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中国企业:无人驾驶货车跑300单就能收回成本

subtitle 南方都市报06-19 05:34 跟贴 52 条

  图森未来CEO陈默。

  6月15日,美国加州新发两张无人驾驶路测牌照,分别给了中国企业Pony.ai及图森。南都记者采访图森未来CEO陈默关于路测牌照的门槛及意义,他摇摇手说:“有一定资金实力提出申请,没太多门槛,没什么值得骄傲。”

  这也不是陈默“傲娇”,开放路测对于无人驾驶最大的意义是积累里程数以及数据,但无人驾驶的商业化远不止技术。在陈默看来,设备成本、应用场景将是无人驾驶真正商用的主要门槛。

  谈优势

  商用场景不需要“深度学习”

  现在的无人车包括rulebase(基于规则)及learningbase(基于学习),前者就是设定程序告诉车辆应该做什么不该做什么,而learn-ing base则是通过路面训练去应对没想到的复杂情况。后者更加先进,但其“应对”的思维方式与人类不同,也就是所谓的“黑匣子”,这也导致其“可靠性”只能通过长里程长时间的经验总结,谷歌已经总结了8年依然不敢随意上路。

  “我们现在80%是rulebase,他只需要知道点对点,基于车辆重量的速度、行驶路线就够了。”不过陈默认为通勤需要这种复杂的学习能力,而货车反而不用。这也是为什么2B(tobusiness,面向商业用户)的场景会更快爆发的原因。“2C(to cus-tomer,面向消费者)场景消费者的需求比较多,开快开慢,开哪条路,但2B只要解决一个问题,就是便宜。而且现在卡车货运事故频发,无人卡车没有情绪、没有疲劳,安全系数更高也更容易赢得社会支持。”

  “现在无人驾驶试验场景主要包括封闭环境的矿区与景区、运货卡车以及出租车四类,”陈默告诉南都记者,现在只有Uber做面向C端的出租车环境,但实际上他还要配个工程师在车上以防万一,“成本其实更高,2B场景会更快得到商业化。”

  封闭园区内对激光雷达要求低

  同样不需要的还有激光雷达。现在激光雷达是无人车一个重要命题,因为其黑暗环境识别率更高,识别物体种类更多,被视为未来无人车的标配,但是在封闭环境下,并不需要这么复杂的识别能力。

  “封闭环境路况简单,路线单一,不需要太高的可靠性,”驭势科技CEO吴甘沙如是告诉南都记者。驭势科技就选择了封闭园区环境。3月份,驭势科技曾在白云机场尝试用无人车做机场摆渡也是一种可能性。

  而图森选择的无人卡车路线更是如此。货车的技术路径跟乘用车则略有不同。“这也是路况原因。可能一个激光雷达可以识别100种物体,而摄像头只有10种物体,但我们用摄像头就够了。卡车跑在高速公路上,比如就不用去识别婴儿车、行人之类”。

  当然更重要还有成本考虑。现在一个64位的激光雷达需要8万美元,图森用的摄像头一个才200美元,一台车装10个摄像头成本依然是雷达的零头。目前,图森与陕西一家卡车制造厂商合作,前者为后者实现货车电子化改造,而后者则可以加上它面向L4(无人驾驶)的技术实验。

  预测市场

  真·无人车不用拿来卖 跑300单能收回成本

  无人驾驶分为L1-L5五个级别,在L4之前都需要人为干涉,陈默认为,L4之前跟之后的商业模式完全不同。

  “在这之前是卖车,智能驾驶只是提高驾驶体验辅助工具,”陈默认为,L4的无人车不是拿来卖的,而是提高运营效率,用户不需要拥有车辆所有权,“实际上90%的购车都为了通勤,但通勤的使用效率跟公用车辆完全无法比。Uber出现已经让北美购车需求大幅下滑,无人车的出现将极大解放生产力。”

  陈默算了一笔账,一台传统卡车现在是30多万元,电子化改造后造价50万元,相比之下,英伟达硬件平台、摄像头、软件算法等无人驾驶装备仅需要1万美元左右。“硬件成本往下走、人工成本往上走是必然趋势,”陈默说,现在图森在河北一段50公里的公路实验,普通卡车拉一车成本是600-800元,大概拉满300单就可以体现其成本优势。

  “硬件成本下降,人工成本上升都是必然趋势,”陈默认为,现在只要L4的技术可靠性过关,这带来整个行业的就业革命。“这个临界点将在2019年到来。”

  采写:南都记者 蔡辉 实习生 陈琳枚 盛雨霏

原标题:无人车破冰之旅 货车跑在前面

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