现在摆在大家面前一个不错的工作机会，单次工作时间两天，硬性需求：拥有 A2 驾照且吃苦耐劳，费用很诱人，单次 3 万元但成本自负，代价是要被隔离 14 天且有可能长期无法回家。这样一份工作你愿意做吗？

自上海疫情以来，物资短缺问题持续被发酵，社会层面上对因为造成物资短缺的争论喋喋不休。4 月 14 日，第一财经报道的一篇标题为《3 万一趟也不愿跑上海，跨省物流有多难？》的文章，揭露了物资短缺背后的又一核心问题——对货运司机不友好的防疫政策成为了干线物流的阻碍。

疫情将干线物流行业中与「人」相关的问题摆在了台面上 ，「无人化」在汽车行业中对应自动驾驶，正是行业在过去十年中全力攻克的技术高地，毫无疑问的是疫情将这股浪潮推向了一个新高度。

在百度搜索「自动驾驶、重卡」会获得 1300 万个相关词条，而在词条中再加入「疫情」两个字会获得 780 万个相关词条，也就是说，有半数以上的自动驾驶重卡相关信息发布于最近两年。

社会的高度关注是我们梳理整个商用车自动驾驶业务的原因， 而这篇文章将详细解释商用自动驾驶解决的问题、行业发展阻碍和将会带来的产业升级 。

疫情给了「无人化」新的故事

问题对应需求，为了深入疫情下货运行业的需求，我们采访了一位小型货运公司的负责人阿荣（化名），在通过与他的沟通中我们还原了一个货运司机的真实生活。

什么是驱使货运司机背井离乡的动力，是一单新的业务吗？

原来是，但现在是一纸承诺书。货运司机属于蓝领职业，职业属性导致其中大部分从业者来自二线或三线城市。近两年经历过春运的朋友都知道，一般直辖市或新一线城市所采用的都是灵活防疫政策，其余省及地级市中「一刀切」式的政策居多。

对于货运司机这种长期辗转多地的职业来说，他们是各地方政府的重点关注对象，而出于对多方管控要求的考虑，他们在离家务工前都需要签署主旨为长时间内不返乡的承诺书。行程卡上带星是常态，为了能够正常入界运输，货运车驾驶舱会被贴上封条，司机在省界内不得下车。

从 2021 年末疫情呈点状出现以来，阿荣最怕收到的信息是「过完年就不回去了」，防疫政策的限制让货运工作倍加辛苦，长期不能回家与随时可能被隔离的风险让大量货运司机萌生了打退堂鼓的想法。

有车无人开是疫情时代里物流公司所面临的尴尬处境，自疫情以来，货运司机队伍正在加速减员，据央视报道 2021 年中国货运司机队伍出现 1000 万人缺口，行业从业者从 2016 年时 3000 万人骤减至 2021 年的 1728 万人。

对阿荣来说， 疫情导致的货运司机减员是雪上加霜而非晴天霹雳 。货运司机队伍呈现逆增长现象早在疫情之前便已出现。其中青黄不接是货运司机行业人员数量腰斩的核心原因之一，据统计 90 后货运司机占比不过 2%，A2 驾照这一准入门槛对于多数人来说也是非常高的。所以在 2019 年，图森未来（商用自动驾驶初创企业）就将这一人员供应缺口问题写进了招股书里。

以往我们认为自动化会成为人工劳动模式的克星，但在传统劳动力队伍主动减员的前提下，自动化或将成为运输行业的救星 。

最棘手的问题

催生出最具商业化前景的路线

上面聊过了供应端的减少，而下面我们要聊的是需求端的增加和更清晰的商业化前景。

为了更深入地了解商用车自动驾驶行业的发展状况，我们采访了上海友道智途科技有限公司的总经理王瑞。

友道智途是一个年轻而资深的自动驾驶科创公司，是上汽、上港领投，青岛海尔集团、普洛斯隐山资本、国家电力投资集团等多家知名企业共同投资成立的一家科创公司。之所以说年轻而资深，是因为友道智途是 2021 年 11 月 8 号正式成立，虽然成立只有半年多时间，但从 2018 年开始友道智途的 L4 智能重卡就开始在东海大桥启动自动驾驶的测试运营。截至目前已经拥有三年多真实场景的数据积累和运营经验，并且实现了准商业化运营。

关注每日疫情动态的朋友会经常在通报中看到「配送」和「物流」这两个关键词，这也对应着商用自动驾驶技术所要解决的两大核心场景，末端配送和干线运输，除此之外还有第三大场景——港区运输。配送和物流是近些年来持续增长的两大行业，也是饱受疫情困扰的两个行业，居家办公让大家不得不选择外卖和线上购物。

对于疫情与「无人化」运输，身处上海的王瑞有着非常深刻的理解。

「确实疫情会加速推进自动驾驶。一方面推进各种自动驾驶产品的迭代升级，促进新产品的推出，另一方面会带来大家对自动驾驶理念的深入思考。在当前疫情的推动下，让整个自动驾驶行业加速进入全无人的时代，这是非常大的挑战。

当下， 自动驾驶虽然在 末端物流配送、小区 消杀等多个场景有明确的应用需求， 但是由于很多产品的适配性还不够，大多只能实现整个链路上一个环节的应用，无法实现全闭环 ，比如方舱医院的垃圾清运或者设备转运，无人驾驶车辆可以进去并运行，但是上下的装卸还要靠人力完成，导致实际运营效率不是很理想。」

王瑞将这种针对单一场景的自动驾驶技术比喻为「毛坯房」，针对场景适配后的产品则是「精装房」。显然，装修的过程需要时间，此刻将商用自动驾驶技术投入疫情场景颇有些赶鸭子上架的意味。

棘手的疫情问题虽打了多数人一个措手不及，但它的商业化价值是毋庸置疑的，那么商用自动驾驶公司该怎么有条不紊地让技术产生价值呢？首先我们要明确商用自动驾驶的发展路线 。

因封控而无人的街道和方舱医院都是结构性场景，而最早用于孵化商用自动驾驶的结构性场景是港口。从采访中，我们得知，友道智途就是一家从上海洋山港项目孵化出来的自动驾驶公司。商用自动驾驶发展路线分为条，一条是拓展结构性场景，例如我们刚才说的将其投入疫情场景使用，就友道智途而言，解决港口问题的下一步便是矿山、物流园区等特定场景，进一步装修针对结构性场景的「毛坯房」。

另一条路线是逐步实现场景升级，让商用自动驾驶走向非结构性场景。在友道智途业务的初期阶段，与港口场景并行的是位于东海大桥的 L4 级自动驾驶重卡项目。东海大桥属于非结构性社会道路，但目前所有 L4 级自动驾驶重卡只能在指定的实验路段运营，而其距离承担起干线的重任还有一段距离。

Robotaxi之后，资本又看上了重卡

据王瑞介绍，干线物流是友道智途重点布局的应用场景之一，下半年将会在干线物流布局十条路线 100 辆车左右。目前干线物流场景的瓶颈主要是国家相关的法律法规还有待完善和突破，还没有展现出特别明显的商业化价值。不过，这并不妨碍资本的提前投入。

在运输行业中，因时效性和成本优势，中国的公路运输业务占总运输业务的 72%。当需求（货运量）与供给（劳动力）不成正比之时，也是加速孵化新技术最好的时候。

截至目前，世界范围内的商用车自动驾驶公司多达数十家，而这些公司主要分为三大阵营，初创企业，传统主机厂的新业务、互联网大厂的业务拓展。自动驾驶研发需要大量的资金，对于主机厂和互联网大厂来说，他们有现金奶牛和足够的现金储备，但对于初创企业来说，他们必须给投资人不断讲述新故事，让他们看清其中的商业前景并拿到钱才能维持正常运转。

行业中代表性比较强的初创型企业如嬴彻科技，他们在 2020 年后共完成 4 轮融资，每轮融资金额均在 1 亿美元以上。图森未来也在 2019 年时在美股完成上市。

年初，Robotaxi 头部企业小马智行宣布将主营业务投入商用自动驾驶场景，这也是一个信号。乘用车自动驾驶技术竞争更像是立足于象牙塔中的博弈，我们都知道它必定会开启一个崭新的汽车时代，所有玩家都不愿在「投资未来」这件事上落后于他人，但没有人能给出一个明确的承诺，市场对该技术也没有迫切的需求。以上原因导致乘用车的自动驾驶技术的商业化前景并不明朗，起码在 L2+技术之外的投入找不到一个合理的对象来为其买单。

在与王瑞交流后，我们总结了自动驾驶重卡行业中的四个能够吸引投资人的故事点：人员成本、事故率、设备成本、落地的可行性。

相比之下商用车自动驾驶的前景更加明朗，供应端和需求端都很迫切，除了增加的货运量以外，节省成本也是自动驾驶商用车带来的升级点。以当下货运司机的薪资标准来看，月薪 1.5 万是基础，因为多数司机都是个体户，采取从大公司手里包活的模式，所以只要肯干，月薪 2-3 万元也不是没有可能。根据 2018 年的数据，在单次货运成本中，人力成本占到 40%，而近些年也在持续增长。

例如，友道智途的无人智能转运车 AIV，在港口的应用价值和商业化价值非常明显。AIV 主要解决港区内一些半封闭和封闭区域的集装箱转运需求，行业里称为内集卡可满足全天候 24 小时无人运作，大概可以替代三班工人现场作业，帮助企业节约大概 60-70 万/年的人力成本。

无人化还有另外一点好处是降低事故率，干线运输是无聊且疲惫的工作，而为了生计，疲劳驾驶是常有的情况，在高速场景下，大型货运车辆一旦失控必定酿成惨剧，而在很多紧急情况下 AI 会比人为处理更加得当。

在技术上，实现自动驾驶必须硬件支持，目前除了特斯拉坚持使用视觉算法以外，多数自动驾驶技术选用融合感知算法，这一技术路线在迈向更高级别自动驾驶的路上少不了高精度感知单元和高算力平台作为辅助。因为 L2 级辅助驾驶已经成为了乘用车行业中的主流配置，出货量大成本也低，所以用户无需为这项功能负担太多额外费用，但随着功能迭代和激光雷达上车，为解决更高级别辅助驾驶功能而带来的成本问题将被转嫁于用户。

例如小鹏 P5 上，用户可选装激光雷达，而选装价格为 8000 元。让用户选装是较为合理的一种做法，另外一些车企则是将激光雷达设为标配卖给用户，而这些繁杂的硬件究竟能否在体验上带来质变，现在还是一个未知数。

起码我们能看到的是，目前已经开始运营的 L4 级自动驾驶 Robotaxi 上的硬件成本是非常高的，动辄十余万元，而这也是实现真正「无人化」的必要条件。如果我们将法律法规等问题先放一边，单说用户能否为 L2 以上的高级自动驾驶付出金钱上的代价，这一点就够厂商们思考很久，也是制约其从商用跨越到民用的核心问题之一。

提起硬件成本，王瑞回顾了友道智途在自动驾驶技术上的研发过程。

「两年前，东海大桥 L4 的智能重卡，智驾设备加起来要几十万上百万，因为域控制器，激光雷达等费用比较高。随着技术升级和量产加速，整个智驾的成本也在大幅下降。随着自动驾驶商业化应用的不断落地，自动驾驶产品的量产化以及国家政策助推、资本青睐等多方面原因，未来三年自动驾驶应用所需的软硬件成本还会有所下降。」

另一方面，成本问题在重型卡车上的体现并不明显，因为重卡的售价门槛本就很高，基本处在大几十万、百余万的水平，所以对传感器和软件的成本提升并不敏感。另外，中国重型卡车保有量为 800 万台，因对货运车辆严格的淘汰制度，每年重型卡车市场中都存在百万台的销量需求。 在一个相对稳定的市场内输出产品更有利于实现规模化，进一步降低成本 。

最后一点利于商业化落地的是较为单一的运营场景，港区运营因场景单一所以已经有不少自动驾驶转运车实现了落地运营，相较于城市情况，干线物流的高速场景也是 corner case 较少的场景，便于高级别自动驾驶系统落地。

战略目标：货运人口大转移

如果自动驾驶重卡能够实现港口到干线的突破，那么未来，货运人口将会进行转移，他们应该去到最需要他们的地方。

梳理整个货运链路后会发现，从港口到干线再到城市，前面两个场景的是能够被自动驾驶技术攻克的，但进入城市后，商用车自动驾驶技术将会面临 Robotaxi 一般的困境，很难在社会道路上实现突破。

这并不是阶段性问题，而是整个自动驾驶行业所梦想的彼岸。结合货运人口的缺口和负增长趋势，合理分配资源，由干线转向城市将会是转移的大方向 。

同时，货运司机也会有工作角色的转变，在此王瑞也有着自己的理解。

「减员化，一方面是整体绝对数字的减少，另一方面可以理解为是最大程度地降低工作强度，因此，工作角色可能会发生变化。现在是「安全员」，未来这个角色可能会有新的属性。车就只是一个载体。比如一个场景，人只需要 10%到 20%的时间进行管理和干预，其他时间可以利用载体提供更多的工作方式或工作业态。实现无人化、智能化之后，让人的很多精力得到释放，可以通过载体做更多的事情，这也是一种工作升级的方式，相信会吸引到更多年轻人的参与。」

困在 Demo 里的自动驾驶重卡

现在的商用车自动驾驶行业有 Robotaxi 行业转型来的大佬，有数十家努力的初创企业，有如京东、阿里这样自身拥有配送、物流业务的大佬支持，好似聚成一团火似的推进行业发展，但前景真有如此光明吗？

其实在自动驾驶重卡走向干线的路上还有一大阻碍：是否拥有真实场景资源 。

在深入了解友道智途公司架构后会发现，其与另外多家自动驾驶初创企业的不同点在于，投资方不仅带钱还带着场景入场，例如上港就为友道智途提供了不少港口场景资源。在这点上王瑞坦言， 真实场景的持续运营对于持续优化自动驾驶系统的能力是非常有帮助的 。

我们都知道数据是驱动自动驾驶技术的命脉，在国内很多商用车自动驾驶公司募集资本做社会面传播时，也会将测试历程作为核心信息来披露。但是做 Demo、做推演和真实运营是完全不一样的。

据王瑞介绍，现在，在国家政策和法律法规方面，还有待突破和完善，因此在全国完全开放做自动驾驶运营测试的场景非常少。像东海大桥这样来回 72 公里的物流环线上，L4 智能重卡可以每天进行真实集装箱闭环运输的开放场景，应该是国内唯一。

安全员接管率是在测试过程中考量一款系统是否具备落地能力的核心标准，而在研发和搭建技术的阶段，收集 corner case 又是完善一款自动驾驶产品的必要过程。 如果没有真实场景对技术进行考验，无异于一场蒙眼狂奔，产品的研发与落地之间永远存在距离 。

在本次上海疫情中，友道智途的 10 辆 L4 智能重卡如往常一样，从深水港物流园经东海大桥到洋山码头，在来回 72 公里的物流环线闭环运输。外高桥第四港区也有 10 台 AIV 无人转运车在港区内保障每天的集装箱转运工作。疫情发生后，王瑞对商用车的自动驾驶业务也有了更深的思考。

目前，自动驾驶更多的是在各个省市划定的示范区，即在限定和相对人员较少的封闭环境下进行测试运营，而疫情防控期间，自动驾驶的需求场景更多是在人员集中的市中心或者大的仓储中心这些平时运力比较繁忙的地方，来保障物流运输通畅。因此，后疫情时代，在一些大的分控中心，可以提前做战略储备，战略性规划一些自动驾驶行驶线路，提前进行高精地图采集，优化功能适配，同时储备好相应的自动驾驶车辆或者其他产品，再碰到类似的「黑天鹅事件」，所有的自动驾驶产品全都可以真正的「跑」起来。

在聊到商用车自动驾驶能力时，王瑞还提到了一个名词叫做「 自动驾驶的泛化能力 」。由于卡车的工作强度比较高，智驾系统里面很多零件都是比较脆弱的。跑几趟没问题，但每天跑十几个小时，365 天一直跑，几年之后，会暴露出很多问题。新车的时候，操作控制都是很精准的。但在负重下跑了 10 万公里，车辆的很多地方都会产生磨损，对于控制的响应会变慢，控制精度也会很差，因此要优化自动驾驶系统的泛化能力去不断适配产品不能开几天就去更换新零件，没有任何一个货车主会这样做，同时这样也凸显不出自动驾驶商业价值。

在上汽集团背书的基础上，友道智途所拥有的是体系化能力，上游的投资方可以为技术落地提供真实的测试场景，而将技术推向广泛市场中也需要体系化能力。

我们在上面提到普及商用车的自动驾驶技术，需要向市场中大量出货以压缩硬件成本，最终实现成本最低的产业生态。那么问题就来到了货运行业的下游，谁来消费这些自动驾驶重卡？

据粗算，中国有九成的重卡隶属于个体户，而一成的中大型货运公司也多采取外包的形式。我们经常在网上看到一个问题，「为什么进口重卡产品力更强，而在国内销量最好的还是国产重卡」，这一问题所反映的便是个体户们对于成本的锱铢必较。

「父子档」、「夫妻店」是货运行业的一个缩影，可能成本较低的搭载 L2 级辅助驾驶系统的重卡能撬动他们的钱包，但成本永远是卡脖子的问题，毕竟重卡是生产力而不像家用车，是提升生活品质的工具。未来，货运行业的产业升级需要将下游产业规范化、规模化才有望发挥自动驾驶重卡的核心价值 。

对此王瑞指出，干线物流也在向一些规模化的大公司聚集，会结合自动驾驶技术组建规模性的车队，这也给友道智途更多的市场机会。比如一些大的快递公司，需要规模化的运输，那「减员化」的运营方式是适用的。友道智途在年末可实现「一拖四」的编队行驶，可以有效提升运营效率。特别实现「减员化」运营之后，在提升运营效率的同时，还能大大降低物流公司的人力成本，针对性解决物流行业的痛点问题。

最后

从越来越多玩家进入商用车自动驾驶领域的这件事上，我们能看出自动驾驶行业正在趋于冷静，尤其是那些初创型企业。起码现在看来，头部自动驾驶公司几乎包揽了乘用车企的大部分业务，在更高级别自动驾驶业务上的投入又是落水无声。

所以商用车子自动驾驶领域在近两年内的热度持续走高，在正式开启高级自动驾驶的下半场竞争之前，商用自动驾驶业务是个不错的中场过渡。