不同场景的商用车自动驾驶产业化分析

左培文 董晓岚 文 /图

自动驾驶落地影响因素分析

目前，L2 级的商用车已经可以量产，其ADAS 的大范围应用建立在Tier1 强大的系统、模块化能力以及车规级产品基础上。现在，L4 级的商用车落地对各大场景下的降本增效具有非常重要的意义，可大幅降低人力成本，无需配置安全员以及相关安全设施，但在国内落地时间受不确定性因素影响。

1.政策法规推动

2018 年1月，国家发改委发布《智能汽车创新发展战略》（征求意见稿），明确了三步走战略及政策扶持方向：2020 年智能汽车新车占比达到50%；2025 年新车基本实现智能化，高级别智能汽车实现规模化应用；第三步，2035年建成智能汽车强国。

中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、路网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系框架基本形成。在此基础上大力推动众包、众创、众扶、众筹等多种创新模式，利用先进制造产业投资基金等多种渠道，支持智能汽车重大项目建设和示范应用，强化税收金融政策引导，落实对智能汽车领域中小企业和初创企业的财税优惠政策，利用开发性和政策性金融、融资租赁和金融租赁等政策工具，重点扶持智能汽车新业态、新模式发展。

2.其他因素

商用车自动驾驶场景物流运输商业化高，城市化路况复杂，与乘用车相比，需要考虑到的因素也完全不同。

在驾驶员存量少、增量低，运输量大幅上涨，驾驶员面临供给不足的大国情下，单就商业化最重要的成本来看，自动驾驶量产带来的降本增效十分可观，成本下降就会驱动一波全新的机会。

自动驾驶将在限定场景优先落地

网络时代，汽车作为移动出行必不可少的工具，正随着科技的发展不断刷新自身功能，自动驾驶的功能落地，将结合不同的落地场景打造可复制循环的商业模式闭环。

目前各主机厂和Tier1 都已具备L2级别量产能力，互联网企业和大型主机厂发布各自的自动驾驶相关平台进一步将资源集中；算法型公司则瞄准L3 级别乘用车和L4 级别多商用场景的市场，主机厂对自动驾驶L4～L5 级别的落地时间规划在2018—2022 年。

商用车不同的适用场景在落地性上各不相同。当下主流落地性较强的场景包括港口货运、矿区、市政环卫、半封闭园区以及高速运输等。

1.港口

自动驾驶落地影响因素分析

港口有望成为自动驾驶技术最先落地的场景之一。目前，我国整车厂发布的港口车型全部属于L4 级及以上。

为了提升运营效率，降低安全风险，全球的港口都在不约而同的向着智能化、无人化升级转型。而随着港口不断的智能化升级，场景封闭、行驶速度慢、环境简单造就了其自动驾驶落地的先天优势。而港口的全球排名中，前十有7 个位于中国。无论是整车厂还是科技公司纷纷进入港内集装箱卡车自动驾驶运输市场。

2017 年，上汽红岩集成了如西井科技、上港集团等众多合作伙伴，立项自动驾驶卡车。洋山港定制上汽红岩的智能无人驾驶牵引车，在珠海港、广州南沙港运行。2018 年2 月，中国重汽、主线科技及天津港集团联合签署天津港智能自动驾驶港口集装箱纯电动牵引车研发与示范运营项目。2018 年4 月，图森对外发布港区内部集装箱卡车车队自动驾驶测试视频，正式进入港口自动驾驶卡车运输市场。2019 年4 月，吉利新能源商用车集团与畅行智能签署港口自动驾驶车辆战略合作协议，推出混合动力自动驾驶集卡车。

越来越多的港口意识到自动化改造是升级的必经之路：如厦门新海达集装箱码头在落地西井科技的远程控制岸桥人工智能识别系统时，预留了使用自动驾驶集装箱水平运输时所需配套的识别功能模块；深圳西部港区海星码头将建成具有基于5G 应用的无人驾驶集卡、实时巡检无人机、智慧安防等应用的先进港口。广州南沙港区四期码头，预计2021 年建成投产，将成为全球第1 个水平运输采用无人驾驶集卡的全自动化码头。

表1 目前针对港口的主要自动驾驶车型

表2 全球港口排名

2.矿山

在矿山场景中，自动驾驶级的矿山用车在成本方面效果显著，有数据统计，200 辆自动驾驶矿用车累计200 亿t 的工作量，能够降低运输成本约15%，轮胎寿命提高40%，而运输效率能够提高30%。

除了确凿的数据支撑以外，政策的大力支持也使得矿山成为最佳落地的场景之一。如国家煤矿安全监察局公告2019 年第1 号《煤矿机器人重要研发目录》文件中已将“露天矿卡自动驾驶系统”列为重点研发项目。

目前，参与矿区无人驾驶研究的企业主要有5 类：大型采矿企业，如神华集团等；矿用车生产企业，如北方股份、中国中车等；数字矿山装备企业，如东方测控、迪迈科技等；智能驾驶创业公司，如踏歌智行、西井科技、慧拓智能等；以及其他企业，如跃薪智能等。

相应的车型也已陆续运营应用。在2018 年bauma CHINA 上，徐工重汽发布了XG90H，拥有循迹行驶、智能避障、运动跟随、自动转弯、“全线控”执行、人机交互以及感知融合多种功能，能够满足矿山场景的多种需求。而中国重汽在其2019 年商务大会发布的豪沃矿用车可达到L4 级自动驾驶。潍柴在2019 年9 月，也发布了矿用抑尘车和倒车自动刹车系统矿卡，可满足L3 级别的自动驾驶功能。

3.环卫清洁

环卫车的运行轨迹属于固定半封闭区域，对速度要求很低，时效性要求更低，而同时，自动驾驶能够直接消除驾驶员成本，这也是许多参与企业纷纷瞄准的区域，而其道路结构复杂，现有基础差也在一定程度上放慢了其发展的步伐。

目前的城市道路清洁分为3 种场景：第一，高速、高架：完全机械化、要求高；第二，地面道路：机械化为主、部分靠人工，要求高；第三，园区、公园、学校：人工居多，机械化过度，要求相对较低。

参与的企业多数以科技类为主：高仙人机器人、智行者科技、百度Apollo、仙途智能等。值得一提的是，因春晚而火的网红“蜗小白”，它是智行者推出的搭载百度高精地图服务的无人驾驶扫路机。

环卫车与无人驾驶货车类似，对于无人驾驶环卫车辆消除驾驶员成本是盈利的关键。同时，需要与城市的规划建设结合在一起，才能够更好的推广无人环卫车辆。而“最后1 km 物流”的无人驾驶与其相似，相信在今后也会飞速发展，目前参与的主要是京东等物流行业巨头。

2019 年5 月7 日，全国首次大规模商用车列队跟驰公开验证试验顺利开展，参与企业有北汽福田汽车股份有限公司、东风商用车有限公司和中国重型汽车集团有限公司

表3 主要公交及园区摆渡L4 级无人驾驶车型

4.公交及园区摆渡

目前全国多家公交公司已经开启自动驾驶模式，进行示范调试运营，例如北京、深圳、长沙、常州等，公共交通的无人驾驶时代马上就要到来。不过，能够达到L4 级高度自动化的车辆还不多，但涵盖了公交以及相对封闭的园区摆渡场景。

2019 年1 月、3 月和9 月，深蓝科技、宇通客车和安凯分别发布了L4 级的自动驾驶公交车，并已经在国内多个地方落地运行。而封闭园区的接驳与摆渡，相对来说L4 级的车更丰富一些。2018年4 月，金旅的“星辰”纯电动微循环客车之后，金龙的阿波罗自动驾驶小巴、海格Pro-Blue“深蓝”、东风Sharing-VAN 移动出行服务平台以及开沃“蓝鲸号”，都可以实现封闭场景下自动循迹、主动避障以及精准控制等，满足针对封闭的景区、厂区、机场等接驳、通勤以及观光等需求。

5.干线物流

在我国，有着9 万亿元的物流市场。物流行业对自动驾驶的需求，要比乘用车或者大型客车对自动驾驶的需求强烈得多，并且由于车辆主要运行在封闭场景中,被认为在技术上相对容易实现。

目前，针对高速公路物流的自动驾驶多为L2 级别，均能达到量产。我国干线物流的自动驾驶可谓是“玩家最多，竞争最激烈”。

笔者梳理了目前参与国内干线物流自动驾驶的主要企业，如表4 所示。

值得一提的是，在高速物流中，卡车列队跟驰(Platooning)是在解决各种问题，实现L4 自动驾驶之前的过渡方案，能够有效降低干线物流成本。

列队跟驰能够有效控制车辆之间的距离、车队行驶状态，减少车队行驶中的风阻，从而降低车辆燃油消耗，提升车辆安全性。据统计，列队跟驰能够减少5%～20%的燃油消耗。

早在2016 年, 欧洲7 大卡车厂商奔驰、沃尔沃、斯堪尼亚、雷诺、达夫、依维柯等互为竞争对手，由欧洲汽车制造商协会组织“2016 卡车队列挑战活动”，鼓励政府积极制定法规、标准并推广。而我国起步较晚，但相对于车企，政府比较积极。2018 年4 月工信部、交通部、公安部联合发布《智能网联汽车道路测试管理规范(试行）》，推动自动驾驶技术发展。直到2019 年5 月7 日，全国首次大规模商用车列队跟驰公开验证试验顺利开展，参与企业有北汽福田汽车股份有限公司、东风商用车有限公司和中国重型汽车集团有限公司，车队主要通过V2V(机动车辆间基于无线的数据传输)实现网联功能，车与车之间信息互通，后车就能根据前车发出的指令自动加速、减速、转向等。

2019 年9 月6 日，一汽解放L2 量产级卡车在上海投放

表4 干线物流主要企业

小结

就自动驾驶产业链而言，每个阶段都蕴含着巨大商机，目前无论是主机厂、互联网、出行平台等各种公司都想要分一杯羹，并没有出现一家独大的现象。相比乘用车领域，商用车对自动驾驶有着更强的需求以及更明确的目标和商业场景，因此，从需求侧看，商用车自动驾驶有望最先落地。但无论是哪一种场景，在法律法规上，都存在着空白区域，安全更不可忽视。