第十二届汽车蓝皮书论坛：无人驾驶商业化前景可观，但仍面临不少挑战

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编辑 | 梁昌均

在8月11日举行的第十二届汽车蓝皮书论坛上，嬴彻科技创始人、CEO马喆人，踏歌智行创始人兼首席科学家余贵珍，博创联动创始人&CEO陶伟以及酷哇机器人联合创始人、CTO廖文龙等无人驾驶领域的专家就“无人驾驶商业化”议题进行了讨论，上汽集团原总工程师程惊雷为主持人。

前述嘉宾总体都对无人驾驶商业化前景表示看好，认为其在具体行业的应用可以降低成本、提高效率。不过从目前来看，无人驾驶商业化也面临一些挑战。

马喆人认为，现在法律法规的进展远远滞后于市场的成熟度、技术的成熟度。余贵珍则提到，标准化和自主可控都是挑战，陶伟则指出在面向农业场景化的运营中教育是比较大的问题，而廖文龙则认为最困难的还是技术本身。

以下为论坛实录（有删节）

智能驾驶的商业化前景

程惊雷：请各位跟大家介绍一下，你认为你所从事的智能驾驶的商业化前景，到现在为止是2020年，界限是2025年的话，你来给它打分，最高5分，打完分以后你简单的讲讲简单的论据，为什么？

马喆人：我打4.5分。为什么打4.5分呢？我本来想打5分的，这个市场的时机、成熟度和市场规模都很大，0.5那个负分还是法律法规的问题，现在法律法规的进展是远远滞后于市场的成熟度、技术的成熟度和To B市场物流行业非常迫切的需求。

我们说我们自己，刚才我也提到，首先瞄准的是刚才吴总说的渐进模式，先做L3，目标是把两个司机变成一个司机，从高表现的L3角度来说这个是已经被验证的，让司机的劳动强度极度的减轻。我们预计，第一在中长距离里面，两个司机变成一个司机，依然可以满足时效性和服务品质的要求。省一个司机，省10%的油，一年节约18万。刚才咱们讲成本，大家可以去计算，从豪华配置到乞丐配置都可以做的事。

这个市场非常大，600万台车，差不多保守估计是3万亿人民币的市场，只是1%，对我们来讲是一个可以够得见的一个成就。我们和主机厂合作，自己研发核心的软件和车载的平台，在座的很多朋友都是我们的合作伙伴，我们刚刚也公布了在今年年初按照正向研发的过程中结束了A车，第三季度B车也会出来，到年底年底SOP的时间表，有（20）22、（20）23、（20）24、（20）25，我们有4年的时间做大规模的商业应用。

程惊雷：我再补充一点，让我来打分的话，马总这里的项目应该可以打到4.8分，为什么还有0.2分可以上去呢？因为现在人均GDP1万美元，这次疫情过了以后，正常情况下按照5% GDP的增长，中国到2030年的大物流市场，相当于80万亿的规模要增长到180万亿。也就是说在那个时候600万辆，到那个时候可能接近1000万辆的水平。我觉得还是更有信心的来看这个问题。

余贵珍：露天矿无人运输，在国内有380台车在国外运营十几来年了，在中国量产是一点问题都没有，在中国来说打5分。

为什么这个分数呢？我也谈谈我的想法，第一，国外有样板。第二，国内近几年的政策，特别是新基建的政策，他们把矿的无人化当作新基建最重要的落地化的场景。3月份发改委发了《煤炭无人化的指导意见》。从能够落地的场景来看，是一个封闭场景，没有法律的限制，不让人进去，环境比较简单，无人驾驶可以把外界这块的干扰降到最低。我觉得可用、能用。

还有一个，在这个行业里面，在矿山挖掘、开采是24小时运行的，有些车是有4到5个司机，小的车有2到3车司机，可以产生很大的经济价值，一台矿卡2000万，我觉得有经济价值。前面能用打3分，经济价值打1分。还有一个痛点，安全是一个红线，是大型的矿山不可以触碰的，极寒地带招不到人，这个打1分，总共是5分。

程惊雷：关注的问题是劳动力的问题，不要看马路上送货的快递小哥都很年轻，中国的产业界劳动力的短缺已经达到了500万，所以说在这个行业当中还是有充分应用。下面我们请陶总。

陶伟：刚才讲快递小哥很多，在农业应用场景里面是一个完全类似的情况，农村的劳动力，尤其是年轻一代的劳动力，绝大多数是宁可去城里去送快递，也不会为了农村的几亩地待在里。

由于中国农业环境种植的复杂度，完全覆盖上打4分。农机的驾驶是一个非常高速的增长，相当于全年的总量是翻番的，还不到完全无人驾驶的技术应用，从大的应用场景来讲，本质来讲农业的种植效率还是来自于单个农机的效率，以及整个系统的效率。从农机的提升来讲，这两年面临粮食安全，或者是宏观大的环境，所以接下来我们认为还是会面临非常好的一个红利期，针对于智慧农业或者是智能农机、高效农机的发展，应该还是有个非常好的发展。如果平均下来的话，4.6、4.8这个样子差不多。

廖文龙：首先介绍一下环卫这个市场的特点，中国的环卫大部分集中在政府的头上，整个的市场体量应该是在万亿的规模，环卫设备应该在2到3千亿每年的数量。但是环卫的特点呢，设备在环卫设备的渗透率不是特别高，大量的人工其实还是在做环卫的工作。这些设备在使用的过程中使用率也非常低。

比方说洒水车利用率都很低，导致整个环卫资源浪费，以后人力也是一个问题。这些都是环卫市场的特点，这个市场的规模也是足够大的，单纯说市场规模大商业前景并不明朗，现有技术的条件能不能解决这些痛点，能不能解决车辆渗透率、利用率的问题，如果能够解决，我认为这是一个非常有前景的行业。

综合来看，环卫一个方面是城区的环卫，我们认为已经达到了一个条件，技术条件可以满足。还有一个是农村，还有像城乡接合部，坦白说国内大部分的地方有一些脏乱差，基础条件是比较差的，现有的这种基础条件还是达不到的。总的商业前景应该是4.5分左右。

智能驾驶的价值

程惊雷：智能驾驶产品和传统产品，在商业价值当中到底有哪些差别？除了刚才各位谈到的劳动力成本以外，还有什么价值是各位创始人义无反顾的扑进智能驾驶领域的商业前景。

马喆人：这是一个很有趣的问题，这个和我们公司选择的商业模式是非常相关的，我们不是一个纯粹解决方案供应商，也不是一个制造商。我们的商业模式是，我们是一个自动驾驶卡车的运营商，第一步是L3，有4G在上面，我们为客户提供的是非常灵活的运力服务。本身第一步跨出去是这个市场没有的，不管是物流公司还是大型车队，当他找运力的时候很少按单来的，基本都是每年签一个合同，线路非常固定。

我们看到这个模式里面，当自动驾驶起来之后，它是第一次把驾驶的这个工作变得异常的简单和标准化，非常简单。这个简单意味着什么呢？我们不仅仅是能够在单车上可以节约成本，另外可以把车辆作为自动驾驶的车队把它的规模从现在一个，因为现在要管大量的司机，要管大量驾驶行为的一致性和安全性，所以在市场上这个重卡这个工作因为它非常的复杂，耗费体力，也要依靠技术。

现在管车队其实是管司机，人是最难管理的，尤其是蓝领工人。导致这个市场上最大的重卡车队不超过5000台。我们通过技术，不仅仅是节约成本，把管理动作简单化之后，司机做应急类的接管。

我们也做过一个预测，到2025年的时候自己运营的规模是可以到5万到10万台之间，重新产生一个规模经济，一个是规模经济，第二个本身是叫资产服务化。因为非常方便，有规模效应之后，不光是成本低，而且围绕的线路有很多的全覆盖，召之即来，挥之不去，有很多的大型的物流公司和运输车队，把点对点的标准运输之后，改为这样的大平台去购买运力服务，而不是自己去拥有资产管理司机。

这本质上是一个技术变革带来新的规模经济和新的大的在2B行业的资产服务化，很多都是这样一个区域，矿卡、环卫也好到最后都有这样的区域。

余贵珍：一个公司做一个产品，带来什么样的价值，是非常核心的竞争力。露天矿谈它的无人化运输，我们生活中80%的矿物质都来自于矿。前段时间为什么煤价上涨，因为没有人挖煤。谈到价值说三点，一是经济价值，二是因为漏天矿本质上是安全的，从产业链上安全是一道红线，安全不管是对国企的管理者，也是对下面的劳动者，我觉得都是极其重要的事情。三是因为没有人，所以在疫情甚至包括过年这种春节期间，这矿山是没办法生产的，它的第一道运输保证了物资供应的稳定，这是很重要的。

陶伟：其实在农业这个场景里面，我觉得蛮有意思的，智能驾驶在大多数场景里面大家怎么去提示减少过程中的投入，节省成本，在农业的场景里面，最典型的场景是智能驾驶给整个的产出带来根本性的增加。智能化装备的技术，把农艺的技术融合进去以后形成高标准的作业。在新疆种棉花的场地，不融入自动驾驶的技术，是不会让你下地干活的。种植均匀的结果不管是对于后期喷洒农业和最后的收割都有一个效果上的提升。我们有信心从根本的原因带来成本上的控制、节省，最大的收益是带来用户产出的增加和整体收益的增加，这个在国外来讲超过60%的农机是配备智能驾驶系统的，这是最根本的因素对这个有信心。

廖文龙：首先义无反顾的做这个事情肯定是它产生的社会价值，不是说某些人个人的一些诉求。这个时候我们刚刚提到，我们环卫通过智能驾驶手段和自动驾驶手段提高效率，我们运营了大概几千万平方米一个自动驾驶的环卫运营。目前分摊掉整个环卫自动驾驶的套件，整个的成本还可以下降传统环卫10%以上，未来随着传感器等套件成本的下降，这个利润空间或者是节省的社会资源是非常有前景的，这是一个方面。

第二个方面，因为我本人是一个工程师，我想说其实机器跟人是有特点的，人适合一些更灵活的工作。环卫工干的工作是非常的重复，每天6点到这条街上就开始扫，到8点扫完，每天都是这样，这个过程非常符合机器的特点，我们让人该干的活，刚人做人该做的事，这是我们做的出众。

单体智能和集群智能的影响

程惊雷：从你们的业务角度来看，你们认为传统的所谓的单体智能这块，和集群智能，这个对你们商业化的发展有影响吗？

马喆人：我说这么几点，第一点，这个道路上有V 2 X，首先是提升自动驾驶的可靠性。第二，随着规模的普及，对端上的软件和硬件的要求降低成本，这个大方向是非常有价值的。第三点，我们也比较现象，V2X需要大量的投资和数据规范的进一步成熟，目前在自动驾驶系统里面是把它作为一个选项，在有的地方能够去兼容，我们的底线是一个独立的系统按照L3的方式去跑的。

最后，在干线物流里面，尤其是城际重卡是沿着高速跑的，从国家对V2X投入产出比，尤其是在路端覆盖的角度讲，沿着高速去铺设它的投入产出比是最高的，就能取得很好的车辆的覆盖率。我们目前也是在和厂商，还有一些地方做早期这样一些探讨，但是对我们来讲这个比较轻松。

第一，我们从量产的设备上已经把它作为一个选项在安排了。而且这是一个相对独立的，不管是在端上的硬件，还是在算法的角度，有一个感知，在感知融合的角度把它融合起来就行。所以对我们来讲这是一个比较轻松的话题，我们是乐见其成。

程惊雷：从事于重冲突物流运输的解决方案里面，对集群智能循序渐进融合的一种思考，这个方案来说，在不同的应用领域，我们叫行业应用领域对这个问题可能是有不同的诉求。

余贵珍：我斗胆的说一句，无人化运营领域，一定是群体智能，单个智能是没有办法实现的。我们做露天矿无人化的时候就是群体智能，有几个场景特别有意义，一个是装、运、卸，要跟挖机、电厂相配合，因为挖机是移动的，要到它移动的位置上一车一车跟它走。另外运的过程中，矿区的道路是有180度的转弯，有上下坡，单靠单车的智能没有办法看到弯道和坡顶的车。卸也不是单个点的卸，是有分布的，装与卸业务流程要群体智能。

从整体来说，它是挖机跟矿车，矿车走哪条路，要协调起来，它是一个集体智能，也是一个端边群智能化系统很典型的应用。我们在矿里有300个V2X的点在运行。

廖文龙：我们这边是开放场景，未来我认为一定是群体智能跟单体智能的混合体。短期内在我们这个行业一定是单体智能。为什么这么理解呢？这个环卫车我们在安徽有一个项目，会穿过100个路口，改成智能的路口政府很难去承担，这个项目很难推下去。当前一定是会去做单体智能，绝大部分的计算是在车端完成的。

未来的话我认为自动驾驶的车足够多，乘用车可以接到这个网络，分摊的成本非常低，保障安全的就可以了。我们上海的保有车辆好几百万辆，每个车装成本是很大的。另外一个方面，群体智能可能会产生一些新的智能，不是原来单体的智能。比如说高精度地图的更新是要群体智能来解决的，单体智能只能看到局部的地方。

还包括我们说的通信服务的公司，它靠大量的数据，包括自动驾驶车，还有传统的车收集到大量的数据，某些路段早上出行的人特别多，提前安排运力，我认为是智能的一部分。我认为在未来单体智能和群体智能的结合体。肯定还是有一些单体智能，最终的时候单体智能保留一些最核心的安全的部门。

陶伟：单体智能在农机里面，配合收割作业，那个收割作业是不停的。实际上从农业的场景里面来讲，我们认为归根到底是工业化的一个场景，我们老是举例子，农业一个大的农场，你把它当成一个工厂就行了，现在智能化农机未来无非就是一个数字化工厂智能化的集成，如此而已。单机的效率是很重要的，所以从长远来看，农机一定是一个多机协同、群体智能的一个场景。在国内现在这个阶段还比较少，我们现在基本上还是围绕一些基础性的，比如一个人管多台车，或者说收割的同步，先从这些方面去切入市场。

智能驾驶商业化挑战

程惊雷：最后一个问题，你们认为商业化目前在往前走的话，最大的挑战在哪里？

马喆人：我说一个，法律法规。尤其在我们商用车这个领域，其实客户是望眼欲穿，从现在的产业技术成熟度，我们看我们自己，是严格按照车规量产去做，明年年底车就出来了，是可预期的。

我们看到从测试到运营各个环节都严重失控，一个是多头管理，路上管理是公安，运营许可证是交通。大家都在努力，信息孤岛，大家都在干各自的，从来不交流，从来也不和我们产业交流。他们在干什么我们不知道，昨天一碰发现大家干了很多事情，很多都是一团乱麻。

我在这里呼吁一下，在座的产业要共同发声，按照不同的场景，或者是更快更成熟的商业体系也好，涉及到商业环境的，小物流车、大物流车、环卫车，一旦上路，一旦规模化以后都会遇到这个问题，我们应该共同来发声，建立几个有组织有载体，我们应该倒逼国家部委尽快的，去修改法律也可以，修订法律也可以，把现有的法律法规诠释一下也可以，把现在严重滞后的状况要有一个大的变化。

程惊雷：我是从事汽车行业的，确实很痛苦，再怎么痛苦，现实生活还是要活下去。在各自的领域中，要和你们的合作伙伴，不管是地方政府还是客户，要尽量的创造条件，让主要领导社会在高速的进步。你要让这些部委都明哲保身的去推进这个工作，我们现在的科创版现在还不可能出来，这一点来说非常有感受。我想将来下一步大家一起努力，来推进这个方面的事情。

余贵珍：在露天矿来说，一是标准化。之前是人开车，现在要变成无人开，无人驾驶的工艺、设备设施怎么标准。这个地方不但要制定标准，更主要的要管控客户的需求，甚至怎么来挖掘整套的标准。因为这个光靠一个企业是比较困难的，要靠一个联盟来干这个事。还有一个是自主可控。

现在的矿山都是大家资本的原材料，我们用到的芯片，现在的芯片主要是用国外的，他们要求我们尽快的整合国外的芯片。包括激光雷达也是，我们在矿里测了很长时间，国内还是需要不断提高的这个激光雷达，我们用的还是国外的为主。我们希望这个产业链，一起形成中国的自主可控。

程惊雷：是一个供应链能力的问题和体系能力的问题。

陶伟：农业从自动驾驶和智能驾驶的角度上的刚需性还是比较明显的，这块有很强的信心，有比较大的增长。如果真正涉及到无人驾驶，面向农业场景化的运营，还是种植户群体整体的素质问题，教育是一个比较大的问题。在这个场景下，完全无人化的话，这个是比较大的因素。

廖文龙：我认为整个这个行业里面困难很多，包括供应链的，也包括法律法规，方方面面的。我认为最困难的一点还是技术本身。就我个人看法，现在这些手段是不是真的实现智能的所有手段，能不能产生强人工智能？能不能解决所谓说的L5？它是不是可以有效解决？它可能是不是就没有办法解决？这是一个悲观的论调。

我认为未来不是单纯的在产业里面的公司，可能要结合从学术界、产业界共同突破的问题，就是智能本身是什么，怎么样把智能应用到产业，我认为是个技术问题。

程惊雷：各位都谈了挑战的各种领域，除了技术、供应链、应用整合，不管是车企也好，政府的城市管理也好，从农户也好，还是从矿组也好，他们的规划，包括人员培训是同样的问题。

这里面有重要的东西是说，我相信整个智能解决方案逐步逐步的落地，还是回到我刚才讲过的观点，这几年还有一个金融服务的短板问题，自动驾驶在马路上跑了，脱离了人的控制，方法是完全不一样的。在这方面也是我们国内的老大难，不管怎么样我们从事的这个领域都是我们认为的朝阳产业，朝阳产业就像一个“冬芽”一样，破土而出的时候肯定是见缝就钻的。

马云搞支付宝的时候，非银行对银行金融体系的时候一筹莫展，因为有产业变化的动向，像4位创始人谈到的，我们足够有信心在2025年之前我们分两步把我们的产业、商业和市场价值做大做强做好。

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