在乘用车上钻研自动驾驶技术的企业比比皆是，同样，做自动驾驶卡车的企业也不少。有像奔驰、特斯拉一样壕气十足的业内巨头，也有 Drive.ai、Roadstar.ai、Otto这样的初创新玩家。若提及国内涉及自动驾驶卡车业务，并且曝光率最高的企业，那就非图森未来（TuSimple）莫属了。无论是从今年 8 月斩获教主黄仁勋的强势入股，还是到前两天工信部部长苗圩亲身试乘，图森未来一直保持着稳定的发展速度。
图源：量子位
在 “2017 全球自动驾驶亚洲峰会”上，笔者在众多业界大佬中捕捉到了吴楠的身影。作为图森未来的合伙人兼自动驾驶研发总监, 吴楠向我透露了一些公司的最新动态。
为什么选择卡车
在之前的一篇文章中（先抢卡车司机饭碗？自动驾驶卡车应用或快人一步），我们曾提到过，工业园区和高速公路这类封闭或半封闭的路况更适合自动驾驶的商业化，而这正好是典型的卡车运营场景。同时，自动驾驶在卡车上的应用或许能创造更多的经济效益。
以中国为例，货运卡车驾驶员年均薪资大概是 12 万，而国内目前拥有近 1600 万名重卡司机，公路运输人力成本能达到 2 万亿元。中国的物流成本占 GDP 的 15%，但货车事故致死率却高达 32%。
现阶段，图森未来自动驾驶卡车主要的运行工况是货物集散间的公路货运，包括公路港、物流园和港口之类。吴楠认为国内货运卡车市场规模巨大，而自动驾驶可以大幅度减少人力成本，同时降低事故率和死亡率，中国的公路物流业对自动驾驶技术的需求非常迫切。
计算机视觉方案为主
很多企业在乘用车上研发自动驾驶技术时都会采用激光雷达，而图森未来却是依靠摄像头为主的计算机视觉方案，这主要是考虑到成本问题和商业化现状。利用 10 个摄像头（640x480），3 组毫米波雷达外加低成本 GPS/IMU（惯性测量单元）组成硬件方案，最大视距200米，配合Nvidia Xavier 深度学习计算机平台，图森未来的自动驾驶硬件成本能够控制在1万美金以内。
至于图森未来的软件构建，则主要包含以下几个方面：
地图构建： 高精度 GPS&IMU&激光雷达构建高精度地图；
物体感知：2D/3D 物体检测、语义分割、深度/速度估计和行为预测；
定位：照片定位、Deep V-SLAM 基于车道线的位姿估计，误差控制在5cm以内；
路径规划：NPC 模拟人类司机行为、基于亚马逊 AWS 云平台的超大规模数据先验训练以及规则和学习融合的决策算法；
车辆控制：CAN 总线控制、不同在中、车速、制动能力、抓地力下的运动模型。
安全性方面，图森未来将采用算法和传感器冗余、大数据搜集极端情况和保守决策机制这三种措施来保证自动驾驶卡车的行驶安全。
自身定位和发展规划
谈及未来的商业化运营，图森未来并不生产硬件，所有的自动驾驶硬件均由乘车OEM厂商来采购、集成和组装。图森未来主要负责软件算法的研发和车队的运营，旨在替代传统物流运输商来服务物流公司，在帮助物流公司实现高效运营的同时，从中抽成作为利润来源。同时图森未来也会为企业自营运输车队提供自动驾驶方面的技术支持。
如今，图森未来同时在中美两地摸索自动驾驶卡车的商业化运营，无论是在加州和亚利桑那州之间的高速公路，还是在上海国际汽车城的测试场，以及唐山曹妃甸的自动驾驶研发测试基地，我们都能够发现图森未来的身影，现阶段已累计进行了上万公里的路测。
图源：车云网
按照图森未来的计划，公司会在 2018 年进行一整年的路测及小范围内的运输试验，2019年在美国率先进行商业化。吴楠表示，随着激光雷达技术的成熟，一旦车规级 LIDAR 能够满足公司的成本预算的话，将来也会考虑跟进采用 LIDAR 方案。
图森未来的理想是商业运营 SAE L4 的自动驾驶卡车，公司名为 TuSimple 就是取 “too simple”的谐音。Uber 掌门人 Kalanick 曾说，自动驾驶卡车是一个数万亿美元的产业、一个具有挑战性的、有趣的细分市场，这个市场马上会变得很激烈。一旦自动驾驶技术的运用物流运输行业上“simple”起来，最着急的可能将会是那些即将失业的卡车司机。
