2019年2月21日， 2019年第二届全球自动驾驶论坛在武汉举行，嬴彻科技CEO马喆人受邀发表主题演讲，并参与圆桌讨论。马喆人从货运行业现状出发，层层深入，勾勒了心中干线物流领域自动驾驶场景的蓝图。

 

嬴彻科技CEO马喆

 

　　货运自动驾驶没有入冬，而是渐入佳境

　　货运将在未来的两三年里为自动驾驶渐入佳境创造一个最大的契机。为什么这么说?

 

　　其实从今年年初，包括大家过春节的时候，已经开始有一些征兆了。如果大家关注最近的自动驾驶融资情况，会发现在我们欢度春节的时候，Nuro---一家位于硅谷的专注于物流最后一公里运营的自动驾驶公司，拿到了软银牵头提供的9.4亿美元的超级融资。

 

　　而在春节前的一周，Aurora也拿到了5.3亿美金的融资。Aurora的应用场景有好几个，但是为什么它也能拿到超级融资?这是因为亚马逊通过Aurora看到了它的订单实现无人配送的可能性。

 

　　因此站在这里我感到非常兴奋，因为在金猪佩奇的这一年，自动驾驶的主题词就是物流和货运。所以今天我也给大家分享一下我们对自动驾驶在物流和货运中的机会和看法，包括我们在2018年4月份正式成立的嬴彻科技的一些小小进展。

 

　　不改变驾驶模式，现有车队管理工作永远是悖论

　　首先我想和大家分享一下。物流领域里面，自动驾驶作为一个新兴的技术和人工智能的技术，它的切入点和契机在什么地方?

 

　　因为我们关注的是城际部分，所以我就从城际开始说起。首先给大家回顾一下，物流有可能是中国最大的单一经济实体之一。在中国，这是一个每年超过10到12万亿的市场。在任何国家，比如美国、日本来说，也是一个规模巨大的市场，我个人猜测它有可能是仅次于房地产和石油能源的中国最大的市场之一。

 

　　我们所关注的城际货运占到整体物流的1/3，差不多是一个3万亿的市场。这个市场不仅大，而且过去几年成长非常快，但是也开始摸到了用传统手段提升效率的天花板。为什么这么说?因为在过去十年里，大家都知道物流行业和运输行业得到了快速的发展，而且在快速地规模化和整合，但是它的效率在全世界相比还是偏低的，特别是和经济发达体相比。在中国，物流大约占到了GDP的13%～14%，和欧美物流占整体GDP的6%～8%相比，还有最起码一半以上的效率提升空间。

 

　　那如何提升?过去大家看到快递小哥、司机昼夜不停地工作，但这种方式已经没有太多的空间可以挖掘了，只有通过各式各样的信息化科技、自动驾驶和智能科技才能走到下一步。

 

　　而目前我们在运输过程中遇见的最大瓶颈是什么?首先还是安全。

　　这里有嬴彻科技的一个重要股东——中国最大的商用车管理平台G7近期所做的一些统计：在中国，平均每一台城际货车一年必定发生一起要上报保险的事故。因此有事故是必然事件，不是偶然事件。而10万元以上损失就算是比较大的损失了，数据显示，中国每25台车每年必出一起重大事故。

 

　　需要注意的是，这10万的损失往往意味着有人身伤亡，或者有比较大的车辆和货物损失。还有一个数字我就没有放上来，根据我们的经验，一千台车里面每年必有一起车毁人亡的事故发生，也就是在车毁了的同时最起码要伤亡一个人的事故。

 

　　当我们关注交通运输领域的时候，会发现整个物流行业一方面在快速成长，另外一方面它的效率并不高，中国物流成本在GDP的占比是远高过日本欧美等国家的。原因就在于现在整个行业的利润率依然很低，而且很难规模化，尤其是在车队运输的环节，很少看见有超过几百辆车以上的大型车队，在实际运输中车队是以非常分散的模式在为我们的制造型企业服务。为什么会这样?这里有以下几个痛点。

 

　　首先是运营成本压力很大，大家都说司机非常难招，非常难管理，相应的风险事故率非常高，车辆的利用率偏低。这里的问题很多，其中最主要的一个环节是由于目前车辆的技术手段导致安全水平无法有本质性的提高，驾驶的强度无法有本质性的下降，所以整体城际运输还是面临长途驾驶的危险。

 

　　第二，长途货运驾驶一般平均是800公里甚至更长，而且在全国各地到处跑，所以工作强度非常大，非常疲劳。司机可能十天半个月甚至一个月不能回家，这造成现在没人愿意干司机的工作。大货司机的短缺应该是全中国、甚至全球的一个普遍现象。

 

　　因此，一方面司机有驾驶危险，另一方面又出现司机数量的短缺，在这种情况下就形成一个悖论。想要提升效率，让工作更安全，就必须加强管理。但是在司机短缺的情况下，司机是不会愿意接受管理的。

 

　　所以在目前的车辆技术手段下，在还需要人花大量的时间进行手动驾驶的情况下，会出现司机高强度驾驶、司机短缺、司机不受管理、司机驾驶水平低、货车能耗高、司机驾驶不安全的恶性循环，这是导致目前市场大但是车队的运营效率不高的一个最本质的原因。

 

　　如果大家有机会和物流公司或者车队老板去访谈和交流的话，他会告诉你，管车队其实就是管司机，而管司机是一件折寿的事情。你想要让司机不打瞌睡，开车的时候不看手机，是很难做到的。

 

　　包括通过现在很多的监控设备，你明明可以看到他在换货、绕路，但你也只能对他点到为止，因为你批评多了他就离职不干，到另外一个车队去工作了。所以如果不能本质性地改变驾驶模式，这条规整的道路是永远走不通的。

 

　　货运自动驾驶是刚需，最能产生直接商业价值

　　因此我们会发现自动驾驶在物流领域是最能产生价值的，我们和主线科技都认为，要想本质性地解决这个问题，打破瓶颈，必定需要自动驾驶的技术，但是不必等到无人驾驶这一天才实现。我们用高阶的L3自动驾驶技术就能够很好地解决这个问题。

 

　　为什么这么说?目前我们的看法是，如果我们把自动驾驶聚焦在城际货运这一段，把大货司机从高速的上口到下口这一段时间的工作从频繁的驾驶变成以自动驾驶为主，只在系统需要的时间来随时接管的模式，司机的劳动强度就会得到大幅度下降。因此不需要自动程度非常高，只要求技术非常安全可靠即可。

 

　　我们做过一些初步的测算。在高速上，当车保持在很稳定的L3水平时，大部分情况下车能够自主完成所有纵向和横向的变化，包括能够上下高速口，但是当出现机器不能判断的情况，或者当司机自己看到有危险，司机需要进行主动或者被动的接管，而接管频度一般控制在每半小时一次。在这种模式下，司机的劳动强度已经获得大幅度的下降。从现有的技术水平来看这一模式是非常有机会实现的。

 

　　这个月加州DMV(车辆管理局)出了一份自动驾驶接管测试报告，其中排名前五的公司的车辆需要司机接管的平均距离是2000英里，其中排名前15的公司的车辆需要司机接管的平均距离是200英里，相当于300公里。虽然测试使用的是样车，但却是在一个更复杂的城市道路场景中进行。

 

　　我想不管是2000英里还是200英里，当车辆在高速公路上行驶时，它的接管时间也远远超过需求的半小时这一间隔时间。虽然这是样车的测试报告，但是它说明从技术研发的角度，整个行业已经初步具备满足每半小时接管一次的基础要求的水平。这也是为什么我们感到特别的振奋，也是为什么我们联合物流行业和汽车行业的股东共同投资，一起在过去半年里发力快跑，想把这个市场尽早地变成技术现实和商业现实的一个原因。

 

　　当一个高阶的L3即有人随时可以接管的自动驾驶水平就已经帮助司机的劳动力度大幅度下降，且绝大多数95%甚至99%以上的车辆行驶过程都是由机器来管理的时候，我们在货运中最关注的安全指标、能耗指标就与司机无关了。

 

　　无论他是一个刚刚拿到大货驾照的年轻司机，还是一个老司机，也无论他是一个非常负责任的司机，还是一个基本负责任的司机，他都能达到最优的能耗水平和最优的安全水平。司机就从一个任务繁重的专业驾驶员变成了一个管理员或代驾员。在这种情况下，司机可以像现在的代驾司机一样被随时部署，每辆车全程也不需要两个司机来完成长途驾驶。所以，在人力成本和油耗成本上都可以节省很多。

 

　　根据我们的预计，一个非常成熟的L3即有人值守的自动驾驶技术可以把现有的城际大货车全年总经营成本节约大约12%～15%，大约可节省10万～15万人民币。这是一个非常可观的数字。我们假设一辆车是四年的寿命，4乘以10～15，就是40万～60万人民币的成本节约空间。在技术完全成熟的时候，这可以为产业节省很多。

 

　　在技术导入的早期，40万～60万的成本节约为加装额外的设备和系统留出了很大的资金空间。但不考虑节约成本也没事，因为我们的客户告诉我哪怕你比现在的成本还要高10%，只要可以不管司机，只要不让我继续管这些折寿的事，我也愿意和你合作。

 

　　所以其实我们已经到了一个很好的时代，我们有非常明确的场景，我们也等待自动驾驶技术能够快速进行商业化、产业化的落地。嬴彻科技也是基于掌握场景，通过场景驱动技术落地的方式来求得自己在技术和商业上的发展。