与智能汽车相比,无人重卡的着陆优势是什么?

本文概述：今年上半年，无人重型卡车领域有10多家企业获得了巨额融资，智佳科技、英彻科技等企业的估值已超过10亿美元。与自动加速汽车着陆的困难相比，矿区、港口、机场等场景正在加速着陆。

在干线物流、矿区、港口，无人重卡的大规模着陆比轻型车型更迫切。与智能汽车相比，无人重卡的着陆优势是什么？

一、重卡司机缺席，急需无人化需求

二、封闭场景易于控制，适合提前优化路线

三、数据共享加速，技术互联

2022年，自动驾驶汽车的愿景尚未完全实现，但自动驾驶卡车的消息源源不断。

2月，嬴彻科技在资本市场完成1.88亿美元B 轮股权融资，6月获得国内首张主驾无人自动驾驶重型卡车公路测试牌照；4月，千挂科技高达2亿元Pre-A轮融资再次引起热议。

在产品层面，3月，小马智兴宣布了智能卡车品牌小马智能卡车，并于7月宣布与三一集团三一重型卡车合资企业成立；4月，滴滴被曝布局无人驾驶卡车。

与C端商用自动驾驶相比，由于技术和场景复杂性较低，专注于B端的货运物流更接近商业化，已成为智能汽车制造商曲线救国的选择。

重型卡车司机短缺，急需无人驾驶需求

在人力资源和社会保障部发布的《100个最缺工职业排名》中，道路货车司机一直名列前茅，最高排名25位。

机动车驾驶执照的要求B2级以上，工作环境艰苦，重型卡车司机供不应求。2021年，交通运输部发布数据显示，2020年，全社会货运量达到74%，缺口达到1000万。

即使有足够的重型卡车司机，卡车运输的问题仍然源源不断地出现：过载驾驶、夜间运输和过度年龄都可能导致货运司机疲劳驾驶，导致事故。

高薪也是用人单位必须面对的问题。最贵的矿车司机年薪30万，鄂尔多斯大卡司机年薪20万。

面对司机的老化和短缺，劳动力成本越来越高，以及重型卡车行业对驾驶安全和燃油经济性的普遍考虑，货运和物流行业对无人卡车有自然的需求。

无人卡车自行车成本高，对成本敏感性相对较弱。此外，卡车司机的劳动力成本并不低。由于多种因素，重型卡车的自动化不仅实现了智能领域降低成本、提高效率的蓝图，而且有效地解决了人力资源不足发展的枷锁。

澳大利亚铁矿石出口商率先实现重卡自动化FMG,曾经计算过无人重卡取代人力资本的经济账户。从成本上看，无人化改装和维修的成本约为每年30万元，约为每年1-1.5名司机的成本。从效益上看，成熟的无人运输效率将比传统的人工运输提高30%左右。以载重65吨的宽体车为例，效率提高带来的利润年增长将超过30万元。

这意味着自动驾驶改造后一年内，提高效率的好处将覆盖自动驾驶改造的成本。智能改装后，无人驾驶也可以节省部分油耗成本。在相对理想的情况下，自动驾驶将节省10%-20%的燃油成本。

对于盈利的业务，主机厂和场景方的接受度很高，自动驾驶公司商业化并不难为B端提供用户团队和运输能力服务。

自动加速公司可以为原始设备制造商提供自动驾驶全堆栈技术，或帮助现场方进行车辆无人化改造，收取技术服务费，车辆属于原始设备制造商或现场方。例如，在与主机厂合作的过程中，智佳科技负责自动驾驶系统的研发PlusDrive;发布了智加科技L3级无人重卡J7.已批量生产，全球订单约1万辆；嬴彻科技与主机厂合作伙伴共同研发L三级智能重卡投入运营。

目前，已完成商业化的产品也验证了利润的可行性。例如，友道智图开发的无人纯电动智能平板转运车每年可节省约50万或60万元，相当于三名司机的工资。该产品已在外高桥四期和宁波大榭投资国际码头提供能力服务。

从需求方面看，前干线物流中司机的增长速度远远赶不上货运增长的需求，无人重型卡车的存在将逐步解决这一关键问题。从成本方面来看，对于雇主来说，核心是谁的成本更低，决定是提高工资还是自动驾驶。

强劲的需求和降低成本和提高效率的能力使无人重型卡车成为道路货运场景中可预见的未来趋势。

封闭场景易于控制，适合提前优化路线

除人力资源缺口外，更容易控制的应用场景也是自动驾驶卡车落地难度较低的原因。

与复杂的城市驾驶环境相比，大多数货车在高速公路、港口等封闭干线上行驶，交通流量更容易判断。对于仍处于技术突破期的自动驾驶，封闭场景比城市道路更适合着陆。

同样是主驾无人的道路公测，货运重卡要求的自主级别比普通车低一个级别，封闭物流园区和试车场对物流无人重卡的测试取得了成效。

苏宁物流与智加科技联合推出的行龙一号物流无人重卡速度达到80km/h,5月24日，在上海完成道路测试，可在300米外识别障碍物，在25毫秒内快速响应，在紧急情况下快速控制车辆，独立避障，独立规划路线，自动准确停车。

从封闭公园到专用车道，意味着半封闭场景下的道路测试也是可能的。上汽友道智图5g l4智能重卡东海大桥队列减员运行，在东海大桥专用车道成功测试。

港口等半封闭环境更有利于自动驾驶，但并不意味着技术难度和挑战降低。

例如，在矿区开采和卸载过程中，卡车需要在起点和终点停车，车辆控制的准确性要求较高；港口有船舶、岸桥等调度环节，也有准确的位置要求。

关闭场景下的精细定位处理取决于智能感知、智能定位和智能控制技术。主线技术TrunkPort新升级的2.0版依靠准确的场景进行三维重构，高精度感知周围环境，推理车辆位置，构建驾驶决策情况图，实现cm级微操作控制。同时，不再配备安全员，实现港口码头的真实业务场景。

由此可见，无人重型卡车在封闭、半封闭场景下运行，具有速度低、路线固定、任务简单等优点；但也存在技术困难，即适应不同场景的车型，以满足与车辆耦合的要求。

从技术层面来看，封闭场景下的商业化实施依赖于智能感知和智能控制技术的升级迭代；从应用层面来看，缩短着陆时间和成本的捷径是提前整合主要港口码头、矿区和物流管理系统。

数据共享加速，技术互联互通

与智能驾驶汽车相比，智能驾驶卡车的缺点似乎也非常明显：起步较晚，玩家较新，缺乏早期数据积累。

目前，智佳科技、嬴彻科技、图森未来、千挂科技、行猩科技、主线科技等公司大多成立于近五年。与传统汽车公司和专业从事智能汽车领域的互联网龙头企业相比，他们似乎缺乏数据和技术优势。

从技术角度来看，业内普遍认为乘用车与商用车的许多技术是相通的，自动驾驶技术的再利用率可以超过70%。

由于自动驾驶是一种应用技术，行业内人才的流动将导致未来第一梯队初创公司技术差异随着距离的缩小，自动驾驶的技术障碍正在发生变化。目前，许多企业已经通过了自动驾驶计划的可行性测试阶段，随着时间的推移，技术障碍将逐渐减弱。

从数据资产的积累来看，算法的演变需要刷场景

无人重型卡车具有降低成本、提高效率的强烈意愿，使得应用端测试意愿强，测试数据容易获取，实际场景支持数据获取。例如，一旦无人驾驶卡车成功，阿里巴巴电子商务的毛利率将从5%提高到40%左右，巨大的利润率加速了测试过程。无人重型卡车的数据积累超出了想象。

从龙头企业小马智兴的发展规划中，我们可以看到无人重型卡车玩家对数据、技术和商业化的态度。小马智兴提出：2019 年到 2020 2021年实现物流货运商业化探索 年到 2022 2023年建立大型自动驾驶车队 年到 2024 建立智能物流网络。

小马志兴希望更快地走自己的商业路径，尽快建立自己的技术和数据闭环。其发展路径是先实现产品的大规模运营，然后获取数据，最后通过运营数据和经验反馈技术开辟研发、生产和运营的全过程。

然而，自建生态对初创公司来说有很大的成本压力。以宏景智能驾驶和英彻科技为代表的玩家选择与原始设备制造商合作，以最低成本获得技术支持和数据支持。

例如，宏景智能驾驶与江淮合作开发L自动驾驶卡车HyperTruck One,进入干线物流，预计2022年量产；智加科技发布L3级无人重卡J7.已批量生产，全球订单约1万辆；嬴彻科技与主机厂合作伙伴共同研发L三级智能重卡投入运营。

从技术和场景的复杂性来看，乘用车到物流卡车有一定的降维，似乎无人重型卡车的实践应该更加顺利。

但从实从实践的角度来看，无人重型卡车的实践比计划的时间节点慢，能否尽快进行L4级自动驾驶技术，创造坚实的闭环生态，可能成为无人重卡企业走出自己道路的关键。