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特斯拉自动驾驶十年，商业化与挑战( 四 )


因此 ， 如果自动驾驶能够在出租车上开放应用 ， 再结合新能源汽车 ， 则将会极大的降低网约车和出租车公司的运营成本 。 而除了自动驾驶出租车 ， 在公共服务领域 ， 自动驾驶公交车、自动洒水车、自动垃圾车等固定线路运营的车辆也同样具有广阔的应用场景 。
当然 ， 自动驾驶虽然在公共交通领域潜力巨大 ， 但由于目前自动驾驶技术并不完善 ， 自动驾驶车辆需要配备安全员等问题 ， 所以在开放性场景下的公共交通还并不是最成熟的商业化场景 。
相比而言 ， 在封闭和半封闭性场景下的自动驾驶 ， 显然会比自动驾驶出租车和公交车更早的走向市场 。 而这里面 ， 物流配送就是十分关键的应用场景 。
在物流配送中 ， 我们通常根据货物运输的阶段将物流分为港口物流、干线物流和末端物流 。
其中 ， 在港口物流中 ， 陆路运输过来的集装箱往往放在场内的堆场 ， 而装船和卸货则都在码头进行 。 因此 ， 在场堆和码头之间 ， 就需要大量的集装箱卡车作为水平运输中转之用 。
据辰韬资本相关报告显示 ， 截止到2019年 ， 在我国100万TEU吞吐量以上的集装箱码头 ， 基本配置了6000~8000 辆内集卡 ， 拥有约15000-20000名内集卡司机 。
而目前市场上 ， 内集卡司机包含工资和社保的平均薪酬约15-20万元/年 ， 并且逐年上涨 。 按此标准计算 ， 我国大中型集装箱码头每年仅用于内集卡司机的人工成本大概在22-40亿之间 。 再加上集卡司机一般要求A2级别的驾照及若干年的驾龄要求 ， 因此我国集卡司机一直处于短缺的状态 。
除了实实在在的需求和痛点 ， 港口运输作为封闭场景下的固定线路运输 ， 环境相对简单 ， 因此港口内的无人驾驶无论是在技术要求上 ， 还是实际应用上都要比开放路面上的自动驾驶出租车更容易落地 ， 而和港口物流相似的场景 ， 还有矿山、工厂园区等等 。
特斯拉自动驾驶十年，商业化与挑战
本文插图
在港口物流之外 ， 干线物流也同样是自动驾驶中比较容易落地的场景 。
所谓干线物流 ， 是指利用公路主干线 ， 进行大批量长距离的货物运输 。 由于公路运输具有机动性强、运输网络覆盖广等特点 ， 使得公路运输长期占据国内整体货运量的75%左右 。 而近年来 ， 随着物流规模的不断扩大 ， 我国公路运输量逐年上升 ， 到2019年已经达到59636.40亿吨\千米 。
特斯拉自动驾驶十年，商业化与挑战
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据贝恩咨询数据 ， 目前中国干线物流自动驾驶市场规模约为5万亿 。 但庞大的干线物流市场背后 ， 许多问题也一直存在 ， 例如干线物流驾驶员短缺 ， 事故频发、运营成本高、效率低等等 。
以货车驾驶员的成本为例 ， 美国货车驾驶员年收入中位数为44500美元 ， 中国驾驶员年薪相对较低 ， 但平均年收入也达到20万左右 。 据《自动驾驶应用场景及商业化路径（2020）》报告显示 ， 在公路运输中 ， 人力成本通常占运输总成本的30%~40% 。 而在800千米以上的干线运输中 ， 由于每车需要配备2~3名驾驶员 ， 所以人力成本还会进一步增加 。
而自动驾驶的应用恰好就能解决干线物流的成本问题 。 再加上作为干线物流主要落地场景的高速公路属于半封闭场景 ， 这个领域的自动驾驶应用早在2006年前后就已经拥有了比较可行的技术方案 。 因此 ， 一直以来 ， 干线物流也被认为是自动驾驶里最大的一块蛋糕 。
干线物流之后 ， 末端物流同样也是自动驾驶不可忽视的商业落地场景 ， 而且就目前来说 ， 这还可能是最早走进人们生活的自动驾驶场景 。
所谓末端物流 ， 简单理解其实就是快递小哥将快递从快递点送到你手中的那最后一公里 。 2013年 ， 国际电商巨头亚马逊提出了无人机配送计划 ， 成为最早提出无人配送的公司 。 受此影响 ， 国内电商和快递企业纷纷加入无人配送相关研究 。


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