无人驾驶只是为了炫技吗？不，有些是被逼急的
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自动驾驶系统将成为未来整个智能汽车产业皇冠之上的明珠 ， 这已经形成相当广泛的共识 。 所以能够看到 ， 近年来各路势力摩拳擦掌地杀入这一赛道 ， 除了传统汽车企业、造车新势力汽车、互联网巨头之外 ， 更有大量的初创公司 。
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车企们对其趋之若鹜便是理所应当的 ， 笔者之前曾提到：未来智能电动汽车和智能手机一样 ， 都是一个移动电子设备 ， 而自动驾驶系统就相当于智能电动汽车里的IOS系统或者安卓系统 ， 将来哪个汽车公司的自动驾驶系统要是能够达到IOS系统那样的生态统治力 ， 那么未来市值很有可能比苹果公司还要高 。
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而站在互联网巨头和初创公司们的角度来看 ， 自动驾驶技术的造富潜力也足以让人前赴后继 。 通用汽车公司总经理拉里·伯恩斯（LarryBurns）曾预计 ， 如果率先做到无人驾驶的公司能够从每年3万亿英里的汽车行驶里程中获取10%份额 ， 并且每英里收取10美分服务费用 ， 那么一年收入能够达到300亿美元 。 这是什么概念呢？相当于2019年百度全年营收的两倍 。
所以与其说自动驾驶是一片蓝海 ， 不如说是一座明晃晃的金山 ， 赤裸裸展现在眼前 。
自动驾驶的三大派系
几乎所有正儿八经研究自动驾驶技术的公司 ， 都有一个共同终极目标 ， 便是实现L5级完全自动驾驶 。 不过 ， 在路径选择方面 ， 可谓各显神通 ， 从这些参与者当中 ， 笔者大致归为三大派系 ， 分别是渐进式、变革式和特定场景式（分法不唯一） 。
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所谓渐进式自动驾驶 ， 顾名思义就是一步一个脚印 ， 像打怪刷级一样 ， 慢慢从低级自动驾驶迈向高级自动驾驶 。 传统汽车企业、新势力造车企业和汽车零部件巨头 ， 都走这个路线 ， 差异在于 ， 传统汽车企业和汽车零部件巨头一般都是从L1级自动驾驶起步 ， 而新势力造车企业属于后人乘凉 ， 可以直接上L2级自动驾驶 ， 甚至是L3级自动驾驶 。
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变革式自动驾驶之所以配得上“变革”二字 ， 在于他们跳过了低级阶段 ， 直接以L4级自动驾驶为研发目标 。 这一派系参与者主要是互联网巨头和初创公司 ， 包括Waymo（前谷歌无人驾驶部门）、百度、Cruise、ZOOX、ArgoAI、Aurora、Uber、滴滴等 ， 他们不以短期盈利为目的 。
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谷歌在2014年推出的“萤火虫”无人驾驶微型电动车
特定场景式自动驾驶相对来说有些默默无闻 ， 但实际却是一股不可忽视的力量 ， 甚至另外两个派系里面的部分公司也参与其中 。
特定场景式自动驾驶有很多种 ， 比如露天矿区的无人驾驶矿山车、港口与大型工厂的无人驾驶运输车、景区与机场的无人驾驶巴士、园区的无人驾驶环卫车、生活小区与写字楼的无人驾驶快递车等等 。 它们有两个共同特点 ， 就是低速行驶和封闭范围运营 ， 因而实现难度相对比较小 ， 也没那么依赖于相关法案落地 。
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在聚光灯之外 ， 闷声解决行业痛点
【无人驾驶只是为了炫技吗？不，有些是被逼急的】网络上流行鄙视链的说法 ， 如果非要在自动驾驶派系中列出鄙视链的话 ， 应该便是变革式>渐进式>特定场景式 。 但实际上 ， 特定场景式自动驾驶领域却反而风生水起 。
正所谓 ， 不看B格看疗效 。
渐进式自动驾驶离我们的生活最近 ， 现在乘用车市场的主流水平已经达到L2级自动驾驶 ， 在未来的2-3年内 ， 极有可能普及L3级自动驾驶 。 可即便如此 ， 还是无法让人从驾驶操作中解放出来 ， 依旧任重而道远 。
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变革式自动驾驶曾经一度是开挂般的存在 ， 站在资本大佬们用钞票铺就的飞毯之上 ， 仿佛要直上云霄 。 然而 ， 这个领域需要投入的人力、资金 ， 远比想象中要多；需要突破的技术壁垒和政策壁垒 ， 也超出预期 。 今年疫情更是宛如下了一场大冰雹 ， 硬生生把它们砸回地面 ， 不少风光无限的自动驾驶公司 ， 不得不裁员、降薪或者卖身 。
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今年6月 ， 自动驾驶初创公司ZOOX被亚马逊收购
诚然 ， 这股力量构建了一副美好的未来出行蓝图 ， 而与之伴随的 ， 是很大的不确定性 ， 此间参与的很多公司看似光鲜亮丽 ， 实则如履薄冰 。
相比之下 ， 在聚光灯之外的特定场景式自动驾驶没有那么高大上的概念 ， 也没有太多的关注度 ， 背后资金支撑也远不如其他派系 ， 却在角落里茁壮成长着 。 其中的原因 ， 无非就是市场与技术足够匹配 。
市场方面 ， 从事特定场景式自动驾驶的公司主要着眼于短期目标 ， 以解决切实且紧迫的行业痛点为导向 。 目标客户是那些急切希望降低成本、提高效率的生产型企业或商业运输企业 ， 而非个体消费者 。
技术方面 ， 特定场景式自动驾驶的共同特点是低速行驶和封闭范围运营 ， 这就意味着 ， 它们不需要采集天量数据 ， 不需要做天量模拟试验 ， 不需要大规模的道路配套装置 ， 传感器和处理器等关键零部件的规格要求没那么高 ， 调度系统的复杂性也没那么夸张 。
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基于企业客户意愿强和技术实现难度偏低这两点便可以预测 ， 其中一部分场景的技术壁垒突破和正式商业化 ， 或许将近在眼前 ， 尤其是在圈内已经众望所归的无人驾驶矿山车和无人驾驶港口运输车 。
最紧迫的场景：无人驾驶矿山车
在露天煤矿区当矿山车司机是一种什么样的体验？
关于这个问题 ， 笔者当然没有亲身经历过 ， 但通过网络资料了解到 ， 这是一份常人难以长期忍受的工作 。
以鄂尔多斯为例 ， 这个位于内蒙古自治区的城市 ， 探明煤矿储量足足占据全国的六分之一 。 然而 ， 要在这里采煤 ， 不得不面临极端气候的问题 ， 比如夏天酷热、冬天极寒 ， 还有频繁光顾的风沙 ， 可以想象 ， 作业环境有多么恶劣 。
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不单单如此 ， 在煤矿区驾驶矿山车还是一份机械重复性高、危险性高的工作 。
矿山车司机每天要操作着一台庞然大物 ， 在深坑和土堆之间反复来回 ， 面临着多重风险 。 第一重是吸入甲烷、含硫有害气体、矿物粉尘引发的尘肺病 ， 第二重是车辆颠簸导致的腰椎间盘突出 ， 第三重不幸翻车所带来的难以想象的后果 。
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现如今 ， 哪怕一个月给出一万多的工资 ， 矿山车司机也越来越难招 。 据悉 ， 内蒙古鄂尔多斯某露天煤矿区有700多名司机 ， 曾经在一年内流动的就有过半 。
而比司机流动性高更严重的是 ， 90后年轻人都不愿意去干这个活 ， 司机难招的问题将来还会愈演愈烈 。
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我国是人口大国、工业大国 ， 用电量需求非常大 ， 2019年总发电量达到71422亿千瓦时 ， 为世界第一 ， 比2-4名的美国、印度、俄罗斯加起来还要多 ， 其中差不多6成电量都来自烧煤的火力发电厂 。
如果没有足够的矿山车司机 ， 或者说频繁出现矿难拖累生产 ， 那么作为“工业粮食”的煤产量就会下降 ， 接着负面影响进一步传导至发电量 ， 再到整个社会经济基本面 。
所以毫无疑问 ， 无人驾驶矿山车的实现迫在眉睫 。 哪怕短时间内成本无法降到人力以下 ， 煤矿企业也有超强的意愿去拥抱无人驾驶 。
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在国内 ， 无人驾驶矿山车是最近两三年才出现的新物种 ， 在澳大利亚、加拿大、巴西等国家的矿山上（以铁矿为主） ， 则早已经形成了商业化 。 2008年以来 ， 美国卡特彼勒公司和日本小松公司两家工程机械制造企业 ， 便陆陆续续投放了大约300辆大型无人驾驶矿山车 。
与国外的无人驾驶矿山车市场由工程机械制造企业主导不同 ， 我们国内目前是由特定场景自动驾驶初创公司来牵头实现 ， 慧拓智能和踏歌智行便是这个细分领域的佼佼者 。
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“矿山大门一关 ， 里面就完全没有任何人了 。 ”这是无人驾驶矿山车研究人员对于这一领域所描绘的理想场景 。 但眼下显然还达不到这种程度 ， 当务之急是先实现矿山运输卡车的无人化 ， 毕竟这类驾驶员的数量占据着一个煤矿总人数的70%-80% 。
在对矿山车无人化改装上 ， 各家的做法大同小异 ， 也跟乘用车自动驾驶很相似 。 利用激光雷达、毫米波雷达和摄像头的组合来感知、识别障碍物 ， 利用高精度地图、高精度定位以及V2X通信让车辆行驶精度时刻保持在厘米级别 ， 并通过自动驾驶芯片和算法 ， 进行信息处理和决策 。
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