦區無人駕駛研究的企業主要有5 類：大型采礦企業，如神華集團等；礦用車生產企業，如北方股份、中國中車等；數字礦山裝備企業，如東方測控、迪邁科技等；智能駕駛創業公司，如踏歌智行、西井科技、慧拓智能等；以及其他企業，如躍薪智能等。

相應的車型也已陸續運營應用。在2018 年bauma CHINA 上，徐工重汽發布了XG90H，擁有循跡行駛、智能避障、運動跟隨、自動轉彎、“全線控”執行、人機交互以及感知融合多種功能，能夠滿足礦山場景的多種需求。而中國重汽在其2019 年商務大會發布的豪沃礦用車可達到L4 級自動駕駛。濰柴在2019 年9 月，也發布了礦用抑塵車和倒車自動剎車系統礦卡，可滿足L3 級別的自動駕駛功能。

3.環衛清潔

環衛車的運行軌跡屬于固定半封閉區域，對速度要求很低，時效性要求更低，而同時，自動駕駛能夠直接消除駕駛員成本，這也是許多參與企業紛紛瞄準的區域，而其道路結構復雜，現有基礎差也在一定程度上放慢了其發展的步伐。

目前的城市道路清潔分為3 種場景：第一，高速、高架：完全機械化、要求高；第二，地面道路：機械化為主、部分靠人工，要求高；第三，園區、公園、學校：人工居多，機械化過度，要求相對較低。

參與的企業多數以科技類為主：高仙人機器人、智行者科技、百度Apollo、仙途智能等。值得一提的是，因春晚而火的網紅“蝸小白”，它是智行者推出的搭載百度高精地圖服務的無人駕駛掃路機。

環衛車與無人駕駛貨車類似，對于無人駕駛環衛車輛消除駕駛員成本是盈利的關鍵。同時，需要與城市的規劃建設結合在一起，才能夠更好的推廣無人環衛車輛。而“最后1 km 物流”的無人駕駛與其相似，相信在今后也會飛速發展，目前參與的主要是京東等物流行業巨頭。

2019 年5 月7 日，全國首次大規模商用車列隊跟馳公開驗證試驗順利開展，參與企業有北汽福田汽車股份有限公司、東風商用車有限公司和中國重型汽車集團有限公司

表3 主要公交及園區擺渡L4 級無人駕駛車型

4.公交及園區擺渡

目前全國多家公交公司已經開啟自動駕駛模式，進行示范調試運營，例如北京、深圳、長沙、常州等，公共交通的無人駕駛時代馬上就要到來。不過，能夠達到L4 級高度自動化的車輛還不多，但涵蓋了公交以及相對封閉的園區擺渡場景。

2019 年1 月、3 月和9 月，深藍科技、宇通客車和安凱分別發布了L4 級的自動駕駛公交車，并已經在國內多個地方落地運行。而封閉園區的接駁與擺渡，相對來說L4 級的車更豐富一些。2018年4 月，金旅的“星辰”純電動微循環客車之后，金龍的阿波羅自動駕駛小巴、海格Pro-Blue“深藍”、東風Sharing-VAN 移動出行服務平臺以及開沃“藍鯨號”，都可以實現封閉場景下自動循跡、主動避障以及精準控制等，滿足針對封閉的景區、廠區、機場等接駁、通勤以及觀光等需求。

5.干線物流

在我國，有著9 萬億元的物流市場。物流行業對自動駕駛的需求，要比乘用車或者大型客車對自動駕駛的需求強烈得多，并且由于車輛主要運行在封閉場景中,被認為在技術上相對容易實現。

目前，針對高速公路物流的自動駕駛多為L2 級別，均能達到量產。我國干線物流的自動駕駛可謂是“玩家最多，競爭最激烈”。

筆者梳理了目前參與國內干線物流自動駕駛的主要企業，如表4 所示。

值得一提的是，在高速物流中，卡車列隊跟馳(Platooning)是在解決各種問題，實現L4 自動駕駛之前的過渡方案，能夠有效降低干線物流成本。

列隊跟馳能夠有效控制車輛之間的距離、車隊行駛狀態，減少車隊行駛中的風阻，從而降低車輛燃油消耗，提升車輛安全性。據統計，列隊跟馳能夠減少5%～20%的燃油消耗。

早在2016 年, 歐洲7 大卡車廠商奔馳、沃爾沃、斯堪尼亞、雷諾、達夫、依維柯等互為競爭對手，由歐洲汽車制造商協會組織“2016 卡車隊列挑戰活動”，鼓勵政府積極制定法規、標準并推廣。而我國起步較晚，但相對于車企，政府比較積極。2018 年4 月工信部、交通部、公安部聯合發布《智能網聯汽車道路測試管理規范(試行）》，推動自動駕駛技術發展。直到2019 年5 月7 日，全國首次大規模商用車列隊跟馳公開驗證試驗順利開展，參與企業有北汽福田汽車股份有限公司、東風商用車有限公司和中國重型汽車集團有限公司，車隊主要通過V2V(機動車輛間基于無線的數據傳輸)實現網聯功能，車與車之間信息互通，后車就能根據前車發出的指令自動加速、減速、轉向等。

2019 年9 月6 日，一汽解放L2 量產級卡車在上海投放

表4 干線物流主要企業

小結

就自動駕駛產業鏈而言，每個階段都蘊含著巨大商機，目前無論是主機廠、互聯網、出行平臺等各種公司都想要分一杯羹，并沒有出現一家獨大的現象。相比乘用車領域，商用車對自動駕駛有著更強的需求以及更明確的目標和商業場景，因此，從需求側看，商用車自動駕駛有望最先落地。但無論是哪一種場景，在法律法規上，都存在著空白區域，安全更不可忽視。