顶峰|自动驾驶攀登顶峰，商业化与未来“左右手互搏”( 四 ) waymo|robotaxi|adas

不少自动驾驶相关企业，尤其是初创企业，正在尝试利用其它场景去加速商业化。这些场景比如有，高速公里、室内物流和封闭园区，在其中落地自动驾驶卡车、无人配送小车等产品。这个方向十分有现实意义，似乎是“跨越式”打法玩家在期待未来后，做出的一些“务实”。
比如自动驾驶卡车，原则上开发比自动驾驶汽车要简单一些，这是因为卡车与乘用车行驶轨道不同，卡车（尤其是长途拖挂车）通常遵循固定路线，并且大部分时间都驾驶在高速公路上，而不像一般道路那样复杂。
与此同时，卡车较大的尺寸天然为自动驾驶提供了更多的可能性，可以使用大尺寸计算机，配备更多灵活传感器（可以将传感器安装在离地面更高的位置），提供更充足的动力支持，并提供了更好的视野，这些特性使自动驾驶卡车比自动驾驶汽车更早商业化。
包括自动驾驶卡车，它们都为自动驾驶提供了“练兵场”，但在实际推进过程中，企业遇到的挑战仍不少：
一方面，简单场景其实不简单。虽然相比城市道路的复杂多变，物流或封闭区域内的交通相对简单，但这些场景对自动驾驶算法“深度”要求很高，甚至超过城市道路。
比如卡车，不同于汽车，需要能够提前感知到更多情况。高速公路对卡车急刹车等行为的限制，使得高速公路自动驾驶卡车对超远距识别、敏捷度和判断力等要求更高。可主流的自动驾驶汽车配备感知距离在200米左右的激光雷达，不足以应对高速行驶的自动驾驶卡车。
另一方面，场景所有方不一定对初创企业完全开放。初创企业借用场景收集数据，但场景所有方关注的问题并不比合作企业少。
场景所有方要考虑自身是否适合自动驾驶落地，自动驾驶的成本下降潜力是否能覆盖我的投入，以及场景数据开放程度应该是多少。物流就是很好的例子，场景数据是物流企业业务的核心部分，对数据开放自然十分谨慎。尤其是行业头部企业，几乎很难与初创企业去达成合作。
总而言之，L4/L5级别自动驾驶商业化之路困难重重，充满变数，不同技术路径也有各自需要解决的挑战。选择“务实”，转向商用落地也并非易事。自动驾驶行业狂热但高度不确定，玩家仍需时刻明确自身战略和商业模式，并有效调整，这个至关重要。
参考资料：
1、自动驾驶商业化遇现实尴尬仍需“输血”为何受资本热捧？.每日经济新闻
2、自动驾驶被未来“绑架”.汽车公社
3、2021麦肯锡中国汽车行业CEO特刊.麦肯锡

顶峰|自动驾驶攀登顶峰，商业化与未来“左右手互搏”( 四 )

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