自动驾驶卡车作为无人驾驶汽车市场中的重要一环,在近年里得到了快速发展。自动驾驶卡车以其低成本、高速、环保、节能等优点,开始改变人们对于传统卡车运输业的认识。按照中国汽车工业协会分类标准,载货汽车按照总质量划分重、中、轻、微四大类,其中,总质量>14吨为重型载货车(重卡)。而重卡作为干线物流与港口运输的重要工具,在这波自动驾驶的浪潮中,已经得到快速发展。
斯年智驾CEO何贝
广发信德高科技投资部总经理杨立忠曾表示,“未来港口无人驾驶是明晰的趋势。近年来,随着激光雷达、计算平台等硬件成本的快速下降,感知、规划算法的迭代成熟,无人驾驶技术在港口、矿山和机场等封闭场景得到了快速的落地发展和应用。而中国港口贸易在全球占比突出,其运输行业空间和规模是不容小觑的。同时,港口运输也是干线物流的起点,未来有很大的拓展可能。”
本文以斯年智驾CEO何贝在“AIoT技术助力商用车主动安全升级研讨会”上所做演讲《物流重卡自动驾驶行业综述》整理:
中国干线物流自动驾驶市场分析
中国干线物流市场达到万亿级,效率、安全、成本痛点突出:
(1)中国公路货运市场庞大
据相关数据统计,2020年中国物流总费用为14.9万亿元,公路货运占全社会货运量比例长期在70%以上,2021年中国公路货运市场规模达5.85万亿元,其中零担与整车物流占市场份额总和接近90%;
(2)同质竞争严重,安全隐患突出
零担与整车市场二者前八家企业市场集中度均不足5%,市场高度分散,同质竞争严重;物流企业之间的低价无序竞争使得长时间和超量运输现象普遍,造成较大超载、疲劳驾驶安全隐患。
(3)降本增效需求强烈
中国公路货运运费率年均增长率为-0.75%,而人力成本与油价年均增长率分别为10%与2.7;重卡司机从业门槛高,进一步降低货车司机职业吸引力,司机老龄化严重、难招难管的问题日渐突出。
但就场景而言,物流重卡优于乘用车,自动驾驶更易落地:
(1)Corner case较少。多为半封闭的高速&专线场景,行人、自行车等公共交通元素参与较少;交通规则定义清晰,没有红绿灯和复杂路口通行,运营方通过定制路线,可以避开交通相对复杂的区域;
(2)载货优于载人。货物的安全性比乘客的安全性更易保证,在保证行驶安全的基础上,不需要关注“舒适度”,同时国家也发文,支持载货先于载人;
(3)数据和场景密集度高。高速等场景路线相对单一,数据密集度高,更容易解决相关corner case,地图更新成本低,数据量小,时效性高,道路标准性强,极少有地方性要素;
(4)更易打造 “边-端-云”协作。半封闭或者封闭区域易于部署5G基站和车路协同单元,国家已打造杭绍甬、京雄等多条智慧高速,部署多个智能网联测试区,易于增加系统冗余,进一步解决corner case。
虽然前景光明,但物流重卡有很多技术难点,以及针对自身场景的特殊性,如物流重卡长约20m,宽2.6m,高3.5m,高速刹车距离达到200m,变道需要10s左右。总结起来其落地主要有以下挑战:一是感知和决策需要更长的预估时间(约为5-10秒),而乘用车只需要3-5秒;二是卡车的线控响应周期约为大几百毫秒,比乘用车高一个数量级;三是卡车体型较大,360°冗余覆盖需要更多传感器,传感器的标定和协同处理成为重大难题。当前现阶段中国干线物流自动驾驶发展的两条路径:L2增值 & L4无人,但当前的科技水平和市场环境还无法满足L4自动驾驶的产业化。
中国港口自动驾驶市场分析
千亿级的港口市场,发展路线高度弹性:
总结起来,港口场景的特点如下:封闭区域作业,短程、不可停歇物流,优质方案示范性高。但相对而言,港口却是最适合新能源重卡的赛道。因为当前新能源重卡续航里程不超过200公里,港口全天的作业里程约为150公里,支持充电/换电,而传统车厂(重汽、陕汽以及一汽)和新晋车厂(比亚迪、上汽、吉利以及三一)均在主推新能源重卡。
区别于其他场景的自动驾驶挑战,其有以下特点:
(1)港口遍布金属设备,毫米波雷达会失效;
(2)作业区域信号遮挡严重,GNSS+RTK误差大,达到米量级;
(3)5cm的停位精度,对重卡的纵向控制和定位方案要求严格;
(4)港口的阴晴雨雪、潮湿高盐增添感知和决策的corner case;
(5)需要接入港口的生产体系,标准化下的非标。
当前港口自动化已发展近三十年,也亟待自动驾驶赋能水平运输。港口自动化需要垂直+水平的多方协作,降本增效的效果显著。
而在商业模式的设计上,撤去安全员是关键点。同时撤去安全员是无人驾驶运营商能实现规模化盈利的前提,也是港口能够真正接受销售模式的分水岭。
总结
斯年智驾认为,港口是城市、国家之间贸易的起点和终点,也是物流运输的重要参与方之一。以港口为点,道路为线,可以串联出整个国家的物流命脉。因此,他们提出了泛港口无人驾驶解决方案的战略模式。以港口内(封闭区域的集装箱或者散货)运输为起点,奠定批量化和系统化的基础;以港口间(半开放区域的仓到仓或者短驳)运输为加速,完成大规模数据和场景的积累和闭环;以港口外(开放区域的干线物流)为拓展,推动无人驾驶大规模商业化和落地。步步夯实,层层推进,既遵循技术发展和产品落地的自然规律,又切合国家发展和法律法规的要求。