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每日短訊:2022自動駕駛:技術(shù)誠可貴,場景化落地價更高

2023-01-13 14:20:25來源:TechWeb  

TechWeb/文 卞海川

自動駕駛歷經(jīng)多年的發(fā)展,市場關(guān)注度不再僅停留于技術(shù)層面,尤其在特斯拉、Waymo、圖森未來等企業(yè)實現(xiàn)進一步的商業(yè)化落地后,自動駕駛何種場景更容易規(guī)模落地成為業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點。

趨之若鶩的RoboTaxi,機會越大,挑戰(zhàn)越大


(資料圖片)

提及自動駕駛在汽車市場的商業(yè)化落地,首先需要理解目前智能駕駛技術(shù)在商用車和乘用車領(lǐng)域能起到的作用。

一般來說,乘用車是為了使生活便利而設(shè)計,用于運載人員及其行李/或偶爾運載物品,涵蓋了轎車、微型客車以及不超過9座的輕型客車;商用車則主要是為企業(yè)經(jīng)營獲取利潤而設(shè)計,用于運輸大量的人或者貨物,包含了所有的貨載汽車和9座以上的客車。

雖然智能駕駛技術(shù)在二者的底層技術(shù)上是部分通用的,但由于具體場景不同,會呈現(xiàn)出顯著不同的技術(shù)要求和商業(yè)模式。

眾所周知,在眾多的自動駕駛落地場景中,屬于乘用車細分市場中的RoboTaxi是最性感的一條賽道,究其原因,不僅在于其市場規(guī)模足夠大,而且更是對傳統(tǒng)出行方式的變革。

在《中國自動駕駛市場與未來出行市場展望》的報告中,咨詢機構(gòu)IHS Markit預(yù)測,到2030年,中國共享出行總市場規(guī)模將達到2.25萬億,RoboTaxi在其中的占比將達到60%,規(guī)模為1.3萬億。

萬億市場規(guī)模之外,RoboTaxi帶來的社會效益更是無法估量。完全無人駕駛開放之后,自動駕駛將真正代替人工駕駛,司機得到徹底解放,進而帶來的是交通安全和效率的大幅提升。傳統(tǒng)出行方式得到顛覆,普通用戶將享受到更便捷和個性化的出行服務(wù)。

現(xiàn)階段領(lǐng)先企業(yè)的示范運營以商業(yè)化為主要目的。之前開放道路測試主要針對自動駕駛技術(shù)驗證,在開放載人測試后,其重點轉(zhuǎn)向商業(yè)應(yīng)用。將自動駕駛出租車作為出行服務(wù)提供給民眾,驗證運營模式及商業(yè)模式。

百度、文遠知行、小馬智行、AutoX 等均已在城市的特定區(qū)域開展RoboTaxi業(yè)務(wù)。以百度為例,其自動駕駛出租車已可面向普通民眾開放,使用百度地圖或百度APP可進行叫車服務(wù),無需進行額外申請或下載;AutoX接入高德打車平臺,在高德地圖APP即可進行呼叫,與民眾日常出行使用習(xí)慣融為一體,形成場景應(yīng)用閉環(huán)。

所謂市場越大,挑戰(zhàn)越大,除了對手眾多,競爭激烈外,RoboTaxi依然面臨政策、測試、技術(shù)等方面的挑戰(zhàn)。

以技術(shù)為例,RoboTaxi應(yīng)用在城市開放道路,面對的交通路況異常復(fù)雜,包括無保護左拐、行人/摩托車/電動摩托車/單車避讓、夜間行駛等,以及延伸出大量極端場景,如車身廣告印刷圖案、路邊行人手持標志牌、路中間的不明障礙物等。目前雖可處理90%的常規(guī)問題,但剩下10%影響巨大,需要花費90%時間解決,長尾效應(yīng)明顯。

此外,對于國內(nèi)大多數(shù)專注于RoboTaxi領(lǐng)域的企業(yè)來說,似乎離盈利還遙遙無期。

例如百度在2013年開始進入智能駕駛領(lǐng)域,直到2019年百度的L4級量產(chǎn)自動駕駛乘用車下線,再到2021年5月Apollo RoboTaxi在北京試運營地區(qū)收費,實現(xiàn)商業(yè)化收入,所謂的商業(yè)化竟歷時8年。而根據(jù)麥肯錫預(yù)測,RoboTaxi每千米成本不斷下降,與傳統(tǒng)出租車成本相比,RoboTaxi出行服務(wù)成本將在2025年至2027年之間才會達到拐點。

更有業(yè)內(nèi)人士認為,高線數(shù)激光雷達傳感器能降到1000美元以內(nèi),自動駕駛算力平臺價格也在萬元人民幣以下,成本基本上就可以接受。商用車實現(xiàn)盈利可能在3-5年后,乘用車實現(xiàn)盈利則可能需要10-20年。

技術(shù)、成本、市場的最佳平衡,干線物流有望最快落地

如果說前述RoboTaxi在乘用車市場被認為是自動駕駛落地最大應(yīng)用場景的化,那么在商用車細分市場中,干線物流被認為是僅次于RoboTaxi的第二大自動駕駛商業(yè)化應(yīng)用場景,甚至是整個(包括乘用車和商用車市場)自動駕駛應(yīng)用場景中最有商業(yè)價值的場景。

據(jù)統(tǒng)計,我國目前由中重卡承運的干線運輸占到整體公路貨運市場的82%,全國中重卡保有量約730萬臺 ,體量全球第一。而高速公路相對規(guī)范的道路環(huán)境和公路貨運行業(yè)強烈的應(yīng)用需求,使得干線物流被認為是特定場景之后將最快實現(xiàn)自動駕駛商業(yè)化落地的另一個細分市場。

對于干線物流來說,自動駕駛可大幅降低人力成本、減少燃油消耗,為物流企業(yè)降本賦能。

根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計測算,自動駕駛貨車在長途運輸時,可將駕駛員減少為1名,短途運輸顯著減少駕駛員的工作量;平均減少0.5-1個駕駛員的人力成本支出,約為6-15萬/年/車。另一方面,自動駕駛貨車通過編程,優(yōu)化行駛速度及加減速策略,提高燃料的使用效率,每年減少10-15%的燃油費用,約為3-5萬/年/車。若采用列隊行駛技術(shù),使多輛貨車更加緊密地編隊行駛,通過減少風(fēng)阻,進一步減少約10%的燃油消耗。

另據(jù)東吳證券(601555)的估算,從重卡的5年運營成本結(jié)構(gòu)來看,引入自動駕駛系統(tǒng)后,重卡5年總成本將降低23.4%,總成本節(jié)約近百萬元,平均每年20萬元。

基于此,頭部干線物流自動駕駛方案解決商與主流 OEM、場景方構(gòu)建生態(tài)圈,跨場景玩家紛紛入場布局。

目前頭部重卡自動駕駛公司主要包括圖森未來、智加科技、主線科技、贏徹科技和宏景智駕等。與此同時,跨場景玩家也紛紛利用自身差異化優(yōu)勢入局。包括小馬智行、希迪智駕、清智科技、經(jīng)緯恒潤等均開始布局自動駕駛重卡領(lǐng)域。同時,傳統(tǒng)重卡市場也積極布局自動駕駛技術(shù),其中上汽紅巖、三一重工(600031)等均有所布局。

以智加科技為例,以智加科技為例,其始終堅持漸進式的發(fā)展路線,與主機廠和一級供應(yīng)商緊密合作,通過前裝量產(chǎn)及聯(lián)合物流客戶的實際運營,不斷釋放自動駕駛技術(shù)的商業(yè)價值,讓客戶方和場景方切實從科技賦能中收獲綠色低碳、降本增效、安全省力。

具體表現(xiàn)在聯(lián)合一汽解放、摯途科技完成了面向榮慶物流的100臺中國最大前裝量產(chǎn)自動駕駛重卡訂單的首批交付,與此同時,智加科技還積極與下游場景方建立緊密聯(lián)系,例如與亞馬遜簽署訂單,將提供至少1000套搭載 NVIDIA DRIVE Xavier運算平臺的自動駕駛系統(tǒng),為亞馬遜長途物流車隊進行升級。

其他場景挑戰(zhàn)猶存,市場空間相對較小

除了上述的干線物流,商用車的自動駕駛應(yīng)用場景還包括港區(qū)場景、物流園區(qū)、礦區(qū)場景、機場場景、末端配送和無人清掃,屬于半封閉或者封閉的自動駕駛應(yīng)用。

但在業(yè)內(nèi)看來,所謂封閉并非意味著簡單。

以港區(qū)為例,其沒有交通燈控制,每個路口都沒有保護,考驗自動駕駛集卡的感知能力和行為預(yù)測能力。自動駕駛集卡僅承擔(dān)港口作業(yè)中的水平運輸環(huán)節(jié),和橋吊、場橋的配合十分重要,要求定位誤差要維持在厘米級范圍內(nèi)。對于車身長、慣性大的港口集卡,需要進行適應(yīng)調(diào)整;對于碼頭遍布金屬集裝箱將對信號有所干擾的情況,還需解決影響衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)定位精度的問題。

又例如礦區(qū)場景,礦區(qū)自動駕駛運輸場景的實現(xiàn),除了自動駕駛礦用貨車能夠在技術(shù)上滿足需求外,還需要能夠?qū)⑸虡I(yè)模式復(fù)制和拓展,才能將規(guī)模做大,攤低成本。目前國內(nèi)礦業(yè)市場比較分散,在一個礦區(qū)打通商業(yè)模式后,能否進入另一個礦區(qū)的供應(yīng)體系,可能會存在一定困難。

由此看,這些場景同樣存在不小的挑戰(zhàn),但與前述同樣具有挑戰(zhàn)的RoboTaxi和干線物流場景相比,市場容量卻較小,容易觸及增長天花板,使得其在市場、成本、技術(shù)間很難實現(xiàn)如干線物流場景的平衡,所以最終落地尚需時日。

寫在最后:其實一個新技術(shù)能否最終規(guī)模性、商業(yè)化落地,從來都是供需雙方在技術(shù)、成本以及市場等因素的最優(yōu)平衡,結(jié)合這些因素及目前自動駕駛落地的現(xiàn)狀,未來自動駕駛規(guī)模化落地的應(yīng)用場景大概率會首先是在商用車市場的干線物流,其次是乘用車市場的RoboTaxi。

關(guān)鍵詞: 自動駕駛 RoboTaxi

責(zé)任編輯:hnmd003

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