自动驾驶是近年以来火热的一个话题，人们公认自动驾驶是未来汽车行业的发展方向，而自动驾驶汽车的第一个商业应用应该是无人出租车。

实际上，相比无人出租车而言，目前无人驾驶卡车的发展也开始风生水起，在各方面的进展比无人出租车更为迅速。图森未来创始人兼ceo陈默认为，无人驾驶卡车的落地应用和规模量产一定会早于其他乘用的无人车。

无人驾驶卡车

在市场需求、满足量产以及安全性方面更佳

从市场需求、满足量产以及安全性三个角度，陈默阐述了无人驾驶卡车相比无人出租车更易于落地应用和规模量产的原因。

中美两国对重型卡车的需求量最大，而中国的需求量为最多。陈默表示：“根据相关的数据得出，中国的需求量大约为600万辆，美国大约需450万辆。并且，中国卡车市场还有一个独特的现象。从市场占比来看，国产卡车企业的市场份额占比很大，进口车很难撼动国产卡车的销量地位，中国的自动驾驶卡车市场仍然是一个前景可期的大蛋糕。”

满足量产方面，大多数公司对于无人卡车的量产预估时间在2020年左右。陈默说：“现在也有很多企业说今年量产，但这些都是小规模的量产，不是真正的量产。而自动驾驶无人卡车的落地应用和规模量产一定会早于其他乘用的无人车。”

陈默提出了一个比喻：“我们可以把卡车想象成为线，并且是高度重复的。而出租车是面，被分到每条路上，但数据量稀释的厉害。同样跑100万公里的数据，货车都是一条固定线路，但出租车分散到北京这样的城市，再落到每条路上，这样实际每条路数据量就没多少了。”具体来说，无人驾驶卡车会加速量产的因素主要在三方面：

首先是在使用落地方案可快速的操作性。卡车使用场景的应用方案比乘用车更容易操作，比如说卡车行驶的高速公路的路况比较简单，对于场景的处理应用方案更具有针对性，可以快速推进。

其次，自动驾驶卡车可以更好的节省成本。陈默表示：“自动驾驶的实际价值在于降低成本，这样可以省行业中人工，在耗油方面可以节省7%-15%。这部分的节省主要是人工操作在换挡、转速等方面，人工操作并不能保证像软件系统一样匀速操作。”

更为重要的是，自动驾驶卡车不仅只是为了节省人力，更是为了规避安全风险。由于我国的人口基数大，道路情况复杂，一直被称为交通事故最为频发的国家。并且，驾驶卡车确实有很多的隐患。很多卡车司机为了多赚钱超额完成任务而疲劳驾驶，容易有车祸事故的发生。如果无人驾驶卡车能够应用落地，相关的悲剧也会相应减少。

不论是Uber、Waymo、还是特斯拉，它们真正所重视的还是在无人出租车方向上的突破。陈默说：“我们私下也会与这几家大公司沟通交流，相对来说，这几家公司在无人驾驶卡车组的员工数量相对较少，到现在，这几家亮相的无人卡车并没有真正在无人卡车上达到L4级别的，现在入局的企业，还有很大的机会。”

L4算是真正实现无人驾驶的一个过渡级别。L3级别的自动驾驶卡车其实还是处于半自动驾驶的状态，其无人驾驶系统需要根据人工来进行干预操作，人类驾驶员需要提供适当的应答。而L4级别的无人驾驶则属于高度自动化，人类驾驶员不一定需要对所有的系统请求做出应答。到L5级以上的卡车便可全程自动驾驶，不需要人工干预。

很多人都会将无人驾驶和自动驾驶两个概念混淆。其实主要区别则在于分级上。现在国际公认对自动驾驶汽车的分级标准，由SAE（美国汽车工程师学会）制订。其中，L1级到L3级之间均需驾驶员在场关注车辆行驶，并在紧急情况下介入；而L4和L5级可实现全自动驾驶，无需驾驶员干预或介入操控，即可完成全部驾驶行为，被称为“无人驾驶”级别。

这些种种的优势与需求，都会快速推进无人驾驶卡车的发展，走向落地应用与量产阶段。

行业精英化，并存在更多机遇

再来看全球各大巨头在无人卡车领域的市场布局。

如今，戴姆勒、Otto、Waymo、特斯拉等公司都在自动驾驶卡车上均有布局，多名实力追逐者的竞争下，自动驾驶在卡车领域的应用也在打开全新的局面。

戴姆勒（奔驰母公司）于2016年推出全球首辆无人驾驶卡车。该车名为Freightliner Inspiration的半自动驾驶卡车，在特定的条件之下会进行自动驾驶。当卡车在高速公路上行驶时，并掌握最新的情况后，系统才会启动，并且卡车会与其他车辆保持一定的安全距离行驶。

Uber在2016年8月，以超过6.8亿美元的价格收购了Otto的自动驾驶卡车初创公司，在整个行车过程中，司机在高速公路上简单地按下“engage”键，卡车就会进入自动驾驶状态下行进，小部分情况下需要司机介入。

马斯克在去年11月正式发布了特斯拉的全电动卡车Semi，从0到60英里的加速仅需5秒（普通的卡车汽车需要15秒）。特斯拉官方表示Semi充电30分钟可续航行驶上路，充满电后最远可行驶约800公里，搭载了全自动驾驶、全自动刹车等功能，并宣布在2019年将开始量产Tesla Semi。

而一直在无人车处于技术领先的谷歌Waymo，在本月9日也宣布了其无人卡车试点项目启动，Waymo表示正在美国佐治亚州亚特兰大测试其无人驾驶卡车，为其姊妹公司谷歌运送货物。

不可置否，这几家巨头公司在无人车领域技术在世界范围内均处于领先地位，而新创公司也具有毫不逊色的发展功力。转战国内，目前入局无人卡车的企业主要有百度、图森未来、西井科技以及主线科技等企业，其中这几家初创公司的团队成员背景都十分优质。各家布局进展情况参考如图：

百度、图森未来、西井科技以及主线科技等企业各家布局进展情况参考图

（注：融资信息来自于IT桔子）

从目前入局的公司来看，无人车领域的公司都十分精英化，也代表着汽车行业的顶尖水平。

陈默说：“无人驾驶本身是一个起点比较高的行业，门槛很高，但这也意味着它的发展会更为精良化。而无人卡车就像其中的一支特种部队，很难被随便替代。”

相应的，人才问题也成为了无人车领域中的一大问题。伴随着无人车市场的风生水起，无人车技术人才也出现国际化告急。在无人车市场中，存在着严重的供不应求和断层问题。而高等院校的教学又与实战企业存在脱钩，目前很多企业找不到适合的无人驾驶技术专业人才，无人车教育也成为该产业链中的一大风口。

各家的差异化打法加速商业化

目前，无人卡车的主要运营方向是物流业。以图森科技为例，图森向承运人提供限定路段的L4级别自动驾驶，向上游车厂提出包括传感器方案配置、数据融合、决策分析、控制流程在内的定制化方案，然后将车卖给客户，并在后续承担车辆行驶中的安全责任，以及负责高频的软件系统更新和两至三年一次的硬件升级。

从全球这几大自动驾驶公司来看，各家在无人卡车方面的不同打法主要体现在硬件的使用和场景应用两方面，与此同时还存在着一些差异或争议:

1、激光雷达不是唯一选择

现阶段无人驾驶领域，用于周围环境感测的主流传感器有激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器三种。

比如Waymo、Otto、戴姆勒等使用激光雷达，它可以区分真实移动中的行人和人物海报、在三维立体的空间中建模、检测静态物体、精确测距，但造价成本较高。

也有公司采用其他的传感器方案，比如图森未来则主要依靠摄像头、毫米波雷达等作为传感器，采用计算机视觉感知方案来达到其效果。

此前，马斯克表示坚持不在特斯拉上使用激光雷达，即特斯拉的相机、毫米波雷达和超声波传感器组成的系统。马斯克说：“他们（指其他配备激光雷达的公司）必须配备一大推昂贵的设备，其中大部分会令汽车变得昂贵、丑陋。我认为，他们早晚会发现自己处于竞争劣势。“

激光雷达不作为自动驾驶卡车在好坏方面的一个评判标准。陈默认为，无人卡车是否使用激光雷达是由使用的场景决定的。陈默说：“目前大多商场采用的是应用于乘用车的激光雷达，但激光雷达的探测距离不符合货车的实际情况。在技术上来讲，乘用车的刹车距离只需要40米，而重型的集装箱卡车在满载时刹车距离可能需要200米以上。64线激光雷达的标记距离一般是120米到150米，而实际上在120米内会比较有效。如果我的刹车距离需要200米，120米的标记距离是完全不够的。”

陈默预测，未来的无人驾驶技术的发展趋势一定是多个传感器的融合，这样才能确保在探测上的精准性。

2、垂直场景的不同应用

从商业应用来看，应用场景的不同使得各家在不同的领域中分得一杯羹。自动驾驶卡车在商业化和专业垂直领域中都有大显身手的空间。

比如图森未来、西井科技等主要是以港口为商业应用的切入点，利用无人驾驶卡车在港口之间运送货物。相对全球的其他无人驾驶企业而言，沃尔沃的探索比较多元。

2016年，沃尔沃在瑞典北部的一个1320米深的矿井中测试了自家的自动驾驶卡车，该辆自动驾驶卡车装有多个激光雷达，基于GPS导航系统和上传到车载电脑系统的高精度矿井地图，使得车辆在光线微弱、地形复杂的环境中得以顺利行驶。去年，沃尔沃同瑞典的一家废品回收公司合作，为其开发了一款自动驾驶垃圾运输卡车，用以节省人力和物力。

除了以上的两款卡车，沃尔沃还开发了一款协助收割农作物的自动驾驶卡车。工作原理和以上两款卡车类似，需要GPS和高精度陀螺仪及高精度地图的支持。陈默对此商业场景的应用做出质疑：农场真的需要自动驾驶卡车吗？实际上很多国外的农场已经实现了无人自动化生产线操作，农场对无人卡车的需求量并不高。

尽管在目前商业化的道路中，无人驾驶卡车还处于不断摸索的阶段。而随着自动驾驶技术的成熟，无人卡车在商业应用方面会有更多的场景被开拓。在未来，会有越来越多的自动驾驶卡车能够承担更多的运输任务，实现真正的无人驾驶