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    无人驾驶进入大规模量产前夜 七大场景先落地

    2020-05-20 09:16:21 来源:盖世汽车 作者:佚名
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      无人驾驶究竟何时才能实现真正的大规模量产?相信对这项技术有所耳闻的人都会有这样一个疑问。目前来看,快则三五年。

      当然,这里并不是指那种用于普通乘用车的无人驾驶技术,而是指无人配送、无人环卫、封闭园区物流、干线物流、无人巴士、Robo-taxi等特殊场景下的无人驾驶应用,有望在未来几年逐步落地。至于乘用车上方面,最先让普通消费者体验到无人驾驶的应用有望是无人代客泊车,这项技术目前也已具备一定的商业化条件,未来1-2年内将在不少主机厂逐步量产。

      快则三五年 无人驾驶大规模量产在即

      无人驾驶经过十多年的发展,无论是技术进步还是政策监管上都有了长足的进步,特别是在Robo-taxi、无人巴士、无人配送、无人环卫、干线物流、封闭园区物流以及自主代客泊车七大特殊的应用场景里,无人驾驶已初步具备商业化条件。

      比如Robo-taxi,在各大自动驾驶技术公司的积极推动下,越来越多的普通用户已经能够接触到这一“新物种”。从一开始的点到点,到现在的在一定区域内上下车;从面向特定的人群,如相关企业的员工使用,到面向更多的公开人群使用;从一开始的免费测试到现在进行收费尝试,目前Robo-taxi正一步步向普通的出行服务靠拢。

      
        

      图片来源:Waymo

      “一个显著的转变是,之前Robo-taxi都是专用的APP,现在普通消费者常用的百度地图、高德地图等App就可以接入相关服务,这使得Robo-taxi得以和市场及消费者更加贴近,由此为Robo-taxi大规模推广奠定了基础。”日前,中国电动汽车百人会智能网联研究院朱雷在自动驾驶商业应用场景高端研讨会暨百人会场景研究系列报告发布会上表示。

      他进一步指出,驱动Robo-taxi快速发展的有两个很重要的因素,一个是很多国家已经开始允许企业开展完全无人的自动驾驶测试,例如Waymo在亚利桑那州的测试,以及百度在长沙、沧州等地开展的Robo-taxi测试。另一个则是激光雷达成本的大幅下降,带动整车的价格也出现了一定幅度的下滑。

      “随着国内激光雷达厂商工艺技术的进步,一定程度上实现了激光雷达国产替代,当前激光雷达的成本已经下降到了原来的1/4,甚至1/10,未来随着固态激光雷达的发展,预计激光雷达的使用成本会有更大的下降。基于此,整车的价格现在也已经进入到了百万以内,甚至80万以内,这对未来自动驾驶的大规模量产会是很重要的基础。” 朱雷表示。

      与Robo-taxi类似,同样用于载人的无人巴士,现在也开始在一些简单的场景里运行。例如百度联合厦门金龙打造的“阿波龙”, 截至2019年7月31日累计自动驾驶里程就达到了5万多公里,服务乘客近六万人次,现在“阿波龙”已经在30多座城市场景落地运营这在几年前可以说是难以想象的。

      在载物方面,目前技术较为成熟的是无人配送,很多研发无人配送技术的企业已经进入了小批量生产阶段,头部企业在全国甚至国外已经部署了大量无人车进行测试,规模较大的已经超过上百辆。例如新石器,早在2019年5月就与西安市及航天基地签订了国内最大无人车订单,累计交付100多辆产品,并投入正式运行,随后该公司又与中东电商黑马电商平台noon签署订单总量为5000台的战略合作协议。

      
        

      图片来源:新石器

      “未来3年之内,无人配送可能会有一个量产落地,成本预计会从现在的40万 -60万元降低到8-15万元,核心原因是激光雷达、线控底盘以及计算平台等逐步国产化。”朱雷指出。“届时无人配送将从简单场景开始,比如说在高校、产业园等封闭或者半封闭园区承担一些配送工作,替代部分配送员降低整个配送企业的成本。”

      美团无人配送首席科学家夏华夏也认为低速的无人配送大概在未来3-5年可以规模化应用。“所谓规模化就是可以大规模地、不需要太多烧钱地去铺开。” 不过,夏华夏认为这背后有两个很重要的前提,一是无人驾驶方案的成本跟其它方案相比至少持平了;二是具备大规模无人车的管理和运营能力,例如自动停车、充电换电、车辆维修等。

      封闭园区物流在某些环境里也已具备商业运行条件,比如在矿区、港口、机场等封闭场景。一个典型的例子是驭势科技,据悉其无人驾驶物流线路已经在上汽通用五菱的河西基地和宝骏基地实现批量覆盖,共计16条路线、75台无人驾驶车辆投入使用,运输线路涵盖总装物流、发动机物流、冲压物流、车身物流等场景,很快驭势科技还将有全球第一个超过100台无人驾驶物流车的商业运营项目诞生。

      另外,无人环卫和干线物流目前也具备了一定的技术成熟度,特别是无人环卫方面,一些领先的企业已经开始组建自己的环卫车队,为整个城市提供相关的服务。如智行者的蜗小白,早在2019年下半年就已经在全国20多个省市地区完成了安全部署,服务包括校园、物业、景区、游乐场等多个场景。发展到现在,据智行者联合创始人李晓飞透露蜗小白已经在美国、瑞典、德国、沙特等国家实现投放,且和十余个海外国家签署了战略合作协议。

      
        

      蜗小白,图片来源:智行者

      在上述应用之外,无人代客泊车(AVP)是唯一一个面向乘用车的无人驾驶应用。由于具备开放道路(但道路条件较为简单,行驶距离有限且受行人干扰较小)、自由路线、低速、车内无人几大特点,AVP也一致被认为是短期内有望快速落地的无人驾驶应用之一。从目前各企业的研发进展,未来1-2年内将有不少主机厂量产带有AVP功能的车辆,如戴姆勒、一汽、广汽、威马、长城等均已表示将在今明两年实现AVP的量产落地。

      商业化前景虽好 特殊场景亦有特殊场景的“难”

      尽管相较于乘用车无人驾驶,面向特定场景的无人驾驶应用在短期内更容易实现,但现阶段相关细分场景面临的难点亦不容忽视。

      以Robo-taxi为例,据文远知行相关负责人透露,目前Robo-taxi的量产难点主要集中在三个方面。“第一是技术的稳定性,这是实现无人驾驶的关键,由于无人驾驶从技术到落地不可能瞬间发生,因此运营需要早布局、早落地、持续开展,并且是真正的全开放式、全天候运营,实打实到市场上与用户打交道,获得一手的、丰富的运营数据和经验。第二是政策,如果政策不开放的话,企业运营也很难真正走到‘无人’那一步。另外,如果运营、技术达不到一定标准,政策也不会开放。”

      无人巴士方面,现阶段面临最大的挑战同样是技术,据朱雷介绍目前整个无人巴士的技术和产业链均还不是很成熟,另外无人巴士商业回报率相对于出租车、物流、配送等而言更低也是一大难题。“我们测算了一下,无人巴士投资的回收周期大概需要7年以上。”

      
        

      阿波龙,图片来源:百度Apollo

      海梁科技CEO胡剑平表示认同,他认为无人巴士规模化商用的前提是经营效率和经营收益率达到一定的水平,即公交公司愿意购买车辆,乘客愿意为之付费,要实现这两点预计还需要较长一段时间。

      无人环卫量产之路上最大的拦路虎则是成本。据了解目前无人环卫相比于普通环卫,平均下来每月每公里的成本要多出1-2万元,这意味着在一公里的开放道路上,如果用无人环卫替代普通环卫工,一年将多出10万~30万元。

      无人配送车目前的成本也不低。据夏华夏透露,现在一辆无人配送车的成本约为几十万,主要是传感器和计算单元的成本较高。“因此无人车配送与外卖小哥相比,不一定是节约成本,更主要是在成本差不多的情况下补足外卖小哥人力缺口。”夏华夏表示。

      “另外,无人配送车现阶段其实游离在现有交通监管体系之外。“朱雷表示。“从现行交通法规来看,无人配送车辆的属性还难以界定,对于它究竟属于机动车还是非机动车,还是机器人,业界还存在很大的争议。”

      干线物流虽然运营环境在结构化的高速公路上,也有一些特殊的要求,比如在干线物流两端,即上高速之前与下高速之后,对人的要求比较高。“所以我们看到干线物流在短期内真正实现无人驾驶还不是太容易,特别是在高速公路场景中,法规和技术两个方面都是需要时间去做准备的。” 嬴彻科技执行副总裁黄刚表示。鉴于此,在未来很长一段时间里干线物流可能都无法把司机拿掉,而是需要无人驾驶系统和司机协作实现整个干线物流的运输,如此才能够对物流行业起到很好的降本增效。

      
        

      图片来源:嬴彻科技

      封闭园区物流最大的挑战则在于技术的可迁移性较差,受制于矿区、港口、机场等场景所具有的特殊性,用于这些场景的无人驾驶技术很难再复制或者迁移到其他场景中,如此一来一旦这些市场饱和了,就没有再进一步扩展的空间。

      至于无人泊车,由于应用主要是面向乘用车,获得法规的许可是亟待解决的问题。“由于法规不允许,即使在低速和封闭场景也不允许乘用车无人驾驶,我们认为未来AVP的商业节奏会分为三步走,第一步是围绕部分高端车型,在住宅或者写字楼等固定车位先实现AVP。然后在车辆周转率比较高的交通枢纽、医院等地方开始逐步升级AVP停车场,随着这些停车场覆盖率的不断提升,带动AVP车辆渗透率进一步提升。最后,当AVP车辆渗透率达到30%的时候,就会拉动AVP停车场的建设。”朱雷表示。

      由此可见,尽管当前无人驾驶已经到了历史上距离规模化商用最近的时刻,这项技术要实现在特殊场景的大规模量产,同样还面临着技术不是很成熟、法规不完善、成本过高等多重限制,这意味着接下来几年行业需在相关问题上重点发力,方能真正加速无人驾驶时代到来。

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