與具有挑戰(zhàn)的RoboTaxi和干線物流場景相比，礦區(qū)自動駕駛市場容量較小，容易觸及增長天花板。

　　自動駕駛歷經(jīng)多年的發(fā)展，市場關注度不再僅停留于技術(shù)層面，尤其在特斯拉、Waymo、圖森未來等企業(yè)實現(xiàn)進一步的商業(yè)化落地后，自動駕駛何種場景更容易規(guī)模落地成為業(yè)內(nèi)關注的焦點。

　　趨之若鶩的RoboTaxi，機會越大，挑戰(zhàn)越大

　　提及自動駕駛在汽車市場的商業(yè)化落地，首先需要理解目前智能駕駛技術(shù)在商用車和乘用車領域能起到的作用。

　　一般來說，乘用車是為了使生活便利而設計，用于運載人員及其行李/或偶爾運載物品，涵蓋了轎車、微型客車以及不超過9座的輕型客車;商用車則主要是為企業(yè)經(jīng)營獲取利潤而設計，用于運輸大量的人或者貨物，包含了所有的貨載汽車和9座以上的客車。

　　雖然智能駕駛技術(shù)在二者的底層技術(shù)上是部分通用的，但由于具體場景不同，會呈現(xiàn)出顯著不同的技術(shù)要求和商業(yè)模式。

　　眾所周知，在眾多的自動駕駛落地場景中，屬于乘用車細分市場中的RoboTaxi是最性感的一條賽道，究其原因，不僅在于其市場規(guī)模足夠大，而且更是對傳統(tǒng)出行方式的變革。

　　在《中國自動駕駛市場與未來出行市場展望》的報告中，咨詢機構(gòu)IHS Markit預測，到2030年，中國共享出行總市場規(guī)模將達到2.25萬億，RoboTaxi在其中的占比將達到60%，規(guī)模為1.3萬億。

　　萬億市場規(guī)模之外，RoboTaxi帶來的社會效益更是無法估量。完全無人駕駛開放之后，自動駕駛將真正代替人工駕駛，司機得到徹底解放，進而帶來的是交通安全和效率的大幅提升。傳統(tǒng)出行方式得到顛覆，普通用戶將享受到更便捷和個性化的出行服務。

　　現(xiàn)階段領先企業(yè)的示范運營以商業(yè)化為主要目的。之前開放道路測試主要針對自動駕駛技術(shù)驗證，在開放載人測試后，其重點轉(zhuǎn)向商業(yè)應用。將自動駕駛出租車作為出行服務提供給民眾，驗證運營模式及商業(yè)模式。

　　百度、文遠知行、小馬智行、AutoX 等均已在城市的特定區(qū)域開展RoboTaxi業(yè)務。以百度為例，其自動駕駛出租車已可面向普通民眾開放，使用百度地圖或百度APP可進行叫車服務，無需進行額外申請或下載;AutoX接入高德打車平臺，在高德地圖APP即可進行呼叫，與民眾日常出行使用習慣融為一體，形成場景應用閉環(huán)。

　　所謂市場越大，挑戰(zhàn)越大，除了對手眾多，競爭激烈外，RoboTaxi依然面臨政策、測試、技術(shù)等方面的挑戰(zhàn)。

　　以技術(shù)為例，RoboTaxi應用在城市開放道路，面對的交通路況異常復雜，包括無保護左拐、行人/摩托車/電動摩托車/單車避讓、夜間行駛等，以及延伸出大量極端場景，如車身廣告印刷圖案、路邊行人手持標志牌、路中間的不明障礙物等。目前雖可處理90%的常規(guī)問題，但剩下10%影響巨大，需要花費90%時間解決，長尾效應明顯。

　　此外，對于國內(nèi)大多數(shù)專注于RoboTaxi領域的企業(yè)來說，似乎離盈利還遙遙無期。

　　例如百度在2013年開始進入智能駕駛領域，直到2019年百度的L4級量產(chǎn)自動駕駛乘用車下線，再到2021年5月Apollo RoboTaxi在北京試運營地區(qū)收費，實現(xiàn)商業(yè)化收入，所謂的商業(yè)化竟歷時8年。而根據(jù)麥肯錫預測，RoboTaxi每千米成本不斷下降，與傳統(tǒng)出租車成本相比，RoboTaxi出行服務成本將在2025年至2027年之間才會達到拐點。

　　更有業(yè)內(nèi)人士認為，高線數(shù)激光雷達傳感器能降到1000美元以內(nèi)，自動駕駛算力平臺價格也在萬元人民幣以下，成本基本上就可以接受。商用車實現(xiàn)盈利可能在3-5年后，乘用車實現(xiàn)盈利則可能需要10-20年。

　　技術(shù)、成本、市場的最佳平衡，干線物流有望最快落地

　　如果說前述RoboTaxi在乘用車市場被認為是自動駕駛落地最大應用場景的化，那么在商用車細分市場中，干線物流被認為是僅次于RoboTaxi的第二大自動駕駛商業(yè)化應用場景，甚至是整個(包括乘用車和商用車市場)自動駕駛應用場景中最有商業(yè)價值的場景。

　　據(jù)統(tǒng)計，我國目前由中重卡承運的干線運輸占到整體公路貨運市場的82%，全國中重卡保有量約730萬臺 ，體量全球第一。而高速公路相對規(guī)范的道路環(huán)境和公路貨運行業(yè)強烈的應用需求，使得干線物流被認為是特定場景之后將最快實現(xiàn)自動駕駛商業(yè)化落地的另一個細分市場。

　　對于干線物流來說，自動駕駛可大幅降低人力成本、減少燃油消耗，為物流企業(yè)降本賦能。

　　根據(jù)相關統(tǒng)計測算，自動駕駛貨車在長途運輸時，可將駕駛員減少為1名，短途運輸顯著減少駕駛員的工作量;平均減少0.5-1個駕駛員的人力成本支出，約為6-15萬/年/車。另一方面，自動駕駛貨車通過編程，優(yōu)化行駛速度及加減速策略，提高燃料的使用效率，每年減少10-15%的燃油費用，約為3-5萬/年/車。若采用列隊行駛技術(shù)，使多輛貨車更加緊密地編隊行駛，通過減少風阻，進一步減少約10%的燃油消耗。

　　另據(jù)東吳證券的估算，從重卡的5年運營成本結(jié)構(gòu)來看，引入自動駕駛系統(tǒng)后，重卡5年總成本將降低23.4%，總成本節(jié)約近百萬元，平均每年20萬元。

　　基于此，頭部干線物流自動駕駛方案解決商與主流 OEM、場景方構(gòu)建生態(tài)圈，跨場景玩家紛紛入場布局。

　　目前頭部重卡自動駕駛公司主要包括圖森未來、智加科技、主線科技、贏徹科技和宏景智駕等。與此同時，跨場景玩家也紛紛利用自身差異化優(yōu)勢入局。包括小馬智行、希迪智駕、清智科技、經(jīng)緯恒潤等均開始布局自動駕駛重卡領域。同時，傳統(tǒng)重卡市場也積極布局自動駕駛技術(shù)，其中上汽紅巖、三一重工等均有所布局。

　　以智加科技為例，以智加科技為例，其始終堅持漸進式的發(fā)展路線，與主機廠和一級供應商緊密合作，通過前裝量產(chǎn)及聯(lián)合物流客戶的實際運營，不斷釋放自動駕駛技術(shù)的商業(yè)價值，讓客戶方和場景方切實從科技賦能中收獲綠色低碳、降本增效、安全省力。

　　具體表現(xiàn)在聯(lián)合一汽解放、摯途科技完成了面向榮慶物流的100臺中國最大前裝量產(chǎn)自動駕駛重卡訂單的首批交付，與此同時，智加科技還積極與下游場景方建立緊密聯(lián)系，例如與亞馬遜簽署訂單，將提供至少1000套搭載 NVIDIA DRIVE Xavier運算平臺的自動駕駛系統(tǒng)，為亞馬遜長途物流車隊進行升級。

　　其他場景挑戰(zhàn)猶存，市場空間相對較小

　　除了上述的干線物流，商用車的自動駕駛應用場景還包括港區(qū)場景、物流園區(qū)、礦區(qū)場景、機場場景、末端配送和無人清掃，屬于半封閉或者封閉的自動駕駛應用。

　　但在業(yè)內(nèi)看來，所謂封閉并非意味著簡單。

　　以港區(qū)為例，其沒有交通燈控制，每個路口都沒有保護，考驗自動駕駛集卡的感知能力和行為預測能力。自動駕駛集卡僅承擔港口作業(yè)中的水平運輸環(huán)節(jié)，和橋吊、場橋的配合十分重要，要求定位誤差要維持在厘米級范圍內(nèi)。對于車身長、慣性大的港口集卡，需要進行適應調(diào)整;對于碼頭遍布金屬集裝箱將對信號有所干擾的情況，還需解決影響衛(wèi)星導航系統(tǒng)定位精度的問題。

　　又例如礦區(qū)場景，礦區(qū)自動駕駛運輸場景的實現(xiàn)，除了自動駕駛礦用貨車能夠在技術(shù)上滿足需求外，還需要能夠?qū)⑸虡I(yè)模式復制和拓展，才能將規(guī)模做大，攤低成本。目前國內(nèi)礦業(yè)市場比較分散，在一個礦區(qū)打通商業(yè)模式后，能否進入另一個礦區(qū)的供應體系，可能會存在一定困難。

　　由此看，這些場景同樣存在不小的挑戰(zhàn)，但與前述同樣具有挑戰(zhàn)的RoboTaxi和干線物流場景相比，市場容量卻較小，容易觸及增長天花板，使得其在市場、成本、技術(shù)間很難實現(xiàn)如干線物流場景的平衡，所以最終落地尚需時日。

　　寫在最后：其實一個新技術(shù)能否最終規(guī)模性、商業(yè)化落地，從來都是供需雙方在技術(shù)、成本以及市場等因素的最優(yōu)平衡，結(jié)合這些因素及目前自動駕駛落地的現(xiàn)狀，未來自動駕駛規(guī)?；涞氐膽脠鼍按蟾怕蕰紫仁窃谏逃密囀袌龅母删€物流，其次是乘用車市場的RoboTaxi。