耗时三年，港口自动驾驶技术运营服务商飞步科技在宁波舟山港打造了全球最大规模的港口无人集卡车队。同时，通过路端智能感知解决视野盲区问题，提供超视距感知信息。基于云端智能调度系统，提供实时路径规划与设备车队调度管理服务，真正提升全局作业效率。
而就在数年前，智能乃至无人驾驶还只是停留在理论探索阶段，而今各种商务场景中开始大量出现无人驾驶的身影，大家惊喜地发现无人驾驶商用车已悄然在港口、矿区、园区、干线运输、同城货运等丰富场景落地。
而这，仅仅是冰山一角，一个万亿级赛道已经铺开，等候一批又一批创新开拓者披荆斩棘、奋勇前行。
9月20日，由上海报业集团｜蓝鲸财经主办、CIC灼识咨询协办、中国信息协会智慧物流分会为指导单位的【蓝鲸·新财智】“创新-未来”之【无人驾驶商用车——闷声干大事，万亿市场浮出水面】沙龙直播峰会上，CIC灼识咨询经理陆佥慧，嬴彻科技执行副总裁阿玉顺，飞步科技合伙人&COO赵军，长沙行深智能科技有限公司CEO兼董事长安向京，博雷顿无人驾驶CTO全思博，智加科技商业化运营和销售副总裁董明刚，蓝鲸财经顾问、产业专家尚尔斌等业界大咖汇聚一堂，着眼当下、放眼未来，探讨无人驾驶商用车的市场边界、挑战等主要问题。
万亿赛道才露冰山角、成本高企、人员缺乏加速智慧化升级
近年来，在政策支持、技术进步、需求激增多重因素的刺激下，各个物流场景头部玩家的智能驾驶商用车落地应用都开始提速。然而，在陆佥慧看来，智能驾驶商用车是万亿级赛道，目前只是被掀开了冰山一角，海平面下市场究竟有多大？
陆佥慧指出，智能驾驶运输场景中，以干线货运为最主要市场，光是公路货运里的干线货运，加上同城货运的规模就已经超过了人民币七万亿元。此外，矿区运输、港口运输和最后一公里配送，他们的潜在市场都是数千亿级别的，可以说是一个几乎看不到天花板的庞大市场。因此，也吸引了非常多的自动驾驶厂商来押注。
可以预见，在智能驾驶商用车单位经济模型优于传统卡车的时候，会有一个大规模的商业化落地。事实上，这一趋势正在加速，由于物流货运对成本控制、效率提升的需求增加，卡车司机越来越紧缺，倒逼公路货运行业进行智能化转型，而智能化转型进一步推动了公路货运行等行业的无人化趋势。
以快递为例，目前，中国的快递的需求量和劳动力之间的差距越来越大，快递是我国少有的年复合增长率在20%左右的高速发展行业。去年我国快递单量已经突破了1000亿件，还不包含外卖、跑腿等同城快递订单量。所以整个中国对快递的需求量随着电商的发展，市场体量是越来越大。但是另一方面，我们中国近5年的人口增长，自然增长率却在持续下降。2017年我国新增人口接近800万，而去年新增人口只有48万。快递需求量在增加，而人口尤其是劳动力人口却在下降，其中，长此以往，快递乃至整个公路货运行业的人力缺口将越来越大。必须推动智能化变革，用机器取代人才能解决这一困境。
而在成本上，智能驾驶商务车亦优势明显。陆佥慧指出，目前，传统公路货运面临的痛点，包括人工成本上升、招工难，亟需科技手段进一步释放人工劳动力；设备使用成本高，传统重卡在使用频繁的情况下，每年仅能耗成本高达数十万至数百万元；安全运营要求高，操作难免出现安全事故，需要借助科技手段减少隐患。
“油费、人力费用是中国公路货运运输成本中优化空间最大的模块，预计智能驾驶技术的渗透将有望大幅降低整体物流成本，”陆佥慧说，商用车的智能发展是大势所趋，也是符合货运行业本身降本增效的大趋势的。
就成本而言，阿玉顺算了笔账：“中国普通卡车大概需要配备1至2名司机，普通重卡在人工成本层面是15~30万元/年，油耗成本则是30万元/年。在自动驾驶技术介入后，成本则会有明显缓解，L3级别重卡大约每年可节省一个司机的人工成本，油耗节省大约1万多。L4级别则实现无人驾驶，每年人工成本节省多至约30万元/年，油耗节省约2万元/年。”
不仅如此，中国公路货运行业在市场规模迅速扩张的同时，安全风险也居高不下，成为困扰行业良性发展的痛点，这一问题同样需要智能驾驶来给出解决方案。
可以说，无论是成本、人手、效率，还是安全角度考虑，整个物流行业的智能化变革迫在眉睫。然而这一切的前提，都必须在政策、技术完善的前提下才有大规模实现的可能。
技术突破捷报频传，商业化落地蓄势待发
在政策和技术层面，智能驾驶商用车产业准备如何了？
近年来，政策层面不断释放利好消息。
2019年，中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》，明确提出加强自动驾驶研发，大力发展智慧交通，加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展等要求。《智能汽车创新发展战略》也提出，出台促进道路交通自动驾驶发展的政策等任务。
今年8月，交通运输部就《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（征求意见稿）公开征求意见。
事实上，从全球范围来看，主流国家都在推进自动驾驶技术，并推出相应政策法规，如美国、德国、日本、韩国积极行动以保障自动驾驶产业商业落地的进程。
当然，政策的进一步放开有赖于技术的进步和完善，我们的智能驾驶商用车技术进展如何了？
就在大家担忧无人驾驶技术是否成熟之际，无人驾驶商用车已悄然在港口、矿区、园区、干线运输、同城货运等丰富场景落地，技术的不断完善，让智能乃至无人驾驶商用车快马加鞭驶入多个商业领域。
在智能驾驶商用车制造上，已经有大量企业布局甚至实现量产。以嬴彻科技为例，嬴彻科技分别与重卡主机厂东风商用车有限公司及中国重型汽车集团有限公司于 2019年启动L3级别智能重卡的联合开发和量产合作。2021 年底，嬴彻科技与主机厂联合开发的L3智能重卡实现量产，并成功投放商业运营，截至2022年9月，其自动驾驶商业行驶里程已快速突破800万公里，并持续增长中。
在L3级卡车实现量产不久后，嬴彻科技又完成L4级重卡无人驾驶路测。L4测试车型大幅度沿用L3量产方案，在一段全程24公里的封闭高速测试路段内，全程无人驾驶，无远程干预，自如应对复杂道路和车流场景。
自动驾驶技术的落地应用上，同样有一批企业取得重大技术突破。自2021年9月荣庆物流与智加科技启动联合运营，开通中国首条量产智能重卡运营专线以来，自动驾驶重卡的联合运营里程数已突破百万公里，自动驾驶比例高达96.7%，并实现自动驾驶比人工驾驶节油10%。董明刚举例表示，比如使用自动驾驶系统PlusDrive系统可实现平均省油10%，按干线物流重卡一年里程约为25-30万公里，基本上一年的油钱便可节约2.5-3万元。
可以预见，在不久的将来，大量真正的无人驾驶商用车会在开放道路上奔驰。
在港口，由于具备封闭与低速等多重特性，是现阶段最适合展开商用车无人驾驶技术应用落地的领域，已经有大量智能驾驶商用车落地。据赵军介绍，飞步科技已在传统码头宁波舟山港梅山港区，以及新建自动化港口南通港吕四作业区落地了车路云一体化整体解决方案，并将进一步加强产业生态链协同，推动以“全无人驾驶、全场景感知、全链路调度”为特征的智慧港口全新阶段的建设。
长期以来，内集卡水平运输存在着疲劳情绪驾驶、司机数量短缺、作业工况恶劣及依赖人工调度等痛点，制约着码头整体效率进一步提高。
瞄准上述痛点，飞步科技从2019年开始，携手年吞吐量超过700万标准箱的传统码头——宁波舟山港梅山港区共同探索智慧港口的智能化改造之路，通过将全栈自研的无人驾驶系统与集卡车型深度适配，实现L4级别的单车智能，无需进行基建与工艺改造，便可在混线环境下开展无人车队多路编组作业。
在矿山上，中国无人驾驶商用车同样有望大显身手。矿山场景有望率先落地无人驾驶，并在较短时间内实现规模化商用，中国市场规模超千亿元，前景广阔，这也是博雷顿自动驾驶团队主要研究方向，将人力从危险、重复的岗位解放，造福社会。博雷顿科技是专注的新能源工程机械及重卡技术+服务运营商，拥有完整的新能源线控底盘与整车技术体系。博雷顿自动驾驶将在无人机械-车辆协同作业、井工矿运输、多工况鲁棒、驾驶策略与能耗优化、网络通信与地图更新、边缘计算与集群调度、模拟仿真与数字孪生等方面深入研究，打造增效、可靠的自主运输运力服务解决方案。
据悉，博雷顿在自有车辆的基础上，已经实现了矿卡的自动驾驶与装载机的远程驾驶，形成了智能无人驾驶一体化方案和绿色矿山一体化方案。
随着技术的不断成熟，商业化落地也在提速。“可以看到，近年各个场景头部玩家的落地应用都开始提速。2020年到2021年左右，不管是城市道路，例如同城配送、最后一公里配送，还是高速场景中的一些干线，包括港口、矿山、机场等封闭或半封闭场景都开始有一些密集的小规模的商业化落地。” 陆佥慧说，我们也坚信，未来随着技术的进一步成熟，预计干线智能驾驶卡车等相对复杂的各类场景也将在不远的将来实现大规模商业化。
对于智能商务车的发展趋势，安向京提出了非常有前瞻的三个观点：第一、智慧化是物流的必然趋势，而无人化是物流载具的必然趋势。第二、在无人驾驶的具体落地的过程中，有一个原则叫做不能踏上没有理解的路。所以末端无人车当下仍然会聚焦在低速场景。第三、未来，“载具智能化”+“载荷单元化”是无人驾驶物流时代的终极模式。