時至今日， 沒人會懷疑， 在觸手可及的未來， 自動駕駛會形成一個難以估量的龐大市場。
而當終點的旗幟如此明顯， 賽道也就變得格外擁擠。 過去幾年， 無論各大傳統車廠， 科技巨頭還是林林總總的供應商， 都在以一種軍備競賽的心態開足馬力， 在自動駕駛的路上跑馬圈地。
但不知你是否留意， 或許是在科技媒體的過度洗禮之下， 當我們在談論自動駕駛時， 約等於就是在談論乘用車的自動駕駛， 但事實上， 在分食自動駕駛這盤裹挾著巨大利益的乳酪時， 不同團隊其實早已厲兵秣馬， 在不同路面上並行奔跑。
譬如按照不同場景：有人盯准乘用車市場， 就有人覬望商用車市場；有人希望讓自動駕駛穿梭於鬧市之間， 就有人希望讓自動駕駛卡車來往于高速路的兩端， 或者在港口碼頭等封閉低速環境下默默耕耘；有人專攻城市， 就有人轉戰農田……總之， 自動駕駛對人類的福祉， 會出現在不易被大眾察覺的場景。
舉個具體的例子， 物流。
如果你看過《集裝箱改變世界》就會知道， 在20世紀人類各種眼花繚亂的發明裡， 集裝箱勢必佔有一席之地， 它讓人類物流體系標準化， 形成了巨大的規模經濟和網路效應， 讓從A地到B地的貨物運輸成本忽略不計， 並最終成為全球貿易爆發的基石， 從那一刻起， 物流系統也被視作全球貿易的毛細血管。
儘管如今很難有哪項物流技術能與集裝箱相提並論， 但令人欣喜的是， 在經歷了人工生產， 機械化和自動化階段之後， 物流行業正在進入到整合各項傳統科技與新興科技， 以人工智慧， 大資料和雲計算等前沿技術為引導的智慧化階段。 無論是運輸， 倉儲還是配送環節， 幾乎都正在被你所熟知的各種黑科技所加持， 譬如在運輸環節， 產業界就非常相信：自動駕駛將在經濟成本和配送效率上做出巨大貢獻。
嗯， 在我看來， 由於遠離媒體聚光燈， 自動駕駛在2B領域的摸索和進步， 似乎有些被低估了。
當自動駕駛遇上高速公路
讓我們先從高速貨運的場景談起。
在過去的直覺裡， 自動駕駛率先落地的場景，
我當然相信， 上述美好景致， 終會變成現實——但若論商業落地的速度， 共用模式， 乃至整個乘用車市場， 都不見得是排頭兵。 最近幾年， 產業界似乎正在扭轉共識：大概率上， 商用車會比乘用車更快完成商業落地， 在許多人眼中， 自動駕駛卡車會比私家車更快實現規模量產。
最近的GMIC上， 我就聽智加科技PlusAI（矽谷無人駕駛公司）副總裁付強談到，
這不難理解， 如果說乘用車的最大屬性只是出行工具， 貨車則更像是成本頗高的“生產工具”。 角色上的差異， 會讓後者對自動駕駛技術有更為迫切的需求， 因為貨運行業通常只關注兩個指標：安全和成本， 這兩點對自動駕駛技術都不是難事。
先說技術， 眾所周知， 人工智慧的完善需要資料的餵養， 相比於城市內部複雜的“網狀”路線， 貨車在高速路上是“線狀”行駛， 道路環境單一且相對封閉， 這種從A到B的重複線路會讓資料不會被過渡稀釋；另一方面， 由於更多是“生產工具”， 貨車的用戶體驗也不用像乘用車那麼複雜，
而貨運公司擁抱自動駕駛的真正理由， 是它可以大幅降低成本。 利潤低， 成本高（尤其人工成本）是貨運領域的最大痛點， 但中國經濟的快速發展， 早已讓其快速成為物流運輸大國， 中國擁有超過700萬輛長途重卡和1600萬重卡司機， 整體物流業占GDP比重將近17%， 其中公路運輸占比70%， 有人曾算過一筆賬， 僅以1600萬幹線運輸司機為例， 如果能減掉一半， 按一名司機年薪12萬算， 這就已是個萬億級別市場。 而除了人力成本之外， 油耗在幹線運輸成本中也佔有較大比例， 自動駕駛技術的落地， 預期能減少約15%的油耗成本。
當然， 眾所周知， 自動駕駛能大幅提升公路安全， 這在高速路上顯得尤為迫切。 在中國，貨車司機因疲勞駕駛引發的交通事故屢見報端，而自動駕駛不存在這個問題，能為物流貨運帶來更為安全的操作。
其實就像人工智慧學者塞巴斯蒂安·特隆總結的那樣：“駕駛事故是年輕人死亡的第一殺手，所有這些事故幾乎都是由人為錯誤而非機器故障造成的；而在自動駕駛的幫助下，我們還能讓高速公路的承載量提升2到3倍——通過優化車輛的位置，讓它們在較窄的行車道上近距離行駛，進而消除高速公路擁堵。”
另外值得一提的是，目前看來，政策也頗為利好。商務部等5部門在《商貿物流發展“十三五”規劃》通知中就指出，要加強商貿物流資訊化建設，推廣應用人工智慧等在內的先進技術，探索發展與生產智慧物流生態體系。使自動駕駛在國民經濟的核心產業領域釋放出更大潛力。
不同場景的落地
一切指向一點：作為未來人類智慧物流的重要一環，即將率先落地的自動駕駛商用車市場潛力巨大。
趨勢背後，是各大廠商的積極應對：無論是戴姆勒這種傳統車企，穀歌這樣的互聯網巨頭，還是特斯拉和Otto（6.8億美元被Uber 收購）這樣的科技新貴，在自動駕駛貨車方向均有佈局。而與其他AI領域非常相似，市場的廣闊，讓初創團隊完全有資格與大公司共舞。
值得一提的是，在很多人眼中，相較于未來乘用車市場更宏大的藍圖，巨頭們只把商用車當做對沖風險的副線，研發精力大多集中在乘用車的主線——這意味著，自動駕駛商用車更像是某種“邊緣性創新”，如智加科技PlusAI這種創業公司更可能成功突圍，作為獲得美國加州自動駕駛測試牌照的企業之一，他們已經迅速掌握了包括高精地圖製作，基於深度學習的感知，路徑規劃和控制等技術在內的L4級別全自動無人駕駛能力，這讓他們有能力提供給廠商一整套可立即商用的解決方案，推動自動駕駛在不同場景的落地。
比如一個特殊場景：港口碼頭。
如果說人工成本高，危險係數高，工作環境苦，是橫亙在公路貨運領域的三道關卡，那麼這三道關卡，在高溫，高鹽，高海風的港口碼頭無疑會成倍放大。正因如此，港內集裝箱卡車也急需與自動駕駛技術完成嫁接。
其實與公路相似，近年來隨著中國進出口貿易日益繁榮，港口碼頭物流壓力倍增，需要24小時高效、安全、精准運轉的港口，對於無人化運輸的需求非常迫切，而港內集裝箱自動駕駛卡車，可以在很大程度上解決司機短缺，且大幅降低港口運營成本，提升運營效率。
港口正在完成自動化的蛻變。譬如就在不久前的青島港集裝箱碼頭，搭載L4級駕駛系統的商用重卡解放J7全程以無人駕駛狀態工作，順利完成了包括自動裝貨、行駛、轉向、停車、卸貨等一系列關鍵港口標準作業，成為首次在港口真實生產環境下的商用車實地作業。
這並不容易，眾所周知，港口龍門吊的設計結構（有些吊臂下面左右空間不到10cm）決定了卡車必須精准停在吊具下方，前後誤差不能超過5釐米。加之橋吊鋼籠結構還會遮罩信號，導致衛星導航系統無法精確定位，都會增加精准停車的難度。
而值得一提的是，在不少人眼中，相比于“無人工廠”裡來回穿梭的小型機器人，無人重型卡車在碼頭上的閃轉騰挪，其實更具視覺衝擊力。
總之不難發現，無論在高速公路，還是港口碼頭，“自動駕駛+物流”正在媒體的聚光燈之外，完成對運輸效率的改造，成為自動駕駛領域率先落地的商用場景。
在中國，貨車司機因疲勞駕駛引發的交通事故屢見報端，而自動駕駛不存在這個問題，能為物流貨運帶來更為安全的操作。其實就像人工智慧學者塞巴斯蒂安·特隆總結的那樣：“駕駛事故是年輕人死亡的第一殺手，所有這些事故幾乎都是由人為錯誤而非機器故障造成的；而在自動駕駛的幫助下，我們還能讓高速公路的承載量提升2到3倍——通過優化車輛的位置，讓它們在較窄的行車道上近距離行駛，進而消除高速公路擁堵。”
另外值得一提的是，目前看來，政策也頗為利好。商務部等5部門在《商貿物流發展“十三五”規劃》通知中就指出，要加強商貿物流資訊化建設，推廣應用人工智慧等在內的先進技術，探索發展與生產智慧物流生態體系。使自動駕駛在國民經濟的核心產業領域釋放出更大潛力。
不同場景的落地
一切指向一點：作為未來人類智慧物流的重要一環，即將率先落地的自動駕駛商用車市場潛力巨大。
趨勢背後，是各大廠商的積極應對：無論是戴姆勒這種傳統車企，穀歌這樣的互聯網巨頭，還是特斯拉和Otto（6.8億美元被Uber 收購）這樣的科技新貴，在自動駕駛貨車方向均有佈局。而與其他AI領域非常相似，市場的廣闊，讓初創團隊完全有資格與大公司共舞。
值得一提的是，在很多人眼中，相較于未來乘用車市場更宏大的藍圖，巨頭們只把商用車當做對沖風險的副線，研發精力大多集中在乘用車的主線——這意味著，自動駕駛商用車更像是某種“邊緣性創新”，如智加科技PlusAI這種創業公司更可能成功突圍，作為獲得美國加州自動駕駛測試牌照的企業之一，他們已經迅速掌握了包括高精地圖製作，基於深度學習的感知，路徑規劃和控制等技術在內的L4級別全自動無人駕駛能力，這讓他們有能力提供給廠商一整套可立即商用的解決方案，推動自動駕駛在不同場景的落地。
比如一個特殊場景：港口碼頭。
如果說人工成本高，危險係數高，工作環境苦，是橫亙在公路貨運領域的三道關卡，那麼這三道關卡，在高溫，高鹽，高海風的港口碼頭無疑會成倍放大。正因如此，港內集裝箱卡車也急需與自動駕駛技術完成嫁接。
其實與公路相似，近年來隨著中國進出口貿易日益繁榮，港口碼頭物流壓力倍增，需要24小時高效、安全、精准運轉的港口，對於無人化運輸的需求非常迫切，而港內集裝箱自動駕駛卡車，可以在很大程度上解決司機短缺，且大幅降低港口運營成本，提升運營效率。
港口正在完成自動化的蛻變。譬如就在不久前的青島港集裝箱碼頭，搭載L4級駕駛系統的商用重卡解放J7全程以無人駕駛狀態工作，順利完成了包括自動裝貨、行駛、轉向、停車、卸貨等一系列關鍵港口標準作業，成為首次在港口真實生產環境下的商用車實地作業。
這並不容易，眾所周知，港口龍門吊的設計結構（有些吊臂下面左右空間不到10cm）決定了卡車必須精准停在吊具下方，前後誤差不能超過5釐米。加之橋吊鋼籠結構還會遮罩信號，導致衛星導航系統無法精確定位，都會增加精准停車的難度。
而值得一提的是，在不少人眼中，相比于“無人工廠”裡來回穿梭的小型機器人，無人重型卡車在碼頭上的閃轉騰挪，其實更具視覺衝擊力。
總之不難發現，無論在高速公路，還是港口碼頭，“自動駕駛+物流”正在媒體的聚光燈之外，完成對運輸效率的改造，成為自動駕駛領域率先落地的商用場景。