随着技术的不断进步，智能驾驶重卡正逐渐引起物流行业的关注。中通、荣庆等物流公司陆续批量采购具备智能驾驶技术的重卡，一些新兴的科技公司以及主机厂也把智能驾驶重卡作为一个抢占市场的重要举措。
● 有支持有质疑 智能驾驶重卡或迎来爆发
>>这三点汇集到一起时就是机会
商用车自动驾驶行业的爆发增长量将在几个关键因素得到满足时出现。首先，市场需要回到相对缓和的竞争状态，以便人们有时间体验科技带来的影响。其次，国家法规的明确界定对智能驾驶的推广起到重要作用。第三，人们的接受度也是一个关键因素，类似于私家车市场，现在已经有很多轿车实现了L2 级别的自动驾驶功能，人们正在享受这种技术带来的乐趣。当这几个因素相互融合时，市场才会出现爆发，这是一个替换过程。
>>和美国不同，在中国智能驾驶重卡更有机会
近两年自动驾驶企业在美国呈现过山车，再看智能重卡的未来，从技术路线的角度来看，中国和美国之间存在很多不可比性。
相比之下，美国市场更希望一开始就实现无人驾驶。中国市场更加高效，需要解决更多的痛点，因此技术路线更加务实，一步一步地推进。当下企业采取技术加运营的战略，根据客户需求解决问题，他们的技术路线是从两个人慢慢过渡到一个人。
>>质疑智能驾驶是换汤不换药
对于通过智能驾驶重卡拿掉一个司机的商业逻辑的讨论中，有人对其进行了质疑。质疑者认为，即使拿掉一个司机，剩下的司机也无法保持不间断地开车，因为只要是人就需要休息，并且法规也不允许疲劳驾驶。特别是在某些运输线路上，司机可能会超时超载，长时间连续驾驶。
这种质疑是有一定道理的，因为在实际运营中，司机的工作和休息时间受到法律法规的限制。然而，尽管如此，已经有物流客户对L2 或者L3重卡的商业逻辑表示认可，并愿意采用该技术。也进一步验证L2 、L3重卡当下更适用于特定线路，而在这些线路的里程范围内，驾驶员能在跑完全程中不会疲劳驾驶。
>>特定场景能降本增效
在支持智能重型卡车率先落地的观点中，行业普遍将其应用于干线物流这一半封闭环境中。干线物流减少了十字路口、红绿灯、行人等交通元素，因此在算法层面上更为简单。
从市场角度来看，物流行业已经尽力采用各种方法提高效率，但当所有方法都用尽后，智能驾驶技术是最可行的选择。行业人士对此相对乐观，据相关媒体报道从明年开始，将会有一批客户大规模采购智能驾驶车辆，特别是在4×2车型方面。4×2车型在中国具有最大的公里数和最高的效率，驾驶员配置也最多，因此4×2车型的爆发增长将在明年逐步展开。
至于6×4车型，由于大多数采购者是散户，对成本要求较为敏感，因此其效率提升较慢。预计在快递市场中，6×4车型的爆发增长可能需要更长的时间。
商用车自动驾驶行业的爆发增长量将在市场竞争相对缓和、国家法规明确、人们接受度提高以及特定车型的广泛应用等多个因素共同作用下逐渐出现。
● 从客户角度 智能驾驶重卡可不可行
>>省人省油
客户对智能驾驶技术的两种账目：明账和暗账。明账指的是省人成本，通过智能驾驶技术，一个驾驶员可以独自驾驶，省去了额外的人力成本。现在平均的一个驾驶员放眼整个快递行业里面，按月效率2万的情况来看，一个驾驶员的月工资基本是1.2万元到1.4万元不等，平均算1.25万元是不为过的，为了给另一个驾驶员单独开设高一点的工资，省去一个驾驶员的成本可能会略高于1.25万元。
另一个明账是油耗。油耗的节省不能简单地说是0.5或者1的倍数，而是要结合过去驾驶员在线路上运营的情况来考虑。节省的油耗可能是1个油或者3个油的量级。这意味着智能驾驶技术在节省油耗方面也起到了重要作用。
大家都觉得省人目前来看是雪中送炭，之前认为省油是锦上添花，但现在这一点也运营商不能忽视。
>>安全是重要标准
暗账指的是安全。从保险的角度来看，以业内主流企业数据显示，他们能在保费上帮助用户省了5分钱一公里的成本。虽然这只是一个概率问题，需要一年后的数据来证明节省了多少钱，但从客户和驾驶员的角度来看，安全是最重要的评价标准。他们与太平洋保险合作设计了新的保险方案，从总体上可以看出降低了成本。
综上所述，智能驾驶技术在省人成本、节省油耗和提高安全性方面都带来了明显的好处。省去一个驾驶员的成本对物流公司来说是一笔可观的节省，而节省的油耗也为物流公司带来了实际的经济效益。此外，智能驾驶技术在保险成本和安全性方面也带来了潜在的益处，尽管具体的节省金额还需要进一步的数据支持。客户和驾驶员都将安全性视为最重要的评价标准。
● 辅助不能是依赖 人是智能驾驶最后一道防线
无论采用哪种技术路线，人始终是智能驾驶的最后一道防线。
智能驾驶技术的出现并不意味着驾驶员可以完全放松，从事不适当的行为，如饮酒或打牌。智能驾驶企业通常会在他们研发的前装量产车型中配备面部识别、侧向摄像头和脚底摄像头等硬件设备，用于监测驾驶员在驾驶舱内的行为。
这些摄像头通过AI算法分析驾驶员的闭眼、打哈欠等行为，并在后台通过语音提醒驾驶员。此外，方向盘还配备了握力感应探测，以确保驾驶员保持双手握住方向盘。这些安全相关的设备和算法可以确保驾驶员的状态在线。
智能驾驶技术的发展需要与驾驶员的合理行为和状态管理相结合，以达到最佳的物流运营效果。通过先进的监测设备和算法，结合后台的软件服务，可以提供双重保障，确保驾驶员在行驶过程中的安全和健康。
在智能驾驶物流中，人们扮演着监控和控制的角色。即使在智能驾驶的车辆中，人们仍然需要监控车辆的运行情况，并在必要时采取控制措施。他们通过监视仪表板、传感器和摄像头等设备，确保车辆正常运行，并在需要时采取行动。只有将智能驾驶与人的智慧相结合，才能实现最佳物流运营。
未来，随着无人驾驶技术的发展和商业化应用的推进，货车行业可能会发生重大变革。正如奥迪公司前CEO在《无人驾驶：未来出行革命破局之道》一书中所写的，无人驾驶意味着货车在驶入高速公路后，驾驶人可以坐下来休息，而只需在接近目的地的最后几公里再次接管货车的控制权。
随着智能驾驶技术在物流行业中的广泛应用，人的作用仍然至关重要。尽管智能驾驶技术能够提供更高的安全性和效率，但不能忽视人类在整个物流系统中的决策和执行力。无论是监控车辆运行情况，还是在特定情况下采取控制措施，人类的智慧仍然是不可或缺的。只有通过人与技术的合作，才能实现智能驾驶物流的最佳结果。
● 量产也是一种挑战
在智能驾驶重型卡车落地过程中，行业普遍将其应用于干线物流这一半封闭环境中。相比其他场景，干线物流在算法层面上更为简单。然而，即使如此，在真正实现量产的过程中，自动驾驶卡车要达到安全目标仍然是一项困难的任务。
在智能驾驶系统的进阶过程中，积累大量真实数据是至关重要的，这些数据不断地用于训练算法。为了实现这一目标，各大企业必须迅速将技术与系统实际应用，以便获取数据并建立一个循环迭代的数据闭环。
举个例子，以前发生过一个智能驾驶乘用车在高速公路上撞上雪糕桶的案例。如果是人驾驶，他们可以通过减速和变道来避免与雪糕桶的碰撞。然而，对于智能驾驶系统来说，如果没有将这种情况的数据纳入训练中，系统就无法识别雪糕桶。
为了解决这个问题，智能驾驶系统需要持续收集和记录大量真实场景的数据，包括各种不同的道路、天气条件和障碍物等。这些数据可以通过传感器、摄像头和雷达等设备获取。通过将这些数据输入到算法中进行训练，智能驾驶系统才能逐渐提高对各种情况的理解和应对能力。
当然，量产也与卡车制造工艺有关。量产一辆前装智能驾驶重型卡车是一个非常复杂的过程。目前量产的智能驾驶重型卡车配备了长距离和补盲激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS/IMU、计算平台、网关、T-Box等多种设备，零部件和整车的使用周期也需要考虑。卡车被视为一种生产资料而非消费品，因此价格是最终衡量的重要标准之一。那么，主机厂在成本和价格之间是要有所平衡。
并且，这项业务在当下主要以B2B为主，组织与组织之间的沟通和协调并不会有太大的困难。然而，在未来如果面向更广泛的C端市场将面临不同的挑战。这又将是自动驾驶卡车商业故事的下一篇章。（文/蒋晶）
